Como conseqüência do impacto das novas tecnologias, os marqueteiros terão que repensar seus empregos, assim como a forma como promovem e consomem mídias. A Inteligência Artificial (IA) foi criada pela primeira vez nos Estados Unidos durante a década de 1950 do século XX. Embora a tecnologia tenha sido considerada sem importância inicialmente, agora está arrecadando uma grande quantidade de dinheiro de investidores em todo o mundo, graças aos avanços no poder computacional.
Para que o uso de machine learning seja eficaz em estratégias de marketing, uma grande quantidade de dados deve estar disponível. O machine learning (ML), consiste no aprendizado automático de computadores através da coleta e análise de dados e da experimentação (AI). O computador é capaz de “descobrir por si mesmo” ao analisar e interpretar os dados que acumulou. O acúmulo de dados aumenta a capacidade de responder da máquina, tornando-a cada vez mais inteligente e capaz de melhorar seus processos sem interferência humana.
O que importa é que este tipo de computador pode fazer qualquer coisa, desde reunir e analisar informações até servir como uma ferramenta para gerar renda automaticamente. Pense por exemplo nos computadores usados para mineração de criptomoedas ou criação automática de conteúdo.
O QUE É IA?
Ainda existe uma grande incerteza em torno da inteligência artificial. Há duas abordagens fundamentais sobre as definições científicas: o método ocidental e o oriental. Mas esta é uma tecnologia muito controversa, que ainda está em fase de desenvolvimento. Como declarado pelo governo, aceitar a definição tornará mais conveniente a realização de estudos científicos.
Os algoritmos, o machine learning e as tecnologias de redes neurais que estamos investigando neste contexto são o foco principal deste conteúdo .
CONDIÇÕES PRÉVIAS PARA O AVANÇO DA TECNOLOGIA DE MARKETING
Com o avanço da tecnologia digital, muitos aspectos das operações de marketing estão sendo revolucionados, permitindo uma maior personalização dos esforços de marketing. Hoje em dia, a coleta de dados está se tornando mais e mais eficaz, com negócios que abrangem “ciência de dados”, redes neurais, algoritmos sofisticados e inteligência artificial para tirar proveito das novas oportunidades oferecidas por estas tecnologias. Como resultado do potencial de melhoria dos lucros que pode resultar da aplicação de tecnologias de machine learning, muitas organizações estão começando a investir seus recursos neste setor emergente.
Há pelo menos quatro condições principais que definem se as práticas de marketing das organizações focadas no cliente no mundo digital podem ou devem ser desenvolvidas tecnologicamente.
- O crescimento do poder computacional dos computadores e sistemas de TI. Uma das leis de Moore é comumente usada como argumento principal, embora adaptada a este ambiente. Especialistas afirmam que o poder computacional dobra a cada dois anos, mas os custos de produção na maioria das vezes não serão alterados. Para as empresas, isto implica que as tecnologias de informática não só são mais poderosas, mas também mais acessíveis às empresas menores e médias, e mesmo para aquelas organizações cujas principais capacidades estão fora da tecnologia da informação.
- Desenvolvimento de tecnologias na nuvem. As matrizes de dados podem agora ser armazenadas e analisadas na nuvem, e podem ser acessadas de qualquer dispositivo, a qualquer momento, de qualquer lugar, graças aos avanços em serviços de cloud. O compartilhamento de dados em diferentes dispositivos é vantajoso tanto para empresas que precisam gerenciar dados em diferentes continentes, quanto para usuários domésticos, que podem acessar seus arquivos em diferentes dispositivos.
- “Internet das Coisas”. Há uma tendência crescente e um fenômeno conhecido como Internet das Coisas, que se refere a itens, sistemas e bens que interagem entre si, bem como com o usuário. Como resultado, a internet está sendo acessada por uma ampla gama de sensores que podem ser conectados a praticamente qualquer item físico, criando uma rede de dispositivos que armazenam, transferem e recebem informação entre si. A empresa de pesquisa e consultoria IHS Markit previu que, até 2025 haverá 60 bilhões de itens e gadgets interligados e interativos. De acordo com as estimativas da Ericsson, o mundo terá 30 bilhões de dispositivos interligados no final de 2022. O fato de que os gadgets e aparelhos podem receber, reter, e transferir informações é um componente crucial neste movimento. As estratégias de marketing e gestão das empresas modernas são fortemente influenciadas por este fator.
