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Machine learning: qual sua importância para o futuro dos negócios?

Machine Learning

Esse texto é uma adaptação e atualização do artigo original do Digital Marketing Institute.

Grandes mudanças estão em andamento no mundo do marketing, e essas mudanças são em grande parte relacionadas com o poder do machine learning.

Seu impacto é tão grande que 97% dos líderes acreditam que o futuro do marketing consistirá em profissionais experientes que trabalharão em colaboração com entidades de automação baseadas em aprendizagem de máquinas.

As técnicas machine learning são usadas para resolver uma série de problemas diversos, e as empresas podem beneficiar seu negócio à medida que avançamos para um mundo de dados, canais, conteúdo e contextos de convergências extremas.

Para a equipe de marketing moderna, machine learning é encontrar peças de conhecimento preditivo nos dados estruturados e não estruturados e usá-los ao seu favor.

A capacidade de responder de forma rápida e precisa às mudanças no comportamento do cliente é a crítica do mundo de hoje.

Neste artigo, exploramos as tecnologias de machine learning que estão sendo usadas efetivamente e suas possíveis aplicações em vários segmentos das empresas.

Machine Learning não é somente para empresas digital-first

Um estudo recente da Gartner sugere que o chatbots irá alimentar 85% das interações do serviço ao cliente até 2020.

À medida que o machine learning se torna mais prevalente no mundo dos negócios, os admiradores da Netflix , entre outros, estão investindo pesadamente na tecnologia machine learning com o objetivo de aumentar o envolvimento do cliente.

No entanto, essa tecnologia de ponta já não é exclusiva para pesquisadores de Inteligência Artificial e empresas digitais como Amazon e Google. Se for eficientemente utilizada, ela pode ter um impacto em áreas-chave do ecossistema de grandes dados de marketing em 2018.

Com a habilidade inteligente de automatizar as interações e serviço ao cliente de forma inteligente e humana, os chatbots servem para aumentar a produtividade de uma maneira incrível.

Na verdade, 44% dos consumidores nos EUA já preferem chatbots que humanos para se relacionar como cliente —  um testemunho da eficácia da tecnologia de machine learning para empresas.

Ao democratizar o uso de dados, envolvendo funcionários em papéis técnicos e de marketing, com as habilidades necessárias, os líderes empresariais não só obterão o máximo da tecnologia de machine learning, mas gerarão a adoção em todo o negócio .

20% dos executivos C-level estão usando o machine learning como parte fundamental de sua estratégia de negócios – McKinsey & Co

Então, como exatamente as empresas podem usar o machine learning para aumentar a produtividade e a eficiência?

Visualização automatizada de dados

90% dos dados mundiais foram gerados apenas nos últimos dois anos. A capacidade de visualizar relacionamentos de dados não só ajuda as empresas a tomarem melhores decisões, mas também cria a confiança necessária para tomá-las.

Existem várias ferramentas que oferecem dados valiosos e instantâneos que podem ser aplicados tanto a dados estruturados quanto não estruturados. Mas, no momento, as ferramentas de visualização só são poderosas se você puder interpretar os dados subjacentes.

À medida que o machine learning se desenvolve, esperamos ver plataformas e widgets de visualização automatizada de dados de maneira mais fácil de usar. Esperamos que eles sejam organizados e interpretados por meio do machine learning, fornecendo uma riqueza de novos conhecimentos e aumentando a produtividade no processo.

“Das tecnologias de marketing que utilizam machine learning e AI hoje, a compra de anúncios programáticos e a melhoria da alocação de gastos publicitários me impressionam cada dia mais”. – Joe Martin, Líder e Evangelista de Análise Social da Adobe

Gerenciamento e Análise de Conteúdo

Uma das maneiras mais críticas para encorajar a fidelidade à marca, impulsionar o engajamento e criar relacionamentos duradouros com os consumidores é desencadear conversas significativas com sua base de clientes alvo.

À medida que as marcas e as empresas aspiram em envolver diálogos mais valiosos com seus clientes, o machine learning será crítico na análise de palavras, frases, idiomas, orações e formatos de conteúdo específicos que se relacionam com cada audiência.

O Pinterest, por exemplo, é uma marca de sucesso que está usando essa estratégia para personalizar sugestões aos usuários.

Ao processar  150 milhões de buscas de imagens a cada mês, o Pinterest usa machine learning para identificar o conteúdo que os usuários ficarão interessados ​​com base em objetos que eles já demonstraram interesse.

Ele também analisa as legendas de conteúdo fixo e quais itens são contidos na imagem, a fim de vincular um determinado par de calças jeans a uma camisa, apesar de não terem nada de parecido em seu formato.

Esse ano, o aprendizado automático da máquina irá estimular uma progressão na análise léxica, permitindo que os comerciantes personalizem seus conteúdos em uma campanha, com o objetivo de melhorar o engajamento.

