Machine-learning-no-dia-a-dia-do-marketing-digital Machine learning no dia a dia do marketing digital

Se você já viu reportagens sobre carros que andam sozinhos (sem condutor) ou aviões que estão no ar em boa parte do tempo voando de forma autônoma, mesmo sem saber, está conferindo a capacidade de resultados do machine learning.

E se grandes empresas já estão usando essa possibilidade das máquinas ajudarem os humanos em diversos setores, podemos dizer, sem sombra de dúvida, que o marketing digital não ficou de fora desta inovação. E nem poderia.

O que é machine learning?

O machine learning ou aprendizado de máquina é um tipo de inteligência artificial que pode ser explicada quando um computador toma decisões a partir de algoritmos, que o ajudam a reconhecer padrões e consegue fazer previsões a partir de todos esses dados.

Com esses resultados, o sistema se aprimora sozinho e apresenta previsões cada vez mais precisas. E quando falamos em sistema, queremos dizer que quando uma máquina aprende, todas as outras aprendem também. A progressão é exponencial. Isso é o machine learning.

Mas esse conceito não é novo. Essa busca por padrões é uma forma de facilitar muitos aspectos da vida na humanidade. Antigamente, era uma maneira de melhorar colheitas e evitar a fome, hoje, com o uso das máquinas, pode até resultar em iniciativas diferenciadas que vão direcionar uma campanha política, para atingir melhores resultados.

Mas longe de ações grandiosas como aviões ou carros que se conduzem sozinhos, o machine learning também vem melhorando o cotidiano dos seres humanos em muitos aspectos que sequer paramos para pensar, como realizar a melhoria dos filtros de spam e classificação de arquivos em pasta específicas nos seus e-mails.

Outras ações formidáveis da machine learning é a interação com os computadores por meio da voz, com o uso de assistentes pessoais e chatbots.

Como funciona?

Existem alguns métodos que vão ajudar as máquinas a melhorarem suas predições. Essa engenharia pode acontecer assim:

    • Aprendizado com supervisão: aqui o machine learning precisa da ajuda de um “professor” que vai inserir no sistema os dados específicos para que o computador enxergue padrões;
    • Aprendizado sem supervisão: aqui os dados são inseridos sem direcionamento específico e a máquina vai aprender a enxergar os padrões entre um conjunto de dados;
    • Aprendizado por reforço: neste caso, ensina-se à máquina qual ação deve ser priorizada em um determinado contexto. Os resultados apresentados estarão relacionados a recompensas e punições que vão reforçar o aprendizado.

No marketing digital

O machine learning  para o marketing digital permite muitos usos que são de preciosa importância. Podemos citar os resultados do feed de notícia das redes sociais de cada usuário, disponibilizado a partir dos dados de preferência de cada pessoa, ou até mesmo as recomendações personalizadas de produtos, filmes ou música.

Para explicar melhor vamos mostrar como poderia ser utilizada o machine learning com os dados do Google. Por exemplo, quando uma mãe compra uma TV ela inclui nesta compra alguns dados que permitem cruzar informações com o seu perfil na rede social, como preferências dela a partir do que ela curte.

Com esses dados é possível juntar outras informações que podem criar um fluxo de envio de materiais que estimulem uma nova venda.

Ou seja, isso revela que quando utilizamos o Google deixamos rastros na plataforma que podem ser muito úteis para potencializar as ações para fazer o usuário caminhar melhor pelo funil de vendas. Isso para o marketing digital é precioso, porque economiza tempo e produz melhoria de resultados.

Mas uma pesquisa do Google Cloud realizada com usuários e profissionais de marketing apresentada no RD Summit de 2018, revela que essas ações do marketing digital, a partir das potencialidades do machine learning, poderiam ter melhores resultados.

  • 63% dos consumidores gostariam de ter experiências diferentes (que poderiam ser trabalhadas a partir do histórico das compras do usuário);
  • 57% dos profissionais de marketing não conseguem fazer entregas de informações da maneira como gostariam;
  • 62% das pessoas esperam que as marcas ofereçam uma experiência consistente;
  • 42% apenas dos usuários acreditam que isso já é feito.

Esse mar de dados que está disponível no Google, por exemplo, permitem que as empresas utilizem esse tesouro de uma forma melhor, construindo um ecossistema integrado de ferramentas e soluções.

Como utilizar melhor a machine learning

A precisão dos resultados apresentados pelo machine learning se mostra como uma fonte segura para  o marketing digital se apoiar. Para isso, é possível melhorar resultados por meio de algumas ações.

Qualificação de leads

A análise de dados com o machine learning pode permitir o aumento da receita de uma empresa com ações de marketing.

O Marketing Qualified Leads (MQLs) e Sales Qualified Leads (SQL) são alguns dos muitos benefícios do machine learning que permitem qualificar as listas de clientes e prospects.

Com os dados relevantes disponibilizados é possível construir um ideal customer profile (ICP) porque a cada venda realizada os dados vão sendo atualizados e melhorando as possibilidades para uma nova venda.

Isso vai ajudar profissionais do time de vendas a economizar tempo e priorizar leads cada vez mais qualificados.

Anúncios mais eficientes

O sistema de recomendação pode ser muito melhorado com as potencialidades do machine learning porque identifica padrões no comportamento do consumidor e também no contexto em que ele está inserido, oferecendo itens dirigidos especificamente a ele.

Com esses dados, também podem ser realizados anúncios cada vez mais personalizados, específicos e eficientes para cada pessoa.

Queremos dizer que a segmentação pode ser muito aprimorada a partir de cada dado de consumo. Vamos usar o exemplo daquela mãe lá em cima que comprou a TV. Existe um sem fim de dados que vão apontar diferenças de mãe para mãe, mesmo que elas tenham a mesma idade, número de filhos e renda.

A precisão das combinações e predições interpretadas pelo machine learning vai possibilitar que os anúncios sejam diferentes mesmo que cada pessoa “pareça” estar no mesmo nicho de mercado.

Chatbot

Os bots estão conquistando os humanos desde que entraram em um processo de aprendizado da naturalidade da fala humana.

Eles podem ajudar um visitante na navegação de um site, responder as perguntas mais comuns e melhorar a qualidade das respostas a partir de novas questões que vai recebendo.

Conteúdos engajadores

O machine learning pode analisar dados, criar novas ideias e ajudar a construir estratégias de conteúdo personalizado para o Marketing de Conteúdo.

Esse material mais personalizado e dirigido vai agregar valor para o usuário, porque vai permitir que os mecanismos encontrem melhor um conteúdo que vai atingir o público-alvo de forma mais efetiva.

Evitar a taxa de cancelamento

Os dados apresentados pela machine learning pode ajudar a reduzir o Churn Rate (ou a taxa de cancelamento) dos negócios.

Conclusão

Saiba que essa é uma realidade sem volta, o uso do machine learning pode ajudar os humanos a melhorarem seus resultados, economizarem tempo e dinheiro.

A constatação  que as máquinas vão nos substituir  em muitas tarefas é fato. E no marketing digital, existem muitas atividades que serão melhor realizadas com a velocidade, a capacidade de análise e conclusões da máquina.

Fiquemos felizes com isso e atentos ao que as plataformas