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TOP 6 das facilitações que a inteligência artificial e machine learning prometem para melhorar o futuro da humanidade.

13/02/2020 Nenhum comentário

Separamos um top 6 dos tópicos que definem essa facilitação. É extremamente importante manter-se por dentro do que está para acontecer no futuro.

1) A IA passará da identificação de tendências à tomada de decisões inteligentes

À medida que a tão esperada promessa de IA e aprendizado de máquina for cumprida, veremos mais dessas ações “inteligentes”. Isso permitirá que as empresas criem fluxos de trabalho habilitados para essa tecnologia que levam a maiores ganhos de produtividade. Por exemplo, no momento a IA pode prever quando uma impressora precisa de um novo cartucho de toner, mas, dando um passo adiante, ela pode solicitar o toner antes que ele acabe, criando uma experiência perfeita.

2) O trabalho ficará mais rápido

A IA depende do poder de processamento e dos dados – e, à medida que ambos aumentam, a evolução da IA cresce exponencialmente.

Os avanços na IA levarão a fluxos de trabalho que oferecem resultados mais focados, mais eficientes, mais rápidos e mais controlados. Embora seja impossível prever exatamente qual será o estado da IA em 10 anos, essas tendências devem influenciar diretamente as áreas relacionadas à manufatura, saúde e segurança.

3) Chatbots serão seus novos assistentes

Do HAL ao Wall-E, os robôs fazem parte da nossa psique coletiva desde que o termo foi cunhado em 1920. E em breve os funcionários terão seus próprios chatbots com inteligência artificial para atuar como assistentes pessoais, agendar viagens de negócios, agendar reuniões e gerenciar listas.

Departamentos inteiros contarão com chatbots como parte de suas maiores estratégias de transformação digital. Ao mesmo tempo, o avanço do entendimento da linguagem natural (NLU) tornará a comunicação bot-to-bot tão eficaz que os humanos podem se libertar de vários processos de negócios.

A perspectiva de comunicações bot-to-bot formando a próxima geração de tecnologia API é uma evolução óbvia na tecnologia corporativa. Os bots de nível corporativo podem automatizar tarefas demoradas, como solicitar suprimentos, pagar fornecedores e faturar clientes usando uma plataforma de mensagens para gerenciar essas atividades.

4) A IA será vista menos como uma ameaça e mais como um facilitador

O impacto da IA nos empregos e na força de trabalho não pode ser evitado ou esquecido. A boa notícia é que estamos ouvindo muito menos conversas sobre pessoas sendo substituídas por ela. E com a adoção de fluxos de trabalho focados no usuário que permitem que o trabalho flua naturalmente pela empresa, os funcionários estão começando a entender o poder das grandes experiências no trabalho.

Os líderes e funcionários de negócios estão percebendo o potencial da IA, não apenas para substituir tarefas servis e redundantes, mas para aumentar novas habilidades para os funcionários. E as organizações com visão de futuro apressarão os programas para qualificar e redirecionar os funcionários para aprimorar a agilidade organizacional, a produtividade e as experiências.

5) A realidade aumentada será realmente a realidade da próxima década no trabalho

O mundo da realidade aumentada, virtual e mista deu trancos e barrancos no estilo Tron recentemente. Dos serviços de campo às aplicações médicas, os usos da realidade aumentada surgem regularmente.

Nos próximos anos, os hápticos e a robótica nos aproximam do uso da realidade mista em uma escala mais ampla – não apenas visualizando um ambiente virtual, mas interagindo com ele. O aumento do 5G permitirá o processamento baseado em borda, reduzindo drasticamente a necessidade de hardware localizado e reduzindo significativamente os efeitos do intervalo de tempo para torná-lo uma experiência muito mais realista.

6) Previsões mais perspicazes serão possíveis nos próximos anos

A IA nos permitirá não apenas entender as tendências, mas usar modelagem matemática para prever eventos antes que eles aconteçam. Ao analisar os problemas anteriores e suas eventuais soluções, a IA poderá fazer recomendações para evitar cenários de crise e manter as operações normais dentro de uma organização e sua rede. A IA preditiva beneficiará muito áreas críticas de negócios, incluindo segurança cibernética e atendimento ao cliente. Isso já está acontecendo em muitos casos.

A IA mudará duas coisas muito importantes: ganhará a capacidade de realmente entender o que as informações de seu processamento significam. O uso da NLU para realmente vincular informações e entender dados surgirá nos próximos 2 a 5 anos. Isso significa que, em vez de ser direcionado para onde a resposta está, você receberá a resposta, em alguns casos, tendo essa resposta construída a partir de várias fontes

A outra coisa é a capacidade de recomendar uma resposta para evitar uma situação. A capacidade de analisar ações passadas e suas resoluções e, em seguida, passar para um modelo prescritivo com recomendações e ações automatizadas baseadas em eventos históricos aparecerá em breve.

