Uber, Nubank, iFood, Waze, Google Maps, Facebook, Spotify, Gmail, Amazon, Magazine Luiza, Netflix... Esta é uma pequena lista dos serviços de tecnologia que têm se beneficiado do machine learning e fazem parte do dia a dia das pessoas.
O aprendizado de máquina só é possível pelo volume gigantesco de dados gerado pelos usuários todos os dias, o Big Data. Estas informações são valiosas para entender e prever o comportamento das pessoas, o que profissionais de marketing já sabem há alguns anos.
Para se diferenciar no mercado, é preciso ir além dos dados e dominar outros conceitos da Ciência de Dados, como o machine learning. Entender o essencial do aprendizado de máquina fará com que você saia na frente ao disputar uma vaga em um processo seletivo, além de desenvolver uma estratégia de marketing mais robusta.
O que é machine learning
O machine learning, ou aprendizado de máquina, é capacidade dos computadores de aprender de forma autônoma, a partir da interação com o usuário. Isso é possível graças à tecnologia de Inteligência Artificial (IA), que permite que computadores tomem decisões e interpretem dados de maneira automática, a partir de algoritmos. Saiba mais sobre o conceito de machine learning neste artigo.
No marketing, o machine learning auxilia a oferecer aos consumidores uma experiência mais personalizada – como é o caso da Netflix, que indica filmes e séries de acordo com o histórico do usuário. As campanhas de anúncios em redes sociais e em buscadores também devem atender esta expectativa.
Para que ele seja efetivo, de fato, na sua estratégia, é preciso definir uma meta de marketing antes de utilizá-lo. Isso auxiliará o cientista de dados da empresa a criar um modelo de machine learning que atenda aos objetivos da ação, além de selecionar os melhores dados para treinar o modelo.
Você também precisa ter uma boa base de dados para o algoritmo de machine learning ser eficiente. Nestas horas, é preciso recorrer a um conhecimento aprofundado de Big Data. Ele que irá permitir a seleção e organização das informações relevantes para um aprendizado de máquina eficaz.
E de nada adianta querer implementar o machine learning em suas estratégias de marketing se você não tiver uma equipe capacitada para lidar com os algoritmos e interpretar os resultados. A equipe deve ser multidisciplinar, ou seja, contar com profissionais da comunicação, cientistas de dados e designers, só para citar alguns exemplos.
Deu para perceber que usar o machine learning no marketing não acontece em um estalar de dedos, não é? É preciso planejamento e, principalmente, conhecimento.
Benefícios do machine learning no marketing
Os esforços de incluir o machine learning nas estratégias de marketing valem a pena – e, no longo prazo, representam uma economia no orçamento. Conheça 4 benefícios do aprendizado de máquina, segundo o Think with Google:
- Descoberta de novas audiências: alcançar os usuários certos ficou ainda mais difícil em um ambiente online repleto de ofertas e informações. Com o machine learning, é possível classificar e analisar as fontes de audiência ao seu site ou serviço. Assim você poderá otimizar campanhas e exibir anúncios apenas para as pessoas com maior chance de comprar o seu serviço.
- Desenvolvimento de criativos personalizados: a relevância de um anúncio é primordial para a decisão de compra do consumidor, que busca uma experiência cada vez mais personalizada. O machine lerning torna uma estratégia de marketing digital mais eficaz ao combinar diferentes títulos e descrições de anúncio, criando assim um criativo exclusivo para o usuário. Ele também simplifica o processo de criação das campanhas e oferece resultados mais eficientes.
- Otimização de lances em anúncios: os anúncios em buscadores funcionam no sistema de leilões de pesquisa. Ou seja, quem der o maior lance aparecerá em primeiro lugar nos resultados de pesquisa para uma determinada palavra-chave. Para fazer o lance perfeito, o marketing se utiliza do machine learning. Ele analisa milhões de dados para ajustar os lances em tempo real.
- Mensuração dos resultados: o machine learning analisa cliques em anúncios da rede de pesquisa para identificar qual foi o mais efetivona decisão de compra do usuário. O algoritmo compara o percurso de cliques dos consumidores até a compra do produto ou serviço com o dos que não fecharam negócio. Assim ele identifica padrões e identifica quais são os pontos de contato mais vantajosos na jornada do cliente.
Incrível, não é? E você ainda pode aprofundar ainda mais seus conhecimentos em cursos específicos de machine learning e big data, para adquirir novas habilidades, criar novas estratégias e alavancar sua carreira. Neste artigo, explicamos como você deve comprovar habilidades técnicas em Big Data.
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