Machine Learning: o que é e qual sua influência no marketing digital?

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.

Nesse artigo você vai descobrir:

O que é machine learning?

O Machine Learning 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.

Diferenças entre inteligência artificial, machine learning e deep learning

Muitas pessoas confundem o significado de inteligência artificial, machine learning e deep learning. Apesar de estarem relacionadas, elas não significam a mesma coisa. Conheça o que é cada uma dessas tecnologias.

Inteligência artificial

A inteligência artificial ou IA é a capacidade da máquina imitar algumas características humanas, como a percepção visual, reconhecimento de fala, tomada de decisão e tradução de idiomas.

Há muitas maneiras de simular a inteligência humana, e alguns métodos são mais inteligentes do que outros, seja ele uma declaração simples de lógica ou um modelo estatístico complexo.

Machine learning

O machine learning é um subconjunto da IA. Ou seja, toda a aprendizagem de máquina conta com o IA, mas nem todo IA tem aprendizado automático.

Essa tecnologia é a capacidade dos computadores aprenderem sem ser explicitamente programados, ajustando-se para dar um resposta de acordo com os dados disponíveis para análise.

Um aspecto que separa o machine learning de outros sistemas inteligentes é a sua capacidade de modificar-se quando exposto a mais dados, ou seja, o aprendizado automático da máquina é dinâmico e não requer intervenção humana para realizar certas mudanças. Isso o torna menos frágil e menos dependente de especialistas humanos.

Deep learning

O deep learning é um subconjunto do machine learning. Geralmente, quando as pessoas usam esse termo, elas estão se referindo a redes neurais artificiais e muito complexas.

As redes neurais artificiais profundas são um conjunto de algoritmos que estabeleceram novos registros em precisão para muitos problemas importantes, como reconhecimento de imagem, reconhecimento de som, sistemas de recomendação, entre outros.

Evolução do machine learning

Por causa das novas tecnologias de computação, o machine learning de hoje não é como a aprendizagem automática do passado.

Essa tecnologia nasceu do reconhecimento de padrões e da teoria de que os computadores poderiam aprender sem ser programados para executar tarefas específicas.

Assim, os pesquisadores interessados ​​em inteligência artificial decidiram ver o que os computadores poderiam aprender com os dados.

O aspecto iterativo da aprendizagem em máquina é importante, porque à medida que os modelos são expostos a novos dados, eles são capazes de se adaptar independentemente.

Assim, eles aprendem com cálculos anteriores para produzir decisões e resultados confiáveis ​​e repetíveis.

Embora muitos algoritmos de machine learning tenham ocorrido há muito tempo, a capacidade de aplicar automaticamente cálculos matemáticos complexos a grandes dados de forma cada vez mais rápida é um desenvolvimento recente.

Métodos populares

Como foi abordado no tópico “O que é machine learning”, os métodos mais adotados são a aprendizagem supervisionada e a aprendizagem não supervisionada, mas também existem outros métodos de aprendizagem por máquinas. Conheça os mais populares.

Aprendizagem supervisionada

Nesse método, os algoritmos treinados usam entradas de dados, no qual a saída desejada já é prevista.

O aprendizado supervisionado é comumente usado em aplicações onde dados históricos podem prever eventos futuros prováveis.

Por exemplo, ele pode antecipar quando as transações com cartão de crédito são suspeitas de fraude ou que um cliente provavelmente apresentará uma reclamação.

A aprendizagem não supervisionada

Esse método é usado para dados que não têm históricos. O sistema não conta a “resposta correta”. O algoritmo deve descobrir o que está sendo requisitado. O objetivo é explorar os dados e encontrar alguma estrutura dentro.

O aprendizado não supervisionado funciona bem em dados transacionais. Por exemplo, ele pode identificar segmentos de clientes com atributos semelhantes que podem ser tratados de forma semelhante em campanhas de marketing ou pode encontrar os principais atributos que separam segmentos de clientes uns dos outros.

Esses algoritmos também são usados ​​para segmentar tópicos de texto, recomendar itens e identificar valores abertos de dados.

A aprendizagem semi supervisionada

Esse método é usado para as mesmas aplicações que a aprendizagem supervisionada. Porém, tem uma diferença: ele usa dados rotulados e não marcados para treinamento.

Este tipo de aprendizagem pode ser usado com métodos como classificação, regressão e previsão.

Além disso, a aprendizagem semi supervisionada é útil quando o custo associado à rotulagem é muito alto para permitir um processo de treinamento totalmente rotulado. Um exemplo disso é poder identificar o rosto de uma pessoa em uma webcam.

O aprendizado de reforço

Esse método é frequentemente usado para robótica, jogos e navegação.

Com o aprendizado de reforço, o algoritmo descobre através de tentativa e erro quais ações produzem as maiores recompensas.

Este tipo de aprendizagem tem três componentes principais: o agente (o aprendiz ou o tomador de decisão), o meio ambiente (com o qual o agente interage) e as ações (o que o agente pode fazer).

O objetivo é que o agente escolha ações que maximizem a recompensa esperada durante uma determinada quantidade de tempo, e assim ele atingirá o objetivo muito mais rápido seguindo uma boa estratégia. Portanto, o objetivo da aprendizagem de reforço é aprender a melhor estratégia a ser usada.

Machine learning no marketing digital

O marketing digital é uma estratégia que está sempre se modificando com as novas tecnologias.

Felizmente, o machine learning veio para automatizar várias tarefas que antigamente levavam muito tempo para ser feitas.

