Você provavelmente já sabe o que é machine learning (ML) ou tem uma ideia sobre a pauta. Afinal, a tecnologia é uma das principais aliadas das empresas na busca por uma melhor e mais completa experiência do cliente. 

Como um subcampo da Inteligência Artificial, o aprendizado de máquina é capaz de instruir essas ferramentas a lerem uma grande quantidade de dados e, a partir disso, compreender os padrões dos usuários de forma sistemática. 

O resultado dessa observação se dá no alto potencial de personalização das jornadas de conversão e de uso de um determinado produto ou serviço pelos consumidores.

Na prática, a tecnologia funciona por meio de alimentação de entrada (com dados), aprendizado dessas informações e dedução dos caminhos possíveis a partir das etapas anteriores. É o mesmo que ocorre nos sistemas que indicam um melhor trajeto do ponto A ao B no GPS, para um usuário. 

Avaliando as diversas variáveis disponíveis na nuvem, algo que está além da capacidade humana, a máquina é capaz de desenvolver funções e operações matemáticas que predizem os resultados a seguir. Por isso, o machine learning é direcionado à resolução de desafios complexos.

O campo é estudado, sobretudo, pela ciência da computação e pela tecnologia da informação. Entretanto, como tem reflexo direto nas ações de marketing, também ganha um destaque na área. 

É sobre esse contexto que iremos conversar abaixo. 

Principais usos de machine learning no marketing

O objetivo da tecnologia é transformar a leitura e o funcionamento de sistemas e algoritmos inteligentes em uma tarefa autônoma, que se retroalimenta. Por isso, é tão utilizada no campo do marketing. 

A exemplo disso, grandes marcas e as próprias agências financeiras são verdadeiras adeptas do ML e da sua capacidade de operação por meio da leitura de algoritmos. 

O foco é sempre a personalização da experiência do cliente e a entrega de um produto ou serviço de alto valor agregado, culminando, claro, na fidelização dos consumidores. 

Quando você entra em um dos aplicativos mencionados acima e ele, através do mapeamento da sua atividade registrada em código, cookies e dados, sugere roteiros prontos, está utilizando os benefícios do machine learning. 

Embora não seja uma tecnologia nova, o ML está em constante desenvolvimento e evolução. Assim, outras aplicações se tornam possíveis com o passar do tempo. Das que já são amplamente utilizadas, conheça as principais: 

1) Personalização de conteúdo: 

Como dissemos, o machine learning é usado para analisar o comportamento do usuário e personalizar a experiência do cliente. 

A ferramenta ajuda a identificar os interesses do usuário com base no histórico de navegação e, em seguida, recomenda conteúdo uma ação que atenda a esses interesses.

2) Segmentação de público-alvo: 

A tecnologia do aprendizado de máquina também é usada para segmentar o público-alvo com base em dados demográficos, geográficos, psicográficos e comportamentais. 

Essa prática apoia a criação de campanhas de marketing mais direcionadas e personalizadas.

3) Previsão de vendas: 

Uma das principais vantagens por trás do machine learning está na sua capacidade de  prever as vendas futuras com base no histórico de vendas, dados do mercado e outras variáveis ​​relevantes para cada segmento – por exemplo, na área de produção rural, o ML pode cruzar dados relacionados ao histórico do clima, às previsões climáticas, ao contexto financeiro e disposição do mercado no investimento de determinados produtos e, assim, auxiliar a análise preditiva do posicionamento de uma próxima safra.

Essas previsões ajudam as empresas a tomar decisões informadas sobre orçamentos de marketing e produção.

4) Detecção de fraudes: 

O machine learning também é usado para detectar fraudes em tempo real. Ao analisar as transações e identificar padrões suspeitos, isso pode indicar atividades fraudulentas.

5) Otimização de mecanismos de pesquisa (SEO): 

Outra ação específica do ML para o marketing se dá na otimização de ranking do mecanismo de pesquisa (SEO). 

Com a observação dos algoritmos de pesquisa e das palavras-chave usadas pelos usuários, o ML consegue melhorar a posição do site nos resultados de pesquisa.

