O poder do Machine Learning no mundo do marketing<\/p>\n
As mudan\u00e7as no mundo do marketing s\u00e3o constantes e atualmente, o Machine Learning se tornou uma tecnologia que impulsiona essas mudan\u00e7as. De acordo com um estudo recente, 97% dos l\u00edderes acreditam que o futuro do marketing envolver\u00e1 profissionais experientes trabalhando em colabora\u00e7\u00e3o com entidades de automa\u00e7\u00e3o baseadas em aprendizagem de m\u00e1quinas. As t\u00e9cnicas de Machine Learning s\u00e3o utilizadas para resolver diversos problemas e as empresas podem se beneficiar dessas tecnologias \u00e0 medida que avan\u00e7amos para um mundo de dados, canais, conte\u00fado e contextos de converg\u00eancias extremas.<\/p>\n
Encontrando pe\u00e7as de conhecimento preditivo nos dados estruturados e n\u00e3o estruturados, a equipe de marketing moderna pode usar o Machine Learning ao seu favor para responder de forma r\u00e1pida e precisa \u00e0s mudan\u00e7as no comportamento do cliente. Neste artigo, exploramos as tecnologias de Machine Learning que est\u00e3o sendo usadas efetivamente e suas poss\u00edveis aplica\u00e7\u00f5es em v\u00e1rios segmentos das empresas.<\/p>\n
Machine Learning n\u00e3o \u00e9 somente para empresas digital-first<\/p>\n
Embora o chatbot seja uma tecnologia em alta que alimentar\u00e1 85% das intera\u00e7\u00f5es de servi\u00e7o ao cliente at\u00e9 2020, segundo a Gartner, empresas como a Netflix est\u00e3o investindo pesadamente em tecnologias de Machine Learning para aumentar o envolvimento do cliente. A tecnologia de ponta, que antes era exclusiva para pesquisadores de Intelig\u00eancia Artificial e empresas digitais como a Amazon e o Google, agora pode ser utilizada por empresas de diversos segmentos. Os chatbots automatizam as intera\u00e7\u00f5es e servi\u00e7os ao cliente de forma inteligente e humana, o que aumenta a produtividade de uma maneira incr\u00edvel. De fato, 44% dos consumidores nos EUA j\u00e1 preferem chatbots a humanos para se relacionar como cliente.<\/p>\n
Ao democratizar o uso de dados e envolver funcion\u00e1rios em pap\u00e9is t\u00e9cnicos e de marketing com as habilidades necess\u00e1rias, as empresas n\u00e3o s\u00f3 obter\u00e3o o m\u00e1ximo da tecnologia de Machine Learning, mas gerar\u00e3o a ado\u00e7\u00e3o em todo o neg\u00f3cio. De acordo com a McKinsey & Co, 20% dos executivos C-level est\u00e3o usando o Machine Learning como parte fundamental de sua estrat\u00e9gia de neg\u00f3cios.<\/p>\n
Visualiza\u00e7\u00e3o automatizada de dados<\/p>\n
Com 90% dos dados mundiais gerados nos \u00faltimos dois anos, a visualiza\u00e7\u00e3o automatizada de dados \u00e9 uma ferramenta poderosa que ajuda as empresas a tomarem melhores decis\u00f5es e a criar a confian\u00e7a necess\u00e1ria para tom\u00e1-las. Existem v\u00e1rias ferramentas que oferecem dados valiosos e instant\u00e2neos que podem ser aplicados tanto a dados estruturados quanto n\u00e3o estruturados. No entanto, as ferramentas de visualiza\u00e7\u00e3o s\u00f3 s\u00e3o poderosas se voc\u00ea puder interpretar os dados subjacentes. \u00c0 medida que o Machine Learning se desenvolve, esperamos ver plataformas e widgets de visualiza\u00e7\u00e3o automatizada de dados de maneira mais f\u00e1cil de usar. Essas ferramentas ser\u00e3o organizadas e interpretadas por meio do Machine Learning, fornecendo uma riqueza de novos conhecimentos e aumentando a produtividade no processo.<\/p>\n
Gerenciamento e an\u00e1lise de conte\u00fado<\/p>\n
