Il panorama digitale è in costante e vibrante fermento, una trasformazione guidata principalmente da un fattore inequivocabile: il target ha accolto con crescente entusiasmo l’intelligenza artificiale (IA) così come l’Apprendimento Automatico nella sua quotidianità.
Durante le mie attività di affiancamento organizzativo ricorro alla metafora dell’alba di un Marketing Evoluto.
Perché il nuovo marketing con il suo essere più intelligente lo rende più comodo ed efficace agli occhi del target.
Enrico Giubertoni
Questa affermazione trova riscontro nel cambiamento radicale delle abitudini di ricerca: si osserva, infatti, come una quota significativa di utenti, stimabile attorno al 20%, abbia già iniziato a trasferire le proprie sessioni di ricerca informativa da motori tradizionali come Google verso sistemi di intelligenza artificiale conversazionale e Large Language Models (LLM), quali Gemini di Google stessa e ChatGPT di OpenAI.
Di fronte a questa evoluzione e alla potenziale erosione del suo storico dominio sulla ricerca informativa – nonché a una nascente concorrenza interna tra la sua ricerca tradizionale e le capacità del suo stesso LLM Gemini – Google è dovuta, per così dire, correre ai ripari.
La risposta strategica è stata l’introduzione e la progressiva integrazione dell’AI Overview direttamente nelle pagine dei risultati di ricerca (SERP). Questa mossa mira a mantenere l’engagement degli utenti all’interno del proprio ecosistema, fornendo risposte generate dall’IA in modo sempre più preminente.
Questo scenario, quindi, dominato dall’adozione dell’IA da parte dei consumatori e dalle risposte strategiche dei grandi player tecnologici, rende ancora più imperativo per i Ruoli Apicali nei settori Marketing, Sales, Retail e Prodotto non solo comprendere a fondo l’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico, ma soprattutto interiorizzare il mindset necessario per governare questa inarrestabile evoluzione.
Questa Guida è stata concepita proprio per questo: per spiegare in modo semplice e accessibile cosa sia realmente l’apprendimento automatico nel Marketing, quali siano i suoi impatti concreti sul target e sulle dinamiche di mercato e quale mentalità ogni ruolo decisionale debba coltivare per essere protagonista attivo di questa rivoluzione culturale e tecnologica.
Cosa si intende per apprendimento automatico?
Quando parliamo di apprendimento automatico (noto anche come machine learning), ci riferiamo a un fondamentale sottoinsieme dell’intelligenza artificiale. In termini semplici, l’apprendimento automatico è la scienza e l’arte di progettare sistemi informatici che hanno la capacità di imparare dai dati e, di conseguenza, di migliorare le proprie prestazioni su compiti specifici nel tempo, senza la necessità di essere esplicitamente programmati per ogni singola casistica.
A differenza della programmazione tradizionale, dove gli sviluppatori definiscono regole precise per ogni azione, nell’apprendimento automatico si forniscono al sistema grandi quantità di dati (i cosiddetti dataset) e algoritmi di apprendimento che gli consentono di identificare autonomamente pattern, formulare previsioni o prendere decisioni informate. La spiegazione dettagliata di alcuni di questi termini tecnici si trova nella sezione “Approfondimenti (FAQ)” alla fine di questo articolo.
Relazioni tra Apprendimento Automatico ed Intelligenza Artificiale
È cruciale delineare chiaramente la relazione che intercorre tra apprendimento automatico ed intelligenza artificiale. L’Intelligenza Artificiale (IA) rappresenta l’orizzonte più ampio: l’ambizione di creare macchine e software capaci di esibire facoltà cognitive assimilabili a quelle umane, quali il ragionamento, la comprensione del linguaggio, la percezione visiva e, appunto, l’apprendimento. L’apprendimento automatico, perciò, è uno dei percorsi metodologici più efficaci e diffusi attraverso cui si persegue l’obiettivo dell’IA; è la tecnologia che abilita i sistemi di IA a diventare progressivamente più “intelligenti” attraverso l’analisi dei dati e l’adattamento comportamentale.
Correlazione tra apprendimento automatico e Deep Learning
All’interno del vasto campo dell’apprendimento automatico, esiste un’ulteriore e potente specializzazione nota come Deep Learning (o Apprendimento Profondo).
