O que é aprendizado de máquina e é o caminho a seguir?

Não tem certeza se o aprendizado de máquina tem um lugar no seu negócio e na maneira como você relata e otimiza seu marketing? A equipe da Distract compartilha seus pensamentos.

À medida que a tecnologia avança, o aprendizado de máquina está se tornando mais arraigado em nossas vidas cotidianas.

Afinal, descobriu-se que 40% dos profissionais de marketing acreditam que dados melhores melhorariam seus resultados de marketing.

E entendemos o porquê.

O acesso a dados melhores pode proporcionar a você mais confiança para tomar decisões orientadas por dados. E com o aprendizado de máquina implementado, você pode até obter recomendações intuitivas com base no desempenho da campanha.

Então, neste blog, vamos explorar:

• O que é aprendizado de máquina?
• Por que o marketing pode se beneficiar do aprendizado de máquina?
• Etapas a serem seguidas para se preparar para oportunidades de aprendizado de máquina

Vamos ficar presos.

O que é aprendizado de máquina?

O aprendizado de máquina é uma forma de inteligência artificial que permite que aplicativos de software prevejam melhor os resultados usando dados históricos e análises.

Se você trabalha no espaço de marketing digital, sabe que o aprendizado de máquina é inevitável e, em muitos casos, pode levar a um aumento significativo no desempenho dos negócios.

Exemplos de aprendizado de máquina em marketing

Existem todos os tipos de ferramentas de inteligência artificial por aí que suportam negócios com aprendizado de máquina.

Do ponto de vista do marketing, existem cinco tipos principais de software de aprendizado de máquina:

1. Sistemas de recomendação
2. Previsão de segmentação
3. Previsão de LTV
4. Previsão de taxa de churn
5. Relatórios e análise de big data

Vejamos cada um com um pouco mais de detalhes.

Sistemas de recomendação

Isso é praticamente o que diz na lata. O aprendizado de máquina de recomendação pode usar dados do histórico de compras para oferecer produtos a compradores que outros compradores como eles compraram.

Ao oferecer ofertas e recomendações personalizadas, as empresas podem aumentar as vendas e refinar sua segmentação.

Previsão de segmentação

De um modo geral, a publicidade paga segmenta os usuários com base em dados demográficos específicos ou atividades históricas.

No entanto, também há segmentação preditiva, que é onde você pode segmentar usuários com maior probabilidade de fazer uma compra.

Previsão de LTV

O LTV é calculado como parte de um relatório, o que significa que é retrospectivo. Idealmente, o LTV deve ser calculado antes da saída de um cliente. E ainda melhor seria ser capaz de prever quando um tipo específico de cliente considerará a desistência e usar isso para iniciar uma campanha para mantê-los a bordo.

Também pode ser usado para medir o impacto das campanhas de marketing no LTV, em vez de apenas leads ou vendas.

Previsão de taxa de churn

Semelhante ao acima, a previsão da taxa de churn oferece às empresas oportunidades de marketing preditivo para manter os clientes integrados por mais tempo e identificar as principais causas do churn antecipadamente.

Relatórios e análise de big data

Por último, mas não menos importante, relatórios e análise de big data são uma tendência futura importante para o aprendizado de máquina em marketing.

Embora ferramentas como o Google Analytics forneçam todos os seus dados de marketing em um só lugar, ele não oferece muito em termos de insights ou recomendações.

Prevemos um aumento de software que oferece análises mais preditivas do ponto de vista de marketing.

Etapas para se preparar para o aprendizado de máquina na análise de marketing

Historicamente, os profissionais de marketing contam com ferramentas como o Google Analytics e relatórios nativos em ferramentas como o Google Ads e o Facebook Business Manager para entender a qualidade de suas campanhas de marketing, principalmente seus anúncios pagos.

Mas com a morte do cookie de terceiros e as atualizações de privacidade chegando, analisar as métricas do usuário para otimização está se tornando mais difícil.

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Devido a isso, as plataformas de marketing estão se apoiando no aprendizado de máquina, tirando dados confidenciais das mãos dos profissionais de marketing e forçando-os a confiar nas otimizações inteligentes que as plataformas estão fazendo.

Plataformas de marketing como Google e Facebook permitem que você escolha uma meta para suas campanhas publicitárias para maximizar determinadas conversões, alcançar um ROAS específico ou simplesmente direcionar tráfego para seu site. Essas plataformas afirmam que podem usar métricas detalhadas (que não divulgam exclusivamente) sobre os usuários para atingir esses objetivos para você.

No entanto, o Google reduziu drasticamente a quantidade de termos de pesquisa do usuário que você pode ver e, com a transição para o GA4, será quase impossível analisar a navegação do seu site sem ter um grande conjunto de dados.

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O iOS 14 teve outro impacto crucial na publicidade do Facebook, com a segmentação demográfica não mais disponível ao analisar as conversões.

Limitações como essa deixam os profissionais de marketing sem escolha a não ser confiar nos sistemas de aprendizado de máquina.

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Por que é crucial configurar as conversões corretamente

Quando você confia nessas plataformas para otimizar suas campanhas para atingir seus objetivos de marketing, é importante garantir que os dados fornecidos estejam corretos.

Certificar-se de que suas conversões estejam configuradas corretamente e em suas plataformas o colocará com o pé direito e significará que as plataformas estão otimizando para a coisa certa. Se você não fornecer às plataformas dados relevantes, o processo de aprendizado de máquina será muito mais longo. Também é provável que não veja todos os benefícios.

