Machine Learning: 3 passos para começar a usar

Machine Learning (aprendizado de máquina) é uma ferramenta essencial para atender a demanda dos consumidores que estão cada vez mais buscando por experiências personalizadas.

Para os profissionais de marketing, o machine learning ajuda a criar segmentações de clientes mais inteligentes, oferecendo campanhas com criativos mais relevantes e avaliar o desempenho com mais eficiência.

Inclusive, de acordo com pesquisa realizada pela The Boston Consulting Group, 85% dos executivos acreditam que a inteligência artificial (IA) é essencial para que as empresas consigam alcançar ou manter uma vantagem competitiva.

Se você é um profissional de marketing, ou está apenas procurando formas de fazer o seu negócio alavancar no meio digital, neste conteúdo vamos falar sobre como otimizar seus esforços de marketing através da machine learning.


Como a machine learning trabalha

O aprendizado de máquina é uma maneira de rotular e analisar grandes conjuntos de dados de maneira rápida. Claro que as pessoas são capazes de fazer isso sozinhas, mas a machine learning executa tudo muito rápido, o que traz escalabilidade bem maior.

Segundo um estudo realizado pelo Google junto ao MIT Technology Review Insights, 66% dos líderes de marketing concordam que a automação e o machine learning permite que as equipes se concentrem em atividades mais estratégicas ao poupar tempo com trabalhos operacionais.

Contudo, as máquinas não aprendem sozinhas, elas automatizam um processo a partir da observação do comportamento humano. 


Processos de aprendizado de máquina

Para que a máquina possa identificar um objeto, por exemplo, ela precisa saber o que é esse objeto e só conseguirá saber, quando um humano informar o que é esse objeto, com critérios definidos por um programador e receber muitas imagens dele.

O objeto são dados, ajudando a máquina a aprender o que é e o que não é o objeto.

Então quando fornecemos esse objeto para a máquina, com o tempo ela consegue identificá-lo mesmo em situações complicadas, neste caso, em situações que necessitam avaliar e identificar muitos dados diversos.

Dessa forma, a máquina desenvolve a capacidade de classificar dados em pouco tempo.

Quando as máquinas aprendem a identificar imagens e encontrar padrões, ajudam os profissionais de marketing a observar os conjuntos de dados e fazer previsões sobre dados novos ou futuros. 

Inclusive, um algoritmo é capaz de dizer quais dados seriam indicadores melhores para ajudar na estratégia de mensuração de resultados.


Primeiros passos para usar machine learning

Desenvolver um programa de aprendizado de máquina do zero pode ser muito complicado por exigir um grande investimento inicial e pode levar anos para ser melhorado.

Em vez de pensar em criar do zero, empresas como o Google integram o machine learning a produtos de marketing já existentes para auxiliar equipes de marketing a terem insights mais detalhados sobre dados, sem exigir grande esforço.

Dessa forma, o único trabalho a ser feito é garantir que a sua empresa esteja preparada para gerar o maior valor possível em seus produtos.

Há três pontos importantes que todo mundo precisa considerar para preparar a empresa para o machine learning:


1 - Definir uma meta de marketing com antecedência

Assim como todos nós, as máquinas também funcionam melhor quando recebem metas bem definidas.

Dessa forma, a meta ou o resultado irá funcionar como um framework, ajudando um cientista de dados a criar modelos de machine learning e identificar os dados corretos a serem usados para treinar a máquina. 

Portanto, sua meta precisa ser quantificável e mensurável, e ao fazer isso antecipadamente, você conseguirá definir e avaliar o sucesso do aprendizado.


2 - Forneça os dados certos para resolver problemas

A regra é clara: um algoritmo de machine learning é tão bom quanto os dados que o alimentam. 

Por isso, para ter eficácia no processo de aprendizado de máquina, você precisa dos dados certos para o problema que precisa resolver.

Como as máquinas precisam de dados para aprender, procure fornecer sempre dados formatados, limpos e organizados para o seu algoritmo, além de duas bases de dados (datasets) para treinar a máquina e avaliar o desempenho.


3 - Tenha uma equipe diversificada

Analistas e cientistas de dados são essenciais para a etapa de implementação, mesmo que você tenha uma equipe de marketing capaz de identificar os melhores casos para a aplicação de machine learning.

Formar uma equipe multifuncional, com a mentalidade certa, é fundamental para o sucesso de qualquer programa de aprendizado de máquina. Isso pode exigir uma mudança cultural para priorizar experimentos, avaliações e testes por toda a sua empresa.


