Machine learning: il termine può evocare scenari futuristici e apocalittici in cui le macchine hanno preso il sopravvento. In realtà, macchine intelligenti sono già diventate parte integrante della nostra vita quotidiana, pensiamo agli assistenti virtuali o alle raccomandazioni dei fornitori di servizi streaming, e presto potrebbero scarrozzarci da un posto all’altro grazie a veicoli a guida automatica.
Ma, esattamente, che cos’è il machine learning?
Il machine learning è una forma di intelligenza artificiale (AI) che permette ai computer di imparare senza una programmazione esplicita. Invece di dire a un computer tutto quello che deve sapere per completare un compito, il machine learning permette al computer di capirlo da solo analizzando i dati. Maggiore è la quantità di dati a disposizione, maggiori sono le possibilità del computer di imparare e di migliorare nel corso del tempo l’accuratezza e la capacità di apprendere un task.
Il machine learning è una tecnologia molto interessante perché permette di analizzare grandi quantità di dati e di agire con una velocità e una precisione che gli esseri umani non possono uguagliare.
Google Brain, il progetto di ricerca sull’intelligenza artificiale di Google, è stato uno dei primi a utilizzare con successo il machine learning per identificare un oggetto, in particolare un’immagine di un gatto. Il team di ricerca ha costruito una rete neurale di 16.000 processori per computer e ha mostrato 10 milioni di immagini casuali come allenamento. Il team ha quindi mostrato 20.000 articoli diversi e ha scoperto che, senza sapere cosa fosse un gatto, la rete ha iniziato a identificare correttamente le immagini dei gatti. È importante notare che non c’erano etichette o altre informazioni che spiegassero come è fatto un gatto: il sistema è stato in grado di capirlo da solo.
Le 5 principali applicazioni del machine learning
Il machine learning trova applicazione in molti settori. Ecco i principali:
Diagnosi mediche: i sistemi di machine learning vengono utilizzati per esaminare immagini mediche e fare diagnosi dai referti patologici.
Natural language processing (NLP): la tecnologia del machine learning sta facendo enormi passi in avanti nel comprendere il linguaggio umano e nel rispondere in modo appropriato. Le applicazioni dell’NLP includono la traduzione automatica, il riconoscimento vocale e l’analisi del sentimenti.
Ricerca online: i motori di ricerca utilizzano il machine learning per migliorare i risultati di ricerca, imparando dal comportamento dei consumatori per offrire un’esperienza migliore ogni volta che si effettua una ricerca.
Smart car: queste auto si servono del machine learning non solo per la guida automatica, ma anche per imparare le preferenze del proprietario e modificare le impostazioni di conseguenza.
Marketing personalizzato: con il machine learning i retailer possono analizzare enormi quantità di dati sui consumatori per offrire comunicazioni personalizzate sulla base dei comportamenti, delle preferenze e degli acquisti effettuati. Più informazioni acquisisce sul consumatore, meglio il sistema è in grado di individuare i prodotti e gli annunci giusti.
Che impatto avrà la tecnologia di machine learning sul marketing?
I marketer ritengono che lo scopo della pubblicità è incoraggiare la fidelizzazione e il coinvolgimento dei clienti e che, la capacità di essere pertinenti e creare conversazioni farà sempre di più la differenza nel processo di fidelizzazione. La strategia per raggiungere questo obiettivo è la personalizzazione e il machine learning è il fattore chiave per permettere di realizzarla su vasta scala. Infatti, personalizzare i messaggi è un processo complesso e la velocità necessaria per fornire comunicazioni mirate in tempo reale può essere raggiunta solo da una macchina.
Il machine learning non solo è in grado di elaborare enormi quantità di informazioni per fornire ai consumatori annunci tempestivi e pertinenti, ma è anche in grado di migliorare l’accuratezza del targeting imparando dalle risposte dei consumatori agli annunci e monitorando continuamente il loro comportamento online. Non solo. Il machine learning può ottimizzare i contenuti richiesti lungo tutto lo shopper journey, in modo da offrire ai consumatori esperienze personalizzate e massimizzare la propensione all’acquisto.
Quindi, il machine learning deve essere considerato un’opportunità per creare un cambiamento positivo. Per gli esperti di marketing la combinazione dell’efficienza del machine learning – anche avvalendosi di partner che hanno le dimensioni e le risorse globali per fornire tecnologie di machine learning all’avanguardia e supporto per i servizi come Criteo – con la creatività umana contribuirà a creare brand experience migliori per tutti i consumatori.
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