Uma coisa que os líderes e visionários da tecnologia podem concordar é que a taxa atual de mudança na tecnologia torna quase impossível prever o futuro daqui a 10 anos, quando se trata de tecnologias dinâmicas que mudam o setor, como a IA.

A Pasquali Solution é uma empresa B2B com core business em alocação de profissionais de TI. Para saber como podemos te ajudar, entre em contato conosco. Tiraremos todas as suas dúvidas.

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Deep Learning: sua inserção no mercado de negócios

20/01/2020 Nenhum comentário

O que é Deep Learning?

Traduzindo para o português seria “aprendizagem profunda”. O Deep learning é uma vertente do Machine Learning, ou seja, uma forma de ensinar as máquinas a entenderem os dados de forma mais fácil.

Se você já ouviu falar em redes neurais, deve saber que esse tipo de aprendizado de máquina foi utilizado em carros autônomos e, de forma bastante significativa, melhorou as buscas na web.

Atualmente o Deep Learning está se tornando um tema emergente dentro do campo da Inteligência Artificial como uma subcategoria do aprendizado de máquina via redes neurais, tornando-se uma das melhores formas de aprendizado para máquinas.

Podemos ainda exemplificar outros lugares que o deep learning atua, por exemplo, no Google Translate (Google Tradutor) e a Cortana (assistente personalizado da Microsoft). De forma geral, com enorme quantidade de poder computacional, as máquinas podem agora reconhecer objetos e traduzir voz em tempo real. O Deep Learning, portanto, torna a Inteligência Artificial de fato inteligente e aplicável.

Deep Learning na prática

Na prática, o Deep Learning faz o “treinamento” de um modelo computacional para que ele possa decifrar a linguagem natural. O modelo relaciona termos e palavras para inferir significado, uma vez que é alimentado com grandes quantidades de dados.

De forma geral, as máquinas já são previamente “ensinadas” a ler os documentos e podem responder a questões colocadas sobre o seu conteúdo, mas as suas bases de conhecimento normalmente estão limitadas pelo tamanho dos arquivos. Como a quantidade de algoritmos on-line não para de crescer, a abordagem Deep Learning vem para fazer com que os sistemas possam fazer uso de um maior número de linguagem natural, concedendo-lhe uma compreensão mais profunda de temas universais.

Os algoritmos do tipo Deep Learning têm uma abordagem inovadora, pois dispensam grande parte deste pré-processamento e geram automaticamente propriedades invariantes em suas camadas hierárquicas de representação.

Algumas das principais aplicações de Deep Learning utilizadas atualmente são:

Compreensão do comportamento do cliente, realizado por sites de e-commerce robustos (Amazon e eBay). Durante todo o tempo no site, os dados do consumidor são coletados. Quanto maior a experiência no local, maiores serão as chances de efetivar a compra. Assim, o site é otimizado a cada acesso por meio dos dados gerados, para que a experiência daquele cliente seja mais envolvente;

Reconhecimento facial. Essa aplicação já é utilizada em sites de redes sociais, como o Facebook, para identificar quais são os potenciais usuários a serem marcados em uma determinada foto. Porém, atualmente, tem sido bastante utilizada para os sistemas de segurança. No carnaval de 2019, inclusive, o sistema auxiliou a Polícia Militar da Bahia a prender um homem foragido, reconhecido por meio desse tipo de sistema;

Suporte técnico personalizado, de forma que não é necessário, em muitos casos, atendentes humanos para prestar o serviço de assistência remota a um cliente. Alguns exemplos são a Clara, o Howdy e o GridSpace Sift;

Classificação de doenças. Por exemplo, há hoje tecnologias que auxiliam oftalmologistas em exames médicos para identificar, por exemplo, retinas afetadas pela diabetes, por meio da análise de imagens;

Redução no erro do diagnóstico de câncer, auxiliando na identificação de células cancerígenas por meio das imagens dos linfonodos;

Carros autônomos. Por meio de um Computador Neural Diferenciável (DNC), ao ser apresentado a mapas, linhas e paradas, o carro consegue se conduzir para uma rota mais curta, facilitando as viagens.

