Como conseq\u00fc\u00eancia do impacto das novas tecnologias, os marqueteiros ter\u00e3o que repensar seus empregos, assim como a forma como promovem e consomem m\u00eddias. A Intelig\u00eancia Artificial (IA) foi criada pela primeira vez nos Estados Unidos durante a d\u00e9cada de 1950 do s\u00e9culo XX. Embora a tecnologia tenha sido considerada sem import\u00e2ncia inicialmente, agora est\u00e1 arrecadando uma grande quantidade de dinheiro de investidores em todo o mundo, gra\u00e7as aos avan\u00e7os no poder computacional.<\/p>\n
Para que o uso de machine learning seja eficaz em estrat\u00e9gias de marketing, uma grande quantidade de dados deve estar dispon\u00edvel. O machine learning (ML), consiste no aprendizado autom\u00e1tico de computadores atrav\u00e9s da coleta e an\u00e1lise de dados e da experimenta\u00e7\u00e3o (AI). O computador \u00e9 capaz de “descobrir por si mesmo” ao analisar e interpretar os dados que acumulou. O ac\u00famulo de dados aumenta a capacidade de responder da m\u00e1quina, tornando-a cada vez mais inteligente e capaz de melhorar seus processos sem interfer\u00eancia humana.<\/p>\n
O que importa \u00e9 que este tipo de computador pode fazer qualquer coisa, desde reunir e analisar informa\u00e7\u00f5es at\u00e9 servir como uma ferramenta para gerar renda automaticamente. Pense por exemplo nos computadores usados para minera\u00e7\u00e3o de criptomoedas ou cria\u00e7\u00e3o autom\u00e1tica de conte\u00fado.<\/p>\n\n
Ainda existe uma grande incerteza em torno da intelig\u00eancia artificial. H\u00e1 duas abordagens fundamentais sobre as defini\u00e7\u00f5es cient\u00edficas: o m\u00e9todo ocidental e o oriental. Mas esta \u00e9 uma tecnologia muito controversa, que ainda est\u00e1 em fase de desenvolvimento. Como declarado pelo governo, aceitar a defini\u00e7\u00e3o tornar\u00e1 mais conveniente a realiza\u00e7\u00e3o de estudos cient\u00edficos.<\/p>\n
Os algoritmos, o machine learning e as tecnologias de redes neurais que estamos investigando neste contexto s\u00e3o o foco principal deste conte\u00fado .<\/p>\n
Com o avan\u00e7o da tecnologia digital, muitos aspectos das opera\u00e7\u00f5es de marketing est\u00e3o sendo revolucionados, permitindo uma maior personaliza\u00e7\u00e3o dos esfor\u00e7os de marketing<\/a>. Hoje em dia, a coleta de dados est\u00e1 se tornando mais e mais eficaz, com neg\u00f3cios que abrangem “ci\u00eancia de dados”, redes neurais, algoritmos sofisticados e intelig\u00eancia artificial para tirar proveito das novas\u00a0 oportunidades oferecidas por estas tecnologias. Como resultado do potencial de melhoria dos lucros que pode resultar da aplica\u00e7\u00e3o de tecnologias de machine learning, muitas organiza\u00e7\u00f5es est\u00e3o come\u00e7ando a investir seus recursos neste setor emergente.<\/p>\n H\u00e1 pelo menos quatro condi\u00e7\u00f5es principais que definem se as pr\u00e1ticas de marketing das organiza\u00e7\u00f5es focadas no cliente no mundo digital podem ou devem ser desenvolvidas tecnologicamente.<\/p>\n O aprendizado das m\u00e1quinas e sistemas de intelig\u00eancia artificial (IA) dependem do julgamento de experts, que \u00e9 o que lhes d\u00e1 sua for\u00e7a e complexidade. \u00c9 poss\u00edvel identificar menos liga\u00e7\u00f5es evidentes como resultado do ac\u00famulo de informa\u00e7\u00f5es. Os processos das redes neurais que s\u00e3o t\u00e3o complexos que o c\u00e9rebro humano \u00e9 incapaz de acompanh\u00e1-los est\u00e3o al\u00e9m das capacidades do c\u00e9rebro humano.