Machine Learning: Transformando Estratégias de Marketing Digital

Há anos, quando se tratava de tecnologia, parecia impossível pensar que uma máquina seria capaz de resolver problemas e tomar decisões sem a intervenção humana. Mas hoje, com o Machine Learning, isso já é uma realidade. 

A ferramenta, que é um dos maiores avanços tecnológicos dos últimos anos, mostra que é possível sim utilizar as máquinas para otimizar o seu processo e pode ser uma grande aliada na sua estratégia de inbound marketing.

Ok, talvez nesse ponto do texto, você esteja se questionando: "como uma máquina saberá qual a melhor decisão para minha empresa?". A resposta para essa e outras perguntas, você encontra nesse post! 

Continue a leitura e descubra o que é Machine Learning, qual a sua importância e como empreender na internet utilizando a tecnologia a seu favor. 

O que você vai ver no conteúdo de hoje

• O que é Machine Learning e como modelos aprendem padrões a partir de dados.

• Termos centrais: treinamento, validação, generalização e métricas de desempenho.

• Os quatro tipos de Machine Learning: supervisionado, não supervisionado, semi supervisionado e por reforço.

• A importância do Machine Learning para otimizar tarefas e apoiar decisões em negócios.

• Exemplos práticos de recomendações e personalização em plataformas e mídia digital.

• Exemplo em aplicativos de trânsito, com análise de dados e padrões para melhor rota.

• Benefícios para empresas: engajamento, relatórios com insights e melhoria de chatbots.

• Hubspot e Machine Learning em CRM, integração de equipes e dashboards de análise.

Uma boa leitura!

O que é Machine Learning?

Machine Learning é uma área da IA em que modelos aprendem padrões a partir de dados para fazer previsões, classificações ou recomendações, com desempenho medido por métricas. Termos como treinamento, validação e generalização são centrais nessa abordagem.

Ou seja, o software analisa um grande volume de informações 24 horas por dia e a partir disso pode identificar padrões e automatizar processos, sem depender de uma pessoa para isso.

Machine Learning no marketing: o que é, tipos e aplicações

Machine Learning é uma área da inteligência artificial em que modelos aprendem padrões a partir de dados para fazer previsões, classificações ou recomendações, com desempenho medido por métricas.

Na prática, o software analisa um grande volume de informações 24 horas por dia, identifica padrões e automatiza processos.

No contexto de negócio e inbound marketing, pode otimizar tarefas repetitivas, apoiar decisões e melhorar personalização, desde que existam governança, métricas, monitoramento, gestão de risco e revisão humana.

• Entenda treinamento, validação e generalização para avaliar desempenho por métricas.

• Conheça os quatro tipos: supervisionado, não supervisionado, semi supervisionado e por reforço.

• Use para personalização e recomendações com base em sinais de uso e histórico de interação.

• Apoie decisões com previsões, relatórios com insights e identificação de utilidade dos conteúdos.

• Aperfeiçoe chatbots com atendimento mais personalizado e processamento de linguagem natural.

Quais os tipos de Machine Learning?

Ok, agora que você entendeu como funciona essa nova tecnologia, chegou a hora de avançar no assunto e conhecer os quatro tipos de Machine Learning, que são:

• Aprendizado supervisionado;
• Aprendizado não-supervisionado;
• Aprendizado semi-supervisionado;
• Aprendizado por reforço. 

Continue a leitura e conheça detalhadamente sobre cada um desses quatro tipos.

Aprendizado supervisionado:

 O aprendizado supervisionado ocorre quando a máquina recebe dados rotulados. Na prática, um profissional insere dados de diferentes classificações para ensinar ao sistema. Dessa forma, o software se baseia nestas informações para analisar e dar respostas. 

Aprendizado não supervisionado:

Ao contrário do método anterior, nesse tipo de Machine Learning, não há dados rotulados ou informação prévia passada ao sistema. Basicamente, neste modelo, o software age sozinho para identificar padrões e características, e a partir daí encontrar uma lógica entre as informações.