La correlazione tra apprendimento automatico e Deep Learning è quella di un sottoinsieme particolarmente avanzato: il Deep Learning impiega architetture chiamate reti neurali artificiali, composte da numerosi strati di elaborazione (“deep”). Questi strati processano i dati in modo gerarchico, consentendo al sistema di apprendere rappresentazioni dei dati estremamente complesse e astratte. Per eseguire il training di un computer affinché simuli il modo in cui gli esseri umani pensano è ad esempio possibile usare una rete neurale, ovvero una serie di algoritmi modellati in base al cervello umano.
Il Deep Learning si è rivelato particolarmente performante in compiti sofisticati come il riconoscimento avanzato di immagini, la traduzione automatica tra lingue diverse e l’analisi semantica del linguaggio naturale alla base, ad esempio, delle stesse AI Overview.
Algoritmi di apprendimento automatico
Il cuore pulsante dell’apprendimento automatico è costituito dagli algoritmi di apprendimento automatico. Questi sofisticati algoritmi di apprendimento sono i motori computazionali che analizzano i dati, ne identificano i pattern sottostanti e costruiscono i modelli di apprendimento automatico predittivi o descrittivi.
Esiste una vasta gamma di algoritmi, ciascuno ottimizzato per differenti tipologie di problemi e di dati. Le principali categorie di apprendimento automatico sono:
- Apprendimento Supervisionato (Supervised Learning): Questa è una delle forme più diffuse e intuitivamente comprensibili di machine learning. Nell’apprendimento supervisionato, l’algoritmo viene addestrato utilizzando un dataset etichettato: ciò significa che per ogni input fornito al sistema, l’output corretto o desiderato è già noto e specificato. L’obiettivo primario dell’apprendimento automatico supervisionato è quello di “imparare” una funzione di mappatura che associ gli input agli output, al fine di poter effettuare previsioni accurate su nuovi dati, mai visti prima. Esempi classici di apprendimento supervisionato includono problemi di classificazione (come distinguere email di spam da quelle legittime) e di regressione (come prevedere il prezzo di un immobile). L’efficacia dell’apprendimento supervisionato è strettamente dipendente dalla qualità e dalla quantità dei dati etichettati disponibili per l’addestramento. Un numero crescente di applicazioni di marketing di successo si basa sull’apprendimento supervisionato per la profilazione dettagliata dei clienti o la previsione dei loro comportamenti futuri. È, di conseguenza, cruciale per i team di marketing contemporanei comprendere i principi dell’apprendimento supervisionato per sfruttarne appieno le enormi potenzialità. Anche se l’apprendimento supervisionato richiede una fase iniziale, talvolta intensiva, di “etichettatura” dei dati, i risultati ottenibili in termini di accuratezza predittiva sono spesso superiori ad altre metodologie.
- Apprendimento Non Supervisionato (Unsupervised Learning): A differenza dell’approccio supervisionato, nell’apprendimento non supervisionato l’algoritmo opera su dati non etichettati. L’obiettivo, in questo caso, è lasciare che il sistema scopra autonomamente strutture nascoste, pattern ricorrenti o raggruppamenti naturali (clustering) all’interno dei dati stessi, senza alcuna guida pregressa. Nel marketing, l’unsupervised learning è prezioso per la segmentazione della clientela basata su comportamenti effettivi, per la scoperta di associazioni tra prodotti (market basket analysis) o per l’identificazione di anomalie (anomaly detection). Un esempio affascinante di apprendimento autonomo, sebbene in un campo diverso, è quello del robot umanoide sviluppato presso il Hasegawa Lab del Tokyo Institute of Technology, basato su una rete neurale auto-organizante (SOINN). Questo robot è capace di imparare dalla propria esperienza, dalla rete e da altri robot, illustrando la potenza dei sistemi che apprendono senza etichette predefinite, attraverso “tentativi logico-consecutivi” basati su esperienze pregresse. Questo tipo di intelligenza autonoma, seppur applicata alla robotica, condivide i principi fondamentali dell’apprendimento non supervisionato che trovano crescenti applicazioni anche nel marketing.
Apprendimento Automatico per Rinforzo (Reinforcement Learning): Questa affascinante branca dell’apprendimento automatico si fonda sull’idea di un “agente” (il sistema di IA) che impara a prendere decisioni ottimali interagendo attivamente con un ambiente dinamico. L’agente riceve feedback sotto forma di ricompense o penalità (i “rinforzi”) in base alle azioni che compie, e il suo scopo ultimo è quello di sviluppare una strategia (policy) che massimizzi la ricompensa totale accumulata nel tempo. L’apprendimento automatico per rinforzo trova applicazione in contesti come la personalizzazione in tempo reale di offerte e contenuti su piattaforme web, l’ottimizzazione dinamica di strategie di bidding nelle aste pubblicitarie online (RTB), o lo sviluppo di sistemi di dialogo conversazionale sempre più intelligenti e adattivi.