<\/p>\n Um computador, por outro lado, s\u00f3 pode ser treinado para interpretar dados quando processos de programa\u00e7\u00e3o s\u00e3o implementados por um grande n\u00famero de profissionais experts neste tipo de sistemas.<\/p>\n Todas as t\u00e9cnicas de intelig\u00eancia artificial s\u00e3o impulsionadas pelo conhecimento, e n\u00e3o pelos dados. As previs\u00f5es s\u00e3o criadas com o uso desta estrutura de dados, que veremos nos pr\u00f3ximos par\u00e1grafos.<\/p>\n Engenheiros cognitivos ou chefes de conhecimento (profissionais encarregados de colocar ideias inovadoras em a\u00e7\u00e3o) coletam informa\u00e7\u00f5es e as “ligam” em uma certa sequ\u00eancia para que os sistemas de intelig\u00eancia artificial aprendam a reconhecer atividades e objetivos.<\/p>\n Tudo, da personaliza\u00e7\u00e3o \u00e0 originalidade, ser\u00e1 tratado com simplicidade se voc\u00ea usar o “algoritmo” de projeto arquitet\u00f4nico.<\/p>\n H\u00e1 quatro abordagens principais:<\/strong><\/p>\n De acordo com um estudo da McKinsey, 32% das empresas globais j\u00e1 est\u00e3o utilizando intelig\u00eancia artificial nas comunica\u00e7\u00f5es, o que a torna l\u00edder no setor. A comunidade empresarial prev\u00ea aumento das despesas com tecnologia num futuro previs\u00edvel. (apenas o setor financeiro recebe mais investimentos ).<\/p>\n Os assistentes virtuais mais utilizados s\u00e3o aqueles que s\u00e3o alimentados pela intelig\u00eancia artificial. A tecnologia preditiva e o aprendizado de m\u00e1quinas ocuparam o segundo e terceiro lugares, respectivamente.<\/p>\n Mudan\u00e7as na publicidade e RP<\/strong><\/p>\n Devido a um conjunto de regras bem definidas, a esterilidade e os estere\u00f3tipos se tornaram a norma em quase toda a publicidade de hoje. Atrav\u00e9s de pesquisas de mercado, podemos afirmar que estrat\u00e9gias inovadoras ser\u00e3o mais eficazes, sempre que baseadas na coleta e an\u00e1lise de dados. Uma estrat\u00e9gia de ruptura eficaz, baseada em conhecimento confi\u00e1vel, tem maior probabilidade de sucesso. Desde que voc\u00ea seja cauteloso em suas a\u00e7\u00f5es, voc\u00ea deveria conseguir gerar um retorno positivo sobre seu investimento.<\/p>\n Usando a ferramenta SPARC (pesquisa, pre\u00e7os, disponibilidade, avalia\u00e7\u00f5es e revis\u00f5es e conte\u00fado), por exemplo, voc\u00ea pode reunir dados de sites de produtos e receber atualiza\u00e7\u00f5es sobre o que est\u00e1\u00a0 acontecendo com suas marcas favoritas no r\u00e1dio. Os padr\u00f5es de pre\u00e7os de uma marca e seus concorrentes s\u00e3o mostrados visualmente, assim como a posi\u00e7\u00e3o de empresas que est\u00e3o “fraquejando”.<\/p>\n Foram necess\u00e1rios 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\u00a0 faixa de pre\u00e7o para seus an\u00fancios e p\u00fablico-alvo. Ao mesmo tempo, tem havido pouco desenvolvimento na \u00e1rea de elabora\u00e7\u00e3o de mensagens de marketing.<\/p>\n Embora o n\u00famero de marqueteiros n\u00e3o tenha diminu\u00eddo, a natureza de seu trabalho diminuiu. Mais dinheiro come\u00e7ou a ser gerado por usu\u00e1rios interessados em aprender e testar diferentes solu\u00e7\u00f5es. Usu\u00e1rios temerosos do Excel se voltaram para a SMM ou copywriting<\/a> como alternativa. A cria\u00e7\u00e3o de mensagens ainda \u00e9, por enquanto, uma \u00e1rea dominada por humanos.