AI é a Arma Secreta do Marketer
Cada OCM está sob pressão para demonstrar os resultados comerciais para a comercialização dos dólares gastos. O CEO e o Conselho de Administração estão bem conscientes de quanto dinheiro o marketing gasta em publicidade e perguntam: que benefícios tangíveis recebemos desses dólares?
Para a OCM a mensagem é clara: concentrem-se nos gastos publicitários em consumidores de alto valor. Isto significa identificar os consumidores mais susceptíveis de se converterem e de terem um elevado valor de vida (LTV). Mas como?
É aí que entra a inteligência artificial (IA). A IA é uma das ferramentas mais importantes à sua disposição. Felizmente, está integrada em muitas plataformas que os marketeiros utilizam diariamente. Mas tenha cuidado para não esperar que a IA funcione perfeitamente para a sua marca fora da caixa. Toda a IA deve ser treinada de uma forma ou de outra, como veremos a seguir.
AI 101
Então o que é exactamente a IA? É um campo da informática que procura desenvolver máquinas que possam agir "inteligentemente". Por outras palavras, a IA procura formar máquinas para que possam tomar decisões altamente informadas de forma autónoma.
Há muitos tipos de IA usados na publicidade digital, incluindo a aprendizagem de máquinas e o processamento de linguagem natural (PNL).
O que é a aprendizagem mecânica?
A aprendizagem mecânica é um subconjunto de IA no qual os computadores aprendem com os dados. A vantagem da aprendizagem mecânica é que ela está livre de preconceitos cognitivos. Em vez de procurar dados ou tendências que já conhecemos, os algoritmos de aprendizagem de máquinas detectam conexões significativas que são impossíveis de serem encontradas pelos humanos por nós próprios.
Existem dois tipos de aprendizagem mecânica: supervisionada e não supervisionada. A aprendizagem supervisionada por máquina é utilizada quando queremos que os dados respondam a uma pergunta específica, como a identificação de fotografias de gatos na Internet. Para fazer essa tarefa, o modelo de aprendizagem supervisionada por máquina deve ser mostrado a milhares de fotografias de gatos para que comece a reconhecer os atributos únicos dos gatos. A máquina deve também ver imagens não-gatos para que possa identificar quando uma imagem não contém um gato. Esta colecção de fotografias de gatos e não-gatos é conhecida como os dados de treino.
A aprendizagem sem supervisão da máquina é concebida para descobrir padrões que de outra forma não veríamos por nós próprios. Os cientistas de dados fornecem ao algoritmo de aprendizagem sem supervisão de máquinas um conjunto de dados maciço - digamos, todos os comportamentos em linha dos consumidores que compraram um sofá - para descobrir pistas significativas.
O que é Processamento de Linguagem Natural (PNL)?
O processamento da linguagem natural é um campo de estudo que se situa na intersecção da linguística, da informática e da IA. A PNL concentra-se nas interacções entre computadores e linguagem humana, e em como programar computadores para que possam processar e analisar quantidades massivas de dados em linguagem natural.
Como a IA Ajuda os Comerciantes a Adquirir Clientes de Alto LTV
Tanto a aprendizagem supervisionada de máquinas como a aprendizagem não supervisionada de máquinas ajudam os marqueteiros a ajuizar os consumidores de alto valor. Com a aprendizagem supervisionada de máquinas, um algoritmo pode examinar os atributos e comportamentos dos seus clientes existentes para detectar padrões importantes. Por exemplo, pode olhar para os seus comportamentos online e offline a fim de identificar padrões relevantes que possam ser sinais importantes de estar no mercado para um determinado item ou afinidade com a marca.
Quando a máquina identifica padrões que indicam um interesse a curto prazo por um produto, pode compreender o que torna alguém susceptível de ser um novo cliente para a sua marca. Poderá então criar um segmento de audiência com base nesta percepção para fins de mensagens personalizadas e de segmentação.
Note-se que o algoritmo precisará de um cientista de dados para lhe ensinar a diferença entre "este é um consumidor que comprou vestuário desportivo" e "este é um consumidor que não comprou vestuário desportivo".
Aprendizagem supervisionada da máquina no trabalho
Com aprendizagem sem supervisão da máquina, o algoritmo procura padrões nos dados, sem qualquer entrada ou direcção por parte do comerciante. Pede simplesmente: "o que é que os dados dizem sobre os nossos clientes de alto valor"? Um benefício chave da aprendizagem não supervisionada de máquinas é que permite aos marqueteiros segmentar uma população de consumidores existentes e potenciais no mercado e desvendar oportunidades inesperadas. Por exemplo, um algoritmo de aprendizagem de máquinas sem supervisão pode descobrir que os consumidores que compram um produto específico podem ter uma maior propensão para comprar outro produto completamente não relacionado, o que é útil quando se procura novos clientes.
Aprendizagem sem supervisão da máquina no trabalho
Ao contrário dos comerciantes, as máquinas não têm noções pré-concebidas de quem são os clientes de uma marca, e isso é um verdadeiro benefício para este tipo de IA. Analisando os dados de comportamento dos consumidores e detectando quais são os utilizadores mais semelhantes, o algoritmo pode revelar grupos de utilizadores que actuam da mesma forma. Como comerciante, pode usar essa percepção para criar novas personas de clientes e visar consumidores que se enquadrem nesse perfil e que sejam completamente novos na sua marca.
A NLP também tem muitas aplicações úteis para os marqueteiros. Por exemplo, pode analisar a estratégia da palavra-chave dos seus concorrentes e descobrir quais os termos que levam os visitantes aos seus sites, e não os seus. Pode criar uma cópia do anúncio para cada um dos seus clientes em tempo real. E a NPL é fundamental para características no local tais como chatbots - uma peça de software que pode simular conversas de tipo humano.
Ao aproveitarem o poder da aprendizagem de máquinas e do processamento de linguagem natural, os investigadores de mercado aumentam significativamente a sua compreensão de quem são os seus clientes com elevado LTV e onde encontrar consumidores semelhantes que são totalmente novos para as suas marcas. Também adquirem conhecimentos profundos sobre como atrair novos clientes para os seus websites, e como envolvê-los da melhor forma para que se convertam em clientes leais a longo prazo.