Aprendizado semi-supervisionado:

Unindo os dois tipos de Machine Learning que citamos anteriormente, o método semi-supervisionado é utilizado quando há uma grande quantidade de informações a serem analisadas mas, nem todas têm rótulos.

Nesse caso, não há como analisar tudo que foi coletado de forma supervisionada, e é aí que entra o terceiro método: semi-supervisionado. Em resumo, esse tipo de Machine Learning consegue analisar ambas informações, sejam elas com rótulo ou não.

Veja também:

• Inteligência Artificial na educação: o futuro que virou realidade
• O futuro é agora: utilizando chatbots e inteligência artificial na captação de leads
• Quais são as principais tendências do Marketing Digital

Aprendizado por reforço:

Por fim, o quarto e último método utilizado é o aprendizado por reforço. Baseado na experiência, a máquina aprende por meio de tentativas e de acordo com seus erros e acertos, encontra as melhores estratégias. 

Qual a importância do Machine Learning para a sua empresa?

Na prática, o Machine Learning costuma otimizar tarefas repetitivas e apoiar decisões com previsões, desde que existam governança, métricas e revisão humana. Monitoramento e gestão de risco são parte do uso responsável em contextos de negócio.

Com o fortalecimento do mercado digital e cada vez mais pessoas conectadas, há um mar de informações online. São milhares de dados todos os dias e a grande questão é: o que fazer com tudo isso? É aí que entra em cena o Machine Learning. 

Com o Machine Learning, Big Data e Inteligência Analítica, é possível analisar dados coletados e utilizá-los a seu favor. Tal avanço tecnológico permite que as máquinas aprendam sozinhas a processar todas essas informações. 

Dessa forma, o sistema é capaz de antecipar possíveis problemas, resolver algumas situações, dar respostas a comandos específicos, contribuir para tomada de decisões estratégicas, identificar se os conteúdos oferecidos têm sido úteis ou não, e até mesmo propor sugestões de acordo com o perfil do usuário. 

Machine Learning na prática!

No dia a dia, Machine Learning é usado em recomendações e personalização, com base em sinais de uso e histórico de interação para ordenar conteúdos e ofertas. Isso é comum em plataformas de streaming e em mídia digital.

Aposto que grande parte deles aparece no momento certo em que você precisava de tal serviço ou quer saber mais sobre um determinado produto.

Quando isso acontece, até parece que a plataforma conhece os seus gostos ou que alguém leu a sua mente de tão assertivas que são as recomendações. Mas a verdade é que isso só é possível graças ao Machine Learning, que coleta e analisa todas as suas informações frequentemente.

Outro exemplo da utilização do Machine Learning está nos aplicativos de trânsito, como é o caso do Waze. A plataforma utiliza a nova tecnologia para analisar os dados do usuário, padrões e identificar a melhor rota para o motorista. Já deu para notar que o Machine Learning está bastante presente no seu dia a dia, não é?

Quais os benefícios do Machine Learning? 

Agora que você conseguiu visualizar na prática como funciona essa ferramenta, deve estar se perguntando: quais os benefícios para sua empresa, acertei?

Apesar de termos citados aqui grandes marcas, a nova tecnologia traz inúmeras vantagens independente do seu segmento.

Além de poder ser aplicado no sistema de indicações, o Machine Learning pode ajudar a aumentar o seu engajamento através de conteúdos mais assertivos para cada perfil e direcionar o seu time de Marketing Digital por meio de relatórios com insights. 

Mas, não para por aí! Além de agilizar seus processos e permitir que sua equipe foque sua atenção em outros procedimentos, com o Machine Learning, você pode aperfeiçoar o seu chatbot e prepará-lo para um atendimento ainda mais personalizado e com um processamento de linguagem natural.

Sem contar que, com esse grande avanço tecnológico, você tem um processo de dados ilimitados. Ou seja, dessa forma, sua empresa não só está em constante aprendizado e acompanhando o seu lead, como pode fazer melhorias nas suas estratégias.

Hubspot e Machine Learning: aliados na sua estratégia de Marketing Digital!

