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  • 24 Febbraio 2021

Come il Machine Learning può facilitare le strategie di profilazione degli utenti sulle property digitali

Come il Machine Learning può facilitare le strategie di profilazione degli utenti sulle property digitali

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di Francesca Morpurgo

La profilazione degli utenti è l’elemento chiave di ogni strategia di marketing vincente. Soprattutto ora che la quantità di dati disponibile è aumentata vertiginosamente e che acquisire dati di terza parte è sempre più difficile, avvalersi degli strumenti più avanzati disponibili sul mercato per realizzare una profilazione utenti accurata e granulare al punto giusto è assolutamente essenziale. Tanto per fare un esempio, è ormai dato acquisito che avvalersi dell’AI può aumentare notevolmente la monetizzazione, soprattutto per gli editori.

Vediamo insieme come il machine learning può essere di aiuto per il vostro business e in particolare per la profilazione utenti.

Profilazione e segmentazione: la strada per un marketing efficace passa da qui

Di un utente si può e si deve sapere molto: non solo i suoi dati anagrafici (sesso, genere, età, etc) ma i suoi interessi, i suoi gusti, cosa ha acquistato in passato, quali sono i suoi comportamenti online, come e quanto interagisce, cosa suscita il suo coinvolgimento, etc. Tutto ciò va a costituire il profilo di un utente. Tutti questi dati vanno quindi raccolti (possibilmente in una data management platform o DMP) e poi utilizzati per creare dei segmenti, cioè gruppi di utenti già profilati che condividono determinate caratteristiche e suddivisi in base a diversi parametri che possono essere più o meno utili a seconda del proprio obiettivo di marketing (solo per citarne alcuni, il customer lifetime value, la retention rate, la customer satisfaction, etc).

L’obiettivo deve essere instaurare una relazione positiva e una conversazione con il cliente, che sia quanto più possibile personalizzata o che comunque si rivolga a piccoli gruppi, che duri nel tempo e che produca per l’azienda ai risultati sperati. E attenzione: questa è una cosa che si può fare solo se prima c’è stata un’accurata profilazione, se si è arrivati a conoscere veramente l’utente.

E’ ovvio che con l’enorme quantità di dati ormai a disposizione (per esempio le sole caratteristiche demografiche da considerare possono essere più di 300!) segmentare e ancora prima profilare in modo sensato è sempre più difficile ed è qui che entra in gioco il machine learning.

Il machine learning in breve e come utilizzarlo

Il machine learning è un ramo dell’intelligenza artificiale basato su tecniche statistiche e probabilistiche (ma anche – nel caso del “deep learning” – su reti neurali) che mira a rendere un computer in grado di apprendere in autonomia, con o senza supervisione umana. In estrema sintesi, un algoritmo di machine learning è in grado, dopo essere stato addestrato, di estrapolare regolarità e strutture in enormi set di dati e anche di fare previsioni.

Le potenzialità delle tecniche di machine learning per la profilazione utenti sono dunque evidenti: monitorare, raccogliere, ripulire e analizzare i dati manualmente sarebbe estremamente lungo e faticoso e richiederebbe risorse che spesso le aziende non hanno, sia in termini di preparazione sia in termini di tempo. Oltretutto spesso i clienti non sono inclini a farsi profilare. Ma con le tecniche di machine learning la profilazione può avvenire a partire dal comportamento stesso degli utenti, sfruttando anche gli aspetti più “sottili” e – se parliamo di aziende non solo virtuali – anche a partire da dati video e audio, che possono essere analizzati e interpretati sempre utilizzando gli algoritmi di machine learning.

Vantaggi e limiti dell’utilizzo del machine learning per la profilazione utenti

Ci si può chiedere perché, dato che la profilazione utenti è una tecnica che si è sempre utilizzata, ben prima che il machine learning e l’intelligenza artificiale esistessero, si debba impiegare tempo e risorse per fare con l’aiuto delle macchine qualcosa che gli umani sono perfettamente in grado di portare avanti in autonomia. La risposta è che la quantità di dati e la rapidità con cui questi e il contesto evolvono rendono quasi indispensabile – se si vogliono condurre indagini serie – avvalersi del supporto di algoritmi di machine learning. Una volta che si sia impostato il processo inoltre si possono gestire insiemi di dati via via crescenti, quindi far fronte alla questione della scalabilità, e automatizzare alcune azioni, che parallelamente possono contare su una personalizzazione sempre più spinta e impensabile se si facesse affidamento solo su metodi tradizionali. Infine bisogna considerare che spesso le persone portano con sé il loro carico di pregiudizi o di assunzioni, implicite o esplicite, cosa che le macchine non fanno, e che di contro le macchine sono in grado di identificare regolarità o pattern che gli esseri umani non sarebbero mai in grado di notare. E’ ovvio che l’intervento umano è comunque necessario (per esempio per comprendere fino in fondo la “molla” che fa scattare l’impulso di acquisto, o per trovare un corretto bilanciamento tra privacy e personalizzazione) per cui un approccio ibrido è senz’altro vincente, almeno al momento.

 Tutto ciò che ha a che fare con analisi più sofisticate, con la reale comprensione del comportamento umano in relazione al contesto, al momento sfugge ancora agli algoritmi, che eccellono invece in compiti più semplici e circoscritti, ad esempio analizzare come si orientano le ricerche di determinati cluster di utenti in relazione a determinate caratteristiche ottenute tramite profilazione. L’iper profilazione ottenuta tramite tecniche di AI è insomma sicuramente una delle strategie vincenti per incrementare la monetizzazione e vale la pena di esplorarla e di sfruttarla fino in fondo

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