• Gennaio 16, 2021

Quali sono i benefici del machine learning e quali vantaggi porta al vostro business

Quali sono i benefici del machine learning e quali vantaggi porta al vostro business

Quali sono i benefici del machine learning e quali vantaggi porta al vostro business 1024 576 DataLit

Il machine learning è la giusta cosa per il vostro business?

Tutti oggi parlano del machine learning (abbreviato: ML). Ma – a parte la sua allure da film di fantascienza – la domanda è se può con successo essere applicato al vostro business. E quali potrebbero essere, in concreto, i benefici del machine learning?

Che cos’è il machine learning?

Il machine learning è un ramo dell’intelligenza artificiale e tenta di mettere i computer in grado di apprendere proprio come fanno gli umani. Ma cosa significa “apprendere”? Semplificando, gli umani imparano dall’esperienza, cioè dai dati che raccolgono nel mondo esterno e che usano per fare generalizzazioni, per estrarre patterns, per costruire concetti e strutture complesse. Da un certo punto di vista i computer, quando utilizzano tecniche di machine learning, fanno la stessa cosa: usano enormi quantità di dati (set di allenamento) per astrarre patterns e quindi fanno inferenze e predizioni usando metodi statistici. Questo potrebbe sembrare semplice ma al momento il machine learning è uno dei campi più promettenti e avanzati dell’intelligenza artificiale: il machine learning è cià che si nasconde dietro ai suggerimenti automatici di Amazon o di Netflix, al riconoscimento dei volti e del linguaggio, al customer care automatizzato, ai sistemi per analizzare le frodi, alle auto che si guidano da sole e a molto altro.

Quali sono i benefici del machine learning?

Il machine learning ottiene risultati eccellenti nell’estrazione di pattern da insiemi estremamente grandi di serie storiche (ed in effetti una delle ragioni della sua recente e velocissima crescita è la disponibilità, grazie ad internet e all’internet delle cose, di enormi insiemi di “big data” – cioè insiemi di dati che sono troppo grandi, in troppo rapido mutamento o troppo diversificati perché possano essere gestiti da un tradizionale database relazionale – che possano essere utilizzati per addestrare gli algoritmi di machine learning). Dunque il machine learning sarà utilissimo ogni qual volta ci siano grandi insiemi di dati da analizzare (per esempio i comportamenti di acquisto dei clienti, le strutture linguistiche nei testi, gli andamenti degli indici azionari nel tempo e date certe condizioni, etc).

Il giusto algoritmo di machine learning sarà in grado di fare automaticamente predizioni sugli eventi futuri (per esempio inferire che cosa è probabile che acquisti un certo cliente, produrre un testo che è probabile che sarà apprezzato da una certa audience scelta come target, ecc.). Per di più, il tutto è fatto con una velocità, precisione e penetrazione che nessuna persona sarebbe in grado di eguagliare.

Naturalmente la prima cosa che ci si deve chiedere nel momento in cui si pensa di adottare una soluzione basata sul machine learning è se si dispone di una quantità sufficiente di dati di buona qualità per addestrare il proprio algoritmo. I dati dovrebbero essere coerenti (insiemi troppo diseguali, raccolti da troppe fonti diverse sono difficili da mettere in relazione), rilevanti per il proprio problema di business e “completi” (cioè debbono includere più o meno tutto quello che c’è da sapere relativamente a quel problema: se ci sono cambiamenti inaspettati nell’ambito che si sta tentando di analizzare l’algoritmo probabilmente non funzionerà più). Se i dati possiedono queste caratteristiche si può andare avanti e cercare di individuare un modello di machine learning che sia adatto al proprio business e al proprio problema e iniziare a godere dei benefici del machine learning.

Diamo un’occhiata ad alcune applicazioni pratiche del machine learning.

