Toda vez que voc\u00ea abre sua caixa de entrada e encontra justamente a oferta que esperava, h\u00e1 algo trabalhando por tr\u00e1s que voc\u00ea n\u00e3o v\u00ea. Esse algo costuma ser machine learning. \u00c9 uma dessas tecnologias que voc\u00ea j\u00e1 usa todos os dias sem perceber, desde o buscador at\u00e9 as recomenda\u00e7\u00f5es da sua loja favorita.<\/p>\n\n
O machine learning, ou aprendizado de m\u00e1quina, \u00e9 um ramo da intelig\u00eancia artificial. Permite que as m\u00e1quinas aprendam com os dados e melhorem suas previs\u00f5es sem programa\u00e7\u00e3o expl\u00edcita para cada tarefa.<\/p>\n\n
Em vez de seguir instru\u00e7\u00f5es fixas, um sistema de machine learning identifica padr\u00f5es. Depois ajusta seu comportamento de acordo com o que vai observando em novos dados. Quanto mais exemplos processa, mais refina seus resultados.<\/p>\n\n
N\u00e3o \u00e9 m\u00e1gica, \u00e9 estat\u00edstica aplicada em grande escala.<\/p>\n\n
Vale n\u00e3o confundi-lo com a intelig\u00eancia artificial em geral. A intelig\u00eancia artificial<\/a> \u00e9 o campo amplo que busca fazer com que as m\u00e1quinas simulem tarefas pr\u00f3prias do racioc\u00ednio humano. \u00c9 um dos caminhos para consegui-lo, apoiado quase sempre em grandes volumes de big data<\/a>.<\/p>\n\n Nem todos os modelos aprendem da mesma forma. Estas s\u00e3o as tr\u00eas categorias mais comuns:<\/p>\n\n Porque escolher um tipo ou outro depende do problema. Um algoritmo que filtra spam n\u00e3o funciona igual a um que recomenda o melhor hor\u00e1rio de envio.<\/p>\n\n Embora as possibilidades sejam quase infinitas, h\u00e1 v\u00e1rios usos que se repetem na maioria das estrat\u00e9gias de marketing digital.<\/p>\n\n Essa tecnologia permite uma personaliza\u00e7\u00e3o<\/a> muito mais refinada do que a de alguns anos atr\u00e1s. Ao analisar as intera\u00e7\u00f5es de cada contato, as marcas podem mostrar ofertas e conte\u00fados ajustados ao que esse usu\u00e1rio realmente busca.<\/p>\n\n Isso n\u00e3o s\u00f3 melhora a experi\u00eancia do cliente. Tamb\u00e9m aumenta a efici\u00eancia de cada campanha, porque a mensagem chega a quem realmente se interessa por ela.<\/p>\n\n Gra\u00e7as a essa tecnologia, a segmenta\u00e7\u00e3o<\/a> deixa de se basear apenas em dados demogr\u00e1ficos b\u00e1sicos. O sistema pode agrupar contatos de acordo com seu comportamento real de compra ou de abertura de e-mails.<\/p>\n\n O resultado s\u00e3o campanhas mais direcionadas, com melhor retorno sobre o investimento e conte\u00fado relevante para cada grupo.<\/p>\n\n Tamb\u00e9m antecipa quais contatos t\u00eam mais probabilidade de converter. Essa t\u00e9cnica, conhecida como lead scoring<\/a>, prioriza a quem a equipe comercial deve se dirigir primeiro.<\/p>\n\n Al\u00e9m disso, ajuda a prever tend\u00eancias do mercado antes que sejam evidentes. Antecipar-se assim \u00e0 demanda \u00e9, muitas vezes, a diferen\u00e7a entre liderar um setor ou ficar sempre um passo atr\u00e1s.<\/p>\n\n Aqui h\u00e1 um uso que passa mais despercebido. Os provedores de e-mail usam machine learning para decidir o que chega \u00e0 caixa de entrada e o que fica na pasta de spam<\/a>.<\/p>\n\n O sistema aprende com as reclama\u00e7\u00f5es, as aberturas e os cliques de milh\u00f5es de usu\u00e1rios. E com esse aprendizado constante, ajusta seus filtros quase em tempo real. Por isso, uma boa entregabilidade<\/a> depende cada vez mais de sinais que esses algoritmos interpretam sozinhos.