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Machine Learning: o que é e como aplicá-lo ao Marketing Digital

Diversas organizações já estão fazendo uso e estão encontrando oportunidades lucrativas no Machine Learning. Saiba como você pode utilizar também.

Em vez de ler, que tal ouvir o post? Experimente no player abaixo:

 

 

Este post é uma introdução do eBook Machine Learning: o que é e como aplicá-lo ao Marketing Digital. Baixe aqui o material completo e confira também um tutorial de Machine Learning para predizer quais Leads têm mais chances de se tornarem seus clientes, o que aumenta as suas  oportunidades de negócio.

Veículos autônomos que já circulam pelas ruas e estradas, aviões que voam a maior parte do tempo de forma autônoma, feed das redes sociais com conteúdos selecionados para cada usuário, recomendações personalizadas de filmes, músicas e produtos, além da caixa de entrada livre de spam.

Eis alguns exemplos que provam não só a capacidade de aprendizado das máquinas, mas também o quanto o Machine Learning já é uma realidade entre nós.

Engana-se se você acredita que essa tecnologia é tema para gigantes, como Facebook, Netflix, Spotify e Google. Esclarecer o que é Machine Learning e mostrar as aplicações dessa tecnologia para o Marketing Digital são alguns dos objetivos deste post.

Machine Learning: o que é e como aplicá-lo ao Marketing Digital

Diversas organizações já estão fazendo uso e estão encontrando oportunidades lucrativas no Machine Learning. Nós queremos ajudar você a utilizar também. Acesse nosso kit e aprenda na teoria e na prática!

O que é Machine Learning

O aprendizado de máquina (em inglês, machine learning) é a capacidade dos computadores identificarem padrões entre um mar de dados e, a partir dessas informações, fazerem previsões com alta precisão. Para isso, eles lançam mão de algoritmos e técnicas estatísticas.

O conceito de Machine Learning está baseado na ideia de que os equipamentos são capazes de aprender com os dados, reconhecer padrões e tomar decisões com o mínimo  de programação.

O Machine Learning é uma vertente da inteligência artificial. Sobre essa relação, Avinash Kaushik, uma das referências mundiais em web analytics, tem uma explicação fácil de entender:

  • Inteligência Artificial: é o nome mais amplo da matéria. A partir daqui muita coisa pode se desdobrar. É como falar de Marketing, sem especificar qual tipo estamos tratando.
  • Machine Learning: habilidade da máquina ou sistema aprender sem necessidade de programação

Buscar padrões não é algo inédito para a humanidade. Identificar o comportamento das estações do ano e das plantas proporcionou ao homem cultivar as espécies certas para cada época, garantindo a subsistência e sobrevivência da sociedade.

Mais recentemente, políticos tentam reconhecer padrões na opinião pública para elaborar discursos e economistas se debruçam sobre a evolução dos indicadores econômicos para antecipar cenários críticos ou promissores.

“O que é novo é o aumento desconcertante da possibilidade de encontrar padrões nas informações”, afirmam os autores do livro Data Mining, Ian H. Witten, Eibe Frank, Mark A. Hall e Christopher J. Pal. Lidar com tamanha quantidade e complexidade de dados — estima-se que a quantidade de informações armazenadas no mundo dobre a cada 20 meses — só é possível graças a ajuda das máquinas.

As aplicações do Machine Learning no Marketing Digital

É natural que o Marketing se apoie no Machine Learning à medida que se torna uma área cada vez mais precisa e dependente dos dados para provar seus resultados.

Sendo assim, listamos abaixo alguns usos do Machine Learning que têm feito com que o Marketing Digital, especialmente, prove o seu valor:

Qualificação de Leads

A mensuração das contribuições do time de marketing no aumento da receita da empresa está se tornando cada vez mais precisa e rápida, graças à análise de dados e ao Machine Learning.

Saber o que está gerando mais Marketing Qualified Leads (MQLs) e Sales Qualified Leads (SQL) é apenas um dos muitos benefícios que o Machine Learning traz ao marketing. O Machine Learning ajuda a qualificar de forma muito precisa as listas de clientes e os prospects, usando dados relevantes disponíveis online.

Assim, eles podem construir um ideal customer profile (ICP). E, a cada venda feita, os dados vão sendo atualizados, melhorando o prognóstico de novas possíveis vendas, ajudando os vendedores e pré-vendedores a economizarem tempo, priorizarem os leads mais qualificados, canalizarem os esforços de vendas para os locais e estratégias corretas.

Anúncios ainda mais certeiros

O Machine Learning também pode ajudar a criar anúncios cada vez mais personalizados e específicos para determinada pessoa.

Como?