- Coleta, análise e interpretação de enormes quantidades de dados e indicadores. A capacidade de coletar, analisar e compreender volumes enormes de dados e indicações relacionadas com as ações, comportamento do cliente, ou aspectos macroambientais é o quarto princípio-chave. Este é um fator importante para determinar a transição tecnológica das estratégias de marketing nas empresas.
POR QUE usamos a palavra “INTELIGENTE”?
O aprendizado das máquinas e sistemas de inteligência artificial (IA) dependem do julgamento de experts, que é o que lhes dá sua força e complexidade. É possível identificar menos ligações evidentes como resultado do acúmulo de informações. Os processos das redes neurais que são tão complexos que o cérebro humano é incapaz de acompanhá-los estão além das capacidades do cérebro humano.
Um computador, por outro lado, só pode ser treinado para interpretar dados quando processos de programação são implementados por um grande número de profissionais experts neste tipo de sistemas.
Todas as técnicas de inteligência artificial são impulsionadas pelo conhecimento, e não pelos dados. As previsões são criadas com o uso desta estrutura de dados, que veremos nos próximos parágrafos.
Engenheiros cognitivos ou chefes de conhecimento (profissionais encarregados de colocar ideias inovadoras em ação) coletam informações e as “ligam” em uma certa sequência para que os sistemas de inteligência artificial aprendam a reconhecer atividades e objetivos.
Tudo, da personalização à originalidade, será tratado com simplicidade se você usar o “algoritmo” de projeto arquitetônico.
Há quatro abordagens principais:
- Sequência. Funciona de acordo com o esquema “se-então”, muitos o consideram o mais comum.
- Algoritmo. “Se A > B, então C é…”.
- Semântica. De acordo com este cenário, o herói do filme investiga o assassinato de seu melhor amigo com um mapa de imagens, pontos e fios pendurados em seu quarto.
- Frame. Parece uma confusão de tabelas e gráficos interligados, muito parecido com a forma como a informação é armazenada no cérebro humano.
USO DE AI E ML NO MARKETING
De acordo com um estudo da McKinsey, 32% das empresas globais já estão utilizando inteligência artificial nas comunicações, o que a torna líder no setor. A comunidade empresarial prevê aumento das despesas com tecnologia num futuro previsível. (apenas o setor financeiro recebe mais investimentos ).
Os assistentes virtuais mais utilizados são aqueles que são alimentados pela inteligência artificial. A tecnologia preditiva e o aprendizado de máquinas ocuparam o segundo e terceiro lugares, respectivamente.
Mudanças na publicidade e RP
Devido a um conjunto de regras bem definidas, a esterilidade e os estereótipos se tornaram a norma em quase toda a publicidade de hoje. Através de pesquisas de mercado, podemos afirmar que estratégias inovadoras serão mais eficazes, sempre que baseadas na coleta e análise de dados. Uma estratégia de ruptura eficaz, baseada em conhecimento confiável, tem maior probabilidade de sucesso. Desde que você seja cauteloso em suas ações, você deveria conseguir gerar um retorno positivo sobre seu investimento.
Usando a ferramenta SPARC (pesquisa, preços, disponibilidade, avaliações e revisões e conteúdo), por exemplo, você pode reunir dados de sites de produtos e receber atualizações sobre o que está acontecendo com suas marcas favoritas no rádio. Os padrões de preços de uma marca e seus concorrentes são mostrados visualmente, assim como a posição de empresas que estão “fraquejando”.
Foram necessários cerca de cinco anos para que estas novas tecnologias chegassem ao mercado. Elas liberaram os anunciantes de terem que passar pelo tedioso processo de descobrir qual seria a melhor faixa de preço para seus anúncios e público-alvo. Ao mesmo tempo, tem havido pouco desenvolvimento na área de elaboração de mensagens de marketing.
Embora o número de marqueteiros não tenha diminuído, a natureza de seu trabalho diminuiu. Mais dinheiro começou a ser gerado por usuários interessados em aprender e testar diferentes soluções. Usuários temerosos do Excel se voltaram para a SMM ou copywriting como alternativa. A criação de mensagens ainda é, por enquanto, uma área dominada por humanos.
Marketing Analytics
O Trendwatching (previsão de tendências de mercado) utiliza o machine learning para identificar padrões no comportamento do consumidor e circunstâncias do mercado.
Gerenciamento e classificação de produtos recomendados
Muitos elementos entram no processo de sugestão, incluindo compras prévias, localização geográfica, verificação média e atividade do usuário. Com base nestas informações, o sistema irá recomendar-lhe as melhores ofertas para seu perfil, aumentando as chances de venda.