<\/p>\n\n Essa tecnologia oferece vantagens evidentes. Mas tamb\u00e9m traz desafios, sobretudo em mat\u00e9ria de privacidade.<\/p>\n\n As empresas devem tratar os dados de seus contatos de forma respons\u00e1vel. Garantindo transpar\u00eancia sobre quais informa\u00e7\u00f5es s\u00e3o coletadas e com que finalidade s\u00e3o usadas.<\/p>\n\n Existe tamb\u00e9m o risco de vi\u00e9s. Um modelo treinado com dados pouco representativos pode repetir, e at\u00e9 ampliar, padr\u00f5es injustos que j\u00e1 existiam de in\u00edcio.<\/p>\n\n Na Mailrelay, acreditamos que essa tecnologia n\u00e3o deveria ser um privil\u00e9gio reservado a grandes corpora\u00e7\u00f5es. Nossa plataforma incorpora automa\u00e7\u00e3o<\/a> capaz de adaptar os envios de acordo com o comportamento de cada assinante, sem que voc\u00ea precise programar nada manualmente.<\/p>\n\n Voc\u00ea tamb\u00e9m pode segmentar sua lista de acordo com aberturas, cliques ou compras anteriores, e deixar que o sistema priorize o conte\u00fado mais relevante para cada contato. Nosso editor com reda\u00e7\u00e3o assistida por IA, al\u00e9m disso, ajuda a preparar assuntos e textos mais eficazes em menos tempo.<\/p>\n\n Tudo isso sem custo no seu plano gratuito, que chega a 80.000 e-mails por m\u00eas e 20.000 contatos. Se quiser come\u00e7ar hoje mesmo, voc\u00ea pode criar sua conta na Mailrelay<\/a> e testar a segmenta\u00e7\u00e3o inteligente com sua pr\u00f3pria lista de assinantes.<\/p>\n\n Machine learning \u00e9 o mesmo que intelig\u00eancia artificial?<\/strong> N\u00e3o exatamente. A intelig\u00eancia artificial \u00e9 o campo geral; o machine learning \u00e9 uma de suas t\u00e9cnicas, focada em aprender com os dados.<\/p>\n\n Preciso de conhecimentos t\u00e9cnicos para aproveit\u00e1-lo no marketing?<\/strong> Nem sempre. Muitas ferramentas, incluindo a Mailrelay, j\u00e1 integram machine learning em fun\u00e7\u00f5es como a automa\u00e7\u00e3o ou a segmenta\u00e7\u00e3o, prontas para usar sem programar.<\/p>\n\n Quais dados um modelo de machine learning precisa para funcionar bem?<\/strong> Quanto mais dados de qualidade, melhor. Aberturas, cliques, compras e tempo de perman\u00eancia s\u00e3o sinais habituais que alimentam esses sistemas.<\/p>\n\n O machine learning est\u00e1 transformando o marketing, tornando-o mais eficiente, personalizado e capaz de antecipar o que o consumidor precisa.<\/p>\n\n \u00c0 medida que essa tecnologia avan\u00e7a, as oportunidades para melhorar cada campanha \u2014 especialmente em email marketing \u2014 continuar\u00e3o crescendo. Basta come\u00e7ar a aproveit\u00e1-la com os dados que voc\u00ea j\u00e1 tem.<\/p>\n\nTipos de machine learning<\/h2>\n\n
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Aplica\u00e7\u00f5es do machine learning no marketing<\/h2>\n\n
Personaliza\u00e7\u00e3o do cliente<\/h3>\n\n
Segmenta\u00e7\u00e3o de audi\u00eancia<\/h3>\n\n
Previs\u00e3o de tend\u00eancias e lead scoring<\/h3>\n\n
Entregabilidade e filtros antispam<\/h3>\n\n
Desafios e considera\u00e7\u00f5es \u00e9ticas<\/h2>\n\n
Como aplicar o machine learning \u00e0 sua estrat\u00e9gia de email marketing<\/h2>\n\n
Perguntas frequentes sobre machine learning<\/h2>\n\n
Em conclus\u00e3o<\/h2>\n\n
Artigos relacionados<\/h2>\n\n
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