Nel processo di analisi, le tecnologie legate al Machine Learning sono di fondamentale importanza, in particolare nei processi legati all’advertising, e non è affatto un caso che su queste tecnologie i grandi player mondiali come Amazon, Facebook e Google abbiano costruito la propria posizione dominante. Qui di seguito alcuni esempi di ambiti applicativi.

Analisi predittiva

Per analisi predittiva si intende la costruzione di modelli matematici che, analizzando i comportamenti passati degli utenti, riescono a effettuare delle previsioni sul futuro. Attraverso un'analisi rapida dei dati, il Machine Learning può accelerare il processo di scoperta delle tendenze esaminando il comportamento dei clienti precedenti.

Netflix e Amazon sono solo due dei brand più importanti a mettere in pratica l'analisi predittiva. Lo si sperimenta ogni volta che si accede al proprio account e si ricevono dei suggerimenti.

Ebbene, in questi e in altri innumerevoli casi, a formulare questi consigli è un algoritmo dal quale nessuno ha scampo. Ma non è detto che questo tipo di suggerimento sia fastidioso al pari di una pubblicità. Difatti, anche se l’algoritmo non vi avrà consigliato bene inizialmente, con il tempo saprà migliorarsi in base alle vostre abitudini fino a quando non risulterà efficace e persino molto utile.

Targeting Pubblicitario

Nelle campagne di advertising, in particolare in quelle Pay Per Click, la scelta del pubblico potenziale è la chiave del successo. Un algoritmo di Machine Learning ben progettato riesce a fare in modo che le organizzazioni possano rivolgersi ai potenziali clienti con estrema precisione.

Questo fa sì che le campagne pubblicitarie siano ottimizzate al punto da ridurre sprechi di budget ed eliminare i temibili tassi di conversione prossimi allo zero.

In questo Facebook Business Manager è senza dubbio al top perché permette di prevederne i comportamenti futuri dei clienti sulla base di quelli passati riuscendo a ottimizzare non solo il pubblico ma anche la tipologia di presentazione dei contenuti e di messaggi da veicolare nelle inserzioni.

Prezzi dinamici

In un mercato in cui l’eCommerce assume sempre maggiore importanza, la possibilità per i brand di utilizzare dei prezzi dinamici, ossia consigliando la variazione dei prezzi sulla base del verificarsi di specifici eventi, rappresenta un’arma vincente. E in questo il Machine Learning aiuta senz’altro le aziende a ottenere un ulteriore vantaggio competitivo.

Un esempio di settore in cui sono maggiormente utilizzati i prezzi dinamici è lo sport. Molte squadre, infatti, modificano il prezzo dei propri prodotti a seconda dei risultati stagionale e del momento al fine di aumentare le vendite e incrementare i margini.

Un altro settore che ne fa molto uso è il turismo.

Alla luce di tutto ciò, è inutile anche solo provare a negare il ruolo fondamentale che il Machine Learning avrà nel processo di trasformazione digitale.

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