Quanto sono importanti AI e Machine Learning per la Trasformazione Digitale?

Quante volte hai sentito parlare di AI e Machine Learning? In questo articolo andremo a scoprire l’importanza che hanno per la digital transformation in azienda. 

Ad oggi, se non sei online significa, in parole povere, che non esisti. Per le aziende, grandi o piccole che siano, internet può dare una vera e propria mano nella crescita e nella competitività. Grazie al Web, anche il panettiere dietro casa ha a disposizione gli strumenti e i mezzi giusti per riuscire a raggiungere il suo pubblico.

Fatta questa piccola premessa sul mondo dell’online andiamo a vedere il perché Intelligenza Artificiale – AI e il Machine Learning sono fondamentali per la crescita della tua attività.

Cos’è l’Intelligenza Artificiale (AI)

L’Intelligenza Artificiale si riferisce a quei sistemi o macchine che cercano di imitare l’intelligenza umana, eseguendo attività in grado di migliorarsi continuamente in base alle informazioni raccolte.

Niente di preoccupante, non parliamo di robot umanoidi pronti a conquistare il mondo.

Lo scopo dell’Intelligenza Artificiale è quella di aiutare l’essere umano a svolgere determinate attività. Per questo motivo è una risorsa preziosa per le aziende e può manifestarsi in varie forme: 

• i chatbot, chat automatiche – in gergo Bot – utilizzate per “ascoltare” automaticamente gli utenti e comprendere in maniera più dettagliata le difficoltà che stanno riscontrando, così da riuscire a intercettare eventuali problemi e risolverli.
• le piattaforme streaming, come Netflix e YouTube. Di questo parleremo dettagliatamente in un capitolo più avanti. 

Attenzione. AI e machine learning, Ai e deep learning non sono la stessa cosa. Il termine “Intelligenza Artificiale” è utilizzato per indicare applicazioni che eseguono attività complesse automaticamente, come, appunto, comunicare con i clienti. È erroneamente confuso e scambiato con il termine machine learning o deep learning.

Il machine learning è un ramo della Intelligenza Artificiale. Si basa sull’apprendimento e il miglioramento delle performance, in base ai dati che vengono raccolti e utilizzati.

Per approfondire, leggi anche Artificial Intelligence. Perché adesso?

L’Intelligenza Artificiale come può aiutare la crescita di un’azienda?

La tecnologia AI, sfruttando i dati che immagazzina, riesce a migliorare le performance delle aziende automatizzando quei processi che in passato richiedevano l’intervento umano. Riuscendo a sfruttare queste capacità, si avranno notevoli vantaggi economici.

Ora, tornando a quanto anticipato in precedenza, le piattaforme streaming come ad esempio Netflix, utilizzano il machine learning per migliorare i livelli di personalizzazione dei contenuti all’interno della piattaforma stessa. Ciò ha permesso a Netflix di aumentare la base clienti del 25% nel 2017. 

Questo significa che ogni persona sulla terra che ha un abbonamento a Netflix, vede una home page diversa a seconda delle proprie preferenze. Questo fa sì che ogni utente possa vivere l’esperienza più adatta e personalizzata, così da trovare prima il film o la serie TV che più è incline con quello che solitamente vede.

Stessa cosa succede su YouTube. La mia home page sarà sicuramente diversa da quella che hai tu, perché ovviamente quello che vedo io, è diverso da quello che vedi tu sulla piattaforma.

Questo ci fa capire che se colossi come Netflix e YouTube stanno investendo sulla Data Science (materia che utilizza metodi scientifici per estrarre valore dai dati raccolti, analizzarli e sfruttarli così da migliorare l’esperienza dell’utente), significa che effettivamente è diventata una vera priorità.

In un sondaggio svolto da Gartner più di 3000 CIO – Chief Information Officer e CTO – Chief Technical Officer, hanno classificato l’analisi dei dati come la principale tecnologia per differenziarsi dai vari competitor.

In che modo le aziende utilizzano l’intelligenza artificiale?

Secondo una ricerca dell’Harvard Business Review le imprese utilizzano l’AI per: 

• rilevare e impedire le intrusioni di sicurezza (44%);
• risolvere i problemi tecnologici degli utenti (41%);
• ridurre le attività di gestione della produzione (34%).

Quelle mostrate nel grafico sono tutte applicazioni dell’IA da parte di imprese di tutto il mondo che non eliminano posti di lavoro (come in molti pensano possa accadere), ma conferiscono un grande vantaggio alle aziende con rendimenti significativi.

Investire nell’AI e nel machine learning permette infatti di migliorare alcune attività e di automatizzare processi che altrimenti distoglierebbero l’attenzione da compiti più strategici e remunerativi. Un’azienda può iniziare a utilizzare l’intelligenza artificiale per:

• Comunicare con i clienti in modo automatico con i chatbot. I chatbot utilizzano un linguaggio naturale per comprendere cosa scrivono i clienti, così da consentire di porre domande e ottenere informazioni. I Chatbot apprendono con il passare del tempo, e più dati raccolgono, più sono in grado di lavorare meglio e intercettare il bisogno.
• Monitorare il data center. Grazie al lavoro degli operations IT è possibile eseguire il monitoraggio del sistema in modo rapido posizionando tutti i dati che vanno dal sito web, alle applicazioni, dalle performance del database fino allo user experience journey in un unico cloud, così da essere in grado di monitorare in autonomia tutti i valori che vengono registrati e controllare le anomalie. 

