Como o deep learning pode impactar no futuro do Marketing?

Você sabe o que é exatamente o deep learning?

O deep learning é um tópico na Inteligência Artificial (AI), mais especificamente do machine learning, que pode ser entendido como uma forma de aprendizagem de máquina automática que envolve o uso de redes neurais.

Essa tecnologia é muito utilizada para reconhecimento de fala, tradução automática e identificação de objetos ou pessoas em imagens e vídeos. A nova loja da Amazon, por exemplo, em que não há atendentes ou caixas, é um exemplo do deep learning. Toda a parte de identificação das pessoas e dos produtos que a pessoa pega na loja é feita por esta abordagem.

O deep learning é uma abordagem que dá aos computadores algumas capacidades cognitivas que nós humanos possuímos —  como perceber objetos, traduzir, reconhecer vozes, dirigir carros e muito mais.

Há muitas histórias de sucesso, como o Baxter, um robô industrial moderno de dois braços (projetado na Universidade Carnegie Mellon) para mostrar como os robôs podem aprender atividades físicas básicas, como se fossem bebês aprendendo.

Este tipo de aprendizagem por observação é um tipo de aprendizagem profunda que tem sérias implicações para a ideia do que os robôs poderiam ser capazes no futuro. Afinal, se as máquinas podem aprender “assistindo” os seres humanos, pense nas tarefas que os profissionais —  especialmente os de marketing — poderiam começar a automatizar.

Eles poderiam avaliar melhor as reações humanas às suas campanhas e produtos de marketing. Essas capacidades poderiam tornar as estratégias muito mais eficientes.

Como o deep learning muda a forma de interação com os seus clientes?

Na presença de um elevado volume de dados, o deep learning é muito melhor do que outras técnicas de AI. Além disso, considerando o fenômeno do Big Data, estamos rumando para um cenário em que há cada vez mais dados disponíveis.

Nesse contexto, o deep learning  pode entender frases e responder com respostas apropriadas, tornar as questões mais claras ou oferecer sugestões de compras próprias. Então, quais são as aplicações quando se trata do futuro do marketing?

A fidelidade à marca é um desafio para qualquer empresa. Impulsionar o engajamento e gerar relacionamentos duradouros com os consumidores passam por desencadear conversas significativas com sua base de clientes.

À medida que as marcas e as empresas aspiram e se envolvem em diálogos com seus clientes, o deep learning passa a ser crítico na análise de palavras, frases, idiomas, orações e formatos de conteúdo específicos que ressoam com perfis específicos da audiência.

O Pinterest está usando uma estratégia para personalizar sugestões aos usuários. Ao processar 150 milhões de buscas de imagens a cada mês, essa rede social usa deep learning para ajudar a obter o conteúdo das imagens que os usuários estariam interessados ​​com base em objetos nas fotos que eles já visualizaram ou usaram.

Desta forma, por exemplo, você pode ter visualizado uma blusa feminina rosa, mas lhe será apresentado também vestidos ou calças femininas de cintura alta, por exemplo. Pois para aquele perfil a utilidade de uma blusa rosa feminina é bastante similar à de um vestido.

Yann LeCun, um dos “pais” do deep learning e diretor de AI Research no Facebook acredita que “nosso relacionamento com o mundo digital será guiado por agentes inteligentes“. Esta interação provocada pelo agentes geram mais insumos para que os mesmos possam entender cada vez mais nosso comportamento.

Agora, imagine se toda esta informação de comportamento pudesse ser utilizada para produzir reações e interações que também melhorarão os filtros nas postagens e anúncios que você vê.

Na mesma ótica da aplicação do uso de inteligência, a Honda (UK) está pagando por anúncios para dispositivos móveis que levam as pessoas à concessionária ao invés do pagamento por impressões ou cliques.

Na sua última campanha móvel, ela apenas pagará pelos anúncios que levarem as pessoas à concessionária dentro de 14 dias após serem vistos.

Dados da empresa de localização Rippll estão sendo usados para medir se a exposição do anúncio conduziu visitas à loja e eventualmente usá-lo para rastrear visitas incrementais. Além disso, esses dados serão utilizados para identificar e prever comportamentos futuros e a probabilidade de clientes visitarem uma loja.

Como o deep learning afeta o futuro do SEO?

O movimento em direção ao deep learning terá grandes implicações para o futuro do SEO, o que é algo que os profissionais de marketing precisam estar cada vez mais atentos.

As máquinas inevitavelmente vão superar os engenheiros na previsão de otimização de ranking. No entanto, o SEO como é não irá desaparecer, mas a maneira como ele está sendo usado hoje vai ser cada vez menor (com uma redução exponencial).

O mundo do deep learning está longe de atingir suas capacidades mais distantes, e ainda existem muitos mistérios que o cercam.

Grupos de pesquisa e as grandes empresas de tecnologia como o Facebook e o Google já estão muito à frente do jogo para descobrir o que isso significará para o futuro.

Parece que o Google quer fazer da aprendizagem profunda uma parte muito maior da pesquisa, o que significa que é algo que os profissionais de marketing online terão que levar muito a sério.

Enfim, quais lições podemos tirar?

A maior integração da tecnologia com o mundo físico cria novas interações do consumidor que são ainda mais simples e instantâneas, ou seja, as expectativas dos consumidores serão maiores do que nunca. Isso representará um enorme desafio para as marcas.

Uma grande parte da oportunidade para os profissionais de marketing é como a AI nos ajudará a realizar a personalização e a relevância em escala.

Com redes sociais como Facebook e YouTube atingindo bilhões de pessoas todos os dias, as plataformas de anúncios digitais, finalmente, conseguem comunicação em escala. Essa escala, combinada com a personalização possível, por meio da IA e deep learning, significa que em breve seremos capazes de adaptar as campanhas às intenções reais do consumidor no momento certo.

Estamos nos aproximando de um ponto em que as campanhas e as interações dos clientes podem ser mais relevantes de ponta a ponta, desde o planejamento até a mensagem criativa e a segmentação de mídia para a experiência do cliente.

Seremos capazes de levar em conta todos os sinais que temos no nível do cliente, para que possamos considerar não apenas aspectos como as preferências de cores e tons de um consumidor, mas também adquirir histórico e relevância contextual. E tudo isso será otimizado online em tempo real!

Este artigo foi escrito por Cláudio Lúcio, CEO da A3Data, especialmente para o Inteligência Rock Content. A A3Data é uma empresa de Big Data Analytics que cria soluções para grandes e médias empresas por meio da análise de dados. Um dos grandes diferenciais da empresa é a sua capacidade analítica, fruto de uma equipe de ciência de dados multidisciplinar, formada por estatísticos, engenheiros, matemáticos, programadores, profissionais de marketing, ciências sociais, etc. Onde existem dados, a A3Data está pronta para atuar, trazendo mais inteligência para o seu negócio.

O Market Voice é um dos produtos desenvolvidos pela A3Data. Se trata de uma plataforma de precificação que capta o comportamento dos consumidores no momento da compra e que traz, dentre vários resultados, um simulador de market share em função das variações de preços ou atributos dos produtos. Conheça o blog e fique por dentro de tudo sobre precificação e inteligência de mercado!