Modelli di apprendimento automatico nel Marketing
Una volta che un algoritmo di apprendimento automatico è stato addestrato su un specifico dataset, il risultato tangibile di questo processo è un modello di apprendimento automatico. Questo modello è, in essenza, una rappresentazione matematica della conoscenza e dei pattern che l’algoritmo ha “appreso” dai dati. È, quindi, pronto per essere interrogato e utilizzato per generare previsioni, classificazioni o decisioni su nuovi dati che non facevano parte del training set iniziale.
Le applicazioni concrete dei modelli di apprendimento automatico nel marketing sono eterogenee, pervasive e in continua espansione, ridisegnando radicalmente il modo in cui le aziende concepiscono e attuano le proprie strategie di interazione con il mercato e i clienti:
- Personalizzazione Avanzata su Larga Scala: L’apprendimento automatico permette di analizzare volumi immensi e complessi di dati relativi ai clienti per orchestrare esperienze utente altamente personalizzate su tutti i touchpoint. Ogni singolo utente può, di conseguenza, ricevere contenuti, offerte e raccomandazioni specificamente calibrate sui suoi interessi, preferenze e bisogni individuali.
- Segmentazione Intelligente e Dinamica del Pubblico: Si trascendono i limiti della segmentazione demografica tradizionale. Gli algoritmi di machine learning possono identificare autonomamente micro-segmenti di clientela, abilitando strategie di comunicazione e offerte molto più mirate.
- Motori di Raccomandazione Sofisticati: Piattaforme globali hanno fatto dei loro motori di raccomandazione, basati su complessi modelli di apprendimento automatico, uno dei principali fattori del loro successo, incrementando significativamente l’engagement e le opportunità di conversione.
- Analisi Predittiva per Decisioni Proattive: L’apprendimento automatico è uno strumento fondamentale per anticipare i comportamenti futuri dei clienti (es. churn prediction, stima del LTV), permettendo ai marketer di intervenire in modo proattivo e mirato.
- Ottimizzazione Continua delle Campagne Pubblicitarie: Dalla definizione ultra-precisa del target all’ottimizzazione dinamica del budget, il machine learning è cruciale per massimizzare il ROI delle campagne.
- Chatbot e Assistenti Virtuali Intelligenti per conquistare il cliente non solo in fase di assistenza post aquisto, ma soprattutto in fase di acquisto come potenziamento alla vendita: Grazie al Natural Language Processing (NLP), i chatbot contemporanei sono in grado di comprendere e rispondere alle richieste dei clienti in modo sempre più naturale, offrendo supporto 24/7.
- Potenziamento del Content Marketing e della SEO: L’apprendimento automatico può supportare l’analisi dei trend di contenuto, suggerire argomenti, coadiuvare nell’ottimizzazione dei testi per i motori di ricerca (SEO) – un aspetto ancora più critico con l’avvento delle AI Overview – e assistere nella generazione di bozze di contenuto.
- Sentiment Analysis per il Monitoraggio della Brand Reputation: Algoritmi di machine learning possono analizzare automaticamente il sentiment espresso dagli utenti online, fornendo insight preziosi sulla percezione del brand.
Perché è indispensabile applicare l’Apprendimento Automatico nei processi di Marketing, Vendite, Retail e Prodotto
L’adozione strategica e consapevole dell’apprendimento automatico all’interno dei processi aziendali non è più una mera opzione per le aziende che ambiscono all’eccellenza, ma una vera e propria necessità competitiva. L’impatto trasformativo di queste tecnologie si estende ben oltre il solo marketing, permeando le vendite, il retail e lo sviluppo prodotto, creando un circolo virtuoso di intelligenza data-driven. Per questa ragione, i Ruoli Apicali di queste funzioni devono comprenderne il valore strategico:
- Marketing: L’apprendimento automatico potenzia ogni aspetto del marketing contemporaneo, consentendo di passare da un marketing basato sull’intuizione a un marketing guidato dai dati e predittivo, massimizzando l’efficacia e il ROI. Questo è ciò che spiego nei miei percorsi di formazione sull’AI Marketing.
- Vendite (Sales): I modelli di apprendimento automatico possono rivoluzionare i processi di vendita attraverso il lead scoring intelligente, la previsione delle vendite (sales forecasting) e la personalizzazione delle proposte commerciali. I team di vendita possono, di conseguenza, concentrare i propri sforzi sulle opportunità più promettenti.