Quanto mais dados você puder fornecer para aprendizado de máquina, melhor. Encontrar semelhanças significativas em um grupo de 10.000 usuários será mais preciso do que em um grupo de 100, o que significa que otimizações inteligentes baseadas em um grupo grande têm maior probabilidade de resultar em um resultado positivo.

Otimizando para conversões no Google

O Google tem muitos tipos de campanha em que o aprendizado de máquina está na vanguarda. O mais novo deles é o Performance Max, onde você insere vários recursos e o Google anuncia em várias plataformas do Google em seu nome para usuários que ele decide que provavelmente gerarão conversões.

Embora essa seja uma forma extrema de aprendizado de máquina, você não precisa mergulhar de cabeça e confiar no Google para tirar tudo de suas mãos.

As estratégias de lances automatizados também são uma forma de aprendizado de máquina. Você pode manter o controle de suas palavras-chave e copiar enquanto permite que o Google mostre esses anúncios para as pessoas que irão converter.

Fornecer ao Google a maior quantidade de dados possível colocará você no melhor lugar para atrair os usuários corretos. Um dos principais benefícios de usar as plataformas do Google é que todas as ferramentas do Google funcionam perfeitamente juntas. Isso facilita a configuração das conversões usando o Gerenciador de tags do Google, o Google Analytics ou o próprio Google Ads. Depois que uma conversão for adicionada ao Google Ads, você se beneficiará do aprendizado de máquina e da otimização inteligente imediatamente. O Google usará o aprendizado de máquina para atingir suas metas, dependendo da sua estratégia de lances.

Com o Ruler, chamadas ou formulários podem ser importados para o Google Ads de várias maneiras. As chamadas de régua podem ser importadas automaticamente para o Google Analytics como um evento que pode ser criado como uma meta e importado para o Google Ads.

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Como alternativa, os dados de formulário e de chamada podem ser exportados do Ruler e carregados no Ads. Este método irá retroceder as conversões e associá-las a anúncios usando GCLIDs. O Google pode usar essas informações para ditar decisões inteligentes.

Aproveitando ao máximo as plataformas sociais

Conseguir que plataformas de terceiros conversem com o Facebook e outras plataformas de mídia social pode ser difícil. É uma prática recomendada com plataformas sociais adicionar UTMs a cada anúncio para que a ação no site possa ser rastreada até a campanha social, grupo de anúncios e anúncio específico.

Com o Ruler, esses UTMs podem ser analisados ​​para determinar o número de chamadas e formulários que podem ser atribuídos de volta.

No entanto, outra maneira de utilizar o aprendizado de máquina é criando públicos personalizados. As audiências podem ser carregadas em plataformas sociais usando identificadores como números de telefone e endereços de e-mail. Ao fazer isso, esse público personalizado pode ser segmentado para remarketing ou para públicos semelhantes. Esses públicos parecidos são onde entra o aprendizado de máquina.

As plataformas sociais analisarão sua lista de público-alvo personalizada e usarão marcadores-chave para identificar o que esses usuários têm em comum. Eles podem então criar um público parecido com base em usuários adicionais que também possuem esses marcadores-chave. Em teoria, esse público-alvo será semelhante à sua lista de remarketing, o que significa que é mais provável que eles realizem ações semelhantes.

Quanto mais dados você puder fornecer a qualquer plataforma, melhores serão as otimizações inteligentes. É recomendável ter uma lista de mais de 300 usuários ao criar um público personalizado.

Se não for viável criar uma lista de compradores ou conversores anteriores, observe a etapa anterior à conversão ou a etapa anterior. Criar um público de usuários que concluíram ações importantes em seu site (seja a última etapa da sua jornada de conversão ou não) aumenta a probabilidade de qualquer público semelhante estar um passo mais perto da conversão do que um público totalmente novo e amplo.

Empacotando

O aprendizado de máquina não pode ser evitado no espaço de marketing digital.

Seja proativo e configure audiências e rastreamento agora. Mais tarde, eles podem ser usados ​​em campanhas, e as plataformas já terão dados para criar decisões.

Lembre-se de que as ferramentas de atribuição são o primeiro passo para o aprendizado de máquina. Invista em um agora para obter uma vantagem inicial em seus dados de marketing.

Ruler Analytics é uma ferramenta de atribuição líder que pode ser integrada a todas as suas principais ferramentas de marketing. Agende uma demonstração para saber mais.

Ou, se você precisar de suporte para criar campanhas de marketing de ponta a ponta, entre em contato com a equipe do Distract.

Sobre Hannah Langton

Hannah é gerente sênior de contas de publicidade de pesquisa da Distract. Com cinco anos de experiência, Hannah está olhando para o futuro da publicidade digital e do aprendizado de máquina.

Sobre Distrair  

A Distract é uma agência de publicidade e marketing digital criativa com sede na cidade de Lincoln, em East Midlands. A Distract orgulha-se da inovação e criatividade, permitindo aos clientes dos setores B2B e B2C destacar-se da concorrência.

As equipes de Pesquisa e Social da Distract trabalham de forma criativa com os clientes para criar campanhas que constantemente geram leads e consultas de vendas e aumentam o reconhecimento da marca. A Distract consegue isso através de uma combinação de branding pessoal claro, estratégias inovadoras e o uso de elementos criativos produzidos por meio de design, vídeo e mídias sociais.