Nossa postagem de hoje se trata de uma das ferramentas mais usadas da indústria 4.0 para beneficiar no poder de escolha. Essa ferramenta pode ser usada em sua empresa para uma análise de dados em larga escala, o que, nos dias de hoje, pode ser uma mão na roda para decisões mais assertivas e rápidas.
Nós, aqui da Pasquali Solution, podemos ajudar você a encontrar as melhores soluções de aplicação dessa ferramenta fantástica em seus projetos e podemos ajudá-lo a fazer a sua empresa crescer de forma exponencial.
Mas o que seria a Machine Learning?
Segundo a Wikipedia:
O aprendizado automático, ou a aprendizagem automática, ou também aprendizado de máquina ou aprendizagem de máquina (em inglês: machine learning) é um subcampo da Engenharia e da ciência da computação que evoluiu do estudo de reconhecimento de padrões e da teoria do aprendizado computacional em inteligência artificial.
Algumas partes do aprendizado automático estão intimamente ligadas (e muitas vezes sobrepostas) à estatística computacional – uma disciplina que foca em como fazer previsões através do uso de computadores, com pesquisas focando nas propriedades dos métodos estatísticos e sua complexidade computacional.
O mercado está em crescente evolução tecnológica e é movido por novidades. O interesse pelo que é novo atrai o comprador e o leva a realizar o ato da compra. Portanto, ferramentas que ajudem a identificar os desejos e anseios dos clientes são fundamentais para uma empresa alcançar as metas nas vendas.
Desta forma, aumentam as expectativas dos consumidores por experiências mais personalizadas, relevantes e assistidas. O machine learning – ou aprendizado de máquina – se torna uma ferramenta valiosa para atender a essas demandas.
De forma geral, o machine learning é uma maneira de rotular e analisar rapidamente grandes conjuntos de dados. As pessoas conseguem fazer isso por conta própria, mas a máquina executa tudo mais rapidamente e em escalas bem maiores.
Podemos dar um exemplo do uso dessa ferramenta da área de marketing.
Organização na sequência do projeto
Metas
Para que o processo funcione de uma forma mais eficiente, deve-se definir metas de forma mais definida e clara. A meta, ou resultado, funciona como um framework. Ela ajuda um cientista de dados a criar modelos de machine learning e identificar os dados corretos a serem usados para treinar o modelo. Sua meta precisa ser quantificável e mensurável. Se fizer isso antecipadamente, você poderá definir e avaliar o sucesso do modelo.
O algoritmo
Podemos lembrar aqui que existe uma máxima que diz: “um algoritmo de machine learning é tão bom quanto os dados que o alimentam.” Dessa forma, fica claro que para usar o aprendizado de máquina com eficácia, você precisa dos dados certos para o problema que está tentando resolver. Especificamente nesse caso, não estamos falando de apenas algumas unidades de informação (ou “data points”). Sabemos que as máquinas precisam de muitos dados para aprender: centenas de milhares de unidades de informação que precisam estar formatadas, limpas e organizadas para seu algoritmo. Portanto, além disso, você precisará de duas bases de dados (ou “datasets”): uma para treinar o modelo e outra para avaliar o desempenho.
Aplicação
Dentro do setor de marketing, as equipes podem identificar os melhores casos para a aplicação do machine learning, mas analistas e cientistas de dados são essenciais para a etapa de implementação. Dessa forma, fica claro que formar uma equipe multifuncional é fundamental para o sucesso de qualquer programa de aprendizado de máquina. Vamos frisar aqui que, para aproveitar essa ferramenta ao máximo na sua empresa, você não só precisa da equipe ideal, como também da mentalidade certa. Lembrando que, para esse segundo fator funcionar, é necessário uma mudança cultural que priorize e recompense experimentos, avaliações e testes por toda a sua empresa.
Podemos, então, explicar ainda melhor o uso do machine learning para uma busca mais apurada de clientes.
Vamos supor que você esteja, por exemplo, tentando comercializar seu app e a principal meta seja conquistar usuários de longo prazo que paguem por ele, mas você descobriu que os usuários não abrem o aplicativo com frequência após o download. Saiba que você não é a primeira pessoa a enfrentar esse problema. De forma geral, de acordo com o Google, apenas 37% dos apps instalados continuam sendo utilizados após sete dias. Então, o que fazer para encontrar os usuários certos?
