Você sabe o que é machine learning? É uma tecnologia que tem o objetivo de analisar grandes quantidades de dados de forma rápida e automática para entregar resultados assertivos.
Continue a leitura e descubra como essa técnica poderosa é capaz de fazer empresas venderem mais através de sua relação com o marketing digital.
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O que é Machine Learning?
O machine learning (traduzido como “aprendizado de máquina”) é um tipo de Inteligência Artificial, que pode aprender sozinha a detectar padrões a partir de uma imensidade de dados.
Com as informações adquiridas da análise, é possível fazer previsões altamente precisas, que serão usadas como base para a tomada de decisões mais assertivas!
Você deve estar se perguntando: e como essa tecnologia faz isso? Basicamente, pelo uso de algoritmos e algumas técnicas estatísticas. Conheça abaixo os métodos mais comuns para gerar esse aprendizado pelos computadores:
Aprendizado supervisionado
No aprendizado supervisionado, o computador precisa de um “professor”. Isso significa que a máquina precisa de uma entrada de dados e que será programada para ter uma saída conhecida. Ou seja: o computador usa dados já conhecidos para prever prováveis futuros. Como para a previsão de transações de créditos que podem ser fraudes, por exemplo.
Outro exemplo: imagine que você tenha uma loja de roupas femininas e precisa que o computador reconheça fotos de vestidos, peça de maior interesse das suas clientes. Você teria que inserir no sistema da máquina um conjunto com imagens com a tag “vestido”. Depois, teria que inserir um conjunto de imagens (digamos que sejam blusas, calças, etc) e colocar a tag “não-vestido”.
Assim, o algoritmo aprenderia e identificaria padrões do que caracteriza um vestido. Depois, quando a máquina tivesse contato com outras imagens com esses padrões, ela já reconheceria essas peças como sendo vestidos.
Aprendizado não-supervisionado
Vamos continuar imaginando a situação hipotética da loja de roupas femininas. Nesse método, é inserido no computador os dois conjuntos de imagens sem as tags de “vestido” e “não-vestido”. Assim, a máquina tem o trabalho de identificar padrões entre as fotos e descobrir o que é e o que não é vestido.
O machine learning de aprendizado não supervisionado pode ser utilizado na prática para identificar interesses similares e outras características entre segmentos de clientes, por exemplo.
Aprendizado por esforço
Esse método é mais utilizado na área da robótica e de jogos e utiliza punições e recompensas para que o computador aprenda. Assim, a máquina aprende através de tentativa e erro quais ações produzem mais recompensas, até ela chegar ao objetivo final.
Como o Machine Learning já está sendo utilizado?
Se pararmos para refletir por um momento, os serviços e produtos de tecnologia considerados mais disruptivos atualmente têm em comum o machine learning!
É o caso da Netflix, quando ela “sabe” que filme te indicar para assistir naquele domingo à tarde. Ou quando o Spotify acerta em cheio na indicação de uma playlist.
Outro exemplo que une dados e machine learning é o Waze, que é capaz de atualizar uma rota sugerida em tempo real. Esse GPS faz isso com base nos dados gerados por inúmeros usuários, convertendo essas informações em caminhos assertivos, para economizar tempo e gasolina.
E as apostas para o futuro da interação entre marcas e pessoas são ainda mais interessantes. Se atualmente estamos vivendo a época das experiências por voz, o futuro vai apostar no uso do visual, com a realidade aumentada.
Um exemplo dessa inteligência artificial é o jogo Pokemon Go, que virou febre em 2016 e permite apontar o celular para a rua e ver os bichinhos virtuais. Mas uma das maiores promessas da realidade aumentada vem do Google.
A empresa já anunciou testes iniciais com o aplicativo Google Maps, que vai permitir que ao apontar a câmera para a rua, o aplicativo leia o ambiente e mostre para a pessoa qual caminho seguir! Isso vai ser ótimo para aquela pessoa que se atrapalha toda para ler mapas, por exemplo.
