--- title: "Machine learning: cos'è e quali sono i vantaggi per il retail" description: Scopri il contributo delle tecnologie basate sul machine learning al successo delle strategie per conquistare nuovi clienti e fidelizzarli. image: https://blog.timeware.it/hubfs/Blog%20Images/machine%20learning%20social.png --- [![Timeware Digital Srl](https://blog.timeware.it/hs-fs/hubfs/raw_assets/public/Timeware_May2021/images/logo.png?height=300&name=logo.png "Timeware Digital Srl")](https://www.timeware.it/) - [HOME](https://www.timeware.it/#top) - [CHI SIAMO](https://www.timeware.it/chi-siamo/) - [OFFERTA](https://www.timeware.it/#) - [DIGITAL TRANSFORMATION](https://www.timeware.it/digital-transformation/) - [MANAGED SERVICES](https://www.timeware.it/managed-services/) - [DATA MANAGEMENT SERVICE](https://www.timeware.it/data-management-service/) - [DIGITAL CUSTOMER ENGAGEMENT](https://www.timeware.it/digital-customer-engagement/) - [NEWS](https://www.timeware.it/news-e-blog/) - BLOG - [DIGITAL TRANSFORMATION](https://blog.timeware.it/digitalizzazione) - [CUSTOMER ENGAGEMENT](https://blog.timeware.it/customer-engagement) - [CASE HISTORY](https://www.timeware.it/case-history/) - [LAVORA CON NOI](https://www.timeware.it/lavora-con-noi/) - [CONTATTI](https://www.timeware.it/contatti/) # Machine learning: cos'è e quali sono i vantaggi per il retail Pubblicato da [Alberto Montanari](https://blog.timeware.it/customer-engagement/author/alberto-montanari) il 19 maggio 2022 🕓 Tempo di lettura: 10 minuti ![machine learning cos'è](https://blog.timeware.it/hs-fs/hubfs/Blog%20Images/machine%20learning.jpg?width=1200&name=machine%20learning.jpg)Le tecnologie che includono e si basano sul Machine Learning – come Gamification, Realtà Aumentata e Rewarding System - sono determinanti oggi in tutti i contesti retail, perché contribuiscono al successo delle strategie per conquistare nuovi clienti e fidelizzarli. Raccogliere, analizzare ed elaborare in modo intelligente le interazioni digitali – incrociandole con i dati relativi all’offline - è il primo passaggio per la correttezza e l’efficacia delle decisioni strategiche di un brand. Continua a leggere l’articolo di oggi per sapere di più su questa applicazione dell’Intelligenza Artificiale e tutti i vantaggi a disposizione del mondo retail. ## Machine Learning: cos’è? ##### Il Machine Learning (ML) è l’applicazione della tecnologia di Intelligenza Artificiale che permette ai sistemi di apprendere e migliorarsi in base all’esperienza, senza essere programmati in modo diretto; l’obiettivo del ML è lo sviluppo di programmi capaci di accedere alle informazioni e utilizzarle per imparare in autonomia. In questa pagina troverai diversi approfondimenti sull’argomento: puoi cliccare quello di tuo interesse per passare subito alla sezione dedicata. ###### Collegamenti rapidi - [**Intelligenza Artificiale e Machine Learning**](https://blog.timeware.it/customer-engagement/machine-learning-cosa-e-vantaggi-retail#aiml) - [**Come funzionano gli algoritmi di ML**](https://blog.timeware.it/customer-engagement/machine-learning-cosa-e-vantaggi-retail#algo) - [**Applicazione del ML al mondo retail**](https://blog.timeware.it/customer-engagement/machine-learning-cosa-e-vantaggi-retail#retail) - [**La base del nuovo Digital Customer Engagement**](https://blog.timeware.it/customer-engagement/machine-learning-cosa-e-vantaggi-retail#base) - [**ML & Notifiche Push**](https://blog.timeware.it/customer-engagement/machine-learning-cosa-e-vantaggi-retail#push) [![New call-to-action](https://no-cache.hubspot.com/cta/default/19859800/24a44ac2-325c-40ba-a7ac-a7324b079e1f.png)](https://cta-redirect.hubspot.com/cta/redirect/19859800/24a44ac2-325c-40ba-a7ac-a7324b079e1f) ### Intelligenza Artificiale e Machine Learning Lo sviluppo delle tecnologie di Artificial Intelligence (AI) per operare una trasformazione da macchine a dispositivi intelligenti può essere raggiunto solo attraverso il Machine Learning che, di fatto, aiuta le macchine a pensare come farebbero gli esseri umani. Per chiarire ogni dubbio, dunque, Intelligenza Artificiale e Machine Learning non sono la stessa cosa: il ML è un ramo dell’AI e ne supporta il continuo sviluppo, esaminando e confrontando le informazioni raccolte