Com essa técnica sendo usada para resolver um enorme conjunto de problemas diversos com a ajuda de dados, canais, conteúdo e contexto, fica mais fácil focar na estratégia como um todo.

Conheça as principais mudanças que irão ocorrer com o machine learning aplicado ao marketing digital.

Search Engine Optimization

Do ponto de vista de SEO, as palavras-chave podem tornar-se menos importantes.  Os motores de busca recebem mais receitas quando fornecem aos usuários conteúdo de qualidade superior.

Como resultado, o algoritmo que eles usam precisa ser mais focado em fornecer a cada usuário conteúdos relevantes, em vez de ser algo cheio de palavras-chave.

Você, portanto, precisa começar a pensar sobre a qualidade do seu conteúdo como um fator de classificação nos motores de busca.

Campanhas de pagamento por clique (PPC)

Como o Google lançou novos recursos “inteligentes”, como Google Smart Bidding, Smart Display Campaigns e Audiência no mercado para ajudar as empresas a maximizar as conversões, o futuro do PPC acabou envolvendo o machine learning.

Para se tornar mais estratégico e levar suas campanhas PPC para o próximo nível, você precisa:

• conhecer as métricas mais valiosas para sua empresa;

• compreender os obstáculos que poderiam dificultar o cumprimento dos seus objetivos;

• acompanhar o desempenho das suas campanhas para tomar decisões mais estratégicas;
• saber como funciona os novos recursos inteligentes do Google.

Marketing de conteúdo

Atualmente a internet tornou-se inundada com muito conteúdo, seja de boa ou de má qualidade.

Porém, como mencionado acima, para ter sucesso, você precisa criar conteúdo que seja valioso para seus leitores. Para fazer isso, você precisa entender as tendências do consumidor.

As ferramentas de machine learning permitem que você reduza a quantidade de tempo que você gasta ao rastrear seus dados, além de permitir que você densifique melhor seus dados para que possa criar tarefas acionáveis ​​que o levarão ao sucesso.

Dessa forma, você conseguirá entender melhor o perfil dos seus clientes e qual caminho eles percorrem para chegar até você. Isso te ajuda a rastrear os conteúdos mais relevantes para ele e o que ele gosta de consumir.

É importante lembrar que isso também é aplicável às suas campanhas de marketing por email.

Link Building

Depois que o Google lançou o algoritmo Penguin, muitos pensaram que o link building estava morto, já que ele penalizou qualquer negócio que comprava links.

Mas, em vez de morrer, o link building evoluiu. Agora, como profissional de marketing, você precisa procurar conteúdo de reconhecimento de marca, artigos que mencionam sua marca e pesquisa de conteúdo para guest post em vez de simplesmente comprar seus links.

Futuro dessa estratégia

Os especialistas acreditam que o machine learning continuará crescendo em todo o espaço do mercado móvel, adquirindo uma presença ainda maior dentro de aplicativos, assistentes digitais e AI como um todo. Pode até entrar no território dos drones e auto-condução dos carros.

Porém, como a demanda por mais dados e mais algoritmos está aumentando, você pode esperar que mais ferramentas de machine learning se tornem disponíveis.

Embora isso possa ser uma ótima notícia para alguns, é importante que ajustes nos processos de marketing sejam feitos para evitar erros ao longo do caminho.

Dicas para adaptar-se ao machine learning

Como a aprendizagem por máquina está em alta e novas ferramentas e algoritmos estão sendo lançados todos os anos, é essencial que você, como empresa, adapte seus processos. Para isso:

Torne seu site receptivo

Ter um site responsivo que tenha tempos de carregamento rápidos, oferece suporte a várias mídias e é amigável para celular é crucial para o seu ranking do Google.

A pesquisa mostra que melhorar o design do seu site pode aumentar significativamente o seu tráfego. Certifique-se de realizar vários testes em seu site e manter a experiência do usuário em mente em todos os momentos.

Otimize para pesquisa local

Para classificar altamente no Google você precisa pensar na busca inteligente e otimizar para pesquisa local.

Isso significa que você deve se concentrar em listar sua empresa com o nome, o endereço, o URL do site e outros detalhes da empresa em uma variedade de plataformas para que ela seja facilmente encontrada.

Esteja pronto para pesquisas de voz

A combinação de machine learning com a proliferação da busca por voz fizeram da pesquisa conversacional um novo canal para empresas de todos os tipos que desejam classificar-se altamente no Google.

Além de classificar-se para palavras-chave de longo prazo, considere criar conteúdos que atendam as consultas de voz específicas de seus clientes.

Conclusão

No geral, é importante entender a necessidade de criar uma conexão com o usuário e automatizar tarefas por meio da tecnologia.

Com novos aparelhos inteligentes e interação dos usuários com eles, a sua marca precisará adaptar-se para atender uma demanda cada vez mais digital.

Assim, o machine learning entrará na sua estratégia com o objetivo de entregar para o cliente uma experiência mais rápida e personalizada, que vá além de suas expectativas.

Essa nova era digital é a era da assistência e da capacidade de surpreender o consumidor suprindo suas necessidades.

Portanto, as marcas deverão ter um conhecimento extremamente profundo sobre a interação de cada consumidor em especial, criando uma visão detalhada de dados que ajudam a entender as jornadas pessoais separadamente.

Nesse sentido, o machine learning se mostra uma boa opção para mergulhar nesses dados e ajudar você em todo esse processo da transformação digital do seu negócio.

Porém, essa técnica é só uma das que vão transformar nosso cotidiano. Se quiser saber tudo sobre o que nos espera e como adaptar a sua empresa a essa nova realidade, confira o ebook Transformação Digital e Marketing!