Se você estiver investindo em fontes isoladas para identificar quem é sua audiência, talvez você esteja tendo algum tipo de perda. O machine learning pode classificar e analisar as fontes para que você entenda quais usuários são mais valiosos e aproveite seu orçamento ao máximo, exibindo anúncios apenas para as pessoas com maior probabilidade de fazer o download e usar o app com frequência.
Por exemplo, para esse tipo de ação existe o App Campaigns do Google (antes chamadas de Universal App Campaigns, ou UAC). Ele ajuda profissionais de marketing a ampliar o alcance de maneira eficiente.
Construção de criativos personalizados
A expectativa dos consumidores hoje é a esperança de que as marcas ofereçam experiências assistidas e altamente relevantes, e isso também vale para os anúncios. De forma geral, o fato de um anúncio ser relevante ou não tem um impacto considerável na decisão de compra do usuário. Segundo uma pesquisa do Google, 91% dos proprietários de smartphone compram ou planejam comprar algo depois de ver um anúncio que eles descrevem como relevante.
O impacto do machine learning tem sido imprescindível na tomada de decisões e está ajudando os profissionais de marketing a desenvolver criativos exclusivos e personalizados para os consumidores. Os anúncios de pesquisa responsivos combinam vários títulos e descrições com o objetivo de gerar o melhor criativo possível para um usuário, simplificando o processo de criação de anúncios e oferecendo resultados melhores.
Machine Learning via Smart Bidding
O consumidor está cada vez mais atento às mudanças no mercado, principalmente nas nas plataformas on-line. De forma geral, as pessoas estão fazendo pesquisas com mais detalhes e maior frequência. Observando isso, os profissionais de marketing passaram a entender que, mais do que nunca, definir o lance certo nos leilões de pesquisa é de extrema importância. Mas também indica que encontrar o lance perfeito ficou mais difícil, já que a crescente quantidade de dados torna mais complexa a tarefa de definir lances com base no conteúdo de cada usuário.
Dessa vez, vamos dar o exemplo de um produto que pode ajudar você a automatizar esse processo. O recurso do Smart Bidding, por exemplo, utiliza o machine learning para analisar milhões de sinais e fazer ajustes em tempo real: você escolhe uma estratégia projetada para alcançar a meta específica da sua empresa e ele considera diversos sinais sobre a intenção e o contexto de cada pesquisa.
Parece ser uma ferramente incrível, não verdade?
A estratégia baseada em dados
Com várias opções de sites para efetuar uma compra, geralmente o consumidor busca várias informações dos mais diversos sites que sejam do mesmo nicho, fazendo pesquisa de preço entre outros detalhes, como ofertas e frete gratuito.
Então, vamos supor que, antes de fazer uma compra no seu site, um usuário decida pesquisar mais, fazer outras compras ou clicar em alguns anúncios em diferentes plataformas ou dispositivos. De forma geral, o crédito da conversão é concedido ao último anúncio em que o consumidor clicou. Mas como você pode ter certeza de que o último clique foi o mais valioso? Hoje em dia, os consumidores interagem com as marcas em um número crescente de telas e canais, o que dificulta a identificação dos pontos em que sua uma estratégia de marketing pode estar dando certo.
De certa forma, a atribuição baseada em dados usa os algoritmos de machine learning para analisar os cliques nos seus anúncios da rede de pesquisa. Ao comparar os caminhos de cliques dos consumidores que compraram o produto com os daqueles que não compraram, o modelo de atribuição baseado em dados identifica padrões nos cliques que resultaram em conversões e mostra quais são os pontos de contato mais valiosos ao longo da jornada do consumidor.
Mostramos algumas das formas que o machine learning está auxiliando e impactando de forma positiva nas tomadas de decisões e direcionamento de análise de dados para o crescimento de vendas de forma exponencial nos negócios de uma empresa pelo viés do marketing.
Entre em contato conosco. Estamos aptos a auxiliá-lo em seus projetos.
A Pasquali Solution é uma empresa B2B com o core business em alocação de profissionais de TI. Se você precisa montar uma equipe multidisciplinar para sua empresa, temos os melhores profissionais no nicho de Tecnologia da Informação para aplicar as melhores soluções e fazer com que sua empresa cresça de forma exponencial.
