A tecnologia e suas novas ferramentas, constantemente lançadas no mercado, têm contribuído para a transformação nos negócios.
Um tema que atrai a atenção dos gestores é como usar a estratégia de machine learning para melhorar a experiência do cliente.
O machine learning surge como uma tecnologia que impulsiona a implementação de ações de marketing digital voltadas para o uso de dados e a definição de campanhas e práticas alinhadas com as demandas de um público consumidor cada vez mais exigente.
Em outras palavras, esses sistemas não são explicitamente programados para realizar tarefas, mas sim aprendem a fazê-las por meio da análise de exemplos.
Em geral, o processo de machine learning envolve as seguintes etapas:
Coleta de dados
A primeira etapa é reunir um conjunto de dados relevantes para a tarefa que o sistema deseja aprender.
Preparação dos dados
Os dados coletados geralmente precisam ser limpos e pré-processados para o sistema poder compreendê-los.
Isso pode envolver a remoção de valores ausentes, normalização de dados e conversão de dados em um formato adequado para o algoritmo de machine learning.
Treinamento do modelo
O próximo passo é escolher um algoritmo de machine learning e treinar um modelo nesse algoritmo usando o conjunto de dados preparado.
O algoritmo aprenderá a identificar padrões nos dados e a usar esses padrões para realizar a tarefa desejada.
Avaliação do modelo
Depois que o modelo é treinado, ele precisa ser avaliado para verificar se está funcionando corretamente.
Isso pode ser feito usando um conjunto de dados de teste que não foi usado no treinamento.
Implementação do modelo
Se o modelo for bem-sucedido na avaliação, ele poderá ser implementado em um ambiente de produção.
Isso pode envolver integrá-lo a um aplicativo ou sistema existente.
Como o machine learning se aplica ao marketing digital?
A tecnologia de ML é muito abrangente e pode ser implementada em diferentes contextos. Suas aplicações incluem desde a recomendação de produtos até a detecção de fraudes.
No âmbito do marketing digital, ele revoluciona as atividades das empresas, à medida que viabiliza o alcance mais rápido, preciso e eficiente de clientes.
Por meio da análise de grandes volumes de dados, o machine learning identifica padrões e insights que guiam a criação de campanhas personalizadas e altamente relevantes para cada público-alvo.
Personalização de campanhas de marketing e segmentação
Com o machine learning, as empresas conseguem segmentar seus clientes com base em diversos fatores, como: histórico de compras, comportamento online, interesses, preferências e dados demográficos.
Entenda!
– Histórico de compras, incluindo aqui informações que vão desde os produtos comprados até a frequência de compras e o valor médio dos pedidos.
– Comportamento online, com acesso a informações como páginas visitadas, tempo gasto em cada página e cliques em anúncios.
– Interesses e preferências, considerando assuntos frequentemente pesquisados, páginas curtidas nas redes sociais, hashtags seguidas, entre outros.
– Dados demográficos como idade, sexo, localização, renda, entre outros.
A combinação desses dados permite a criação detalhada do perfil do cliente, trazendo o embasamento necessário para a empresa personalizar as suas campanhas de marketing. Essa personalização favorece diferentes etapas de processos de trabalho em marketing digital.
Conteúdo
Com dados relevantes sobre a preferência dos consumidores, é possível criar anúncios, e-mails, landing pages e e-books com conteúdo direcionado aos interesses e às necessidades de cada segmento de consumidores.
Ofertas
Informações organizadas permitem personalizar promoções e descontos segundo o perfil de cada cliente.
Tempo
Também facilita a definição do momento certo para manutenção do contato com o cliente. Assim, a área de marketing consegue enviar mensagens no momento mais oportuno para cada cliente, aumentando as chances de conversão.
Canais de comunicação
Os dados permitem entender as preferências de cada consumidor, tornando mais fácil para a empresa definir o canal mais adequado para cada cliente – seja ele e-mail, redes sociais, anúncios online, entre outros.
Segmentação avançada com base no comportamento do cliente
A análise preditiva é uma área do machine learning que utiliza algoritmos para prever as necessidades e os comportamentos dos clientes.