per trovare i comportamenti ricorrenti e apprendere con l’esperienza. Il valore delle tecnologie di ML si concretizza nella capacità di risolvere problemi a una velocità e una portata irraggiungibili dalla mente umana. I Big Data possono essere così analizzati ed elaborati in processi automatici di routine, lasciando alle persone l’attività ben più stimolante e gratificante di studiarli per dare vita a strategie efficaci. ![algoritmi di machine learning](https://blog.timeware.it/hs-fs/hubfs/big%20data%20against%20glowing%20light%20bulb.jpeg?width=600&name=big%20data%20against%20glowing%20light%20bulb.jpeg) #### I dati sono la chiave Gli algoritmi di ML creano un modello matematico basato su dati d’esempio, i cosiddetti *Training Data,* per fare previsioni o prendere decisioni, pur senza essere programmati specificamente per farlo. In questo modo, possono essere individuati dei trend che per le aziende si rivelano fondamentali per migliorare i processi decisionali ed essere più efficaci. [Clicca qui per leggere il nostro approfondimento sui Customer Insights per guidare i comportamenti di acquisto!](https://blog.timeware.it/customer-engagement/customer-insights-guida-comportamenti-acquisto) #### L’Intelligenza Artificiale applicata al business Il ML crea le basi necessarie ai sistemi di Intelligenza Artificiale per automatizzare i processi e risolvere in autonomia eventuali problemi. Tra gli esempi di applicazione del Machine Learning troviamo i chatbot e il riconoscimento vocale, ma anche le auto senza conducente. [Per passare agli esempi specifici del mondo retail, clicca qui!](https://blog.timeware.it/customer-engagement/machine-learning-cosa-e-vantaggi-retail#retail) ### Come funzionano gli algoritmi di Machine Learning? Il meccanismo di apprendimento su cui si basano gli algoritmi di ML ricalca i processi cognitivi che consentono agli esseri umani di comprendere e conoscere: si genera a partire da un input. In questo video condiviso da *Osservatori Digital Innovation* possiamo comprendere in modo rapido le recenti tappe della rapida evoluzione in ambito Deep Learning: Che si tratti di una serie di immagini, video o suoni, dunque, il processo di ML inizia con l’osservazione di dati, per cercare i comportamenti ricorrenti e trarre delle conclusioni basate sull’esperienza di osservazione precedente. In questo modo, il computer è in grado di apprendere in modo autonomo, senza la necessità di interventi o assistenza nella programmazione. Non si tratta di fantascienza, ma di una realtà ormai consolidata che permette alle aziende di innovarsi e incrementare l’efficienza. Perché il ML è strategico per le aziende retail? Scopriamolo nel prossimo paragrafo! ### Applicazione del Machine Learning al mondo retail In [ambito retail](https://blog.timeware.it/customer-engagement/omnichannel-retail-come-realizzarlo-coinvolgere-clienti), gli algoritmi di ML servono a sviluppare un sistema di Intelligenza Artificiale capace di suggerire prodotti, offerte e promozioni agli utenti, basandosi sullo storico degli acquisti, sui comportamenti online, su parametri geografici o demografici. ![machine learning](https://blog.timeware.it/hs-fs/hubfs/businessman%20hand%20working%20with%20modern%20technology%20and%20digital%20layer%20effect%20as%20business%20strategy%20concept-1.jpeg?width=600&name=businessman%20hand%20working%20with%20modern%20technology%20and%20digital%20layer%20effect%20as%20business%20strategy%20concept-1.jpeg)In questi casi, si parla di Actionable Data che altro non sono che le informazioni utilizzabili da subito per iniziative finalizzate al [Customer Engagement](https://blog.timeware.it/customer-engagement/customer-engagement-fare-innamorare-clienti-brand). Nel contesto omnichannel, la conoscenza dei propri clienti e del proprio pubblico diventa approfondita solo attraverso l’analisi dettagliata dei singoli comportamenti di acquisto, dei gusti, delle preferenze e delle abitudini.   [Scarica la guida gratuita e scopri come fare innamorare i clienti del tuo brand!](https://blog.timeware.it/lp-customer-engagement)   Le nuove opportunità di coinvolgere i clienti si possono realizzare proprio grazie al Machine Learning - il modulo fondante delle soluzioni innovative di Digital Customer Engagement - che permette di raccogliere, analizzare ed elaborare tutte le interazioni digitali in autonomia, per definire e offrire un [Customer Journey](https://blog.timeware.it/customer-engagement/omnichannel-customer-journey-infinito)ottimizzato in ogni istante. Quello che un tempo veniva definito percorso di acquisto, infatti, oggi deve essere considerato nella totalità dell’esperienza cliente: per ottenere interazioni coerenti su tutti i canali e in ogni fase, valorizzando il rapporto brand cliente, sempre più aziende si affidano a un canale di comunicazione privilegiato: l’App. ### La base del nuovo Digital Customer Engagement Una applicazione mobile ottimizzata e user friendly apre la strada a un duplice vantaggio: 1. [il brand crea un mix esperienziale](https://blog.timeware.it/customer-engagement/marketing-esperienziale-cliente-al-centro-della-strategia) che oggi è imprescindibile per conoscere, comprendere e valorizzare i dati relativi ai propri utenti 2. i clienti hanno a disposizione un *touchpoint* che è allo stesso tempo utile e divertente e possono accedere a premi che incentivano la fidelizzazione Tutti i settori retail che hanno necessità di conquistare e fidelizzare il cliente, stabilendo un legame emotivo, possono farlo attraverso la creazione di un’esperienza sorprendente; le tecnologie di ML, [Realtà Aumentata](https://blog.timeware.it/customer-engagement/app-realta-aumentata-amplificare-esperienza), così come [Gamification](https://blog.timeware.it/customer-engagement/gamification-marketing-cos-e-esempi) e Digital Rewarding sono essenziali per ottenere risultati. ![notifiche push ](https://blog.timeware.it/hs-fs/hubfs/Business%20woman%20using%20app%20on%20a%20smart%20phone.jpeg?width=600&name=Business%20woman%20using%20app%20on%20a%20smart%20phone.jpeg)[Imagonist è la soluzione per il customer engagement 4.0](https://www.timeware.it/digital-customer-engagement/)che permette di: > ☑️ raccogliere dati e analizzare i sensi digitali dei clienti in un unico contenitore digitale per prendere decisioni strategiche > ☑️ amplificare la customer experience attraverso gamification e rewarding system (sempre raccogliendo dati) > ☑️ integrare i diversi touchpoint fisici e digitali attraverso l’omnicanalità, realizzando un customer journey infinito Imagonist è data-driven: il modulo fondante di Machine Learning raccoglie in modo sistematico le informazioni fornite dal cliente attraverso la sua attività – nel pieno rispetto della normativa GDPR - e l’Intelligenza Artificiale crea strategie efficaci, supportando il business.   [Vuoi saperne di più? Clicca qui e richiedi una demo gratuita!](https://blog.timeware.it/lp-demo-customer-engagement) ###### Quali sono gli obiettivi raggiungibili dalla App Imagonist? Il *back to store*, ovvero la possibilità di riportare le persone nei negozi fisici. Come? Attraverso Gamification e Proximity Marketing, i punti accumulati nel contesto ludico possono essere spesi nel punto vendita più vicino al cliente in quel momento dell’interazione. Non solo, anche l’aumento dello [scontrino medio](https://blog.timeware.it/customer-engagement/aumenta-scontrino-medio-personalizza-esperienza-cliente) è a portata di mano, grazie a iniziative di upselling e cross-selling attivabili una volta che il cliente entra in negozio - tramite beacon, giochi o instant win. Come abbiamo visto, però, il Journey non trova nell’acquisto una vera e proprio fine; per mantenere il coinvolgimento, il cliente può essere sempre aggiornato con notizie in linea con i suoi interessi e riceverle tramite App grazie alle Notifiche Push. Approfondiamo l’argomento nel prossimo paragrafo! ### Machine Learning & Notifiche Push Prima di addentrarci nel tema del legame tra ML e notifiche, analizziamo alcuni dati e i vantaggi a disposizione dei brand retail. Tra i benefici concreti delle Notifiche Push inviate tramite App, troviamo la possibilità di contatto immediato, indipendentemente da dove si trovi l’utente. La consegna rapida e in tempo reale dei messaggi permette inoltre l’azzeramento di altri eventuali costi di comunicazione (per l’invio di SMS o MMS ad esempio). Da non sottovalutare l’impatto sul tasso di conversione, il cui aumento medio con il passaggio da