3 coisas sobre o aprendizado das máquinas que todo profissional de marketing precisa saber

Por Pam Neely

TL;DR: aprendizado das máquinas básico: 3 coisas que os profissionais de marketing precisam saber

Você tem dados?

Eu aposto que sim.

De fato, montanhas de dados, terabytes de dados, livrarias de dados, com mais streaming a cada hora de todos os dias.

Nós, profissionais de marketing, amamos os dados, mas, vamos encarar isto… provavelmente, nós apenas usamos uma fração dos dados que coletamos.

Isto não é porque não desejamos usar mais dados, nós queremos usa-los.

Por exemplo, seria fantástico seguir cada e todo cliente, para ver tudo o que eles leem, durante quanto tempo eles leem, e onde eles clicarão a seguir. Você ainda pode desejar deixar um cookie nos computadores deles, e ver todos os demais websites que eles visitaram. Você também pode pesquisa-los e enviar mensagens pessoais na mídia social. Testar quando é o melhor momento para enviar mensagens e, em quais canais eles respondem melhor.

Então, com todo esse maravilhoso conhecimento, que você poderia ter em seu escritório, você poderia projetar uma completa estratégia de marketing, do tipo sopa para loucos, apenas para eles.

Eu não estou falando de algo do tipo marketing baseado em contas, onde você trabalha para uma grande empresa alvo. Eu estou falando sobre uma estratégia de marketing totalmente personalizada, feita à mão, e de sua execução, para cada possível prospecto que sua empresa possa ter.

Apenas pense nisto: milhares de planos de marketing totalmente personalizados. Dezenas de milhares de mensagens personalizadas. Centenas de milhares de horas examinando esses dados, estudando exatamente como todos e cada um dos prospectos se comportam.

Isto não seria ótimo?

Bem, se você tivesse tempo e recursos ilimitados, talvez. Se você nunca precisasse dormir, e não tivesse família e não tivesse uma vida… e a garantia de viver, pelo menos, 312 anos. Ou, então, esqueça.

Ser capaz de focar tão de perto e processar cada pequeno pedaço do que tivermos sobre nossos prospectos e clientes é engraçado. Ilusório.

Nós não somos máquinas.

No máximo, nós apenas temos recursos suficientes para segmentar nossas audiências. Nós precisamos criar personagens e jornadas de compradores baseadas em nossas melhores suposições (é claro, informadas por dados).

Mas, e se máquinas pudessem fazer tudo isso?

E se um algoritmo bem treinado pudesse seguir cada prospecto, recomendar a perfeita peça de conteúdo e envia-la no momento perfeito, no canal no qual ele provavelmente responderia? E se o algoritmo até pudesse prever o momento perfeito para que seu melhor vendedor lhe fizesse uma visita?

Isto é o que o aprendizado das máquinas pode fazer.

Veja o que você precisa saber sobre isto (pelo menos os iniciantes).

O aprendizado das máquinas é um subconjunto da inteligência artificial.

Em sua definição mais simples, o aprendizado das máquinas (machine learning) é nada mais que “usar dados para responder perguntas”. Aqui vai uma sugestão para agradecer as magníficas séries de vídeos do Google sobre aprendizado das máquinas, por esta definição.

É um tipo específico – ou disciplina – de inteligência artificial. Um dos seus pontos fortes é que a precisão de um algoritmo para aprendizado das máquinas pode melhorar no decorrer do tempo. Ele pode “aprender”. Portanto, enquanto um programa que pode jogar xadrez possa ser considerado inteligência artificial, um programa que possa aprender a jogar xadrez, ping-pong e qualquer outro jogo, seria um exemplo de aprendizado das máquinas.

Sistemas de aprendizado das máquinas mais complicados são frequentemente chamados de “aprendizado profundo” (deep learning), Portanto, no exemplo do jogo, os sistemas de aprendizado profundo são configurados para usar múltiplos níveis – chamados “redes neurais” – para fazer seu processamento.

Veja um diagrama de Venn para ajuda-lo a entender:

aprendizado das máquinas

E aqui está um vídeo do Google extremamente bom e fácil de entender, que explica como nós, seres humanos, descobrimos como dar instruções a uma máquina e deixa-la “pensar” independentemente.

O aprendizado das máquinas aplica-se a quase qualquer grande conjunto de dados.

Embora nós, profissionais de marketing estejamos interessados no aprendizado das máquinas para identificar leads, ou para otimizar nossos sistemas de mensagens, também há vastas aplicações para o aprendizado das máquinas em medicina, finanças, previsão do tempo… realmente, em qualquer grande conjunto de dados.

Ele é bom para classificar coisas, como vimos no vídeo do Google. Uma aplicação disto já está em uso no reconhecimento de fotografias.

É claro que o Facebook e o Google têm feito isso por algum tempo, mas, logo os algoritmos poderão ser suficientemente bons para nos reconhecer, até quando estivermos usando óculos escuros para sol, ou uma máscara.

aprendizado das máquinas

Se você gostar de brincar com uma forma muito mais benigna de identificação fotográfica, baixe o Google Lens.