Através da análise de grandes volumes de dados, empresas podem identificar padrões e tendências que permitem a criação de campanhas personalizadas e altamente relevantes para cada público-alvo.
Os algoritmos de recomendação são um tipo de algoritmo preditivo que sugere produtos, serviços ou conteúdo em que o cliente possa ter interesse. Eles são muito utilizados em plataformas de streaming, sites de e-commerce e redes sociais.
Os algoritmos de recomendação podem melhorar a experiência do cliente de diversas maneiras, como ajudando a encontrar os produtos que eles realmente desejam, o que evita que os clientes percam tempo navegando por produtos que não são relevantes para eles e oferece uma experiência personalizada e relevante.
Automação de atendimento ao cliente
A automação de atendimento ao cliente é a utilização de tecnologia para automatizar tarefas e interações com clientes, sem a necessidade de intervenção humana direta.
Essa tecnologia pode ser utilizada em diversos canais, como sites, aplicativos, chat online, telefone, e-mail e redes sociais.
Chatbots e assistentes virtuais baseados em machine learning
Os chatbots e as assistentes virtuais são ferramentas de automação de atendimento ao cliente que utilizam a tecnologia de machine learning para interagir com os clientes de forma natural e eficiente.
Eles são treinados com grandes volumes de dados para poderem entender as perguntas e solicitações dos clientes e fornecer as respostas e soluções adequadas.
A automação de atendimento ao cliente é uma solução que tem ganhado espaço no mercado, podendo trazer diversos benefícios para as empresas.
Entre as vantagens, destacamos:
Redução de custos
A automação pode reduzir os custos com atendimento ao cliente, ao eliminar a necessidade de ter um grande número de pessoas à disposição para atender às demandas dos consumidores.
Aumento da eficiência
A automação pode agilizar o atendimento ao cliente, pois os chatbots e as assistentes virtuais podem responder às solicitações dos clientes de forma instantânea.
Melhoria da satisfação do cliente
A automação pode melhorar a satisfação do cliente, pois os clientes podem ter suas solicitações atendidas de forma rápida e eficiente.
Agora vamos entender como trazer isso para a prática do seu negócio?
Confira alguns exemplos de como a automação de atendimento ao cliente pode ser utilizada:
– Responder a perguntas frequentes: os chatbots podem ser utilizados para responder a perguntas frequentes sobre produtos, serviços ou políticas da empresa.
– Fornecer suporte técnico: a tecnologia pode ser utilizada para fornecer suporte técnico para produtos ou serviços da empresa.
– Agendar appointments, compromissos e reuniões.
– Processar pedidos de reembolso: os chatbots podem ser utilizados para processar pedidos de reembolso de produtos ou serviços da empresa.
A automação de atendimento ao cliente é uma ferramenta interessante que pode auxiliar as empresas a melhorar a eficiência do atendimento ao cliente, reduzir custos e aumentar a satisfação do cliente.
Hoje, empresas de diferentes portes e segmentos de mercado estão buscando esse tipo de solução de assistentes virtuais baseadas em machine learning, pois essas ferramentas são reconhecidamente importantes para a oferta de um atendimento rápido, dinâmico e de qualidade.
Qual a importância dos dados na implementação de estratégias de machine learning?
Os dados são o alicerce para a implementação de estratégias de machine learning. Sem dados de alta qualidade, os modelos não podem ser treinados de forma eficaz e, como resultado, suas previsões e decisões serão imprecisas.
Os modelos de ML aprendem com exemplos.
A qualidade e a quantidade de dados utilizados no treinamento influenciam diretamente a precisão e a confiabilidade do modelo. Somado a isso, os dados são usados para avaliar o desempenho do modelo e identificar áreas de aprimoramento.
Boas práticas para gestão de dados em machine learning
Os dados são o elemento essencial para o sucesso do machine learning.
Ao investir na coleta, preparação e gestão de dados de alta qualidade, as empresas podem criar modelos de ML mais eficazes e confiáveis, que geram resultados tangíveis e impulsionam o sucesso do negócio.
Quando falamos em boas práticas atreladas à gestão de dados em ML, devemos considerar a definição de objetivos claros – é indispensável determinar claramente o que você deseja alcançar com o machine learning antes de começar a coleta de dados.