<\/p>\n Marketing Analytics<\/strong><\/p>\n O Trendwatching (previs\u00e3o de tend\u00eancias de mercado) utiliza o machine learning para identificar padr\u00f5es no comportamento do consumidor e circunst\u00e2ncias do mercado.<\/p>\n Gerenciamento e classifica\u00e7\u00e3o de produtos recomendados<\/strong><\/p>\n Muitos elementos entram no processo de sugest\u00e3o, incluindo compras pr\u00e9vias, localiza\u00e7\u00e3o geogr\u00e1fica, verifica\u00e7\u00e3o m\u00e9dia e atividade do usu\u00e1rio. Com base nestas informa\u00e7\u00f5es, o sistema ir\u00e1 recomendar-lhe as melhores ofertas para seu perfil, aumentando as chances de venda.<\/p>\n Tecnologias especializadas (por exemplo, vis\u00e3o computadorizada, redes neurais, reconhecimento de fala, etc.) permitem melhorar os produtos de empresas de diferentes setores.<\/p>\n Construindo um sistema de distribui\u00e7\u00e3o<\/strong><\/p>\n A fim de estimar compras futuras e fazer um pedido de lote com fornecedores e\/ou fabricantes, os sistemas anal\u00edticos processam milh\u00f5es de transa\u00e7\u00f5es e mais de 200 crit\u00e9rios adicionais simultaneamente.<\/p>\n Esta estrat\u00e9gia tamb\u00e9m est\u00e1 modificando as redes log\u00edsticas e as t\u00e9cnicas de entrega. O m\u00e9todo de compra nos pontos de venda pode ser alterado com o uso de sistemas e sensores de reconhecimento.<\/p>\n Comunica\u00e7\u00e3o de marketing e programas de promo\u00e7\u00e3o<\/strong><\/p>\n A personaliza\u00e7\u00e3o de informa\u00e7\u00f5es e t\u00e9cnicas e canais de conex\u00e3o com o cliente \u00e9 a principal diretriz. A estrutura e a subst\u00e2ncia das mensagens de comunica\u00e7\u00e3o de marketing s\u00e3o ajustadas para a localiza\u00e7\u00e3o e situa\u00e7\u00e3o da audi\u00eancia.<\/p>\n Precifica\u00e7\u00e3o<\/strong><\/p>\n O pre\u00e7o din\u00e2mico \u00e9 uma alternativa para oferecer pre\u00e7os sob medida dependendo das caracter\u00edsticas situacionais do consumidor, bem como o hist\u00f3rico de compras. Os tradicionais programas de recompensa est\u00e3o sendo transformados em solu\u00e7\u00f5es cada vez mais personalizadas.<\/p>\n O crescimento na relev\u00e2ncia das iniciativas de marketing, incluindo a comunica\u00e7\u00e3o em nome da marca, \u00e9 atribu\u00edvel a altera\u00e7\u00f5es nas caracter\u00edsticas<\/a> da percep\u00e7\u00e3o do consumidor. O m\u00e9todo cl\u00e1ssico de segmenta\u00e7\u00e3o de mercado, compreendendo a divis\u00e3o da popula\u00e7\u00e3o de clientes em segmentos homog\u00eaneos, \u00e9 igualmente propenso a mudan\u00e7as. Sistemas avan\u00e7ados \u00a0de an\u00e1lise 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 intelig\u00eancia artificial, \u00e9\u00a0 vi\u00e1vel visar um cliente espec\u00edfico com uma estrat\u00e9gia de marketing personalizada gra\u00e7as aos avan\u00e7os na aprendizagem de m\u00e1quinas e redes neurais. Uma liga\u00e7\u00e3o profunda entre indicadores e sua influ\u00eancia no comportamento final\u00a0 do cliente n\u00e3o pode ser mostrada por c\u00e1lculos “manuais”. Quando se trata de prever o comportamento e criar sistemas de recomenda\u00e7\u00e3o, a capacidade de processamento dos computadores torna poss\u00edvel incorporar combina\u00e7\u00f5es mais complicadas e menos evidentes de dados.<\/p>\n\n
POR QUE usamos a palavra “INTELIGENTE”?<\/strong><\/h2>\n
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USO DE AI E ML NO MARKETING<\/strong><\/h2>\n
COMO FUNCIONA PARA CLIENTES?<\/strong><\/h2>\n