L'apprendimento automatico (machine learning in inglese) è un tipo di intelligenza artificiale (IA) che può aiutarvi anche in Italia a ottimizzare quasi tutti i processi aziendali attraverso il perfezionamento dell’automazione, delle previsioni e degli approfondimenti.
È possibile utilizzare il machine learning per comprendere meglio le esigenze dei clienti, realizzare campagne di marketing più efficaci e migliorare i processi di vendita, ma per ottenere il massimo dalla IA è necessario capire innanzitutto come funziona.
Che cos'è il machine learning?
In questo articolo, illustreremo in modo chiaro il machine learning e vi spiegheremo come utilizzarlo anche su larga scala per ottimizzare i vostri processi di vendita.
Che cos'è il machine learning?
L'apprendimento automatico (“machine learning”, ML) consente a un sistema informatico di imparare e migliorare in modo autonomo, senza necessità di programmarlo per un compito specifico. Gli algoritmi di machine learning vengono spesso utilizzati per sviluppare programmi automatizzati in grado di prendere decisioni o elaborare previsioni efficaci sulla base di informazioni chiave.
Immaginate di avere un grande database CRM e che vogliate sapere quali clienti hanno maggiori probabilità di acquistare un nuovo prodotto. Un algoritmo di apprendimento automatico può analizzare i dati dei clienti (come gli acquisti passati, la cronologia di navigazione e così via) per identificare i modelli di acquisto. Le auto a guida autonoma utilizzano un modello di visione computerizzata per identificare oggetti e pedoni.
In base a questi schemi, il sistema prevede quali clienti hanno maggiori probabilità di effettuare un acquisto. Via via che i clienti decidono di acquistare il vostro prodotto oppure no, il sistema impara e migliora ulteriormente le sue previsioni.
Intelligenza artificiale, machine learning e deep learning
L'intelligenza artificiale, il machine learning e il deep learning sono tre concetti di scienza dei dati strettamente correlati che vengono sovente confusi tra loro.
IA è il termine generale che comprende sia l’apprendimento automatico che l'apprendimento profondo. È un concetto molto ampio che comprende molti tipi di software che funzionano in modo simile al processo decisionale umano.
Esempio di IA: Un esempio di questo tipo è il chatbot supportato dall'intelligenza artificiale che è in grado di capire le domande e dare risposte pertinenti.
L'apprendimento automatico è una forma di IA che utilizza algoritmi per imparare e perfezionare determinati compiti attraverso l'esperienza e gli inevitabili errori iniziali.
Esempio di machine learning: gli sviluppatori di software potrebbero utilizzare l'apprendimento automatico per addestrare il loro chatbot a comprendere meglio il parlato umano.
Il deep learning è un tipo specifico di apprendimento automatico che utilizza complessi algoritmi multistrato (chiamati reti neurali) per imitare il processo di apprendimento del cervello umano. La differenza principale tra machine learning e deep learning è che gli algoritmi di apprendimento automatico profondo necessitano di quantità di dati molto maggiori e di un intervento umano molto minore.
Esempio di deep learning: alcuni modelli di deep learning sono in grado di comprendere diversi tipi di clienti e di contesto. Tali modelli possono aiutare il chatbot a comprendere il registro emotivo di ogni frase, adattando le sue risposte per soddisfare il cliente.
Un altro modo in cui i data scientist utilizzano il deep learning è quello di analizzare l’umore dei clienti dalle recensioni e dai social media, fornendo indicazioni su come i clienti percepiscono il vostro marchio. È comunemente utilizzato anche per il rilevamento delle frodi.
La visione computerizzata è un'altra applicazione di deep learning che aiuta l'intelligenza artificiale a comprendere immagini e video. Le auto a guida autonoma utilizzano la computer vision per identificare oggetti e pedoni.
Ecco una sintesi di questi tre concetti:
| Intelligenza artificiale | IA è un termine ampio che si riferisce ai software che imitano l'intelligenza umana analizzando le informazioni e raggiungendo determinati obiettivi di vendita. |
| Machine Learning | Il machine learning è un tipo di IA che utilizza algoritmi per analizzare i dati, imparare da essi e fare previsioni sempre più efficaci con il passare del tempo. |
| Deep Learning | Il deep learning è un sottoinsieme dell'apprendimento automatico che utilizza reti neurali artificiali per imitare il cervello umano e fare previsioni più accurate. |
Come funziona il machine learning?