Tecnologias especializadas (por exemplo, visão computadorizada, redes neurais, reconhecimento de fala, etc.) permitem melhorar os produtos de empresas de diferentes setores.
Construindo um sistema de distribuição
A fim de estimar compras futuras e fazer um pedido de lote com fornecedores e/ou fabricantes, os sistemas analíticos processam milhões de transações e mais de 200 critérios adicionais simultaneamente.
Esta estratégia também está modificando as redes logísticas e as técnicas de entrega. O método de compra nos pontos de venda pode ser alterado com o uso de sistemas e sensores de reconhecimento.
Comunicação de marketing e programas de promoção
A personalização de informações e técnicas e canais de conexão com o cliente é a principal diretriz. A estrutura e a substância das mensagens de comunicação de marketing são ajustadas para a localização e situação da audiência.
Precificação
O preço dinâmico é uma alternativa para oferecer preços sob medida dependendo das características situacionais do consumidor, bem como o histórico de compras. Os tradicionais programas de recompensa estão sendo transformados em soluções cada vez mais personalizadas.
COMO FUNCIONA PARA CLIENTES?
O crescimento na relevância das iniciativas de marketing, incluindo a comunicação em nome da marca, é atribuível a alterações nas características da percepção do consumidor. O método clássico de segmentação de mercado, compreendendo a divisão da população de clientes em segmentos homogêneos, é igualmente propenso a mudanças. Sistemas avançados de análise de dados implementam a ideia de marketing one-to-one (um por um) introduzida pela primeira vez por D. Peppers e M. Rogers em seus primeiros trabalhos. Na era da inteligência artificial, é viável visar um cliente específico com uma estratégia de marketing personalizada graças aos avanços na aprendizagem de máquinas e redes neurais. Uma ligação profunda entre indicadores e sua influência no comportamento final do cliente não pode ser mostrada por cálculos “manuais”. Quando se trata de prever o comportamento e criar sistemas de recomendação, a capacidade de processamento dos computadores torna possível incorporar combinações mais complicadas e menos evidentes de dados.
A construção habitual de uma imagem típica do cliente, adotada no marketing tradicional, com o desenvolvimento do machine learning pode ser utilizada como exemplo de referência ou um elemento a mais no treinamento do software, com base no qual correlações e associações são procuradas dentro da matriz de dados sugerida. O algoritmo do sistema de informação pode localizar os membros do público-alvo que são, em comparação com a amostra de referência considerados o alvo de cada mensagem, com base no buyer persona, porém com campanhas individuais e personalizadas. Um ponto importante é que é quase impossível para a mente humana quebrar completamente todas as conexões que foram detectadas por um método computacional, pois eles podem não ser óbvios e seriam imperceptíveis. A capacidade de avaliar mais de duzentos fatores concomitantemente está disponível apenas para a inteligência artificial.
AI E ML PODEM SE TORNAR CRIATIVOS?
Pessoas altamente imaginativas são, no entanto, difíceis e demoradas de automatizar, apesar dos avanços na tecnologia.
A intenção é que conteúdos criativos dinâmicos e a finalização de conceitos façam uso de tanta automação quanto possível. No caso do Google, por exemplo, um mix de diretores está disponível para ajudar com o design de conteúdos diferentes direcionados a vários públicos. Qual publicidade será apresentada para cada usuário dependerá de uma série de fatores complexos. Em certos casos, a criação automatizada de banners e vídeos provou ser mais bem-sucedido quando criado por automação do que a programação manual. Algoritmos podem ser empregados por qualquer pessoa, em qualquer lugar, a qualquer momento. Dito de outra forma, todos os outros estão fazendo a mesma coisa que você. O que você irá dizer e como irá se expressar lhe dará uma vantagem competitiva. Esta questão requer uma compreensão completa da psicologia humana. Embora não possamos chamar de “criativo” influenciar as pessoas, acreditamos que será mais benéfico a longo prazo.
A inteligência artificial e o machine learning ainda estão em seus primórdios quando se trata de aplicações de marketing. Apesar do fato de que humanos precisam fazer a maior parte do trabalho, os processos automatizados são mais econômicos e mais fáceis de implementar do que os procedimentos manuais. É natural antecipar que as coisas vão se deteriorar antes de melhorar no futuro. O machine learning é ideal para automatizar tarefas diárias, por isso é mais comumente usado neste tipo de ação. No futuro, as coisas certamente vão mudar muito e os sistemas poderão funcionar com cada vez menos interação humana.