O Machine Learning ser\u00e1 cr\u00edtico na an\u00e1lise de palavras, frases, idiomas, ora\u00e7\u00f5es e formatos de conte\u00fado espec\u00edficos que se relacionam com cada audi\u00eancia. O Pinterest \u00e9 uma marca de sucesso que est\u00e1 usando essa estrat\u00e9gia para personalizar sugest\u00f5es aos usu\u00e1rios. Ao processar 150 milh\u00f5es de buscas de imagens a cada m\u00eas, o Pinterest usa Machine Learning para identificar o conte\u00fado que os usu\u00e1rios ficar\u00e3o interessados \u200b\u200bcom base em objetos que eles j\u00e1 demonstraram interesse. Ele tamb\u00e9m analisa as legendas de conte\u00fado fixo e quais itens s\u00e3o contidos na imagem, a fim de vincular um determinado par de cal\u00e7as jeans a uma camisa, apesar de n\u00e3o terem nada de parecido em seu formato. Esse ano, o aprendizado autom\u00e1tico da m\u00e1quina ir\u00e1 estimular uma progress\u00e3o na an\u00e1lise l\u00e9xica, permitindo que os comerciantes personalizem seus conte\u00fados em uma campanha, com o objetivo de melhorar o engajamento.<\/p>\n
Incremental learning<\/p>\n
Ao usar conjuntos de dados grandes e complexos, as ferramentas de Machine Learning podem desenvolver sua base de conhecimento e habilidades de forma cont\u00ednua, ajudando uma empresa a se tornar mais inteligente, mais esclarecida e mais informada por meio da automa\u00e7\u00e3o. \u00c0 medida que o Machine Learning se desenvolve, solu\u00e7\u00f5es que permitem a implanta\u00e7\u00e3o de novos desenvolvimentos e camadas de dados em tempo real ser\u00e3o criadas, melhorando as capacidades preditivas e a execu\u00e7\u00e3o de marketing como resultado. A precis\u00e3o aprimorada sem qualquer quebra dos dados significa melhores resultados e o incremental learning desempenhar\u00e1 um papel fundamental nisso.<\/p>\n
Tecnologias emergentes de Machine Learning<\/p>\n
O Machine Learning j\u00e1 se fez presente em diversos segmentos, como o de sa\u00fade, bem como a detec\u00e7\u00e3o de fraude com o PayPal. Agora, essas tecnologias novas e emergentes de Machine Learning est\u00e3o definidas para transformar os dom\u00ednios do marketing. Essas inova\u00e7\u00f5es atuais incluem o IBM Watson, um supercomputador que combina AI com software anal\u00edtico superior, o Spark, uma plataforma que pode recomendar os melhores candidatos para vagas usando um algoritmo sofisticado, e o Kafka Apache, uma solu\u00e7\u00e3o de Machine Learning que permite que marcas e empresas criem aplicativos de transmiss\u00e3o de dados em tempo real ou pipelines para desempenhar fun\u00e7\u00f5es cr\u00edticas e interpretar informa\u00e7\u00f5es de v\u00e1rias fontes.<\/p>\n
Machine Learning e lideran\u00e7a<\/p>\n
Com o Machine Learning sofrendo um grande impulso, \u00e9 responsabilidade dos grandes executivos conduzirem a empresa na dire\u00e7\u00e3o certa, garantindo que cada equipe entenda como o Machine Learning ir\u00e1 expandir e melhorar seus pap\u00e9is. Essa nova tecnologia ajudar\u00e1 as empresas a se tornarem mais produtivas, preditivas, eficientes e inteligentes. Para implementar com sucesso o Machine Learning no local de trabalho, os l\u00edderes digitais devem considerar tr\u00eas est\u00e1gios cr\u00edticos:<\/p>\n
1. Coleta de dados em bancos de dados para analisar os insights passados \u200b\u200be reunir objetivos e requisitos
\n2. Sele\u00e7\u00e3o da tecnologia de Machine Learning adequada para o problema a ser resolvido
\n3. Implementa\u00e7\u00e3o da tecnologia de Machine Learning para executar as a\u00e7\u00f5es necess\u00e1rias<\/p>\n
Conclus\u00e3o<\/p>\n
O Machine Learning \u00e9 uma tecnologia poderosa que pode ajudar as empresas a se tornarem mais eficientes e produtivas. Com a democratiza\u00e7\u00e3o do uso de dados e a ado\u00e7\u00e3o de funcion\u00e1rios em pap\u00e9is t\u00e9cnicos e de marketing, as empresas podem maximizar o potencial dessa tecnologia. \u00c0 medida que o Machine Learning se desenvolve, esperamos ver mais plataformas e widgets de visualiza\u00e7\u00e3o automatizada de dados e solu\u00e7\u00f5es de incremental learning que aprimoram a precis\u00e3o e a execu\u00e7\u00e3o de marketing. Com a implementa\u00e7\u00e3o adequada, o Machine Learning pode ser uma ferramenta valiosa para as empresas alcan\u00e7arem sucesso no mundo do marketing.<\/p>\n