A importância do Machine Learning para Gerar mais Negócios
Atualmente, empresas de todos os portes podem adquirir ferramentas de machine learning para otimizar os processos internos e a inteligência empresarial.
Mas, além do aspecto interno da empresa, tamanha tecnologia também precisa se estender para fora da empresa, para ser útil às pessoas. Afinal, o consumidor atual está mais conectado do que nunca e espera que as marcas ofereçam cada vez mais respostas rápidas e precisas.
Um exemplo disso é a inteligência artificial BIA, assistente virtual do banco Bradesco, que pode ser acessada pelo Google Assistente. A BIA aprende constantemente com as dúvidas enviadas a cada dia, sendo capaz de ajudar os clientes a fazerem até transações bancárias. Resultado: já são mais de 14 milhões de pessoas utilizando essa inteligência artificial pelo celular!
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(Blog da Digimeta)
Machine Learning aplicado ao Marketing Digital
Você já parou para pensar em quantos dados nós produzimos? Estima-se que seja produzido mais de 2,5 quintilhões de bytes de dados por dia! Ou seja: mais de 90% dos dados produzidos na história de toda humanidade foram gerados nos últimos anos!
Para o pessoal do marketing, os dados são de suma importância para garantir resultados assertivos, sem se basear em achismos! Assim, esses profissionais analisam e aprendem com os resultados para gerar novos insights.
Dessa forma, o machine learning é uma tecnologia que pode trazer ideias para ações melhor direcionadas e, consequentemente, mais oportunidades de negócios!
Anúncios mais assertivos
Já imaginou ter que analisar manualmente os bilhões de dados da internet um por um para poder definir para que público é melhor anunciar? Seria praticamente impossível!
Assim, são os algoritmos que fazem essa análise, ajudando os profissionais a tomarem as decisões mais assertivas, saindo da zona do achismo. E o melhor: os algoritmos fazem isso de maneira muito rápida, que seria incapaz para um ser humano.
Um exemplo disso é o algoritmo do Google Ads, plataforma de anúncios do Google. De acordo com a empresa, ele analisa 70 milhões de sinais em até um décimo de segundo!
Automatização de processos
Como já foi visto, o uso de machine learning também possibilita otimizar tempo e trabalho. Com essa tecnologia é possível disparar vários e-mails de uma vez, sem precisar enviar um por um, por exemplo.
A partir de ferramentas de automação de e-mail marketing é possível identificar padrões de consumo e outras informações valiosas dos leads e clientes. Elas também permitem remover da sua lista e-mails de usuários inativos. E ainda mostram como está sendo a interação dos usuários com os seus e-mails!
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(Blog da Digimeta)
Atendimento ao cliente por Chatbots
Os chatbots já são uma tendência e estão cada vez mais mudando a forma de atendimento ao cliente de algumas empresas!
Com o machine learning esses bots de atendimento podem usar o processamento de linguagem natural e os dados de atendimento para responder as perguntas mais comuns sobre determinada marca.
Conteúdos que geram mais engajamento
Ferramentas de machine learning podem analisar comportamento de clientes, definindo a melhor abordagem para que o conteúdo possa engajar potenciais clientes.
Você com certeza usa – ou já usou – o Google para buscar informações. É até assustador como na maioria das vezes você começa a digitar e o campo de busca adivinha o que você está procurando.
Isso acontece graças ao machine learning, que avalia milhões de sinais e identifica como eles se relacionam em frações de segundos. Segundo o Google isso nos economiza 200 anos de digitação por dia!
E com a estratégia de marketing de conteúdo você pode usufruir disso. A partir de técnicas de SEO, você pode otimizar seu conteúdo para que ele apareça para potenciais clientes que estejam procurando por determinada informação!
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(Blog da Digimeta)
O futuro já é agora e quem não se prepara fica para trás. A Digimeta é uma agência de marketing digital que conduz sua empresa rumo ao crescimento através das oportunidades digitais. Quer saber mais? Entre em contato pelo link abaixo:
