Machine Learning & AI

Antigamente o papel do marketing era focado apenas em criar comunicações e campanhas que promoviam produtos e serviços em meios tradicionais como a televisão, o rádio, os jornais etc. O poder de fala estava, em grande parte, atrelado às marcas e a resposta do consumidor demorava para ser percebida. Com a internet, esta realidade se transformou e a forma de fazer negócios também. O modelo tradicional de ações de marketing precisou passar por grandes adaptações.

Hoje vivemos uma época em que o uso de tecnologia está enraizado no dia a dia da sociedade. A internet influencia profundamente os hábitos dos consumidores que estão em busca de mais agilidade, facilidade e, principalmente, personalização. Cada uma de suas interações produzem uma enorme quantidade de dados e sinais, que geram insights sobre a linguagem do usuário, o dispositivo de acesso, o momento do dia e o histórico de interação com Apps, entre outros, que devem ser mapeados e usados para criar perfis ricos em informação.

Conforme aumentam as expectativas dos consumidores por experiências mais personalizadas, relevantes e assistidas, o machine learning – ou aprendizado de máquina – se torna uma ferramenta valiosa para atender a essas demandas. Seu uso já é uma realidade na rotina dos profissionais de marketing, já que quase nenhum veículo ou ferramenta existe sem inteligência de máquina. Essas ferramentas tornam possíveis entender o comportamento do consumidor, criar segmentações mais inteligentes e oferecer criativos mais relevantes, que são entregues de forma mais eficiente para um público propenso a fazer a ação desejada.

Este ecossistema alavancou a inteligência digital e as áreas de Marketing e Novos Negócios têm se beneficiado deste cenário.
A inteligência artificial, que antes era tema de narrativas de ficção, é uma realidade em nossas rotinas, fazendo com que máquinas aprendam com os dados e simulem o comportamento humano.

Algumas aplicações atuais do Machine Learning em comunicação digital

O volume crescente de acesso à informação e coleta de dados combinados com a evolução da tecnologia proporcionam análises cada vez mais velozes e precisas, expande a capacidade das empresas de encontrarem oportunidades mais orientadas à resultados.

Neste contexto, o uso de Machine Learning têm sido essencial para o ganho de produtividade das equipes, que passam a investir mais tempo em estratégias e reduzem o tempo dedicado a tarefas operacionais.

Esses são alguns usos do Machine Learning que têm se destacado no Marketing Digital:

• Qualificação de Leads: os leads passam por uma qualificação automática em que os mais suscetíveis à abordagem de vendas são colocados em evidência.
• Anúncios mais precisos: os anúncios ficam cada vez mais personalizados e compatíveis a cada perfil de cliente com ganho imediato em performance.
• Chatbot: uso de dados do cliente para responder perguntas comuns e melhorar as respostas ao longo do tempo.
• Sistema de recomendação: sugestão de itens aderentes ao interesse e perfil de clientes baseados em compras anteriores, hábitos de visualização, etc.
• Menor evasão de clientes: os algoritmos são projetados para analisar e aprender com o comportamento dos clientes, gerando alertas para a gestão das contas sobre abandono e evasão.
• Melhor desempenho nas vendas: alcance de pessoas em todas as fases do ciclo de compras para ganhar mais flexibilidade e encontrar os melhores clientes.

É muito importante ressaltar que essas tecnologias precisam do expertise de um profissional que tem uma mentalidade voltada para dados, e que saiba alimentar o sistema com informações relevantes. Afinal, como o próprio Google diz, “um algoritmo de Machine Learning é tão bom quanto os dados que o alimentam”.

Na Cadastra, as equipes são compostas por Cientistas de Dados. Ou seja: possuímos times de estrategistas e analistas de negócios que tiveram a mesma base de treinamento do time de operação, ou até mesmo fizeram carreira em mídia, BI ou outra área do marketing digital e que, somados aos times dos clientes (de acordo com seu nível de maturidade digital), ficam dedicados para criar estratégias comerciais, de produto e de comunicação, além de acompanharem em tempo real todos os KPIs de negócios.

Afinal, mais do que nunca, é de extrema importância tomar decisões baseadas em dados, aprimorar estratégias, personalizar a entrega da comunicação aos usuários e proporcionar melhores experiências para os consumidores. Com um time de especialistas como o da Cadastra, tomar essas decisões fica bem mais fácil.