Che cos'è l'apprendimento automatico ed è la via da seguire?

Non sei sicuro che l'apprendimento automatico abbia un posto nella tua attività e nel modo in cui segnali e ottimizzi il tuo marketing? Il team di Distract condivide i propri pensieri.

Con il progredire della tecnologia, l'apprendimento automatico sta diventando sempre più radicato nella nostra vita quotidiana.

Dopotutto, è stato riscontrato che il 40% degli esperti di marketing ritiene che dati migliori migliorerebbero i propri risultati di marketing.

E capiamo perché.

L'accesso a dati migliori può darti maggiore sicurezza per prendere decisioni basate sui dati. E con l'apprendimento automatico in atto, potresti persino ricevere consigli intuitivi basati sul rendimento della campagna.

Quindi in questo blog esploreremo:

• Che cos'è l'apprendimento automatico?
• Perché il marketing può trarre vantaggio dall'apprendimento automatico?
• Passaggi da eseguire per prepararsi alle opportunità di apprendimento automatico

Restiamo bloccati.

Che cos'è l'apprendimento automatico?

L'apprendimento automatico è una forma di intelligenza artificiale che consente alle applicazioni software di prevedere meglio i risultati utilizzando dati storici e analisi.

Se lavori nello spazio del marketing digitale, sai che l'apprendimento automatico è inevitabile e, in molti casi, può portare a prestazioni aziendali notevolmente superiori.

Esempi di machine learning nel marketing

Esistono tutti i tipi di strumenti di intelligenza artificiale che supportano le aziende con l'apprendimento automatico.

Dal punto di vista del marketing, esistono cinque tipi chiave di software di apprendimento automatico:

1. Sistemi di raccomandazione
2. Targeting di previsione
3. Previsioni LTV
4. Previsione del tasso di abbandono
5. Reporting e analisi dei big data

Diamo un'occhiata a ciascuno un po' più in dettaglio.

Sistemi di raccomandazione

Questo è più o meno quello che c'è scritto sulla scatola. L'apprendimento automatico dei suggerimenti può utilizzare i dati della cronologia degli acquisti per offrire prodotti agli acquirenti che altri acquirenti come loro hanno acquistato.

Offrendo offerte e consigli personalizzati, le aziende possono aumentare le vendite e perfezionare il loro targeting.

Targeting di previsione

In generale, la pubblicità a pagamento si rivolge agli utenti in base a particolari dati demografici o attività storiche.

C'è anche il targeting predittivo, tuttavia, che è dove puoi scegliere come target gli utenti che hanno maggiori probabilità di effettuare un acquisto.

Previsioni LTV

LTV è calcolato come parte di un rapporto, il che significa che è retrospettivo. Idealmente, l'LTV dovrebbe essere calcolato prima che un cliente se ne vada. E ancora meglio sarebbe essere in grado di prevedere quando un particolare tipo di cliente prenderà in considerazione l'abbandono e utilizzarlo per avviare una campagna per mantenerlo a bordo.

Può anche essere utilizzato per misurare l'impatto delle campagne di marketing su LTV rispetto ai soli lead o vendite.

Previsione del tasso di abbandono

Simile a quanto sopra, la previsione del tasso di abbandono offre alle aziende opportunità di marketing predittivo per mantenere i clienti integrati più a lungo e per identificare precocemente le cause principali dell'abbandono.

Reporting e analisi dei big data

Ultimo ma non meno importante, il reporting e l'analisi dei big data sono una tendenza futura chiave per l'apprendimento automatico nel marketing.

Sebbene strumenti come Google Analytics ti servano tutti i tuoi dati di marketing in un unico posto, non offre molto in termini di approfondimenti o consigli.

Prevediamo un aumento del software che offre analisi più predittive dal punto di vista del marketing.

Passaggi per prepararsi all'apprendimento automatico nell'analisi di marketing

Storicamente, gli esperti di marketing hanno fatto affidamento su strumenti come Google Analytics e rapporti nativi all'interno di strumenti come Google Ads e Facebook Business Manager per comprendere la qualità delle loro campagne di marketing, in particolare dei loro annunci a pagamento.

