O campo de estudos sobre Inteligência Artificial reúne especialistas, entusiastas e curiosos sobre o tema no barco comum da curiosidade. Navegando por um universo de perguntas ainda não respondidas, a tarefa de traduzir termos já existentes, ou nomear novas práticas possibilitadas pela tecnologia, adquire um peso fundamental para a plena compreensão e aplicação da IA em diferentes rotinas.
No mundo do Marketing, dezenas de termos relacionados à Inteligência Artificial já fazem parte da rotina operacional de empresas e agências em todo o mundo. Pensando nisso, mais que conhecer termos já populares, como Machine Learning, os profissionais de Marketing devem entender o significado de cada um.
Por isso, separamos cinco termos relacionados à Inteligência Artificial cujos significados devem estar frescos na memória do profissional de Marketing moderno:
1 – Aprendizado de Máquina (Machine Learning): Um dos termos de IA mais relevantes para o Marketing moderno, o aprendizado de máquina diz respeito a um sistema projetado para evoluir a partir dos dados com os quais interage, utilizando algoritmos para identificar padrões e, a partir deles, definir soluções adequadas para situações específicas, mesmo que não tenham sido programados exclusivamente para a resolução apresentada.
Transformando máquinas em autodidatas, o sistema de identificação de padrões torna-se útil para diversas abordagens e demandas de Marketing, como a personalização, por exemplo. Nesse sentido, os algoritmos são os responsáveis pela análise de dados de clientes – histórico de compras, preferências e comportamentos – e conseguem segmentá-los de forma precisa.
Dessa forma, as empresas podem oferecer recomendações e anúncios personalizadas, mensagens exclusivas destinadas a ocasiões ou datas de compra específicas e ofertas selecionadas tendo como base os interesses dos consumidores.
2 – Chatbots: Outro termo comum para os profissionais de Marketing, os Chatbots são programas baseados em IA capazes de manter conversas com humanos e outras máquinas.
No Marketing, estes agentes são utilizados principalmente em modelos de Marketing Conversacional, uma vez que podem ser podem ser implementados em sites, aplicativos de mensagens e plataformas de redes sociais para fornecer suporte ininterrupto ao cliente.
Sob programações específicas, os Chatbots podem responder a perguntas frequentes sobre o empreendimento no qual estão inseridos, fornecer informações sobre produtos ou serviços, auxiliar no processo de compra e ajudar os clientes a resolver problemas comuns.
3 – Redes Neurais Artificiais: Tópico menos comum fora do campo Tech, as Redes Neurais Artificiais (RNAs), também conhecidas como Redes Neurais Artificiais Profundas, são modelos de aprendizado de máquina inspirados no funcionamento do cérebro humano.
A estrutura básica de uma RNA é composta por camadas de neurônios artificiais interconectados que processam informações e aprendem com base nos exemplos processados. São elas:
Camada de Entrada (Input Layer) – Camada inicial, recebe os dados de entrada. Cada neurônio localizado na camada de entrada corresponde a uma característica ou atributo específica dos dados introduzidos no sistema.
Camadas Ocultas (Hidden Layers) – Camadas intermediárias, localizadas entre a camada de entrada e a camada de saída. Aqui, os neurônios recebem entradas dos neurônios da camada anterior, realizam cálculos e passam os resultados para os pares da próxima camada.
Camada de Saída (Output Layer) – Camada final, que produz as saídas desejadas. O número de neurônios na camada de saída depende do tipo de problema em questão, como classificações, regressão ou sequência de palavras introduzidas.
No campo do Marketing, as RNAs tornam-se importantes aliadas em tarefas como a análise de grandes volumes de dados, identificação de padrões complexos de informação, personalização da experiência do cliente e, por conseguinte, melhoria da eficácia das estratégias de marketing.
4 – Análise Preditiva: A análise preditiva é uma abordagem analítica que utiliza técnicas e algoritmos para prever eventos futuros ou comportamentos com base em dados históricos. Ela envolve o uso de modelos estatísticos, machine learning e outras técnicas de mineração de dados para identificar padrões e tendências para “prever o futuro” com base nas estimativas levantadas pelos dados.
No Marketing, a análise preditiva pode ser usada para prever a demanda futura por produtos ou serviços, o que contribuiu para a otimização do planejamento de produção, estoque e distribuição das empresas.
Além disso, a abordagem contribui para o controle da rotatividade de clientes, identificando aqueles com maior probabilidade de cancelar contratos ou deixar de utilizar um produto ou serviço, o que permite a implementação de ações preventivas para a retenção.
5 – Árvores de Decisão: Algoritmos de aprendizado de máquina, as árvores de decisão são comumente utilizadas para solucionar problemas de classificação e regressão. De forma simplificada, o recurso corresponde a uma representação gráfica de um conjunto de regras de decisão hierárquicas, no qual cada nó interno representa uma decisão baseada em um atributo específico e cada folha representa um resultado ou uma classe.
Quando aplicado ao Marketing, o modelo é capaz de fornecer insights claros e interpretações visuais coerentes que contribuem para a tomada de decisões estratégicas, como a identificação e classificação dos fatores que influenciam o sucesso ou o fracasso de uma campanha – tipo de mídia, público-alvo, mensagem veiculada ou o canal de marketing.
A estratégia também pode ser aplicada durante a determinação de preços de produtos ou serviços. Ao considerar várias variáveis, como custos de produção, concorrência, demanda do mercado e preferências do cliente, os fluxos do modelo ajudam a estabelecer preços otimizados para manter o equilíbrio entre a maximização dos lucros e a atração dos clientes.
Recentemente, o Clube Mundo do Marketing recebeu especialistas sobre o tema IA no especial “Inteligência Artificial no Marketing”. Ao todo, os habitantes do Mundo do Marketing participaram de cinco bate-papos que abordaram tudo o que há de mais relevante sobre o tema na atualidade.
Participante do especial, Lyse Nogueira, Customer Advisor do SAS, trouxe insights sobre como a Inteligência Artificial contribui para a melhoria da experiência dos consumidores em canais omnichannel. Venha para o Clube e faça parte da Conversa!
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