Marketing digital na era do aprendizado de máquina

Ou… O que tem o Ro homem bots já fizeram por nós?

O aprendizado de máquina é uma das novas tecnologias mais interessantes que surgiram nos últimos anos. É um ramo da Inteligência Artificial que dá aos computadores a capacidade de aprender sem serem explicitamente programados.

Este artigo explorará algumas das maneiras pelas quais o aprendizado de máquina pode ser aplicado ao marketing digital.

Por que o marketing deve se preocupar com o aprendizado de máquina?

Nos últimos dois anos, o mundo do marketing digital foi revolucionado pelo aprendizado de máquina. Essa foi uma mudança profunda na maneira como usamos os dados para tomar decisões e mudou a maneira como abordamos o marketing.

O aprendizado de máquina pode ser aplicado ao marketing on-line para analisar o comportamento do cliente e prever padrões futuros sem a necessidade de informações de um humano (e consideravelmente mais rápido que um humano!). gostos.

Como forma de IA, o aprendizado de máquina também pode ajudar as empresas a prever como os clientes podem reagir a novos produtos ou serviços. O aprendizado de máquina pode ajudar a prever os perfis demográficos e psicográficos dos clientes, juntamente com seus prováveis ​​hábitos de compra. A empresa poderia então usar essas informações para adaptar suas estratégias de marketing a determinados grupos de clientes.

Na verdade, o Google usa aprendizado de máquina em quase tudo que faz. De análises a anúncios e reconhecimento de voz, ele utiliza as massas de dados que obtém para tomar decisões informadas e analisa-as em nosso nome.

O melhor é que também podemos usar as mesmas abordagens para alavancar os dados por conta própria. Isso traz oportunidades além do que o Google pode nos oferecer em suas ferramentas e também maior capacidade de adequar nossos esforços a qualquer objetivo que escolhermos.

Aplicações do Machine Learning no marketing

Aqui está uma breve visão geral de algumas áreas-chave nas quais o aprendizado de máquina está beneficiando o marketing.

Análise de dados

As máquinas são ótimas para trabalhar com dados que seriam tediosos ou incompreensíveis para os humanos. Ao aplicar algoritmos a grandes conjuntos de dados, podemos revelar todos os tipos de padrões que, de outra forma, passariam despercebidos pela observação manual de planilhas. Isso pode incluir recursos como:

• Correlações : podem revelar relacionamentos dentro de dados que você não considerou.
• Tendências : Além dos gráficos 2D e 3D simples, pode haver tendências ocultas que são difíceis de detectar.
• Clustering : Dado que a maioria dos dados é muito complexa para ser visualizada de uma só vez, pode ser quase impossível ver semelhanças entre várias variáveis ​​díspares.
• Outliers e anomalias : Novamente, isso pode ser muito difícil de estabelecer manualmente quando os dados são complexos.
• “ Big data ”: Embora algumas análises de dados possam ser feitas em uma planilha com o uso inteligente de fórmulas, quando o conjunto de dados fica acima de um determinado tamanho, essa abordagem deixa de ser prática. Uma abordagem de aprendizado de máquina nos permite lidar com conjuntos de dados extremamente grandes.

Automação e personalização

Ao aprender à medida que avança (ou “online” no aprendizado de máquina), um algoritmo pode ajustar automaticamente as configurações com base em eventos externos (pense: comportamento do usuário).

As aplicações podem incluir:

• Conteúdo sugerido em um site baseado em usuários semelhantes (pense: recomendações de filmes)
• Respondendo dinamicamente a quanto tempo uma sessão de navegação esteve ativa (pense: tempo de atenção do visitante!)
• Anunciar produtos relevantes dinamicamente com base nas condições climáticas sem ter que marcar todos os produtos que você vende (pense: verão e guarda-chuvas do Reino Unido!)

Este tipo de comportamento e sistema de resposta pode ser constantemente atualizado sem intervenção humana.

Otimização e ROI

Quer saber qual dos seus muitos gastos com marketing dá mais retorno para seus investimentos? Com os dados certos, um algoritmo pode aprender quais fluxos oferecem o melhor ROI e sob quais condições.

A beleza disso está no modelo dos dados que o aprendizado de máquina pode produzir. Usando esse modelo, você pode inserir novos dados nele em qualquer configuração que desejar e ele informará o resultado provável com base em eventos passados.

Isso abre a capacidade de prever o ROI para qualquer combinação de gastos e circunstâncias que você deseja escolher. Além disso, quanto mais dados de boa qualidade você inserir, melhores serão as previsões, portanto, as previsões devem melhorar com o tempo.

Geração de cópias

Alguns dos maiores avanços recentes no mundo do aprendizado de máquina foram no processamento de linguagem natural (NLP). Com o lançamento do GPT-3 da OpenAI, agora é totalmente possível incluir aprendizado de máquina diretamente no fluxo de trabalho de redatores, SEOs e profissionais de marketing – na verdade, qualquer pessoa que trabalhe com texto provavelmente pode obter algum benefício ao interagir com esse tipo de IA. (Tendo dito isso, prometo que a pessoa que escreve isso é humana e não uma máquina – honesta!)

Tirar o máximo proveito de uma IA como essa envolve dedicar tempo para entender como interagir com ela – e, muitas vezes, um olho experiente para editá-la. Obviamente, uma compreensão do assunto em que você está trabalhando também é extremamente benéfica, mas há um argumento para dizer que a economia geral de tempo e os resultados subsequentes podem valer a pena.

O Machine Learning é adequado para o meu negócio?

Esta é uma questão realmente importante e que toda empresa de marketing precisará abordar em algum momento.

Embora o aprendizado de máquina possa trazer uma enorme vantagem quando aplicado adequadamente, não é algo que você pode simplesmente colocar em uma organização e colher os benefícios. Valerá a pena dedicar um tempo para uma consideração cuidadosa dos dados com os quais você precisa trabalhar e o que pode ser feito com eles.

Obter dados de alta qualidade no formato certo é extremamente importante. Mas processar e limpar dados leva tempo, recursos e muito know-how.

Assim, a decisão final se resume a:

• Temos dados apropriados?
• Temos um caso de uso claro?
• Valerá a pena o tempo e o esforço envolvidos para o nosso negócio?

Conclusão

Minha opinião? ML é o futuro do marketing

Não há como negar que o aprendizado de máquina traz recursos incríveis para o marketing digital. Com grandes empresas como Google, Facebook e Amazon competindo para dominar a arena de aprendizado de máquina, isso já se tornou uma parte essencial de como pensamos sobre estratégia.

As empresas menores, no entanto, ainda estão nos estágios iniciais de adoção. Do ponto de vista de marketing e operações, isso significa que o campo está muito aberto para obter vantagem sobre os concorrentes, simplificando e identificando oportunidades.

Embora a implementação interna de soluções de aprendizado de máquina possa ser possível para algumas empresas, não é algo em que a maioria das empresas possa se concentrar o suficiente para valer a pena. É aqui que trabalhar com uma empresa como a Hallam pode ajudar a integrar o aprendizado de máquina aos fluxos de trabalho atuais. Nossa abordagem centrada em dados significa que você pode se concentrar no que sabe melhor – seus dados – enquanto lidamos com a tecnologia de processamento.