Ma con la morte dei cookie di terze parti e gli aggiornamenti sulla privacy in atto, l'analisi delle metriche degli utenti per l'ottimizzazione sta diventando più difficile.

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Per questo motivo, le piattaforme di marketing si stanno appoggiando all'apprendimento automatico, sottraendo dati sensibili dalle mani dei professionisti del marketing e costringendoli a fidarsi delle ottimizzazioni intelligenti che le piattaforme stanno apportando.

Le piattaforme di marketing come Google e Facebook ti consentono di scegliere un obiettivo per le tue campagne pubblicitarie da massimizzare per determinate conversioni, raggiungere un ROAS specifico o semplicemente indirizzare il traffico verso il tuo sito web. Queste piattaforme affermano di poter utilizzare metriche dettagliate (che non divulgano esclusivamente) sugli utenti per raggiungere questi obiettivi per te.

Tuttavia, Google ha ridotto drasticamente la quantità di termini di ricerca degli utenti che puoi visualizzare e, con il passaggio a GA4, sarà quasi impossibile analizzare la navigazione del tuo sito Web senza disporre di un set di dati di grandi dimensioni.

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iOS 14 ha avuto un altro impatto cruciale sulla pubblicità di Facebook, con il targeting demografico non più disponibile quando si esaminano le conversioni.

Limitazioni come questa non lasciano agli esperti di marketing altra scelta che fidarsi dei sistemi di apprendimento automatico.

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Perché è fondamentale impostare correttamente le conversioni

Quando affidi a queste piattaforme l'ottimizzazione delle tue campagne per raggiungere i tuoi obiettivi di marketing, è importante assicurarsi che i dati che fornisci loro siano corretti.

Assicurati che le tue conversioni siano impostate correttamente e siano nelle tue piattaforme ti farà partire con il piede giusto e significherà che le piattaforme stanno ottimizzando per la cosa giusta. Se non fornisci alle piattaforme dati rilevanti, il processo di machine learning sarà molto più lungo. È anche probabile che non vedrà tutti i vantaggi.

Più dati puoi fornire per l'apprendimento automatico, meglio è. Trovare somiglianze significative in un gruppo di 10.000 utenti sarà più accurato rispetto a un gruppo di 100, il che significa che le ottimizzazioni intelligenti basate su un grande gruppo hanno maggiori probabilità di avere un risultato positivo.

Ottimizzazione per le conversioni su Google

Google ha molti tipi di campagna in cui l'apprendimento automatico è in prima linea. L'ultimo dei quali è Performance Max, in cui inserisci una serie di risorse e Google fa pubblicità su più piattaforme Google per tuo conto agli utenti che ritiene possano portarti conversioni.

Sebbene questa sia una forma estrema di apprendimento automatico, non devi immergerti subito e fidarti di Google per prendere tutto dalle tue mani.

Anche le strategie di offerte automatiche sono una forma di apprendimento automatico. Puoi mantenere il controllo delle tue parole chiave e copiare mentre consenti a Google di mostrare quegli annunci alle persone che si convertiranno.

Fornire a Google la maggior quantità di dati possibile ti metterà nel posto migliore per attirare gli utenti corretti. Uno dei principali vantaggi dell'utilizzo delle piattaforme Google è che tutti gli strumenti Google funzionano perfettamente insieme. Ciò semplifica la configurazione delle conversioni utilizzando Google Tag Manager, Google Analytics o Google Ads stesso. Una volta aggiunta una conversione a Google Ads, beneficerai subito dell'apprendimento automatico e dell'ottimizzazione intelligente. Google utilizzerà l'apprendimento automatico per raggiungere i tuoi obiettivi in ​​base alla tua strategia di offerta.

Con Ruler, le chiamate o i moduli possono essere importati in Google Ads in diversi modi. Le chiamate al righello possono essere importate automaticamente in Google Analytics come evento che può quindi essere creato come obiettivo e importato in Google Ads.