De forma resumida, temos, do conceito mais amplo para o mais restrito, a seguinte ordem:

A importância dos profissionais de desenvolvimento, entre outros, conhecerem melhor o Deep Learning

Nas últimas décadas, o Deep Learning ajudou a forjar avanços em áreas muito diversas, como a percepção do objeto, a tradução automática e o reconhecimento de todos os tópicos de pesquisa de voz, que tem sido, por muito tempo, difícil para os pesquisadores de Inteligência Artificial. A importância do Deep Learning é tamanha que o Google, por exemplo, disponibilizou um curso gratuito sobre o assunto para qualquer internauta interessado.

A importância de entender de Deep Learning se dá pelo imenso crescimento que essa abordagem tem experimentado nos últimos anos. Em geral, ela já está sendo utilizada dentro do conceito de aprendizado de máquina para as seguintes finalidades:

melhorar a experiência dos usuários em resultados de pesquisas online;
otimizar campanhas de anúncios online em tempo real (sites e aplicativos móveis);
analisar sentimentos por meio de textos (redes sociais, sobretudo);
melhorar as ofertas em e-commerces por meio de análise da navegação do cliente conectado;
prever falhas em equipamentos diversos;
melhorar a precificação por meio da análise do comportamento do consumidor nas lojas virtuais;
detectar fraudes;
detectar invasões de rede (inclusive aquelas orquestradas em massa);
reconhecer padrões e imagens;
filtrar spams nos e-mails.

O Deep Learning otimizando os processos de TI

O Deep Learning pode ser um grande aliado que irá atuar de forma essencial para potencializar as inovações no setor de TI de sua empresa, já que, pela sua capacidade de resolver o entendimento de dados, consegue-se analisar um grande volume de informações que chegam até o sistema, facilitando o entendimento sobre suas soluções atuais e encontrando possíveis gargalos, de forma a criar soluções para resolvê-los.

É possível automatizar atividades que são rotineiras e mecânicas dentro do setor de TI, de forma que possam ser executados sem a necessidade de intervenção humana no processo. Ganha-se assim em eficiência, agilidade e precisão nesses processos. Os profissionais que seriam responsáveis por essas tarefas podem ter seus esforços direcionados para questões mais analíticas, o que permitiria aumentar o grau de criatividade no desenvolvimento e, também, melhorar as partes analíticas dos processos de desenvolvimento, criação e testes.

Outro ponto interessante de ser comentado é que esse processo também auxilia na tomada de decisões dentro do setor de TI. Por meio de uma gestão orientada a dados, com os insights oferecidos pelo Deep Learning, os indicadores e relatórios apresentam uma maior precisão, permitindo otimizar as operações internas e, até mesmo, operações externas, oferecendo subsídios para outras áreas da empresa como, por exemplo, marketing e vendas.

O resultado de todos os pontos anteriores, junto com uma otimização da infraestrutura de TI, são operações realizadas de forma mais analítica automatizadas pelos algoritmos. Com isso, há uma maior produtividade dos especialistas, seja de forma individual, seja da equipe como um todo. Com melhores resultados, o gestor de TI consegue ter um maior embasamento para negociar prazos e condições com clientes, empreendedores e gestores da empresa, o que também auxilia o setor como um todo.

O Facebook está lançando, de forma gratuita, os desenhos de um novo servidor com a intenção de melhor executar suas aplicações de inteligência artificial; a IBM abriu seu código de aprendizagem de máquina, o SystemML. Esses são alguns dos exemplos de grandes empresas de software que estão investindo fortemente na construção de capacidades de aprendizagem profunda e incorporando-as em muitos dos seus produtos. Dessa forma, fica fácil entender o porquê do Deep Learning ser necessário para a expansão do seu negócio.

Nós, aqui da Pasquali Solution, fazemos questão de trazer as melhores notícias do mundo dos negócios para você que almeja ficar por dentro de todos os detalhes de inovação desse setor.

A Pasquali Solution é uma empresa B2B com core business em alocação de profissionais de TI. Estamos no mercado de Tecnologia da Informação há quase duas décadas e contamos com uma enorme cartela de soluções em TI para fazer com que seu negócio cresça de forma exponencial. Entre em contato conosco via email ou chat.

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Machine learning: TOP 5 das ferramentas voltadas para o mercado corporativo

09/12/2019 Nenhum comentário

Já trouxemos algumas matérias sobre machine learning aqui no blog, mas, dessa vez, vamos focar em ferramentas que farão toda diferença no mundo dos negócios.

Na última conferência da re:Invent, realizada pela AWS, evento que apresenta os principais lançamentos da companhia, foram apresentadas algumas novidades de ferramentas de machine learning voltadas para o mercado corporativo que podem trazer mudanças significativas para os negócios. E o melhor: sem a necessidade de que a empresa tenha especialistas em aprendizado de máquina para realizar as implementações.

