Em primeiro lugar, machine learning já revoluciona o marketing digital há alguns anos. De forma direta, em empresas que criam esse tipo de tecnologia, ou indireta, quando as campanhas de marketing usam o Google Ads e o Facebook Ads, por exemplo. Além disso, essa tecnologia é comum a várias listas de “tendências do ano” ou da década. Porém, para explorar ainda melhor a tecnologia, o primeiro passo é conhecê-la melhor.
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Neste texto, além de abordar o conceito de machine learning e trazer exemplos práticos de como essa tecnologia tem atuado no mercado de marketing digital. Ainda mais, queremos convidar o leitor a imaginar ao futuro do mercado. Tanto para o seu trabalho de hoje quanto para novas funções ainda não inventadas.
O que é machine learning?
Antes de mais nada, a definição de machine learning é simples. Em resumo, machine learning é um tipo de inteligência artificial que aprende ao reconhecer padrões e os aplicando. Não parece tão simples quanto falamos né, mas com exemplos fica mais fácil. Vamos imaginar o aprendizado de um bebê, por exemplo. Ele aprende sobre o mundo com erros e acertos, e vai listando padrões ao longo disso – mesmo sem saber o que significa a palavra “padrão”. Ao ver que uma tomada dá choque, ele aprende que todas também devem dar choque (um padrão). Outro exemplo é que, ao beber, a criança descobre que a água sacia a sua sede. Ao sentir sede novamente, qual a primeira solução que ele pensará? Pois bem, esse mesmo padrão funciona para a máquina e o chamamos de machine learning.
É importante considerar que esse conceito não é novo. Para ilustrar isso trazemos outro exemplo e vamos imaginar uma plantação – independente da tecnologia aplicada. Todo ano as estações mudam a paisagem da região e influenciam no crescimento – ou não – dos cafezais. Com esses aprendizados, os produtores agendam o plantio com base nessas informações. Assim, a chance de repetir o sucesso de plantios anteriores é bem maior.
Essa tecnologia é uma parte do conceito de inteligência artificial. Machine lerning é apenas uma das maneiras de “alimentar” a máquina e formar o algoritmo – conceito um pouco mais técnico mas que se popularizou pelos algoritmos das redes sociais.
Como ensinar a máquina?
Falamos há pouco que machine learning é um conceito fácil de entender, certo? Porém, é uma tecnologia bastante complexa para ser criada – até por isso não vamos entrar muito no mérito técnico.
Um dos pontos mais importantes para o correto funcionamento dessa tecnologia é o método de predição que será usado para considerar um aprendizado. Ou seja, quem vai falar para a máquina que o aprendizado está certo? Um ser humano ou a própria máquina?
São três as possibilidades de engenharia para o aprendizado da máquina:
- Com supervisão: quando a tecnologia precisa de um “professor” inserindo informações para que o computador passe a avaliar padrões;
- Sem supervisão: funciona também com uma pessoa inserindo informações, mas elas não recebem um direcionamento claro de padrões;
- Por reforço: Esse funcionamento é um pouco mais complexo porque inclui recompensas e punições para os aprendizados da máquina. É preciso configurar a máquina para priorizar as ações a partir de cada contexto.
Pois bem, citamos o aprendizado de uma criança, plantio de café, inteligência artificial, algoritmo, supervisão, máquina… mas o que isso tem com marketing digital? Resposta simples: tudo.
Machine learning e marketing digital
Uma das principais ações de um bom profissional de marketing é avaliar o que está dando certo e o que está dando errado. Isso parece óbvio para qualquer profissional, mas no marketing digital isso é ainda mais necessário. E é aí que o machine learning tem uma vasta lista de possibilidades.
O primeiro exemplo claro é o Google Ads ou o Facebook Ads. Para alcançar o maior número de clientes em potencial, a tecnologia leva em conta uma série de dados para otimizar o processo. Esses dados têm como origem o profissional de marketing que cria as campanhas e o próprio Google, com dados de acessos, transações, cliques e outros relevantes para o processo.
Outro exemplo importante da relação entre machine learning e marketing digital é a geração e qualificação de leads. Ao definir as configurações de ICP (Ideal Customer Profile), por exemplo, o profissional de marketing digital pode usar ferramentas para buscar perfis semelhantes.
Machine learning e dados de ligações
Ao contrário do que possa parecer, os dados que os profissionais de marketing digital usam não precisam ser necessariamente digitais. Há uma série de ações “do mundo físico” que auxiliam o trabalho, como as ligações telefônicas. As ligações estão presentes em todas a jornada do consumidor em muitos mercados, e saber a origem delas é o primeiro dado importante. Além disso, elaborar um estudo sobre hábitos do mercado, como dias e horários com mais ou menos ligações, média do número de chamadas até a compra, qualidade da ligação e outras possibilidades torna o trabalho do profissional ainda mais completo. Os dados sobre o lead telefônico podem revolucionar as campanhas de marketing.
Em resumo, os “robôs” estão mudando a maneira de fazer marketing. Porém, é sempre o olhar do profissional que vai tornar essas ações práticas e eficazes.
Poderíamos citar ainda vários outros usos, como chatbot, SEO, recomendações, engajamento nas redes sociais, predição de churn e outros.
Machine learning e o futuro do marketing digital
Antes de tudo, é muito difícil prever até onde o machine learning vai levar o marketing. Com dados cada vez variados, smart speakers gerando dados de voz, grandes corporações e novos players, o futuro é um grande livro em construção. Além disso, a internet do comportamento oferece novas informações do mundo offline para o marketing digital, trazendo novas possibilidades.
O que sabemos é que um dos segredos será a construção desses modelos de machine learning e a confiabilidade dos dados. Além disso, regras sobre privacidade também devem moldar o comportamento do profissional de marketing digital.
Os dados de voz, por exemplo, estão otimizando os resultados dos bancos. No mercado de anúncios, a mídia programática tem aumentado o alcance das campanhas de marketing. Seja como for, o papel do marketing é sempre lembrar que esses avanços são feitos de pessoas para pessoas. Por conta disso é que tem crescido as estratégias focadas em human experience.