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In alternativa, sia i dati del modulo che quelli delle chiamate possono essere esportati da Ruler e caricati in Ads. Questo metodo retrodata le conversioni e le associa agli annunci utilizzando i GCLID. Google può quindi utilizzare queste informazioni per dettare decisioni intelligenti.

Sfruttare al meglio le piattaforme social

Far dialogare piattaforme di terze parti con Facebook e altre piattaforme di social media può essere difficile. È buona norma con le piattaforme social aggiungere UTM a ciascun annuncio in modo che l'azione sul sito Web possa essere ricondotta alla campagna social, al gruppo di annunci e all'annuncio specifico.

Con Ruler, questi UTM possono essere analizzati per determinare il numero di chiamate e moduli che possono essere attribuiti.

Tuttavia, un altro modo in cui possiamo utilizzare l'apprendimento automatico è creare segmenti di pubblico personalizzati. Il pubblico può essere caricato su piattaforme social utilizzando identificatori come numeri di telefono e indirizzi e-mail. In questo modo, questo pubblico personalizzato può quindi essere scelto come target per il remarketing o per un pubblico simile. Questi segmenti di pubblico simili sono il punto in cui entra in gioco l'apprendimento automatico.

Le piattaforme social analizzeranno il tuo elenco di segmenti di pubblico personalizzato e utilizzeranno indicatori chiave per identificare ciò che questi utenti hanno in comune. Possono quindi creare un pubblico simile basato su utenti aggiuntivi che possiedono anche questi indicatori chiave. In teoria, questo pubblico sarà simile al tuo elenco per il remarketing, il che significa che è più probabile che intraprendano azioni simili.

Più dati puoi fornire a qualsiasi piattaforma, migliori saranno le ottimizzazioni intelligenti. Si consiglia di avere un elenco di oltre 300 utenti quando si crea un pubblico personalizzato.

Se non è possibile creare un elenco di acquirenti o convertitori passati, guarda il passaggio prima della conversione o il passaggio precedente. La creazione di un pubblico di utenti che hanno completato azioni chiave sul tuo sito (indipendentemente dal fatto che sia l'ultimo passaggio del tuo percorso di conversione o meno), rende più probabile che un pubblico simile sia un passo più vicino alla conversione rispetto a un pubblico completamente nuovo e ampio.

Avvolgendo

L'apprendimento automatico non può essere evitato nello spazio del marketing digitale.

Sii proattivo e imposta ora il pubblico e il monitoraggio. Successivamente, questi possono essere utilizzati nelle campagne e le piattaforme avranno già i dati per prendere decisioni.

Ricorda, gli strumenti di attribuzione sono il primo trampolino di lancio per l'apprendimento automatico. Investi in uno ora per avere un vantaggio sui tuoi dati di marketing.

Ruler Analytics è uno strumento di attribuzione leader che può integrarsi con tutti i tuoi strumenti di marketing chiave. Prenota una demo per saperne di più.

Oppure, se hai bisogno di supporto per la creazione di campagne di marketing end-to-end, contatta il team di Distract.

A proposito di Hannah Langton

Hannah è Senior Search Advertising Account Manager presso Distract. Con cinque anni di esperienza, Hannah guarda al futuro della pubblicità digitale e dell'apprendimento automatico.

A proposito di distrarre  

Distract è un'agenzia pubblicitaria e di marketing digitale creativa con sede nella città di Lincoln nelle East Midlands. Distract è orgoglioso dell'innovazione e della creatività, consentendo ai clienti dei settori B2B e B2C di distinguersi dalla concorrenza.

I team di ricerca e social di Distract lavorano in modo creativo con i clienti per creare campagne che forniscono costantemente contatti e richieste di vendita e aumentano la consapevolezza del marchio. Distract raggiunge questo obiettivo attraverso una combinazione di personal branding chiaro, strategie innovative e l'uso di elementi creativi prodotti attraverso design, video e social media.