Il programmatic advertising

Ogni azienda desidera mostrare i suoi annunci pubblicitari solo ed esclusivamente ai clienti che considera potenzialmente interessanti (cosa che, dal punto di vista degli editori, si traduce anche nel massimizzare la monetizzazione dei propri spazi pubblicitari). Bene, tramite le tecnologie basate sul machine learning questo risultato si raggiunge facilmente: DataLit.AI ha la soluzione giusta sia che voi siate inserzionisti, editori o retailer, con soluzioni rapide e pronte all’uso che permettono ad ogni azienda, anche a quelle più piccole, di godere dei benefici del machine learning.

In particolare gli editori tramite la tecnologia di header bidding di DataLit possono monetizzare i propri siti in modi che senza il machine learning sarebbe stato impossibile, mentre gli e-commerce possono monetizzare i dati dei loro utenti che non arrivano a finalizzare gli acquisti, arrivando a competere in questo con giganti come Amazon o Uber Eats.

Analytics avanzati e segmentazione degli utenti

Vi potreste trovare nella spiacevole situazione di avere a disposizione i dati, anche moltissimi dati, ma non poterli utilizzare per identificare segmenti di utenti a causa del fatto che ogni fonte di dati è isolata dalle altre o perché non avete in-house sufficienti risorse per analizzarli. Questo può causare problemi nella monetizzazione e una customer experience decisamente carente. Tramite le tecnologie basate sul machine learning, come quelle messe a disposizione da DataLit.AI, è possibile identificare gli interessi a livello granulare e predire il comportamento e le intenzioni di acquisto degli utenti, migliorando grandemente sia la monetizzazione sia la customer experience, offrendo un’esperienza quasi personalizzata ad ogni utente.

Predizione del valore del cliente (customer lifetime value)

Calcolare la “customer lifetime value” (CLV) di un utente non è difficile, altra cosa è predirla. Posto che si abbia a disposizione una quantità sufficiente di dati storici sui propri utenti questo è un tipico problema di machine learning ed è particolarmente interessante, perché una volta che si sa se un certo utente rischia di avere un customer lifetime value particolarmente basso si possono intraprendere azioni per aumentarlo prima che sia troppo tardi.

Suggerimenti di acquisto per l’e-commerce

Una volta che gli utenti siano stati accuratamente segmentati si possono proporre loro consigli e annunci personalizzati, cose che attualmente vengono fatte tramite l’adozione di modelli di machine learning. DataLit grazie ai suoi avanzatissimi sistemi di intelligenza artificiale rende possibile alla vostra azienda fruire dei vantaggi del machine learning identificando e targettizzando clusters di utenti.

Datalizzazione dei testi e riassunti automatici

Think of transforming all the written documents of your company (emails, reports, presentations, memos, financial reports, posts on company website and social networks, contracts, even print materials…) into data that can then be used for financial analysis, legal studies, sales and marketing insights, etc. PaperLit, part of the Datrix group, has developed cutting-edge machine learning solutions that allow your company to efficiently use, monetize and make easily read and scanned through (through automatic summarisation) all the written texts of your company. 

Pensate se fosse possibile trasformare tutti i documenti della vostra azienda (emails, reports, presentazioni, note, report finanziari, posts sul sito aziendale o sui social networks, contratti, persino documenti cartacei…) in dati che possono essere usati per analisi finanziarie, studi legali, analisi di marketing e di vendite, etc. PaperLit, parte del gruppo Datrix, ha sviluppato soluzioni di machine learning all’avanguardia che permettono di utilizzare efficientemente, monetizzare e rendere facilmente leggibili ed esaminabili (attraverso riassunti automatici) tutti i documenti presenti in azienda.

Le risorse umane diventano smart

Molte aziende già usano algoritmi automatici per le risorse umane, che permettono di selezionare un ristretto numero di profili interessanti all’interno di centinaia di cv. Gli algoritmi di machine learning possono anche essere usati per valutare la performance degli impiegati, se eccellono in una particolare area o se sono particolarmente abili a svolgere un determinato compito.

Naturalmente, questi sono solo alcuni dei tanti modi possibili in cui i modelli di machine learning potrebbero apportare dei vantaggi alla vostra azienda. E grazie ad aziende come DataLit queste tecnologie sono adesso accessibili a chiunque, anche alle aziende più piccole e non solo a giganti come Amazon o IBM.

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