Machine Learning: i fattori da considerare per il successo di progetti di digital marketing

Nuovo appuntamento con la rubrica di Paolo Serra per DailyNet dedicata al programmatic: Paolommatic. In questa puntata Serra spiegherà in cosa consiste il machine learning. Per leggere l'appuntamento della settimana scorsa sull'analisi della qualità dei dati: clicca qui  

Paolo Serra

Appassionato di nuove sfide per far crescere le imprese, con l’obiettivo di contribuire ad aumentarne i ricavi. Si dedica al search engine marketing dal 1999, lavorando con le principali agenzie internazionali. In seguito, allarga le conoscenze al mondo del Programmatic Advertising, diventandone uno dei maggiori esperti italiani, tanto da aver aperto il sito Programmatic RTB, punto di riferimento per gli addetti ai lavori.  

Machine Learning: i fattori da considerare per il successo di progetti di digital marketing

Articolo a cura di Paolo Serra

 

Paolo Serra Il machine learning è un metodo di analisi dei dati che punta ad automatizzare la creazione di modelli analitici. Grazie a speciali algoritmi che apprendono partendo da una base dati fornita dall’uomo, una tecnica che permette a computer e altri sistemi informatici di imparare nuove nozioni e informazioni, decidere ed effettuare predizioni senza che siano stati precedentemente istruiti per farlo.  

L’affinità con l’int09elligenza artificiale

  È una disciplina strettamente affine all’intelligenza artificiale, con la quale condivide scopi e metodi di lavoro. Come per l’AI (Artificial Intelligence), anche gli scienziati impegnati nel campo dell’apprendimento automatico studiano algoritmi che permettono di rendere “intelligenti” macchine informatiche altrimenti incapaci di prendere decisioni autonome.  

Le diverse anime del machine learning

  Il machine learning, può essere utilizzato per diversi scopi e nei settori più disparati, dalla diagnosi delle malattie, alla guida automatica delle auto, per fermare il crimine. Gli algoritmi “auto apprendenti” trovano impiego anche nel campo della pubblicità online, fornendo annunci pubblicitari ad hoc a seconda del profilo dell’utente. L’adozione dei sistemi di Machine Learning da parte delle aziende può fornire una marcia in più, nella gestione delle campagne media e in particolare nelle campagne in Programmatic Advertising e in RTB. Come i volumi di dati che continuano a crescere, insieme con i progressi della scienza computazionale, l’apprendimento automatico è pronto per diventare il prossimo grande passo nella rivoluzione tecnologica.  

Le opportunità del machine learning

  Il marketing digitale rappresenta una delle arene più emozionanti su cui applicare i sistemi di machine learning. Attraverso la pubblicità mostrata su siti web, applicazioni mobili e altri media digitali, ma anche su radio, tv e cartelloni pubblicitari stradali, ci sono centinaia di miliardi di opportunità per gli inserzionisti di pubblicare gli annunci giusti, per le persone giuste ogni giorno, e con campagne cross-channel. Il marketing si sta evolvendo rapidamente verso un approccio fortemente tecnologico fondato su piattaforme e analisi dei dati. Il settore sta beneficiando negli ultimi anni dei grandi progressi di questa tecnologia. Le opportunità offerte sono enormi e vengono sfruttate attualmente solo dalle aziende più innovatrici nei rispettivi campi merceologici, nei fatti la maggior parte delle aziende preferisce non provare nuove soluzioni, lasciando campo libero ai propri concorrenti, soprattutto stranieri.  

Le sfide per il futuro

  Con l’attuale ritmo di innovazione accelerata, è importante per i brand non perdere il treno dell’innovazione, che non significa dotarsi delle ultime soluzioni presenti sul mercato, ma anche saperle gestire al meglio. Per esempio comprare una DMP e chiedersi dopo aver speso un certo quantitativo di denaro se i dati che sono stati acquistati siano di bassa qualità, è abbastanza evidente che non sia il miglior modo di procedere. In molte aziende, anche quelle più innovatrici, esiste un enorme buco a livello del personale che dovrebbe gestire questa innovazione. Capire come sfruttare al meglio la grande quantità di dati sul pubblico e sui media digitali fa la differenza tra successo e fallimento per le aziende, grandi o piccole che siano. Questo è il motivo per cui a partire dagli Usa, ma anche nel resto d’Europa le aziende investono per dotarsi dell’esperienza necessaria per affrontare il futuro.