Machine Learning: in che modo questa tecnologia influisce sul successo della tua attività eCommerce?
Hai sentito parlare del concetto di "Machine Learning" in varie occasioni, ma non sai ancora cos'è o come applicarlo alla tua attività?
Nonostante questo termine sia da alcuni anni nell'uso comune di quasi tutti i media, è possibile che non si abbia ancora un'idea chiara del suo significato.
Per questo motivo, ho voluto portarti un articolo in cui, oltre a chiarirne la definizione, potrai scoprire come usarlo per la tua attività online, seguendo le tecniche e gli esempi che ti propongo.
Cos'è il Machine Learning?
L'apprendimento automatico o Machine Learning è una branca della tecnologia informatica e dell'intelligenza artificiale, che cerca di sviluppare tecniche di apprendimento delle macchine.
Anche se oggi si parla molto di machine learning, questa tecnologia esiste da molto tempo.
Nel 1950, Alan Turing, considerato il "padre dell'informatica", creò una macchina che cercava di agire come un essere umano, rispondendo a domande e, nel 1952, Arthur Samuel creò una macchina in grado di giocare a dama, apprendendo da ogni partita.
Negli anni successivi, lo sviluppo dell'intelligenza artificiale ha vissuto alti e bassi (e, di conseguenza, anche il machine learning).
Ma oggi stiamo assistendo ad una nuova era, dalla quale gli esperti sperano che non ci siano più rallentamenti, perché le aziende stanno iniziando ad usare questi progressi per applicarli all'economia, cosa che prima non succedeva, poiché tali sviluppi restavano solo sul piano teorico e nei laboratori.
Come si può applicare il Machine Learning al mondo dell'imprenditoria?
Un computer può programmare la gestione dei dati e l'estrazione delle informazioni di questi dati, come già avviene con database domestici, ed anche CRM aziendali.
Anche quando ci rivolgiamo allo sportello bancario e chiediamo un estratto conto bancario, altro non è che una ricerca di informazioni in risposta ad una richiesta.
Una macchina utilizza diversi metodi per imparare, ma i più diffusi sono "l'apprendimento supervisionato" e "l'apprendimento non supervisionato".
1. Apprendimento supervisionato
Nel primo, ci si trova di fronte alla macchina con alcuni nuovi dati etichettati e, conoscendo in anticipo il risultato atteso, la macchina impara confrontando i dati con il risultato.
2. Apprendimento non supervisionato
Questo metodo fornisce dati senza etichettatura, quindi la macchina deve imparare da sola a cercare modelli e segmenti.
La difficoltà sta nel preparare le macchine in modo che, di fronte a nuovi dati, possano adattarsi autonomamente per poterli studiare ed imparare da questi, in modo da poter anticipare nuove richieste.
La rivoluzione che sta avvenendo attualmente è quella di portare le macchine ad applicare calcoli sempre più complessi e veloci al big data.
Quell'enorme quantità di dati che raccogliamo ogni giorno sempre più, a causa della nostra ossessione di controllare tutto.
Oggi anche il telefono più semplice è un sistema di raccolta dati costante (chiamate, messaggi, posizione GPS, rumore ambientale, ecc...).
Esempi pratici di Machine Learning
Potremmo citare tanti casi da analizzare; eccone alcuni qui di seguito:
- La previsione degli errori dei macchinari
- L'identificazione delle strade in auto.
- Rilevamento delle truffe su carte di credito, basandosi sul comportamento del titolare della carta in questione.
- L'auto autonoma
In che modo il Machine Learning influenza le vendite di un negozio online?
Come per tutto il resto, il mondo imprenditoriale sta già cercando di capire come sfruttare l'apprendimento automatico.
Le aziende utilizzano questa tecnologia per aumentare il loro portafoglio clienti e le vendite, analizzare la concorrenza, sviluppare nuovi prodotti, ecc...
» Migliorare l'esperienza dell'utente
Applicandolo al mondo dell'eCommerce, possiamo lavorare per migliorare l'esperienza dei clienti quando sono sul sito web dell'azienda.
Basandosi sugli acquisti già effettuati sul nostro sito, sul comportamento su altri siti visitati in precedenza e sulle ricerche effettuate, il motore potrà offrire all'acquirente prodotti più interessanti in modo più diretto, modificando così l'esperienza di acquisto.