Per approfondire 4 casi d’uso di intelligenza artificiale che non richiedono il supporto di un Data Scientist consiglio la lettura di questo articolo su Forbes.

È arrivato ora il momento di addentrarci in un ramo molto importante dell’intelligenza artificiale: il Machine Learning. 

Cos’è il Machine Learning?

Il Machine Learning è un sottoinsieme dell’Intelligenza Artificiale, che si occupa di creare sistemi che apprendono e migliorano le performance in base ai dati. Al giorno d’oggi il machine learning viene utilizzato ovunque. Quando interagiamo con le banche, acquistiamo online o utilizziamo i social media, vengono utilizzati algoritmi di apprendimento automatico per rendere la nostra esperienza più facile, sicura ed efficiente.

Ma quali sono i modi migliori per utilizzare il machine learning e portare valore al proprio cliente e all’azienda?

Creare un modello per il ciclo di vita di un cliente

La creazione di un modello per il calcolo del valore del ciclo di vita di un cliente è fondamentale per un e-commerce, ma è applicabile anche in molti altri settori. Le aziende utilizzano algoritmi di machine learning per identificare, conoscere e fidelizzare i clienti più importanti; in questi modelli, vengono valutati enormi quantità di dati per determinare gli utenti che hanno effettuato più acquisti e quelli più fedeli al marchio.

Riuscire a calcolare determinati valori significa riuscire a prevedere le entrate future che un’azienda otterrà da un singolo cliente in un determinato periodo. Queste informazioni consentono di concentrarsi su strategie di marketing per incoraggiare le persone ad interagire con il brand e per trovare futuri clienti simili a quelli già esistenti, di alto valore.

Regolare il tasso di abbandono dei clienti tramite il Machine Learning

Nell’online acquisire un nuovo cliente è sette volte più costoso della conversione di clienti esistenti, soddisfatti e fedeli. Riuscire a creare un modello per il calcolo del tasso di abbandono, aiuta le aziende a identificare le persone che smettono di interagire, così da riuscire a trovare la motivazione.

Avere una visione a 360 gradi sul tasso di abbandono del cliente aiuta le aziende ad ottimizzare le offerte di sconto, le campagne e-mail, il retargeting, in modo tale da “ri-acchiappare” le persone e farle tornare ad acquistare più volte nel tempo. 

Trovare i clienti target attraverso la segmentazione

Le strategie di marketing che nel tempo hanno portato più risultati sono sempre state quelle di proporre il prodotto giusto, al cliente giusto, al momento giusto. Grazie al machine learning è possibile classificare e suddividere in gruppi i propri clienti in base a caratteristiche specifiche.

Questi gruppi sono creati in base ad alcuni comportamenti come ad esempio la navigazione o i dati demografici. Riuscire a collegare queste caratteristiche con i modelli di acquisto consente alle aziende di lanciare campagne di marketing mirate e più specifiche.

Man mano che si procede nella raccolta dei dati gli algoritmi diventano più sofisticati; le capacità di personalizzazione saranno sempre più precise così da riuscire a trovare il proprio cliente tipo. 

Motori di Raccomandazione

I motori di raccomandazione sono fondamentali per creare strategie di cross-selling e up-selling rivolte ai consumatori, oppure alla creazione di una migliore customer experience. 

Netflix riesce a guadagnare milioni di dollari grazie al suo motore di raccomandazione, il quale fornisce contenuti consigliati e personalizzati. Amazon stesso sostiene che grazie al suo sistema riesce ad aumentare le proprie vendite dal 20 al 30% l’anno. 

I motori di raccomandazione utilizzano algoritmi di machine learning per esaminare grandi quantità di dati, così da stabilire con quale probabilità l’utente acquisterà un articolo o guarderà un contenuto, per poi fornire suggerimenti personalizzati.

Il risultato è un’esperienza differente per ogni singolo utente, che va a migliorare il coinvolgimento e a diminuire il tasso di abbandono.

Conclusione: il futuro di AI e Machine Learning

Come abbiamo visto in questo articolo AI e Machine Learning avranno un ruolo importante nel futuro di un’attività. Riuscire a capire cosa l’utente vuole, intercettare i bisogni e i desideri del nostro pubblico è al primo posto per garantire la crescita.

Vedere colossi come Amazon, Netflix e YouTube sfruttare questi strumenti a loro vantaggio, per riuscire a fidelizzare i già clienti e trovarne di nuovi deve servire da esempio. Perché grazie alla lettura corretta di dati forniti dagli utenti, possiamo riuscire a creare un data base complesso e completo, un ecosistema di informazioni per aumentare la vendita di prodotti o servizi.