Como melhorar o seu marketing com a machine learning

Os principais benefícios e oportunidades que a machine learning aplicada ao marketing podem trazer para o seu negócio são incontáveis, trouxemos alguns deles abaixo:


Identificar seus clientes mais valiosos

Como encontrar os usuários certos para o seu negócio? Investir em fontes isoladas para identificar sua audiência pode gerar algum tipo de perda. 

Com o machine learning, você consegue classificar e analisar as fontes para que você entenda quais usuários são mais valiosos, trazendo a otimização do seu orçamento de anúncios ao serem exibidos apenas para as pessoas com maior probabilidade de fazer o que você deseja, seja baixar um aplicativo ou converter em um formulário de contato.

Um exemplo de sucesso sobre a utilização de machine learning integrado à estratégia da empresa para alcançar clientes de alto valor foi a Maven, um aplicativo de aluguel de carros sob demanda da GM.

Utilizando a ferramenta App Campaigns do Google e a inteligência de máquina presente nela, eles aumentaram 51% na conversão de download e utilização do app e reduziram 74% o custo por inscrição, tornando possível direcionar novos recursos para outras estratégias.


Exibir a mensagem certa para cada momento

Experiências assistidas e relevantes são prioridades para os consumidores. É possível trazer essa experiência também em anúncios, onde sua relevância tem impacto direto na decisão de compra do usuário.

Em uma pesquisa do Google em parceria com a Comprado, foi identificado que 91% dos usuários de smartphone compram ou planejam comprar algo depois de ver um anúncio que os impactaram.

Portanto, considere criar um anúncio personalizado para cada cliente, desenvolvendo criativos exclusivos. 

Para simplificar o processo de criação e obter melhores resultados, considere utilizar os anúncios responsivos que combinam vários títulos e descrições com o objetivo de gerar o melhor criativo possível para um usuário.


Definir lances certos

Com os usuários fazendo pesquisas com mais detalhes e com maior frequência, definir o lance certo nos leilões de pesquisa se tornou essencial.

Porém, com a crescente quantidade de dados, encontrar o lance perfeito ficou mais complexo com base no conteúdo de cada usuário. Por isso, o recurso Smart Bidding é ideal para ajudar você a automatizar esse processo.

Ele utiliza o machine learning para analisar milhões de dados e fazer ajustes em tempo real. Você precisa apenas escolher uma estratégia projetada para alcançar uma meta específica e a machine learning irá considerar diversos sinais sobre a intenção e o contexto de cada pesquisa.

Um exemplo dessa aplicação que teve sucesso nos resultados foi a utilização dos lances automáticos do Google para aumentar visitas qualificadas no site da Nissan.

Ao combinar algoritmos de lances automáticos com as próprias configurações personalizadas, como listas de canais e transações privadas, criaram uma estratégia que alcançou segmentos importantes de consumidores.

O resultado foi o aumento na taxa de conversão em 67% e a diminuição em 33% no custo por visita qualificada e 14% em custo por clique.


Analisar resultados para melhoria contínua

É muito comum os usuários realizarem várias pesquisas antes de finalizar uma compra. Neste caminho, eles podem fazer outras compras ou clicar em alguns anúncios em diferentes plataformas ou dispositivos.

Geralmente, o crédito da conversão é concedido ao último anúncio em que o consumidor clicou, mas como saber se o último anúncio foi o mais valioso? 

Identificar os pontos em que sua estratégia está obtendo sucesso está cada vez mais difícil considerando que os consumidores interagem com as marcas em um número crescente e diverso de telas e canais.

Para reduzir isso, a atribuição baseada em dados analisa os cliques nos anúncios da rede de pesquisa através dos algoritmos de machine learning. 

Dessa forma, ao comparar caminhos de cliques, este tipo de atribuição baseada em dados identifica padrões nos cliques que resultaram em conversões e mostra quais pontos de contato são mais valiosos ao longo da jornada do consumidor.

Esperamos ter ajudado com os 3 passos para começar a utilizar a machine learning e que tenha esclarecido os benefícios desse recurso.

Em nosso blog você encontra outras dicas sobre anúncios do Google e outros conteúdos que te ajudam em estratégias digitais para o setor automotivo e outros segmentos de negócio.

Além disso, você também pode contar com as soluções digitais que oferecemos para empresas que desejam melhorar o desempenho na internet e conquistar mais clientes

Referência: Tudo o que um profissional de marketing precisa saber sobre machine learning. Disponível em: <https://www.thinkwithgoogle.com/feature/machine-learning-101-training/pt-br?case_study=measurement>. Acesso em 16/09/2021.

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22 Sep 2021

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