Machine Learning: o que é e qual sua influência no marketing digital?
Machine learning pode parecer algo futurista, mas suas aplicações são infinitas atualmente, inclusive no marketing digital. Entenda tudo sobre o assunto e como ele impacta o cenário futuro e atual.
Imagine conseguir gerar modelos que analisam dados amplos e complexos de forma rápida e automática para entregar resultados precisos em grande escala?
Isso é o que o machine learning, ou aprendizagem de máquina, faz. Essa técnica poderosa está se tornando cada vez mais popular com a transformação digital das empresas.
Com modelos precisos de dados, as empresas estão conseguindo identificar oportunidades rentáveis e evitar erros perigosos.
Mas não é só isso. As vantagens de usar essa estratégia são muitas e podem ajudar você até mesmo com o processo de prospecção de clientes e vendas do seu serviço ou produto. Por isso, a sua utilização influência tanto no sucesso do marketing digital.
O que é machine learning
A própria tradução do termo “machine learning” já dá indícios do seu significado. Essa técnica abrange a ideia de máquinas com a capacidade de aprenderem sozinhas a partir de grandes volumes de dados.
Mas como elas fazem isso?
Por meio de algoritmos e big data, identificando padrões de dados e criando conexões entre eles para aprender a executar uma tarefa sem a ajuda humana e de forma inteligente.
Esses algoritmos usam análises estatísticas para prever respostas mais precisamente e entregam o melhor resultado preditivo com menos chance de erro.
Essa tecnologia pode ser separada em duas categorias principais: supervisionada ou não supervisionada.
Os algoritmos supervisionados são aqueles em que o ser humano precisa interagir controlando a saída e entrada de dados e interfere no treinamento da máquina fazendo comentários sobre a precisão das previsões. Por fim, a máquina aplica o que foi aprendido no seu algoritmo para a próxima análise.
Já na categoria não supervisionada, os algoritmos utilizam o deep learning (aprendizagem profunda) para processar tarefas complexas sem o treinamento humano.
Vamos falar um pouco mais sobre essas categorias no tópico “métodos populares”.
Vantagens do machine learning
Embora algumas ferramentas de machine learning possam ser caras, o único fator real que os profissionais de marketing podem achar difícil de se adaptar são os algoritmos em constante mudança lançados pelo Google, entre outros mecanismos de busca.
Por outro lado, não existem dúvidas de que usar a tecnologia de machine learning proporciona inúmeras vantagens para as empresas. Conheça algumas delas.
1. Faz entrada de dados ilimitados
O machine learning tem a capacidade de processar quantidades praticamente ilimitadas de dados de fontes diversas.
Dessa forma, é possível revisá-los constantemente e ajustar a mensagem com base em
comportamentos de clientes.
Uma vez que um modelo é treinado a partir de um conjunto completo de fontes de dados, ele pode identificar as variáveis mais relevantes e transmitir as informações certas, além de ter a possibilidade de automatizar os processos internos da empresa.
2. Processa, analisa e prevê rapidamente
A velocidade com que essa tecnologia pode consumir dados e identificar informações relevantes é em tempo real.
Por exemplo, o machine learning pode otimizar constantemente a próxima melhor oferta para o cliente. Portanto, o que o cliente pode ver ao meio-dia é diferente do que o ele verá a uma hora da tarde.
3. Ajuda na conversão
Esses sistemas atuam sobre os resultados do aprendizado da máquina e tornam a mensagem de marketing muito mais dinâmica.
Além disso, ela ajuda com a retenção e conversão de um cliente específico por processar informações rapidamente informando a hora certa de entrar em contato.
4. Aprende com comportamentos passados
Uma grande vantagem do machine learning é que os modelos podem aprender com resultados passados para melhorar continuamente suas previsões com base em dados novos.
5. Segmentação do Cliente
A segmentação de clientes é extremamente importante, mas dá muito trabalho.
O machine learning pode ser usado para identificar vários segmentos do seu mercado-alvo, bem como criar micro-segmentos com base em padrões comportamentais que você não conseguir detectar.
Esses dados podem ajudá-lo a criar uma abordagem preditiva para a segmentação de seus clientes, permitindo que você guie cada um individualmente através de sua jornada de compra.
6. Valor vitalício do cliente
O valor da vida útil do cliente é calculado com base em seu histórico demográfico, compras, suas interações com suas campanhas de marketing e ações que eles tomam em sua plataforma.
O aprendizado da máquina calcula o valor da vida útil do cliente de forma mais precisa, permitindo assim otimizar suas futuras interações com eles.
Fonte: Marketing de Conteúdo