Três exemplos práticos dessas ações no mercado  

Para tornar o entendimento mais tangível, nada melhor do que observar o ML na prática cert 

1) Netflix 

A Netflix é um dos expoentes quando o assunto é personalização de conteúdo através da tecnologia. 

A marca analisa o histórico de visualização dos usuários, suas classificações e outras informações para recomendar filmes e programas de TV que se adaptem às preferências pessoais de seus usuários. 

Há com isso uma grande identificação dos consumidores com a plataforma e uma sensação de pertencimento e reconhecimento. 

2) Amazon 

Somente no terceiro trimestre de 2022 a Amazon registrou um lucro líquido de US$ 2,9 bilhões. 

Muito desse resultado é respaldado pela habilidade da empresa em criar ofertas e condições de consumo altamente personalizadas, através da leitura do comportamento dos usuários e do cruzamento de dados possibilitados pelo ML. 

3) Aplicativos de mobilidade urbana

Aplicativos como Uber, Maps, 99, entre outros, utilizam ML para encontrar as melhores condições de viagem para os usuários. 

A partir disso, cruzam também os dados de quem está solicitando o aplicativo, quem oferece o serviço e os das condições de trânsito, estado das ruas, etc, para escolher o roteiro ideal para cada um de seus clientes. 

Três principais algoritmos de Machine Learning 

Como abordamos anteriormente, o ML funciona com base em algoritmos inteligentes. Existem vários deles, cada um com seus pontos fortes e fracos. 

1) Regressão Linear: É um algoritmo de aprendizado supervisionado usado para prever um valor contínuo. Ele encontra a relação linear entre a variável dependente e as variáveis independentes.

2) K-Means: Como exemplo de um aprendizado não supervisionado, o algoritmo é usado para clusterizar dados. Ele agrupa os dados em K clusters, onde K é o número especificado pelo usuário.

3) Redes Neurais: São modelos de aprendizado profundo que imitam o funcionamento do cérebro humano. Eles são capazes de aprender representações complexas de dados e são usados em tarefas como reconhecimento de imagem e fala.

Além desses, outros algoritmos são bastante utilizados no ML, como é o caso do  support vector machine (SVM), árvores de decisão, entre outros. Cada um performa melhor para cada demanda e necessidade do negócio. 

Afinal, quais são os tipos de machine learning existentes?

Existem três tipos principais de aprendizado de máquina, com metodologias distintas. 

1) Aprendizado Supervisionado:
Nesse tipo de aprendizado, o modelo é treinado usando um conjunto de dados rotulados, no qual cada exemplo de treinamento é associado a um rótulo ou classe. 

O objetivo do modelo é aprender a relação entre os recursos (características) de entrada e o rótulo correspondente. Em seguida, ele pode ser usado para prever o rótulo de novos dados. 

Alguns exemplos de algoritmos de aprendizado supervisionado incluem regressão linear, árvores de decisão, SVM e redes neurais.

2) Aprendizado Não Supervisionado

Aqui o modelo é treinado usando um conjunto de dados não rotulados, ou seja, não há rótulos ou classes definidas. 

O objetivo do modelo é aprender as estruturas ou padrões subjacentes nos dados, como grupos ou clusters. 

Como abordamos acima, o k-means, bem como a análise de componentes principais (PCA) e autoencoders enquadram-se nesse tipo.

3) Aprendizado Semi-Supervisionado:

Há uma combinação dos dois tipos anteriores: o modelo é treinado com um conjunto de dados que contém alguns exemplos rotulados e alguns não rotulados. 

Dessa forma, pretende aproveitar os dados não rotulados para melhorar a precisão da classificação ou previsão de novos dados. 

Alguns exemplos de algoritmos de aprendizado semi-supervisionado incluem classificação de propagação de rótulo e modelo de mistura gaussiana.

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Todas essas informações traduzem de forma prática o que é machine learning e como a tecnologia pode ser utilizada no dia a dia, otimizando a experiência do cliente e criando relações realmente significativas entre usuários e marcas. 

Entretanto, ainda é indispensável a presença de dois agentes nessa equação: plataformas capazes de executar essa leitura em grande quantidade, velocidade e qualidade, além de profissionais capacitados para, através dos insights gerados neste processo, contribuírem com estratégias relevantes de dados.

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