Podemos conferir a lista com 5 recursos anunciados que mais se destacaram:

1. Fraud Detector

Atualmente em fase de testes, o Fraud Detector foi criado com base na experiência da plataforma de e-commerce da Amazon para a análise e bloqueio de tentativas de fraude.

Em sua fase inicial, o ‘Fraud’ pode ser utilizado para detectar pontos de atenção em atividades como abertura de novas contas, identificação de perfis de risco e uso excessivo do serviço “Pague só depois de usar”. Em breve, o sistema também será capaz de realizar análises de risco e apontar incoerências em pagamentos on-line.

Para poder fazer o uso dos serviços, os futuros clientes precisarão lançar dentro da Amazon Simple Storage Service (S3) informações como endereço de e-mail da conta que fez o pedido e o IP da transação para que o sistema de machine learning utilize análise preditiva para aprovação da compra. Também será possível alimentar a API da plataforma com informações de perfis novos e antigos, a fim de se construir um perfil mais completo dos possíveis compradores.

2. Amazon Contact Lens for Amazon Connect

Com foco no atendimento de call centers, o Contact Lens faz uso do machine learning para analisar, em tempo real, com base na transcrição das conversas entre atendentes e clientes e o uso de processamento natural de linguagem. Dessa forma, ele pode fazer uso de funções como análise de sentimento, por exemplo, insatisfação do cliente ou, até mesmo, analisar com agilidade qual tipo de produto ou serviço gera mais demandas para a equipe de atendimento.

Atualmente esse sistema já funciona, mas só para o idioma inglês, O serviço irá receber suporte para novas línguas em 2020, além de outras ferramentas, como um painel individualizado para cada ligação, alertas em tempo real e customização da ferramenta de transcrição, para a inclusão de siglas ou temas particulares de cada empresa.

3. Amazon Augmented Artificial Intelligence (A2I)

Este serviço, que já está disponível, facilita a tarefa de construção e revisão humana de aplicações que utilizam tecnologias de machine learning. De forma geral, a ferramenta oferece prévias de modelos utilizados em tarefas mais corriqueiras do aprendizado de máquina, como transcrição de linguagem, detecção de objetos e moderação de conteúdo.

A ideia é que, ao entregar modelos semi prontos, a equipe possa ganhar tempo para produzir modelos mais eficientes e diminuir o retrabalho.

4. AWS Kendra

A proposta do Kendra é funcionar como uma ferramenta de busca interna para as empresas. Por exemplo, ao realizar o upload de documentos internos, como manuais, guias informativos e FAQs de processos internos, o sistema utiliza aprendizado de máquina para reunir, processar e organizar toda a base de dados de forma mais simples e intuitiva.

Uma vez que é instalado o sistema, qualquer colaborador pode utilizar o Kendra. O mesmo funciona por voz ou digitação para conseguir respostas a perguntas como horário de aberturas de serviços internos ou informações sobre serviços ou produtos específicos da companhia – documentos que muitas vezes acabam se perdendo por conta de desligamentos ou mesmo transferências de área.

Tal solução já está disponível para testes e futuramente serão incluídas funcionalidades como autocomplete para as perguntas, análise sobre as consultas realizadas (para identificar melhorias ou mesmo remoção de arquivos antigos) e melhorias para autoaprendizagem.

5. CodeGuru

O CodeGuru já é utilizado dentro da Amazon e, durante a edição 2019 do Prime Day, as “dicas” da plataforma ajudaram a marca a melhorar em 325% a utilização das CPUs e reduzir em 39% os custos gerais.

Com base em modelos de machine learning já treinados, essa funcionalidade utiliza a base de dados de repositórios famosos como GitHub e CodeCommit para analisar as linhas de código de uma aplicação e apontar erros ou sugerir melhorias.

A solução, que já está em funcionamento, conta com outra função que detecta as linhas de código responsáveis por consumir mais recursos de máquinas, como capacidade de CPU e demora entre a requisição de um serviço e resposta, dando chance para que as equipes pensem em otimizações.

Por aqui, em nosso blog, fazemos questão de trazer as novidades do mundo da tecnologia e entretenimento. Assine nossa newsletter e acompanhe todas as nossas matérias.

A Pasquali Solution é uma empresa B2B com core business em alocação de profissionais de TI. Fazemos questão de oferecer os melhores profissionais para sua empresa. Conte conosco para alavancar seus negócios, realizar seus projetos e, assim, fazer com que sua empresa cresça de forma exponencial.

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Machine Learning: a melhor forma de análise de dados

28/11/2019 Nenhum comentário

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.

Machine Learning – Google

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.

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