Machine learning na era digital: o futuro é agora

Machine learning é uma dessas palavras da moda que muitas vezes é usada, às vezes de forma errada…

Claro, essa é uma ferramenta muito poderosa na atual era dos dados, mas o que ela realmente significa? O que ela realmente faz pelos profissionais de marketing digital e, principalmente, de marketing mobile?

Em resumo, machine learning é a aplicação da Inteligência Artificial (A.I.), que permite que um sistema adquira conhecimentos de forma autônoma. A A.I. busca simular a inteligência humana, enquanto o machine learning usa dados coletados previamente e os aplica de maneira autônoma à performance das tarefas. Ao longo do tempo, e com quantidades cada vez maiores de dados, a máquina consegue adquirir conhecimentos de tarefas passadas, melhorando a precisão da tomada de decisões e de futuras previsões.

No marketing digital, os algoritmos de machine learning podem ajudar a compreender tendências no comportamento dos usuários, para que seja possível prever quão valiosos esses usuários podem ser ao longo do tempo.

Com a introdução do iOS 14 e suas limitações de atribuição, a importância do uso de previsões que possibilitem que profissionais de marketing de aplicativos sejam igualmente eficazes aumenta significativamente.

O machine learning também desempenha um papel fundamental na segmentação de audiências, personalização, compra de mídias, otimização de criativos e automação de processos.

Neste artigo, vamos explorar o papel e o valor do machine learning no marketing digital e, mais especificamente, no marketing de aplicativos mobile, oferecendo casos de uso específicos e exemplos relevantes.

Acreditamos que esse artigo seja muito relevante, então vamos lá.

Índice

• Análises de marketing digital inteligentes, baseadas em dados
• As vantagens do machine learning no marketing digital
• Colocando o machine learning em prática
• Prevendo o comportamento do cliente
• Entendendo insights de análises preditivas
• O futuro do ML é agora
• Principais conclusões

Análises de marketing digital inteligentes, baseadas em dados

Uma das principais características do marketing digital é a coleta de dados para a otimização de campanhas.

Como todos os profissionais de marketing coletam dados e conseguem fazer alguma forma de análise, a diferença entre o seu sucesso está na capacidade de aplicar esses dados de maneira inteligente. Isso significa investir nas ferramentas certas, na infraestrutura certa e na equipe certa (principalmente em cientistas de dados), para a obtenção de insights significativos que realmente levam ao crescimento do negócio.

Mas os dados são apenas um meio para alcançar um resultado, e análises básicas, como CTRs, CTIs e CPAs não bastam. Ferramentas avançadas, como as análises preditivas e machine learning, são necessárias para elevar os dados e o processo de tomada de decisões a um outro nível.

Nesse avançado está a opotunidade de usar esses dados e aplicar técnicas de machine learning para prever tendências dos consumidores, oferecendo aos profissionais de marketing uma camada poderosa de inteligência, que permite a tomada de decisões mais inteligentes.

A união de ações passadas com previsões futuras é um dos principais motivos para que o machine learning seja um diferencial tão importante para os profissionais de marketing. Vamos falar mais sobre isso ao final do artigo.

As vantagens do machine learning no marketing digital 

Existem muitas maneiras de usar o machine learning no marketing digital, para aproveitar ao máximo os seus dados:

Segmentação de usuários aprimorada

Os profissionais de marketing digital têm a capacidade de aprender sobre os seus clientes ao longo do tempo através da mensuração granular de suas atividades. Um aplicativo mobile pode ter mais de 200 métricas disponíveis para mensuração, mas um profissional de marketing típico provavelmente irá mensurar no máximo 25. Uma máquina, por outro lado, consegue ingerir todas essas informações em questão de segundos e aplicá-las aos seus esforços de marketing. 

Vamos analisar um exemplo:

Um aplicativo de eCommerce tem milhares de usuários ativos por dia. Com o machine learning, um gerente de campanhas poderá prever, com base em comportamentos anteriores, quais usuários possivelmente comprarão certo item, e quando.

Pense no poder desse conhecimento. Com essa informação em mãos, o profissional de marketing poderia criar uma campanha perfeitamente desenvolvida, que alcance precisamente os usuários certos no momento certo.

Usando indicadores como compras anteriores, frequência de compras, momento do dia, demografia, progressão do funil, dentre outros, o algoritmo consegue agrupar audiências mais amplas e segmentá-las em audiências altamente granulares e mutuamente exclusivas, para um direcionamento e envio de mensagens mais eficaz e, como resultado, um melhor Retorno sobre o Gasto com Anúncios (ROAS).

Uma experiência do cliente mais personalizada

Com o aprimoramento da segmentação vem a capacidade de criar uma experiência mais personalizada.

Se você sabe onde o seu cliente está no funil, você consegue oferecer a ele o anúncio que mais se adequa ao seu estágio e preferência. 

Quando os usuários estão no aplicativo, o machine learning pode usar dados como histórico de pesquisa e ações habituais e combiná-los com dados comportamentais e solicitações de pesquisa de usuários parecidos para sugerir mais produtos ou serviços.

Por exemplo, um aplicativo de roupas possivelmente saberá o gênero de um usuário (pressupondo que mulheres visualizem roupas femininas e vice-versa), as compras anteriores e o quanto eles normalmente gastam em um item. Combinando esses dados a informações como a estação e a localização, o algoritmo une todos esses fatores e sugere itens que podem ser usados em criativos de reengajamento para uma experiência mais personalizada.

Otimização de criativos

Saber a posição, cor e tamanho ideais de um CTA ou de uma imagem, dentre outras características, é algo que podemos experimentar através de testes A/B. No entanto, esse método costuma se limitar a uma única variável. O machine learning permite que os profissionais de marketing testem diversas variáveis a qualquer momento, oferecendo insights sobre qual é mais eficaz.

Por exemplo, um profissional de marketing pode ter dezenas de campanhas sendo executadas simultaneamente, todas com pelo menos 10 elementos diferentes em cada criativo. Para entendar qual combinação de elementos, por exemplo, cores, posição na página, texto, quantidade de palavras no CTA, dentre outros, é preciso uma máquina que seja capaz de analisar todas as possíveis combinações e oferecer insights sobre o que gera os melhores resultados.

Automação dos processos

O machine learning não se trata apenas da capacidade de direcionar usuários de maneira mais eficaz. Em sua essência, trata-se de aprender a realizar tarefas sem supervisão humana. Uma campanha de marketing envolve diversos processos, sendo que muitos são práticos, mundanos e repetitivos.

Ao automatizar essas tarefas, os profissionais de marketing liberam tempo para focar em problemas que exigem a intervenção humana. O resultado final é um processo mais simplificado e eficaz, com menos erros humanos e com o aumento na capacidade dos profissionais de marketing de lidar com tarefas complexas e estratégicas.

Por exemplo, gerentes de campanhas muitas vezes executam dezenas de campanhas a qualquer momento. Normalmente, eles iniciam seus dias olhando para um painel de dados e avaliam quais campanhas estão funcionando bem e quais não estão, ajustando seus esforços de marketing de acordo. Eles contam com a otimização de suas campanhas principalmente com base em sua própria experiência e intuição.

A automação obtida através de machine learning, no entanto, pode ser usada para melhorar a otimização das campanhas. Os algoritmos podem processar e analisar de maneira rápida e precisa os dados de campanha, acionando notificações quando certas tendências ou picos incomuns ocorrem. Essencialmente, esses alertas são insights a partir dos quais o gerente de campanha pode decidir parar, ajustar ou reduzir seus esforços de marketing.