Nella programmazione tradizionale, un sistema informatico segue delle istruzioni (un algoritmo) ed esegue un compito specifico.
Nel machine learning, si fornisce al sistema una serie di dati di addestramento e un risultato o compito desiderato da eseguire. Poi, da solo, il programma elabora le azioni da compiere, migliorando nel corso del tempo, via via che diventa più abile in quel compito specifico.
Ecco un esempio che spiega meglio che cos’è il machine learning. Supponiamo di voler creare un modello di riconoscimento delle immagini in grado di identificare i cani nelle fotografie. Nella programmazione tradizionale, si diceva al software che cosa cercare: quattro gambe, due orecchie e così via. Nel machine learning, il software impara a identificare i cani da solo.
Quando l'algoritmo è diventato bravo a identificare i cani nel set di dati originale, è possibile mostrargli un insieme casuale di nuove immagini. Se l'addestramento ha avuto successo, a quel punto dovrebbe essere in grado di identificare i cani in immagini mai viste prima.
Le fasi principali per ottenere tutto questo sono quattro.
Fase 1 - Raccolta dati
Il primo passo consiste nel raccogliere e preparare i dati che serviranno ad addestrare il modello di machine learning. Può trattarsi di qualsiasi forma di dati come immagini, statistiche, post e così via, a seconda di ciò che si vuole ottenere.
I dati devono essere rilevanti per l'attività e preparati in modo che il programma di machine learning possa comprenderli (cosiddetta fase di pre-elaborazione). Se state sviluppando uno strumento per identificare i cani, dovrete fornire al modello molte immagini, alcune di cani e altre no.
È necessario inoltre formattare i dati nel foglio di calcolo o nel database, corretti per il modello in uso. Dovreste pulire i dati, cioè rimuovere tutti i duplicati, correggere gli errori e normalizzare i dati in base ai requisiti del modello.
Questa fase assicura che il modello di apprendimento automatico sia in grado di comprendere il compito e interpretare correttamente i dati. Senza la preparazione dei dati, il modello può produrre risultati errati.
Ad esempio, se gli si fornisce un gruppo di immagini di gatti, ma queste sono etichettate in modo errato e il modello pensa che siano cani, si addestrerà a identificare le immagini sbagliate.
Previsioni errate possono avere gravi conseguenze, soprattutto se si utilizza l'algoritmo per analizzare informazioni sanitarie riservate o dati di vendita sensibili. Inoltre, se un algoritmo è mal addestrato, dovrà essere ri-addestrato e nuovamente testato, aumentandone il costo complessivo.
Fase 2 - Selezione del modello
Una volta conclusa la preparazione, è necessario scegliere il modello di machine learning giusto per il lavoro da svolgere.
Prendetevi il tempo necessario per fare ricerche su ogni modello. Ognuno di essi utilizza un algoritmo specifico per risolvere problemi differenti in modi diversi. È importante inoltre considerare la complessità di ciascun modello e la potenza di calcolo necessaria per la sua esecuzione. Spesso i modelli complessi richiedono più tempo di addestramento, potenza di calcolo e memoria, ciò che ne fa lievitare i costi di sviluppo.
Se si vuole che il modello classifichi ed etichetti i dati, si può scegliere un modello di regressione lineare. Se invece si vuole che raggruppi determinati tipi di dati, si può utilizzare un modello a media (K).
Di seguito spiegheremo in dettaglio le differenze tra I vari sistemi di machine learning.
Fase 3 - Addestramento
Dopo aver scelto un modello confacente, è necessario addestrarlo utilizzando i dati che avete preparato. In questa fase il modello impara a mappare i dati in ingresso e a produrre l'output che deve fornire.
All'inizio, il modello regolerà i suoi parametri in modo casuale. Fa una previsione basata su questi parametri casuali e poi la confronta con l'output effettivo. Se vi è una forte differenza tra la sua previsione e il risultato, significa che è impreciso.
Tornando all'esempio riguardante l’identificazione dell'immagine, il modello analizzerà ogni immagine e imposterà parametri casuali in base ai valori dei pixel.
Ad esempio, potrebbe decidere che la percentuale di pixel marroni è un parametro utile e quindi utilizzarlo insieme a decine o centinaia di altri parametri per cercare di prevedere quali immagini sono di cani.
Le previsioni vengono poi confrontate con l'etichetta reale, che si tratti di un cane oppure no. I parametri verranno quindi regolati gradualmente in una direzione che li renda più precisi. Forse è necessario considerare una percentuale minore di pixel marroni.