Ele o deixa fotografar coisas, e então lhe dá uma avaliação do que ele pensa que foram os objetos ou coisas fotografados. Todavia, ele pode reconhecer quaisquer coisas, desde códigos de barras, a flores e entradas de restaurantes. Fotos são apenas a ponta do iceberg. O aprendizado das máquinas também está sendo usado para fazer recomendações – seja o Netflix informando-o sobre os filmes de que você poderia gostar de assistir, a Amazon sugerindo produtos, ou o Google servindo uma lista de resultados baseado nas suas consultas de busca. Falando de buscas, as buscas pela voz e o reconhecimento da voz são duas das aplicações mais promissoras do aprendizado das máquinas. Tudo isto não é futurístico, ou tipos de aplicações para daqui a dez anos. No ano passado, o Google relatou que 20% das suas buscas foram feitas por vozes. A Gartner prevê que “por volta de 2020, 30% das buscas serão feitas sem uma tela”.

Os profissionais de marketing têm maciças esperanças para o aprendizado das máquinas.

80% dos executivos de marketing acreditam que a inteligência artificial (que inclui o aprendizado das máquinas) irá, nos próximos cinco anos, “revolucionar” o ramo do marketing.

aprendizado das máquinas

Isto é alguma coisa. Mas, não necessariamente pode se traduzir em fazer algo, pois apenas 10% dos mesmos profissionais de marketing pesquisados estão realmente usando a IA.

Ainda mais sóbrio, é que apenas 26% dos profissionais de marketing estão muito confiantes de que eles até entendem como a IA é usada no marketing (esperamos que ler este artigo o ajudará a mover-se para esses 26%… mesmo que seja um pouco).

Esta questão sobre os profissionais de marketing estarem nas trevas sobre como o aprendizado das máquinas realmente funciona apareceu num estudo diferente da TechEmergence. Eles entrevistaram 50 executivos de empresas de aprendizado das máquinas, focando particularmente no ramo do marketing. Esses executivos disseram que o maior desafio para vender seus serviços é apenas “desmistificar a tecnologia”. E, se você olhar para algumas das demais respostas que foram dadas (como “as pessoas ficam confusas sobre a tecnologia”), essa questão dos profissionais de marketing realmente não entenderem o aprendizado das máquinas pode ser um dos maiores impedimentos para sua adoção.

aprendizado das máquinas

Apesar da confusão, os profissionais de marketing parecem saber em quais partes do seu trabalho a IA pode ajuda-los

  • 60% deles disseram que a IA pode lhes dar melhores percepções sobre suas contas;
  • 56% deles esperam que ela os ajude a melhor analisar suas campanhas;
  • 53% deles disseram que ela os ajudará a identificar potenciais clientes; e
  • 53% deles disseram que ela aumentará a eficácia das tarefas diárias (obrigado aos filtros de spam).

Isto é um pouco diferente do que os vendedores pensam sobre as oportunidades (embora não seja exatamente uma comparação entre “maçãs e laranjas”). Os vendedores escolheram pesquisar “segmentação/direcionamento dos clientes” e “máquinas de recomendação” como as aplicações mais promissoras.

aprendizado das máquinas

Apesar de todas as promessas, os profissionais de marketing preocuparam-se bastante sobre implantar o aprendizado das máquinas, ou quaisquer formas de IA:

  • 60% deles estão preocupados sobre integrar a IA com sua atual tecnologia (isto concorda com o que os vendedores disseram que é um problema sobre a qualidade e a integração dos dados);
  • 54% deles estão preocupados sobre treinar seus funcionários;
  • 46% deles se preocupam sobre a interpretação dos resultados; e
  • 42% deles estão inquietos sobre os custos.

Assim mesmo, os profissionais de marketing estão dispostos a mergulhar nisto, desde que eles possam ser assegurados de que:

  • Haverá melhor taxa de fechamento das vendas (59% deles disseram isto);
  • Haverá aumento da receita (58%);
  • Haverá melhor tráfego e engajamento em seus websites (54%); e
  • Haverá maior taxa de conversão de leads (52%).

Conclusão

O aprendizado das máquinas pode mudar o mundo. Vladimir Putin disse que “Quem se tornar o líder nesta esfera governará o mundo”.

Portanto, embora às vezes isto possa ser confuso, e nos obrigue a melhorarmos a qualidade de nossos dados, as recompensas do aprendizado das máquinas aí estão. Os profissionais de marketing que puderem liderar este campo podem acabar governando seus ramos de atividades.

De volta para você

Você é um de cada dez profissionais de marketing que já estão usando o aprendizado das máquinas (ou qualquer forma de IA) em seu marketing? Você tem planos − e orçamento já alocado – para implanta-lo no próximo ano? Deixe um comentário e nos diga onde você está nisto.

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Sobre a autora: Pam Neely tem feito marketing online por 18 anos. Ela tem uma história em publicidade e em jornalismo, incluindo um prêmio “New York Press Award” e um “Hermes Creative Award” por escrever blogs. Pam tem um mestrado em Marketing Direto e Interativo, da Universidade de New York, sendo a autora do livro “best seller” do Amazon Kindle “50 maneiras de construir a sua lista de e-mail marketing” (“50 Ways to Build Your Email Marketing List”). Siga-a no Twitter @pamellaneely.

Fonte: Act-On Software

Tradução: Fernando B. T. Leite

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