» Campagne concentrate sul target di riferimento
Inoltre, sfruttando tutti i dati disponibili e lavorati dalle macchine, è possibile segmentare il mercato per creare campagne pubblicitarie più dirette, sulla base di interessi, abitudini di acquisto, cronologie di ricerca, interazioni precedenti, e così via.
Tutto questo, raggiungendo più direttamente i propri clienti target.
» Risparmi nelle spese di marketing e pubblicità
Ciò rende più economiche le strategie di marketing digitale e le campagne pubblicitarie, perché si riduce l'universo target, ed efficaci, perché ci si rivolge direttamente a quel tipo di cliente che l'azienda considera come l'obiettivo prioritario dei suoi prodotti.
» Ottenere un miglior posizionamento nei motori di ricerca
Qualsiasi imprenditore proprietario di un sito eCommerce, sa che apparire tra i primi posti nelle ricerche su Internet, aiuta notevolmente a vendere i propri prodotti prima della concorrenza.
Quando si parla di motori di ricerca, oggi ci si riferisce quasi sempre a Google.
Google si distingue per il suo motore di ricerca (oltre agli altri innumerevoli prodotti che offre) che segue una serie di regole per decidere come ordinare le pagine quando si tratta di visualizzare i risultati delle ricerche.
Per farlo, viene usato un sistema di posizionamento chiamato SEO (Search Engine Optimization), come tutti già sappiamo.
» Controllo dei fattori che influenzano il posizionamento sulla rete
Google utilizza fino a 200 parametri per posizionare i siti web nei risultati di ricerca.
Tra questi parametri, alcuni sono relativi all'ortografia utilizzata, il numero di elementi multimediali presenti nella pagina, il titolo della stessa e via dicendo.
Molti di questi parametri sono facilmente controllabili dall'azienda e tanti consulenti informatici lavorano in modo che i siti web che li assumono possano apparire più in alto nei risultati di ricerca; per riuscirci, mettono in pratica migliorie in termini di programmazione, design, modo di presentare contenuti, link, ecc...
Tuttavia, il machine learning può influenzare alcuni di questi 200 parametri.
Come abbiamo già detto in precedenza, grazie al machine learning, è possibile migliorare l'esperienza dell'utente nella navigazione del nostro sito web.
Mediante questa tecnologia, il cliente visualizzerà i prodotti o le aree del web che si avvicinano maggiormente ai suoi interessi.
In questo modo, l'utente visiterà il nostro sito più spesso e ci resterà più a lungo.
Inoltre, questa tecnologia prende in considerazione anche i commenti degli utenti. Google usa questi tre fattori per migliorare la SEO.
"Per fare un esempio pratico, se tramite il machine learning, ti è stato mostrato un post specifico del blog, è perché il sistema ha capito che può interessarti. Se questo è vero, passerai del tempo a leggere questo testo che altrimenti avresti scartato immediatamente, e alla fine della lettura, potrai lasciare un commento positivo.
Tramite questa semplice azione, Google capirà che il nostro sito web viene valutato positivamente, collocandolo nei primi risultati di ricerca. Questo si tradurrà in nuove visite che, grazie al machine learning, avranno un effetto positivo, facendo sì che Google ci metta più in alto nelle ricerche e che il ciclo inizi nuovamente.
Altri fattori sui quali si può agire, sono i social network.
In questo caso, il machine learning che applichiamo ai nostri commenti/notizie e che anche le aziende proprietarie di questi servizi (Facebook, Twitter, ecc...) utilizzano, ci servirà per ottenere "likes", condivisioni, re-tweet... per far sì che, ancora una volta, i motori di ricerca ci posizionino meglio nelle ricerche.
Conclusione
L'azienda che desidera distinguersi deve applicare questa nuova tecnologia alle strategie di vendita dei suoi prodotti online.
L'eCommerce consente di raggiungere molti più clienti di quanto non avvenga tradizionalmente in un negozio fisico o attraverso gli spot pubblicitari.
Ciò si traduce nella gestione di un'enorme quantità di dati che non smette di crescere giorno dopo giorno.
Oggi, i computer possono aiutarci ad analizzare questa montagna di dati; analisi che una persona non sarebbe fisicamente in grado di fare.
Dobbiamo quindi considerare le macchine che usano il machine learning come agenti di commercio in grado di presentare in un millisecondo al cliente i prodotti che possono interessargli.
Per concludere, il machine learning è destinato a continuare ad essere ampiamente utilizzato e ad influenzare il modo in cui vengono effettuati gli acquisti online.