Il modello ripeterà questo processo centinaia di volte fino a quando le sue previsioni non corrisponderanno in modo sistematico all'output.
Fase 4 - Valutazione
Dopo la formazione, è necessario verificare l'efficacia del modello in uno scenario reale. Per farlo, è necessario testare il modello utilizzando nuovi dati, cioè dati che non siano stati utilizzati nella fase di addestramento. Una volta generate le previsioni, è possibile utilizzare le metriche chiave per misurare l'accuratezza del modello.
Ecco un esempio di convalida dei dati. Se si è addestrato un modello per classificare le immagini come "cane" o "non cane", si può testare la sua performance misurando il numero di immagini che si sono verificate:
Veri positivi (immagini di cani correttamente etichettate come immagini di cani)
Falsi positivi (immagini non canine etichettate erroneamente come cani)
Veri negativi (immagini non canine correttamente etichettate come non canine)
Falsi negativi (immagini di cani erroneamente etichettate come non canine)
Problemi diversi richiedono metriche diverse, quindi è fondamentale scegliere quelle che riflettono il vostro compito specifico.
Se il modello funziona bene e soddisfa le vostre esigenze, potete iniziare ad usarlo. Tuttavia, è importante osservare le sue prestazioni e verificare che non vi siano distorsioni o previsioni errate.
Può diventare meno efficace nel corso del tempo a causa dell'evoluzione delle tendenze nei dati.
Quali sono i 3 principali tipi di machine learning?
Esistono decine di algoritmi di machine learning e ogni tipo ha i suoi punti di forza e le sue criticità.
Esaminiamo che cos’è il machine learning attraverso tre modelli principali:
1. Apprendimento automatico supervisionato
In un modello di apprendimento supervisionato, si fornisce all'algoritmo un set di dati etichettati nonché la risposta corretta. Il programma tenta ripetutamente di avvicinarsi alla previsione della risposta corretta, mutando ogni volta il suo approccio.
Per prima cosa, si etichettano i dati da inserire nel modello. In caso dovessimo creare un filtro antispam i dati etichettati sarebbero costituiti sia da email di spam sia normali. Il modello si esercita quindi a identificare lo spam in questo set di dati finché non diventa molto bravo.
Esempi di algoritmi di machine learning includono:
Modelli di regressione lineare. Un metodo di apprendimento per le relazioni che procede secondo una linea retta (ad esempio, le previsioni del prezzo della casa salgono quando aumenta il numero di camere da letto).
Modelli di regressione logistica. Un modello per le relazioni binarie (ad esempio, risultati come sì/no o vero/falso).
Alberi decisionali. Un metodo di apprendimento che formula previsioni imparando regole decisionali semplici, ricavate dalle caratteristiche dei dati, secondo uno schema simile a un diagramma di flusso. I modelli a foresta casuale (random forest), ad esempio, utilizzano più alberi decisionali per ottenere una previsione più accurata.
Macchine a vettori di supporto (SVM). Un modello di machine learning che divide i dati in classi.
2. Apprendimento automatico non supervisionato
Nell’apprendimento non supervisionato il machine learning è dotato solo dei dati di input di partenza. Non gli viene fornita una previsione corretta con cui confrontare le sue risposte. L'obiettivo di questo tipo di apprendimento automatico è quello di utilizzare piuttosto il riconoscimento dei modelli per scoprire le tendenze nascoste nei dati.
Ad esempio, può scoprire schemi nascosti o raggruppare gruppi di dati con caratteristiche simili. È possibile assegnargli un set di dati e una domanda del tipo: "Che cosa hanno in comune questi profili?" e il programma troverà schemi che l'uomo potrebbe impiegare ore o addirittura giorni a scoprire.
Questo modello può fornire informazioni preziose in aree quali la segmentazione dei clienti e la personalizzazione.
Esempi di algoritmi di apprendimento automatico non supervisionato includono:
K-means Clustering. Un algoritmo di clustering che raggruppa i punti di dati correlati in base alla loro somiglianza.
Clustering gerarchico. Un modello che raggruppa i punti di dati correlati combinando i cluster più simili.
Mappe auto-organizzanti. Un tipo di modello che utilizza un processo chiamato "riduzione della dimensionalità" per fornire una rappresentazione visiva di dati complessi.
