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- Como cada vez mais o marketing precisa abraçar a estatística?
- Como a máquina aprende, treina e executa?
- Qual a realidade oferecida ao Marketing?
Hoje a Inteligência Artificial é uma realidade poderosa na maximização de processos e resultados. Por vezes, seu uso é feito de forma indireta pois muitas ferramentas de Ads e relatórios já possuem em suas soluções estes recursos tecnológicos para garantir as entregas prometidas. É um termo amplo em suas possibilidades, cunhado por John McCarthy em 1956. Porém, a porta para esse campo foi aberta em 1950 por Alan Turing na publicação “Computing Machinery and Intelligence” (em tradução livre: Computadores e Inteligência).
É um terreno em expansão e o real significado fica perdido em uma sopa de termos que, em descrição, se entrelaçam e se perdem em aterrissar na prática. Para começar, a Inteligência Artificial tem referência na capacidade do programa de computador poder raciocinar e adaptar-se com base em conjuntos de regras e dados. Portanto, as tecnologias tão conhecidas hoje como Machine Learning e Deep Learning dentro do conjunto de inteligência artificial estão distantes da forma utópica construída por filmes e, também, pela expectativa da época em que o termo foi criado.
As principais dúvida do marketing: “Como devemos responder a essa pergunta?”; “Qual anúncio devemos mostrar?”; “Qual o melhor conteúdo para esse usuário?”; “O que meus melhores compradores têm em comum?”; "Como melhorar a experiência digital dos meus clientes?".
A Inteligência Artificial responde às perguntas acima de uma forma dinâmica e com base em dados. Ela não segue uma lógica restrita, com os dados disponíveis e colhidos a cada requisição, ela atribui peso às informações na tomada de decisão para atender um determinado objetivo.
Cada vez mais o marketing precisa abraçar a estatística
Para alguns, estatística é uma experiência tortuosa e interminável. Para os que ainda resistem, é preciso mentalizar que para usar um computador não é necessário tornar-se um engenheiro de computação, mas saber o suficiente para utilizar seus programas de forma correta e eficiente.
Com estatística acontece o mesmo.
Portanto, não é para conquistar habilidades impressionantes em matemática, mas possibilitar conversas racionais sobre os dados e a análise dos mesmos. Na prática, é familiarizar-se com conceitos de amostragem, medidas de posição, time series e regressão linear para uma liderança e gestão assertiva.
São esses conceitos estatísticos que norteiam o desenvolvimento de soluções de inteligência artificial e demandar um trabalho sobre esse modelos requer conhecimento dos elementos necessários para garantir a entrega.
Como a máquina aprende, treina e executa?
O Machine Learning é um tipo de inteligência artificial. Simplificando, é uma forma constituída de algoritmos que podem receber dados de entrada e usar análises estatísticas para prever um valor de saída. Cabe ao Cientista de Dados desenvolver o modelo ou escolher o melhor algoritmo para cada tipo de demanda. Abaixo, a descrição simplificada:
Supervisionado - A resposta é conhecida, o modelo configurado para encontrá-la em novas entradas de dados. (Ex.: Perfil de usuários fraudadores);
Não Supervisionado - A resposta é desconhecida, o modelo encontrará padrões ou anomalias sobre uma base. ( Ex.: Perfil dos melhores compradores);
Reforçado - Não há resposta absoluta, o modelo deve priorizar ações, dado um determinado objetivo. ( Ex.: Carros autônomos).
O processo de aprendizado passa por um fluxo de testes e validações para encontrar a melhor aplicação. A base de dados é dividida em conjuntos para treino e teste (ou validação), e inicia-se o fluxo para construir um modelo. Os dados de teste são usados para validar o modelo construído.
Cada vez mais próximo da utópica IA
O modelo de aprendizado de máquina “padrão” requer alguma orientação humana. Se um algoritmo fornecer resultados errados, há uma margem de erro além da esperada. Será então o momento de entrar e fazer ajustes. Mas, com um modelo de aprendizado profundo, ou Deep Learning (termo em inglês), os algoritmos podem determinar se uma previsão é precisa ou não sem intervenção humana ou pelo menos com uma interação bem menor que os modelos de machine learning anteriores.
Tecnicamente, o Deep Learning é apenas um subconjunto do Machine Learning e funcionam de maneira semelhante, mas com capacidades diferentes. Oferecem maneiras de treinar modelos e classificar dados, porém a intensidade em computação é diferente. Por essa intensidade e independência, o Deep Learning é hoje visto como a forma mais próxima da IA utópica ilustrada em filmes.
Então, qual a realidade oferecida ao Marketing?
Hoje uma das formas mais evidentes para o grande público são as conversas com os chatbots de atendimento ou o que vemos em nossa timeline nas redes sociais, existe muita tecnologia por trás do "No que posso ajudar?" e da foto que você acabou de dar like.
Já para os profissionais de marketing, as tecnologias com IA estão na gestão de email, segmentação de audiência em ferramentas de Web Analytics e Mídia. De forma ativa, estão as predições de resultado e automações na complexa régua de interação com o usuário em jornadas multiplataforma.
Análise de dados - Eficaz em um grande volume de dados se tornou um recurso que escala a personalização, segmentação e predições. Determinar padrões e anomalias em uma massa grande de dados é humanamente impossível estabelecer um processo cíclico e de consolidação e insights sem custar um grande volume de tempo.
Mecanismos de Buscas - Com o processamento de linguagem natural e semântica, a inteligência artificial impactou a qualidade da experiência de pesquisa. A sugestão de itens semelhantes, relevância de resultados e correção de erros são alguns dos avanços que podemos listar como os mais evidentes.
Pesquisa e Reconhecimento de imagem - Possibilita um novo cenário na pesquisa e obtenção de informação. Nos mecanismos de busca, os avanços são semelhantes aos da busca por texto, porém ganham destaque em serviços de tradução, mapas, e redes sociais. Auxilia na segmentação de produtos, redução da digitação de textos e levantamento topográficos.
Análise de sentimentos - Útil no monitoramento de mídias sociais, auxilia na análise da presença dos termos e conversas que circundam uma marca, serviço ou produto. Essas análise atendem a várias necessidades do marketing como: termômetro de campanhas, descoberta de crises e desenvolvimento de ofertas.
Como vimos, a Inteligência Artificial já é uma realidade nos dias atuais. Fazer uso da estratégia como uma ferramenta de marketing pode maximizar os seus processos. Por isso, utilizá-la em sua empresa é uma atitude que sem dúvida irá trazer diversos ganhos para a instituição.
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