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13/11/2019

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Zampori (Quantcast): machine learning miglior alleato dei marketer

Il futuro del marketing è una perfetta combinazione tra talento umano e macchine, che opereranno insieme per guidare il business e l'innovazione

L'Intelligenza Artificiale entra ormai da protagonista in tutti i settori. Ovviamente il marketing non poteva certo esserne escluso, visto che il Machine Learning si sposa perfettamente con le esigenze di chi opera nell'advertising. Ne abbiamo parlato con Ilaria Zampori, General Manager di Quantcast Italia.

Chi è Quantcast?

E' una società di machine learning (ML) legata all'advertising che, grazie alla piattaforma Q - che combina dati di prima parte con modelli predittivi che analizzano in tempo reale il comportamento del consumatore - presenta una pubblicità personalizzata, rilevante e mirata.

Intelligenza artificiale: cosa significa oggi per il mondo del marketing e dell'ADV?

L'AI è un termine ombrello che comprende diverse aree della computer science: la visione, la robotica, il machine learning, il natural language processing, la rappresentazione della conoscenza, il reasoning, il problem solving e la deduction.
Il machine learning è un'area dell'AI che è riferita al mondo del marketing, ed è quando una macchina acquisisce conoscenza, grazie ad egli esempi o schemi forniti, e modifica il suo comportamento sulla base di questa esperienza acquisita.


Suona molto complesso, ma in realtà facciamo vedere alla macchina milioni di immagini - per esempio, questo è un gatto, questo non è un gatto ecc. - in modo tale che quando successivamente faremo vedere alla macchina nuove immagini e le chiederemo se questo è un gatto, la macchina potrà risponderci in maniera autonoma e indipendente si o no. Così funziona il machine learning.

Il Machine Learning è qualcosa di disruptive per il marketer. Quali sono i cambiamenti già in atto e quelli che vi aspettate?

E' disruptive perché si parla proprio di automatizzazione, cioè la possibilità di dare in mano a qualcun altro, far lavorare una macchina, il compito di creare e raggiungere l'obiettivo del cliente. Il machine learning cambierà ogni azienda, ogni settore e ogni customer experience. Permetterà ai marketer di tornare ad essere marketer. Questo perché più introduciamo ML e più il nostro ruolo si focalizzerà sugli aspetti umani, poiché le macchine potranno gestire in maniera autonoma i dati, e noi potremo focalizzarci sulla parte strategica e relazionale del business.



E come viene ad essere facilitato il ruolo del marketing?

Perché una volta che ha definito concretamente la strategia, la parte di automatizzazione cui accennavo, è proprio quella della macchina che va ad agire analizzando i dati, identificando degli insight, e trovando quel consumatore giusto al momento giusto in millesimi di secondo. Questo senza che il marketer debba andare in maniera autonoma a cambiare i setup della campagna, ad analizzare quelli che possono essere dei piccoli insight che identifica. La macchina è più veloce, lo fa più puntualmente e lo fa in tempo reale.

Machine Learning e customer experience. Cosa nasce da questa relazione?

Sicuramente è importante utilizzare nuove tecnologie per andare a migliorare l'esperienza del consumatore. Faccio un esempio. Burberry ha utilizzato il ML per migliorare la customer experience dei suoi consumatori e andare ad offrire servizi customizzati e prodotti personalizzati. Proprio dello scorso mese è il lancio id una chat dedicata ai loro top client per andare a verificare la disponibilità dei prodotti, prendere appuntamenti in negozio ed effettuare pagamenti grazie ad un sistema fatto in collaborazione con Apple Pay.



Quindi sicuramente il machine learning supporta il miglioramento dell'esperienza del consumatore perché va a creare un ambiente sempre più personalizzato e customizzato in base alle diverse esigenze.

Voi possedete sia la tecnologia di ML sia i dati di prima parte. Due fattori fondamentali per qualsiasi strategia.

Il ML parte da una grossa base di dati che sono semplicemente l'osservazione del mondo esterno, e nel nostro caso sono dati di prima parte, che abbiamo all'interno dell'azienda. Dopodichè definisce una decisione, un output, una action sulla base di questi dati, e poi utilizza un modello predittivo che aiuta a comprendere questa relazione misteriosa tra dati e decisioni. Questo modello predittivo è la nostra tecnologia proprietaria, che abbiamo sviluppato internamente, che ha l'obiettivo di comprendere come si comportano i consumatori online e trovare dei consumatori che abbiano un comportamento similare.

Come arrivate alla raccolta dati?

Abbiamo lanciato nel 2006, quando Quantcast è nata, una soluzione di analytics (Quantcast Measure) che ci permette di offrire ai proprietari di siti web un sistema che permette loro di sapere chi sono gli utenti del loro sito.


Questo sistema di analytics è attualmente implementato su oltre 100 milioni di destinazioni web al mondo. Un fatto che ci permette di comprendere come si comportano gli utenti online. I dati sono completamente anonimi (non utilizziamo dati personali) e quindi non usiamo PII. In aggiunta, in osservazione della normativa sulla privacy, siamo assolutamente GDPR compliant. Quindi chiediamo agli utenti il consenso all'utilizzo dei loro doto prima che questi vengano utilizzati.

Quale sarà l'evoluzione del Machine Learning?

Ci aspettiamo sempre di più un'automatizzazione. Dall'altro lato, quello che sia il futuro del marketing è una perfetta combinazione tra talento umano e macchine, che diventeranno dei perfetti alleati per guidare il nostro business e guidare l'innovazione. Un supporto tecnologico che ci permetterà di andare ad ottimizzare le nostre campagne pubblicitarie, ma andare anche a comprendere al meglio chi sono i nostri clienti, chi è la nostra audience di riferimento.

Ci sono dei settori più interessati al Machine Learning?

Diciamo che alcuni ambiti come il finance e le Telco sono i primi che si sono avvicinati a queste tecnologie.


Però è anche vero che adesso c'è un interesse che si è ampliato molto, per cui non mi sento di dire che ci sono più avvezzi all'utilizzo delle tecnologie. I clienti hanno un obiettivo preciso: andare a raggiungere nuovi consumatori per i loro prodotti.
Per raggiungere il loro obiettivo occorre utilizzare sicuramente quelle che sono le ultime innovazioni del mercato e il machine learning è una di quelle tecnologie che permette di migliorare le performance delle loro campagne, incrementare il ROI, raggiungere i loro obiettivi e sicuramente è una soluzione che stanno testando.


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