Nota: esistono anche modelli di "apprendimento semi-supervisionato" che combinano entrambi gli approcci.
3. Apprendimento per rinforzo
Nell'apprendimento per rinforzo, il modello interagisce con dati non etichettati, prende decisioni e impara dai risultati. Non viene data la risposta corretta in anticipo. La risposta corretta viene scoperta invece attraverso tentativi ed errori.
Il programma impara attraverso il feedback. Ogni buona previsione riceve un segnale positivo e viceversa. Con il tempo, imparerà la strategia migliore per svolgere il compito richiesto.
Le aziende utilizzano di frequente questi algoritmi per la determinazione dinamica dei prezzi e per i sistemi di raccomandazione dei prodotti.
Esempi di algoritmi di apprendimento automatico rinforzato includono:
Q-Learning. Un tipo di modello che impara a intraprendere l'azione migliore in base alle potenziali ricompense future che potrebbe ricevere.
Policy gradients. Un modello che impara ad applicare "politiche decisionali" che portano a migliori ricompense.
Deep Q Network. Un algoritmo che combina il Q-learning con le reti neurali, aiutando il modello ad apprendere strategie ottimali in ambienti complessi.
Nota: Per ogni tipo di apprendimento esistono decine di algoritmi diversi e ogni settimana ne vengono sviluppati, personalizzati e rilasciati altri.
Come viene utilizzato l'apprendimento automatico nelle vendite?
Grazie ai miglioramenti dell'informatica e dell'IA, il numero di applicazioni di machine learning sta aumentando in modo esponenziale.
Ecco cinque casi d'uso chiave che mostrano come le applicazioni del machine learning possono migliorare i processi di vendita:
1. Aiuta a creare previsioni di vendita più accurate
La previsione delle vendite consiste nel prevedere le vendite future sulla base dei dati di quelle passate. Grazie a queste previsioni accurate, le aziende possono anticipare la domanda, gestire le scorte e prendere decisioni strategiche.
Senza machine learning, le aziende sono costrette ad analizzare i dati di vendita in modo manuale, il che richiede molto tempo e fatica.
Gli algoritmi di machine learning possono migliorare le previsioni di vendita nei seguenti modi:
Analisi dei dati storici. Gli algoritmi con machine learning possono analizzare enormi volumi di dati di vendita. In questo modo, possono identificare tendenze che potrebbero non essere viste dall'occhio umano.
Variabili esterne. I modelli di machine learning non si limitano ai dati storici delle vendite. Possono anche utilizzare le previsioni del tempo, gli indicatori di mercato e altro ancora al fine di formulare previsioni migliori.
Previsioni in tempo reale. Gli algoritmi di apprendimento automatico possono adattarsi ai dati in tempo reale, aiutandovi a rispondere rapidamente ai cambiamenti.
Consideriamo un'ipotetica azienda che venda occhiali da sole. Prima del machine learning, i responsabili commerciali prevedevano le vendite utilizzando i dati storici e le tendenze. Ad esempio, sapevano che in genere si vendono più occhiali da sole nella stagione estiva.
Tuttavia, ora hanno investito in un algoritmo di apprendimento automatico e gli hanno fornito una grande quantità di dati. Le informazioni possono includere i dati di vendita, il traffico del sito web, le tendenze dei social media, le previsioni del tempo e gli indicatori economici.
Il modello potrebbe notare un aumento dei visitatori del web e rilevare l'arrivo di un'ondata di caldo. Prevede che vi sarà un'impennata della domanda e in tal modo l'azienda sa di dover aumentare le scorte per soddisfare la richiesta.
Allo stesso modo, se il modello prevedesse un calo delle vendite, l’azienda potrebbe lanciare una campagna promozionale via e-mail per contrastarlo. Tutto questo aiuta a gestire al meglio il meccanismo di manutenzione predittiva.
Nota: Pipedrive offre un assistente alle vendite supportato da IA che vi aiuta a trarre maggiore profitto dai vostri dati. Può aiutare ad analizzare i dati di vendita, applicando algoritmi di apprendimento automatico per generare approfondimenti utili e adottare decisioni migliori.
2. Può automatizzare e migliorare il lead scoring
La qualificazione dei lead consente alle aziende di classificare i lead in base alla loro propensione all'acquisto. Aiuta i venditori a concentrarsi sui lead che hanno maggiori probabilità di conversione, facilitando le vendite.