Incremental learning

Ao usar conjuntos de dados grandes e complexos, as ferramentas de machine learning podem desenvolver sua base de conhecimento e habilidades de forma contínua, ajudando uma empresa a se tornar mais inteligente, mais esclarecida e mais informada por meio da automação.

Atualmente, a forma como as plataformas de machine learning interpretam os dados preditivos podem ser um pouco limitadas, faltando informações para dar o resultado esperado.

Mas, à medida que o incremental learning* progride, serão criadas soluções que permitem a implantação de novos desenvolvimentos e camadas de dados em tempo real, melhorando as capacidades preditivas e a execução de marketing como resultado.

A precisão aprimorada sem qualquer quebra dos dados significa melhores resultados e o incremental learning desempenhará um papel fundamental nisso.

À medida que o aprendizado automático da máquina se torna mais adotado e amplamente utilizado, as marcas e as empresas poderão usar seu poder como vantagem, entendendo a ajuda dessa tecnologia nos resultados de marketing e aceleração do crescimento.

Em vez de substituir os papéis existentes, o machine learning os ampliará, implementando esforços humanos em vez de descartá-los.

* Incremental learning: é um método de machine learning, no qual os dados de entrada são continuamente utilizados para ampliar o conhecimento do modelo existente, ou seja, para treinar o modelo.

Tecnologias emergentes de machine learning

O machine learning já se fez presente em várias segmentos, como o de saúde, bem como a detecção de fraude com o PayPal, alavancando-o para lutar contra a lavagem de dinheiro.

Agora, essas tecnologias novas e emergentes de machine learning estão definidas para fazer transformar os domínios do marketing. Essas inovações atuais incluem:

IBM WatsonLogotipo da IBM Watson

Um supercomputador que combina AI com software analítico superior, o IBM Watson é um sistema de pergunta-resposta totalmente otimizado.

Ele processa em uma taxa de 80 teraflops (trilhões de operações de ponto flutuante por segundo).

 

Logotipo da faíscaSpark

Recorrendo ao mundo do recrutamento, a Spark é uma plataforma que pode recomendar os melhores candidatos para vagas usando um algoritmo sofisticado.

Ao adicionar uma série de requisitos, características e preferências, a aplicação incorporada da Spark comunica com outro software e retorna os melhores candidatos para as empresas em ordem de adequação.

kafka

Kafka

Uma solução de machine learning, a Kafka Apache permite que marcas e empresas criem aplicativos de transmissão de dados em tempo real ou pipelines para desempenhar funções críticas e interpretar informações de várias fontes.

Atualmente, ele é utilizado pelo LinkedIn para lidar com mais de 1,4 trilhão de mensagens por dia, aumentar a eficiência e ajudá-los a tomar decisões críticas com base em dados perspicazes.

Machine learning e liderança

Agora que o machine learning está sofrendo um grande impulso, é responsabilidade dos grandes executivos conduzirem a empresa na direção certa, garantindo que cada equipe entenda como o machine learning irá expandir e melhorar seus papéis.

Essa nova tecnologia ajudará as empresas a se tornarem mais produtivas, preditivas, eficientes e inteligentes.

Ao pensar sobre o que você quer que o machine learning faça, a maneira que deseja que essa tecnologia se comporte ou opere e como você vai trabalhar com ela para impulsionar o negócio: será necessário criar uma estratégia transparente, que ajuda a sua equipe a adaptar suas habilidades e processos.

Para implementar com sucesso o machine learning no local de trabalho, os líderes digitais devem considerar três estágios críticos:

  • Descrição: Coleta de dados em bancos de dados para analisar os insights passados ​​e reunir objetivos e requisitos da empresa.
  • Previsão: reunir dados preditivos para prever resultados futuros e críticos para o negócio. Para garantir que isso seja realizado com sucesso, os executivos devem assegurar que a qualidade, clareza e organização desses dados sejam impecáveis.
  • Prescrição: Esta parte do processo de adoção do machine learning terá mais abordagem man-machine colaborativa. Para traduzir esses fluxos abrangentes de dados e usá-los para entender como o negócio deve operar dentro de seu novo ecossistema, o C-suite deve estar diretamente envolvido na criação e formulação dos objetivos que esses algoritmos tentam otimizar.

Estamos entrando em um mundo no qual as pessoas e as máquinas trabalharão em harmonia para se conectar, fazer campanha e comercializar seus produtos e serviços de forma mais pessoal, eficiente e informada do que nunca.

Ao abraçar o potencial do machine learning, ter a mentalidade correta e ajudar sua equipe a entender como isso pode ajudá-los a fazerem seus trabalhos de forma mais eficaz, você poderá ter um impacto real no futuro do seu negócio.

Conheça mais sobre os impactos da tecnologia no seu negócio com o artigo “Transformação Digital: entenda a estratégia que está revolucionando o mercado”.

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