Com os objetivos traçados, colete os dados, restrinja-se apenas àqueles necessários para atingir o seu objetivo. Após coletar os dados, é hora de verificar se eles estão completos, se são precisos e consistentes.
Superada essa etapa, armazene os dados seguramente, implementando medidas de segurança contra eventuais riscos de tentativa de acesso não autorizado. Por fim, monitore e avalie o uso de dados, analisando o impacto das estratégias de machine learning em seu negócio.
Quais são os benefícios da personalização de campanhas?
A personalização de campanhas com uma abordagem de machine learning traz muito benefícios para as empresas.
Entre esses benefícios, destacamos:
– As campanhas personalizadas geram um retorno sobre investimento (ROI) maior do que as campanhas genéricas por atingirem um público mais receptivo à mensagem.
– Os clientes se sentem mais valorizados quando recebem mensagens personalizadas e relevantes, favorecendo a melhora na experiência do cliente.
– A personalização aumenta a fidelidade dos clientes, ao demonstrar que a empresa se preocupa com suas necessidades e preferências.
– As empresas que utilizam o ML para personalizar suas campanhas se diferenciam da concorrência e conquistam uma vantagem competitiva no mercado.
Hoje, o machine learning é amplamente utilizado por plataformas de streaming, como Netflix e Spotify, que usam o ML para recomendar filmes, séries e músicas aos seus usuários de acordo com seus gostos e histórico de consumo.
Além disso, sites de e-commerce como Mercado Livre e Amazon usam o ML para recomendar produtos aos seus clientes com base no seu histórico de navegação no site e em compras anteriores.
Inclusive, as redes sociais também são outro exemplo de como o ML pode ser usado para melhorar a experiência dos usuários, à medida que ele mostra aos usuários conteúdos e anúncios relevantes baseados em seus interesses.
Dicas práticas para começar a incorporar machine learning em suas estratégias de marketing
Se você quer implementar o ML em suas estratégias de marketing, deve começar definindo os seus objetivos. Trace metas claras e específicas, priorizando objetivos que sejam mensuráveis e que impactam positivamente o seu negócio.
Após definir os seus objetivos, identifique as áreas de maior potencial, avalie seus canais de marketing e processos, e identifique as áreas que podem ser otimizadas com ML. Nesse ponto, vale avaliar tarefas repetitivas, segmentação de público e análise de dados.
Em seguida, explore as ferramentas e soluções disponíveis no mercado. Utilize plataformas de ML prontas para uso – elas oferecem soluções para marketing, como segmentação, automação e análise preditiva.
Também é interessante considerar a integração de aplicativos de machine learning nos sistemas de marketing existentes a fim de automatizar as tarefas.
Antes de implementar a ML em toda a sua operação, é recomendado começar com projetos-piloto, em pequena escala. Por meio deles, você pode testar e avaliar os resultados, investindo em soluções mais complexas apenas quando estiver pronto.
O passo seguinte consiste na organização dos dados de marketing. Lembre-se de priorizar os dados de qualidade que estejam alinhados com os seus objetivos.
Após colocar em prática o seu projeto, não esqueça que o acompanhamento é uma etapa crucial. Portanto, monitore e avalie os resultados, realizando ajustes sempre que julgar necessário.
Tão importante quanto investir em tecnologia é investir em treinamento e desenvolvimento. Isso significa que você precisa capacitar a sua equipe de marketing para os profissionais conhecerem os fundamentos do machine learning e da implementação dos projetos.
Lembre-se de que o machine learning é uma ferramenta especialmente útil para ampliar estratégias de marketing, mas que o seu sucesso depende de conhecimento, planejamento, implementação cuidadosa e avaliação contínua.
Como você viu no decorrer deste conteúdo, o ML pode ser aplicado na segmentação de público com base em dados históricos e comportamento online para campanhas personalizadas. Ele também é uma solução especialmente interessante na automação de marketing, à medida que permite a automação de tarefas repetitivas, como criação de anúncios, envio de e-mails e análise de dados.
Somado a isso, o ML permite a realização de análises preditivas, prevendo o comportamento dos consumidores e otimizando as campanhas a fim de melhorar a experiência do cliente.