Il machine learning può aiutare creando algoritmi di lead-scoring predittivi. Analizzare le conversioni di successo significa poter costruire un modello che preveda la probabilità che ogni lead detiene di trasformarsi in cliente.
Un modello di questo tipo può analizzare una gamma molto più ampia di fattori per ciascun lead di vendita. Potrebbe includere dati demografici, comportamentali nonché dati di mercato, riuscendo tramite loro ad arrivare a previsioni più accurate.
Ecco come si presentano il lead scoring manuale e l'apprendimento automatico messi a confronto tra loro:
Lead scoring manuale. Utilizza metodi di scoring tradizionali basati sui dati demografici e sulle azioni compiute dai lead. Si pesa ogni fattore manualmente e si assegna un punteggio a ciascun lead. Il processo richiede molto tempo e non sempre risulta accurato.
Lead scoring con apprendimento automatico. Il modello di machine learning viene alimentato con i dati relativi al coinvolgimento nelle vendite. Il modello si addestra a trovare schemi che indichino la probabilità di conversione di un lead. Scopre trend invisibili e attribuisce punteggi più precisi ai lead futuri.
Un algoritmo di apprendimento automatico potrebbe trovare schemi profondi che per un essere umano sarebbero quasi impossibili da scoprire. Ad esempio, potrebbe scoprire che l’impiegato di una piccola azienda tecnologica che ha trascorso cinque minuti sulla vostra pagina dei prezzi ha cinque volte più probabilità di convertirsi in lead rispetto a chi vi ha trascorso solo un minuto.
Il modello può anche continuare ad affinare e migliorare le sue capacità di lead-scoring via via che arrivano altri dati. In sostanza, il machine learning può aiutare ad automatizzare il lead scoring e a renderlo più accurato, facendo risparmiare tempo agli agenti di vendita e favorendo un maggior numero di conversioni.
3. È possibile utilizzare i chatbot conversazionali per coltivare le relazioni con i clienti
Senza IA i chatbot di marketing sono basati su regole predefinite, ciò vuol dire che è necessario fornire loro in anticipo le risposte a domande specifiche. Fanno fatica a gestire richieste complesse e non riescono ad imparare dalle loro esperienze.
Ecco come l’apprendimento automatico può migliorare le capacità dei chatbot:
Elaborazione del linguaggio naturale (Natural Language Processing, NLP). Gli algoritmi di apprendimento automatico aiutano il chatbot a comprendere il linguaggio umano. I modelli di riconoscimento vocale più potenti sono in grado di comprendere anche lo slang e l'ortografia scorretta, aiutando i chatbot a rispondere a più tipi di domande.
Consapevolezza contestuale. Il machine learning può aiutare i chatbot a comprendere il contesto di una conversazione. Ad esempio, se qualcuno chiede "Quanto costa?" dopo aver parlato di un prodotto specifico, il chatbot saprà che sta chiedendo informazioni in merito al prezzo di quel prodotto.
Interazioni personalizzate. I chatbot possono ricordare le interazioni precedenti e fornire risposte personalizzate. Se qualcuno ha avuto in precedenza un problema diverso, il chatbot può seguirlo e assicurarsi che sia stato risolto.
Analisi emozionale. Alcuni algoritmi di apprendimento automatico sono in grado di interpretare le emozioni che traspaiono dal testo (ad esempio se un cliente è soddisfatto o frustrato). Utilizzando queste informazioni, il chatbot può adattare le sue risposte per fornire una migliore esperienza al cliente.
Soprattutto, l’apprendimento automatico garantisce che i chatbot e gli assistenti virtuali (come Siri e Alexa) siano in grado di imparare da ogni interazione. Se non riesce ad aiutare qualcuno, può utilizzare quella circostanza per migliorarsi in vista di altre conversazioni future.
Nell’ambito del suo componente aggiuntivo LeadBooster, Pipedrive mette a disposizione un chatbot dalle funzionalità avanzate.
4. Può personalizzare le raccomandazioni per i vostri clienti
I motori di raccomandazione sono in grado di prevedere le preferenze dell'utente e di suggerirgli i contenuti che probabilmente apprezzerà. Aziende come Netflix e Amazon utilizzano questi algoritmi per consigliare nuovi spettacoli e prodotti in base alle abitudini e alla storia dell'utente.
Il machine learning può aiutare a fornire raccomandazioni migliori e personalizzate in due modi principali:
Filtraggio basato sui contenuti. L'algoritmo analizza i dati basati sui contenuti per scoprire ciò che piace all'utente. Ad esempio, se qualcuno guarda film di fantascienza e fantasy, potrebbe consigliare altri film di quel genere.
