Você já recebeu recomendações de produtos com base nas suas preferências? Tem visto anúncios que parecem adivinhar o que você está pensando? Tudo isso (e muito mais!) é machine learning.
Machine learning, ou aprendizado de máquina, é um termo proposto no final da década de 1950. Quem o cunhou foi o engenheiro do MIT (Massachusetts Institute of Technology) Arthur Samuel. Faz parte do campo da inteligência artificial (IA) e foca na construção de algoritmos e tecnologias. Estes são capazes de aprender com grandes massas de dados, automatizando a construção de modelos analíticos.
Temos presenciado o crescimento do interesse dos consumidores em experiências cada vez mais relevantes e individualizadas. Assim, o machine learning vem se tornando uma poderosa ferramenta para atender a essas demandas. No marketing digital, ele desempenha um importante papel:
- na segmentação de audiências;
- na personalização;
- na compra de mídias;
- na otimização de criativos;
- na automação de vários processos.
A máquina consegue adquirir conhecimentos de tarefas passadas. Com quantidades cada vez maiores de dados, aumenta a precisão da tomada de decisões e contribui para o crescimento dos negócios.
A evolução do machine learning
De 1950 para cá, houve uma evolução do machine learning, graças às novas tecnologias computacionais. A máquina ganhou a capacidade de aplicar automaticamente cálculos matemáticos complexos ao big data. Veja alguns exemplos de aplicações de machine learning:
- Motores de busca online
- Coleta e análise de dados
- Detecção de spam
- Organização e classificação de informações
- Soluções em automação
- Reconhecimento biométrico e de voz
- Sistemas de recomendação
- Sistemas de vigilância
- Robôs e veículos autônomos
Importância do machine learning
O aprendizado de máquinas é, sem dúvida, um dos mais importantes avanços que a tecnologia digital nos proporcionou: máquinas e computadores que ajudam a realizar, com precisão, tarefas trabalhosas demais ou com alta incidência de falha humana.
Tudo isso possibilita produzir modelos capazes de analisar dados cada vez mais complexos. Eles entregam resultados rápidos e exatos, mesmo em grande escala. Assim, as organizações têm mais chances de identificar oportunidades lucrativas e de evitar riscos desconhecidos. É por isso que o machine learning tende a progressivamente ganhar relevância.
Vantagens do machine learning para o marketing digital
Existem muitas maneiras de usar o machine learning no marketing digital e aproveitar os seus dados ao máximo.
Isso não é algo longe da sua realidade. Na verdade, essas tecnologias já estão impactando diariamente sua vida toda vez que você navega no Google, Instagram ou Netflix. Confira algumas:
Aperfeiçoamento da segmentação de usuários
Os profissionais de marketing digital precisam aprender sobre os clientes ao longo do tempo através da mensuração de atividades. Uma máquina consegue assimilar todas as métricas, mensurá-las em questão de segundos. Além disso, aplica as conclusões dessas análises aos seus esforços de marketing.
Uma experiência mais personalizada para o cliente
Ao aprimorar a segmentação, vem a necessidade de criar uma experiência mais personalizada. Você sabe onde o seu cliente está no funil? Então pode oferecer o anúncio e os conteúdos mais adequados ao estágio e à preferência dele.
O machine learning pode usar dados como históricos de pesquisa e ações habituais. Ele os combina com dados comportamentais e com pesquisas de usuários parecidos para sugerir mais produtos ou serviços.
Otimização de criativos
Saber a posição, a cor e o tamanho ideais de um CTA ou de uma imagem, entre outras características: isso é algo que podemos experimentar através de testes A/B. No entanto, esse método costuma se limitar a uma única variável. O machine learning permite que profissionais de marketing testem diversas variáveis a qualquer momento, oferecendo indicações sobre a mais eficaz.
Automação dos processos
Uma campanha de marketing envolve diversos processos, alguns práticos e recorrentes. Ao automatizar essas tarefas, os profissionais de marketing liberam tempo para focar em problemas que exigem a intervenção humana. O resultado é um processo simplificado e eficaz, com menos erros e maior capacidade para lidar com tarefas complexas e estratégicas.
Há algumas décadas, computadores que aprendem por conta própria soavam como ficção científica, embora essa tecnologia já seja uma senhorinha. E hoje aqui estamos nós, conversando com assistentes virtuais e nos acostumando à ideia de carros que dirigem sozinhos.
Para onde vamos? Não há limites. A certeza é que a inteligência artificial e o machine learning causaram um impacto significativo e certamente vieram para ficar. Acredite: ainda estamos no começo.
Preparado para colocar em prática o que aprendeu neste artigo? Esperamos que sim. Mas, antes de fechar esta janela, o que acha de continuar navegando no blog e ler outros conteúdos como este? Aproveite!
