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   numero di 22/11/2017
Marketing

Come e perché il Machine Learning sta stravolgendo il marketing
Flannagan (SAP): offre alle campagne un tocco personale che è possibile ottenere in modo sempre più intelligente da ogni interazione con i clienti

E' in corso un profondo cambiamento nel marketing. Il machine learning sta sconvolgendo le attività standard, migliorando sensibilmente la personalizzazione, la segmentazione del cliente e le prestazioni delle campagne. Le statistiche mostrano che gli early adopter del machine learning stanno rapidamente superando i loro concorrenti, ottenendo risultati di customer engagement impossibili da ignorare.
I responsabili marketing innovativi che utilizzano il machine learning hanno una probabilità 2,9 volte maggiore di assicurare una crescita dei ricavi a tassi superiori della media del settore, secondo uno studio di Forrester Research. Hanno anche una probabilità 2,1 volte maggiore di "ricoprire una posizione di leadership nei mercati dei prodotti/servizi in cui operano". È evidente che il machine learning sta fornendo un vantaggio a questi professionisti. I clienti infatti rispondono di più alle offerte personalizzate che sono in sintonia con il loro stile di vita. Quando le aziende fanno delle offerte rilevanti per il prodotto giusto, nel momento giusto, al prezzo giusto, i clienti sono molto più reattivi.
mBank, la più grande banca online della Polonia e la quarta a livello retail, si inserisce in questo nuovo contesto di marketing predittivo. Utilizzando analisi predittive con il machine learning, la banca ha aumentato i risultati per i prestiti non ipotecari erogati, prodotti assicurativi e prodotti di risparmio dal 200 al 400%. Una gran parte dei 4,5 milioni di clienti di mBank utilizza la carta di credito permettendo a mBank di capire e analizzare i loro acquisti. Combinando la storia degli acquisti con le attività recenti dei suoi clienti, mBank riesce a seguire costantemente le loro preferenze. Questo apprendimento automatico consente al marketing di mBank di prevedere quali offerte saranno di maggiore interesse per ogni cliente. E i risultati parlano da soli.
Per essere sempre più attrattiva, mBank ha aggiunto offerte esclusive al di fuori del proprio portafoglio, coinvolgendo partner che appartengono a settori diversi. Ad esempio il marketing invia offerte speciali di ristoranti ai clienti che mangiano spesso fuori, offerte per la ristrutturazione della casa a un cliente che ha appena chiesto un mutuo e coupon per prodotti di elettronica di consumo di fascia alta agli appassionati di tecnologia. In questo modo, mBank sta valorizzando i dati dei suoi clienti, creando nuovi modelli di business per il futuro. Queste offerte personalizzate e molto pertinenti stanno aumentando la fidelizzazione dei clienti nei confronti della banca, che si sta affermando come leader di settore nella comunicazione con i clienti.

Nuove regole nel mondo del machine learning

Il machine learning fornisce gli insight di cui i marketer di mBank hanno bisogno per intraprendere azioni e portare migliori risultati di business. Quando utilizzano il machine learning che permette di prevedere le azioni del cliente, i responsabili marketing stanno creando nuove metodologie e best practice che forniscono esperienze positive e personalizzate al cliente. Infatti, i marketer innovativi che sfruttano il machine learning possono costruire strategie personalizzate incentrate sul cliente e basate su queste nuove fondamenta.

La posizione è una reliquia del passato

Conoscere la posizione fisica di un cliente è stato un dato prezioso per decenni e, più recentemente, la geolocalizzazione ha aumentato sensibilmente le prestazioni delle campagne. Queste campagne, purtroppo, sono unidimensionali. La posizione è solo uno dei tanti data point sul cliente che il marketing ha a propria disposizione. Il marketing omnichannel offre un quadro completo di un cliente. I responsabili possono applicare il machine learning a dati strutturati, non strutturati, storici e in tempo reale dei clienti per creare una campagna unica e altamente personalizzata e avviare una relazione destinata a durare nel tempo.

Introdurre una nuova segmentazione, fino al singolo cliente

Le campagne tradizionali pescano nel gruppo, rivolgendosi per esempio a tutte le donne dai 30 ai 35 anni che vivono a Seattle. Con il machine learning, invece i responsabili marketing possono sviluppare una campagna per una donna di 35 anni che assiste alle partite di basket dei Los Angeles Lakers, ha acquistato una BMW cinque anni fa e recentemente ha avuto un incidente. L'analisi predittiva può inviare un'offerta di un concessionario di auto insieme a un biglietto gratuito per la partita casalinga dei Lakers direttamente all'email, smartphone o cassetta della posta di questa tifosa di basket che guida una BMW.

Le creatività più performanti saranno ideate dalle macchine, non dagli esseri umani

I marketer spendono un sacco di soldi con le agenzie per creare promozioni online, stampa e mobile. Il machine learning potrebbe rendere queste realtà superate - o quantomeno creare una seria concorrenza. I marketer possono applicare il machine learning alle promozioni prendendo tutto il contenuto grezzo, le immagini, i copy, e le call to action e quindi prevedere quali elementi saranno più attraenti per le diverse tipologie di clienti. Il software può anche assegnare il posizionamento di tutti gli elementi, senza alcun intervento umano.

Gli incentivi e le promozioni altamente personalizzati non richiedono un data scientist


I marketer hanno terabyte di dati dei clienti che né il loro cervello né i fogli elettronici possono realisticamente elaborare. Il sofisticato software di apprendimento automatico consente ai marketer di entrare all'interno di una tale mole di dati e di trattarla, visualizzarla e, in ultima analisi, agire sulla base di queste informazioni.
Per la prima volta, i marketer possono porre domande, fare confronti e passare facilmente dalla classificazione, alla regressione, al clustering e ai modelli previsionali che di solito erano prerogativa dei data scientist. I marketer esperti di business possono creare incentivi e promozioni fortemente personalizzati con il machine learning e l'analisi predittiva senza aiuto dell'IT. Ovviamente, i marketer conoscono meglio il cliente rispetto all'IT e sanno quali domande porre per sviluppare i modelli che porteranno ad offerte rilevanti e iper-personalizzate.
Il machine learning infrangerà sicuramente altre regole di marketing. Questo è solo l'inizio di come team di marketing creativi e curiosi ridefiniranno le modalità di engagement con i propri clienti. Con il vantaggio di diventare più intelligenti ad ogni nuova interazione, i marketer che useranno software di machine learning continueranno a essere in linea con i loro clienti e in anticipo rispetto alla concorrenza.

Mike Flannagan, Senior Vice President Analytics, SAP



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