Machine learning: isto ajuda os marketers a tornarem-se mais eficientes
A aplicação desta tecnologia permite que especialistas do setor se dediquem a tarefas puramente humanas, como a criatividade.
A aplicação do machine learning (ML) no sector da publicidade e marketing tem sido um grande avanço na eficiência e eficácia do desenvolvimento das estratégias levadas a cabo pelas empresas. De acordo com fontes oficiais, o machine learning é uma disciplina incluída no campo da inteligência artificial (IA), que fornece aos sistemas a capacidade de aprender e melhorar automaticamente, com base na experiência. Estes sistemas transformam os dados em informação, e com esta informação, tomam decisões sem terem de ser previamente programados. Neste campo de infinitas possibilidades, existem dois grupos principais; aprendizagem de máquinas supervisionada e aprendizagem automática sem supervisão.
O primeiro termo consiste na aprendizagem prévia de máquinas baseadas num comportamento anterior; os dados estão associados a diferentes ações marcadas que o utilizador executa anteriormente e a partir daí, as máquinas tomam decisões e comportam-se de acordo com o que prevêem deste comportamento. Por exemplo, atribuir o correio como correio publicitário não solicitado. Por seu lado, a aprendizagem automática não supervisionada tenta procurar uma série de padrões que organizam e agrupam à procura de semelhanças entre eles para fazer uma classificação correta. Graças ao desenvolvimento de algoritmos não supervisionados, é possível, por exemplo, segmentar o comportamento dos utilizadores nas redes sociais para os alcançar com uma publicidade específica que se adequa às suas preferências.
Mas como é que estas tecnologias podem ajudar a melhorar as estratégias de marketing das empresas? A Quantcast, empresa de tecnologia de publicidade e criadora de uma plataforma inteligente de audiência que utiliza IA e machine learning, destaca os benefícios de usá-las para alcançar uma maior eficiência no setor.
- Aprendizagem automática poupa tempo
Sem a capacidade de analisar, identificar padrões e colocá-los em prática, os dados são inúteis. As máquinas são otimizadores que podem organizá-las a um nível impossível para os humanos. No entanto, isto também funciona ao contrário, uma vez que estas máquinas não conseguem replicar o pensamento criativo e as estratégias que os seres humanos podem gerar. Os dados otimizados através da machine learning proporcionam aos marketers a capacidade de tomar as decisões mais informadas e, em seguida, implementar uma estratégia criativa para alcançar o resultado desejado. Esta análise poupa tempo aos profissionais para que se possam dedicar a tarefas puramente humanas que possam aplicar às suas estratégias como a criatividade ou a imaginação e assim alcançar o resultado desejado. A tecnologia deve facilitar aos marketers a análise de informação dos utilizadores da Internet, lançando novas ideias criativas numa questão de minutos.
- Interação com os clientes em tempo real
Para estratégias de marketing, grande parte da informação e padrões que são úteis estão relacionados com o comportamento do cliente. As campanhas digitais são visivelmente menos eficazes quando não conseguem responder às necessidades dos utilizadores em tempo real. Por exemplo, se uma empresa vender cafeteiras gourmet, vai querer chegar a pessoas que ainda estão interessadas em comprar uma, e não aquelas que têm procurado na web durante a semana passada e compraram uma ontem. Todos já tiveram a experiência de comprar um produto online, recebê-lo, e ter todos os dispositivos e plataformas que usam enviam-nos o mesmo produto repetidamente ao longo da próxima semana. Embora isto possa ser útil para produtos que os clientes geralmente continuam a comprar (detergente, produtos de higiene pessoal, etc.), a maioria das pessoas só precisa de uma cafeteira gourmet.
- Prever o futuro através da aprendizagem automática
A tecnologia de machine learning combinada com dados em tempo real pode permitir que os marketers compreendam as tendências emergentes e as mudanças comportamentais à medida que ocorrem. Investir em tecnologia facilita a reação a estas mudanças, lançando automaticamente campanhas otimizadas em questão de minutos e vendo se funcionam em questão de horas e dias. O impacto da aprendizagem automática na indústria de tecnologia de anúncios ao longo da próxima década virá da ponte entre a estratégia de marketing, a visão, a ideia e a execução e permitir que os profissionais do setor sejam mais criativos e testem ideias de forma mais confiante e fácil, bem como medir o impacto que geram de forma mais eficaz. Esta tecnologia não se destina a substituir os seres humanos, mas a libertar-se de ações repetitivas e tediosas e permitir que profissionais de marketing se dediquem às tarefas mais humanas, além de pouparem tempo na execução de projetos.
Como salienta Ilaria Zampori, Diretora Geral da Quantcast em Espanha e Itália, "este tipo de tecnologia pode mudar a forma como os problemas dos vendedores são resolvidos, bem como a forma como as empresas interagem com os clientes. Não há dúvida de que devemos aproveitar todas as vantagens da inteligência artificial e da aprendizagem automática e sermos capazes de desencadear a criatividade e o pensamento estratégico dos profissionais de marketing."