canali più tradizionali (SMS o email) alle notifiche da App è stimato nel 30%. Ecco altre [statistiche interessanti raccolte dal portale Business of Apps](https://www.businessofapps.com/marketplace/push-notifications/research/push-notifications-statistics/): - il **CTR** (click-through rate, cioè la percentuale di utenti che cliccano una notifica per aprirla sul totale delle visualizzazioni) medio delle notifiche push si attesta sul **3%** circa - la **personalizzazione** dei messaggi arriva a incrementare il **tasso di apertura** delle notifiche portandolo fino al **9%** - le notifiche che includono **emoji **🚀 hanno un **CTR** medio di quasi il **5%** - il tasso di **retention** medio per l’iscrizione alle notifiche inviate in modo generalizzato a tutti gli utenti è del **21%** - quando le notifiche sono targettizzate e comprendono elementi di **personalizzazione**, il tasso di **retention** sale al **39%** - sui dispositivi **Android** le notifiche vengono attivate in modo automatico con il download dell’App, mentre per quelli **iOS** è necessario che l’utente acconsenta alla ricezione in modo attivo - di conseguenza, la percentuale media di utenti Android che ricevono le notifiche è dell’**81%**, mentre quella degli utenti iOS è del **51%** - i tassi di **reazione** alle notifiche più elevati (8,4%) si registrano di **martedì** ###### Quali sono gli elementi che determinano un incremento del reaction rate alle Notifiche Push? Le emoji 😄, i contenuti interattivi – come immagini, video o audio allegati – l’invio in base alle attività (giorni e orari con uno storico di interazione maggiore), la targhettizzazione avanzata e la personalizzazione. A tal proposito, la personalizzazione delle offerte, degli sconti e dei coupon sulla base dello storico degli acquisti, dei gusti e delle preferenze è il punto di incontro fra Notifiche Push e Machine Learning, il modulo che definisce gli elementi su misura per singolo utente. Il ML elabora i dati raccolti attraverso la APP e personalizza l'interazione con il cliente, permettendo al brand di attivare la strategia più efficace e definire un rapporto one-to-one finalizzato al raggiungimento degli obiettivi. ---   In conclusione: 1. raccogliere i **dati** ed elaborarli per prendere decisioni strategiche efficaci 2. amplificare l’**esperienza** in ottica data-driven attraverso Gamification e Rewarding System 3. integrare i touchpoint fisici e digitali attraverso l’**omnicanalità**, realizzando un Journey infinito Sono questi i tre pilastri della piattaforma Imagonist, che supportano i brand nella creazione e nel mantenimento di un rapporto diretto, costante e continuo con i clienti. Per saperne di più, richiedi una demo gratuita! [![New call-to-action](https://no-cache.hubspot.com/cta/default/19859800/b7f9a290-28a9-4bbf-a41d-433735f9b497.png)](https://cta-redirect.hubspot.com/cta/redirect/19859800/b7f9a290-28a9-4bbf-a41d-433735f9b497) ##### Condividi questo articolo - [Condividi su Facebook](https://www.facebook.com/sharer/sharer.php?u=https://blog.timeware.it/customer-engagement/machine-learning-cosa-e-vantaggi-retail) - Condividi su Twitter - [Condividi su WhatsApp](https://api.whatsapp.com/send?text=https://blog.timeware.it/customer-engagement/machine-learning-cosa-e-vantaggi-retail) - [Condividi su LinkedIn](https://www.linkedin.com/shareArticle?mini=true&url=https://blog.timeware.it/customer-engagement/machine-learning-cosa-e-vantaggi-retail&title=Machine%20learning:%20cos'è%20e%20quali%20sono%20i%20vantaggi%20per%20il%20retail) - [Condividi attraverso Mail](mailto:?body=https://blog.timeware.it/customer-engagement/machine-learning-cosa-e-vantaggi-retail) [![New call-to-action](https://no-cache.hubspot.com/cta/default/19859800/8e181738-b153-4386-8263-bfd59f534074.png)](https://cta-redirect.hubspot.com/cta/redirect/19859800/8e181738-b153-4386-8263-bfd59f534074) ### Customer Engagement Blog Il blog di Timeware che ti aggiorna sulle nuove strategie di digital customer engagement e offre consigli utili per: - migliorare l'esperienza - digitalizzare la loyalty - sfruttare i dati - raggiungere gli obiettivi - ottimizzare i costi ###### Vuoi ricevere le notizie più fresche e interessanti? 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