- Retail: Nel settore retail, l’apprendimento automatico abilita la personalizzazione dell’esperienza d’acquisto, l’ottimizzazione della gestione delle scorte, la prevenzione delle frodi e la definizione dinamica dei prezzi.
- Prodotto (Product Development): L’analisi dei feedback dei clienti e dei dati di utilizzo, potenziata dall’apprendimento automatico, può fornire input cruciali per l’innovazione e lo sviluppo di nuovi prodotti o per il miglioramento di quelli esistenti.
Dalla comprensione profonda e granulare del cliente all’automazione intelligente delle campagne, il machine learning offre ai manager e ai loro team la straordinaria possibilità di operare in modo più intelligente, prendere decisioni più informate e, in ultima analisi, costruire relazioni più forti, significative e profittevoli con il proprio pubblico.
Abbracciare queste tecnologie con una mentalità aperta e strategica non è semplicemente un’opportunità da cogliere, ma una necessità inderogabile per rimanere competitivi e guidare l’innovazione nel dinamico e affascinante panorama del business contemporaneo, specialmente alla luce di evoluzioni come l’AI Overview di Google che ridefiniscono continuamente il campo di gioco.
Enrico Giubertoni
In sintesi, l’apprendimento automatico offre la possibilità di creare organizzazioni più agili, reattive e focalizzate sul cliente, capaci di prendere decisioni data-driven più accurate e tempestive in tutte le principali funzioni aziendali.
Approfondimenti: Domande Frequenti (FAQ) sull’Apprendimento Automatico e l’IA nella Ricerca
Per chiarire ulteriormente alcuni termini chiave e concetti emergenti:
Cos’è l’AI Overview Google e come impatta la ricerca (e il marketing)?
L’AI Overview di Google è una funzionalità che integra risposte generate dall’intelligenza artificiale direttamente nella pagina dei risultati di ricerca (SERP) per molte query. Queste risposte mirano a fornire un riassunto conciso e diretto delle informazioni cercate. Per il marketing, ciò implica una potenziale riduzione del click-through rate verso i siti web per query informative semplici, ma anche nuove opportunità per contenuti di alta qualità, approfonditi e ottimizzati per essere considerati fonti autorevoli dall’IA di Google. Richiede, quindi, un focus ancora maggiore sulla creazione di valore e sull’autorevolezza tematica.
Cosa si intende per Dataset nell’apprendimento automatico?
Un dataset è una raccolta strutturata di dati utilizzata per addestrare (training) e testare i modelli di apprendimento automatico. La qualità e la quantità del dataset sono cruciali per le performance del modello.
Cos‘è l’Apprendimento Supervisionato?
È un tipo di apprendimento automatico in cui il sistema impara da dati che includono sia gli input sia gli output desiderati (dati “etichettati”). L’obiettivo è imparare a predire l’output corretto per nuovi input.
Cos’è l’Apprendimento Non Supervisionato (Unsupervised Learning)?
Si ha l’Apprendimento Non Supervisionato quando il sistema impara da dati non etichettati, cercando autonomamente di trovare pattern, strutture o raggruppamenti (cluster) significativi all’interno dei dati stessi.
Cos’è l’Apprendimento Automatico per Rinforzo (Reinforcement Learning)?
È un tipo di apprendimento in cui un “agente” impara a prendere decisioni interagendo con un ambiente. Riceve ricompense o penalità per le sue azioni e cerca di massimizzare la ricompensa totale nel tempo, apprendendo la migliore strategia.
Cosa significa Churn Prediction?
È l’applicazione di modelli di apprendimento automatico per prevedere quali clienti sono a rischio di abbandonare un servizio o smettere di acquistare da un’azienda (il “churn rate”). Permette di attuare strategie di retention mirate
Cos’è il LifeTime Value (LTV) di un cliente?
Il Lifetime Value (Valore del Ciclo di Vita del Cliente) è una metrica che stima il profitto totale che un’azienda può aspettarsi di generare da un singolo cliente durante l’intera durata della sua relazione con l’azienda. L’apprendimento automatico può aiutare a prevederlo con maggiore accuratezza
Cosa si intende per Decisioni Data-Driven?
Significa prendere decisioni strategiche e operative basandosi sull’analisi e sull’interpretazione dei dati, piuttosto che sull’intuizione o su opinioni personali. L’apprendimento automatico è un potente abilitatore delle decisioni data-driven.