Filtraggio collaborativo. L'algoritmo prevede gli interessi di un utente in base agli interessi e ai comportamenti di altre persone. Se un gruppo di persone che guardano cose simili a voi ha guardato un'altra serie che non avete visto, l'algoritmo potrebbe consigliarvela.
Molti sistemi combinano questi due approcci e aggiungono anche altre informazioni, come i dati demografici e il feedback degli utenti. I motori di raccomandazione stanno diventando molto più precisi.
Molte aziende li utilizzano per offrire contenuti, prodotti e servizi rilevanti ai propri clienti. Infatti, secondo un rapporto di Grand View Research il mercato dei motori di raccomandazione dovrebbe valere oltre 17 miliardi di dollari entro il 2028.
5. Può aiutare a creare strategie di prezzo dinamico più efficaci
Il dynamic pricing, noto anche come surge pricing, è un sistema in cui le aziende stabiliscono prezzi flessibili in base all’andamento in tempo reale della domanda di mercato e ad altri fattori.
Le applicazioni di ride-sharing come Uber e Lyft utilizzano l'apprendimento automatico per la determinazione di prezzi dinamici nei momenti in cui la domanda è elevata. Anche le compagnie aeree, gli hotel e le piattaforme di e-commerce utilizzano modelli di pricing dinamico per adeguare i prezzi in tempo reale, spesso con profitti più elevati.
Due dei modi principali in cui l’apprendimento automatico può aiutare con i prezzi dinamici sono:
I modelli di ottimizzazione dei prezzi. I modelli di machine learning apprendono i modelli complessi e le relazioni di causa effetto. Questi modelli prevedono come le variazioni di prezzo influenzeranno la domanda in diversi punti, aiutando le aziende ad ottimizzare i prezzi in base alle tendenze.
I prezzi in tempo reale. I modelli cambiano i loro prezzi in tempo reale in base a fattori come le fluttuazioni della domanda. Ad esempio, potrebbero esserci più persone che cercano passaggi su un'app di rideshare. Possono anche confrontare i prezzi della concorrenza e i livelli d’inventario, adeguando i prezzi in modo conseguente.
Senza l’apprendimento automatico, è difficile ottenere prezzi dinamici. Un essere umano impiegherebbe troppo tempo per analizzare i dati e apportare ai prezzi le necessarie modifiche.
Inoltre, le funzionalità di marketing basato su machine learning consentono di modificare i prezzi in tempo reale, cosa che non è possibile fare con le tradizionali strategie di prezzo statiche.
Altri casi di utilizzo di machine learning nelle vendite
Abbiamo appena scalfito la superficie di ciò che i progetti di apprendimento automatico possono fare per migliorare i processi di vendita.
Non è compito di questo articolo entrare nei dettagli, ma ecco altri esempi di machine learning che sono stati (e vengono) sviluppati:
Segmentare i clienti in gruppi chiave
Prevedere la rinuncia dei clienti e individuarne le cause
Scoprire le tendenze e migliorare l'analisi dei dati di vendita
Identificare le opportunità di vendita di prodotti aggiuntivi ai clienti esistenti
Calcolare il fatturato che un cliente creerà nel ciclo di vita utile
Scoprire le associazioni tra diversi prodotti e suggerire offerte a pacchetto
Automatizzare rapporti di vendita e cruscotti
Rilevare attività fraudolente nelle transazioni di vendita
Migliorare le previsioni di vendita con il machine learning
Quale che sia la parte del processo di vendita che si desidera snellire o automatizzare, è molto probabile che qualcuno abbia già creato uno strumento per aiutarvi o che tale strumento sia in arrivo.
Riflessioni finali
Con il continuo potenziamento delle capacità dei big data e dell'intelligenza artificiale, aumentano anche le possibilità di utilizzo. Capire che cos’è il machine learning e le sue funzioni vi aiuta a prevedere le vendite, a estrarre i dati dei clienti per ottenere informazioni preziose ed efficaci, a implementare strategie di prezzo in tempo reale e altro ancora: le possibilità sono quasi infinite.
L'integrazione di strumenti di apprendimento automatico nel flusso di lavoro delle vendite e del marketing è un modo efficace per incrementare le vendite, migliorare le relazioni con i clienti e far salire il ROI alle stelle.