A ideia é que, a partir das informações que você fornecer para criar os anúncios, como títulos e descrições, o Machine Learning seja capaz de interpretar quais combinações fazem mais sentido para determinado perfil de cliente de acordo com as informações que ele também fornece na web (isso inclui seus dados e também seu comportamento na internet, por exemplo, sites que ele visita, onde ele clica etc.)

Até mesmo o Google já anunciou que quer criar mecanismos para melhorar os anúncios criados a partir de sua plataforma por meio do Machine Learning.

Chatbot

Quem não gosta dos simpáticos chatbots? Pois eles também se utilizam do Machine Learning para auxiliar um visitante em determinado site.

Os chamados bots de serviço ao cliente podem usar o processamento de linguagem natural e os dados de atendimento ao cliente para responder perguntas comuns e melhorar a qualidade dessas respostas ao longo do tempo.

Sistema de recomendação

Algumas vezes, pode até parecer que a Amazon, Netflix e Spotify não entendem muitos dos nossos gostos, não é mesmo? Mas a verdade é que os mecanismos de recomendação online utilizados por essas plataformas são sim bons exemplos de como funciona o Machine Learning.

Isso porque eles utilizam os dados coletados por milhões de usuários e compradores e, a partir daí, podem prever itens que você possivelmente gostará, de acordo com suas compras anteriores, seus hábitos de visualização, e as correlações mais comuns entre os usuários.

Conteúdos que engajam

Por meio do Big Data, o Machine Learning pode analisar dados, criar novas ideias e ajudar a construir uma estratégia de conteúdo personalizada, o que significa que os profissionais de Marketing de Conteúdo podem ter mais chances de criar conteúdo mais eficiente, personalizado e que gere mais valor, e também que seja mais fácil de encontrar pelos mecanismos de busca.

Por exemplo: ferramentas de ML podem analisar as estratégias de concorrentes e o comportamento dos usuários para determinar qual é a melhor abordagem para engajar possíveis clientes. Isso permite que o ML encontre conteúdo com capacidade de viralidade e com qualidade para uma audiência específica.

O resultado é um conteúdo que atinge seu público em cheio, o que gera mais engajamento e resultados.

Evitar o churn

O temido churn também pode ser impactado (positivamente) pelo ML. Um exemplo: em vez de depender de abordagem caras e demoradas para minimizá-lo, o Machine Learning usa modelos de risco para ajudar a determinar como ações para evitar o churn geram, de fato, resultados.

Isso permite que os profissionais levem em consideração quando e como devem intervir para reduzir a probabilidade de churn, e também para calcular o lifetime value (CLV).

Como o Machine Learning funciona

Dissemos que o Machine Learning usa algoritmos para analisar os dados, reconhecer padrões e, a partir disso, fazer previsões, dispensando a interação humana.

Mas como toda essa engenharia acontece?

Existem alguns métodos para as máquinas aprenderem a identificar modelos. Falaremos sobre três principais modos:

Aprendizado supervisionado

Neste tipo de aprendizagem, o computador precisa de um “professor”. De forma simples, imagine que você possui uma empresa de turismo e quer ensinar ao computador a reconhecer fotos de praias, destino que atrai muitos clientes na sua agência. O seu trabalho seria inserir no sistema do computador um conjunto de imagens: algumas com a tag (ou rótulo, como costumam chamar os programadores) “praia” e outras com a tag “não-praia”. Espera-se que o algoritmo aprenda e identifique padrões entre as imagens com mar e areia e reconheça a próxima vez que tiver contato com uma delas. Seu portfólio de destinos tende a aumentar e muito!

Aprendizado não-supervisionado

Neste caso, você apenas insere um conjunto de imagens, sem identificar ao computador quais são de praia. O trabalho do sistema é identificar padrões entre as fotos e descobrir o que está sendo exibido. O objetivo desse tipo de aprendizado é forçar o computador a achar padrões entre um conjunto de dados.

Na prática, essa estratégia é útil para encontrar características e interesses similares entre segmentos de clientes, por exemplo.

Aprendizado por reforço

Novamente de forma simplista, o computador pode ser comparado a um jogador de videogame, que aprende por tentativa e erro até atingir o objetivo final.

Nesse tipo de aprendizagem, ensina-se ao computador qual ação deve ser priorizada num determinado contexto. Para isso, os possíveis resultados estão relacionados a recompensas e punições.

Quer saber mais sobre Machine Learning funciona e de quebra conferir um tutorial sobre o assunto e como integrar essas práticas com o RD Station Marketing? Baixe aqui o guia Machine Learning: o que é e como aplicá-lo ao Marketing Digital.

Bom estudo!

Machine Learning: o que é e como aplicá-lo ao Marketing Digital

Diversas organizações já estão fazendo uso e estão encontrando oportunidades lucrativas no Machine Learning. Nós queremos ajudar você a utilizar também. Acesse nosso kit e aprenda na teoria e na prática!

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