Se você investe no Marketing da sua empresa, já deve saber que um Software de CRM é essencial para sua estratégia. Além de trazer melhorias no processo de captação e retenção, uma boa plataforma de CRM pode poupar o seu tempo e diminuir custos desnecessários.

Aqui na Mkt4edu nós utilizamos a Hubspot, um dos melhores softwares do mundo. A plataforma gratuita tem diversos recursos que podem ajudar nas suas estratégias. Mas, você sabe quais são? A seguir, vamos explicar o que é Hubspot e como o software pode fazer toda diferença para sua empresa.

O que é Hubspot e como ele pode contribuir para suas estratégias?

Baseada no conceito de Inbound Marketing, a Hubspot é um CRM capaz de integrar todos seus profissionais de marketing, vendas e suporte em um só lugar. O software permite que todo seu time esteja conectado entre si e alinhado com cada passo da jornada do consumidor.

A plataforma ainda une a sua base de contatos e clientes para facilitar o controle de informações, e com o uso do Machine Learning, permite que o sistema possa coletar e analisar os dados avançados, e otimizar diversas atividades. 

Com uma interface simples e intuitiva, dashboards de análise dinâmicos e personalizados, e a possibilidade de integração com outras plataformas, é possível promover um gerenciamento cada vez mais eficiente e personalizado. 

Além disso, com a CRM da Hubspot aliado aos avanços tecnológicos, como Machine Learning e Inteligência Artificial, você pode configurar seus chatbots para promover um atendimento mais rápido e humanizado.

É hora de transformar os seus resultados com a Mkt4edu!

Utilizada da forma correta, essa dupla, Hubspot e Machine Learning, pode provocar grandes impactos nas suas estratégias. Mas, é claro que para alcançar tais resultados é essencial ter um time especializado não só no software, como também em estratégias de Inbound.

Quando se trata de tecnologia e inovação no mundo do Marketing, a Mkt4edu é referência no assunto. Utilizamos a plataforma da Hubspot dentro da nossa empresa e com os nossos clientes, e como resultado, fomos eleitos pelo segundo ano consecutivo, referência na América Latina em resultados utilizando o Hubspot.

Além disso, nós somos especialistas em estratégias de captação e retenção com uso da IA, e já testamos mais de 200 software diferentes, sempre buscando o que há de mais novo para agregar às estratégias de Marketing Digital.

Se você está começando agora no mundo do Marketing e quer saber mais sobre a Mkt4edu, acesse o nosso site e conheça mais sobre nossos planejamentos estratégicos e as tecnologias que utilizamos.

Perguntas frequentes sobre Machine Learning, Marketing Digital e Hubspot

O que é Machine Learning?

Machine Learning é uma área da IA em que modelos aprendem padrões a partir de dados para fazer previsões, classificações ou recomendações, com desempenho medido por métricas. Treinamento, validação e generalização são termos centrais nessa abordagem.

Como o Machine Learning funciona na prática?

Ele analisa um grande volume de informações 24 horas por dia, identifica padrões e pode automatizar processos sem depender de uma pessoa para isso. Também é usado em recomendações e personalização com base em sinais de uso e histórico de interação.

Quais são os tipos de Machine Learning?

Existem quatro tipos: aprendizado supervisionado, aprendizado não supervisionado, aprendizado semi supervisionado e aprendizado por reforço.

O que é aprendizado supervisionado?

Aprendizado supervisionado ocorre quando a máquina recebe dados rotulados. Um profissional insere dados de diferentes classificações para ensinar ao sistema, e o software usa essas informações para analisar e dar respostas.

O que é aprendizado não supervisionado?

Aprendizado não supervisionado acontece sem dados rotulados ou informação prévia passada ao sistema. O software identifica padrões e características e encontra uma lógica entre as informações.

O que é aprendizado semi supervisionado?

Aprendizado semi supervisionado é usado quando há muitas informações a serem analisadas, mas nem todas têm rótulos. Ele consegue analisar dados com rótulo e sem rótulo.

O que é aprendizado por reforço?

Aprendizado por reforço é baseado na experiência, em que a máquina aprende por tentativas e, de acordo com erros e acertos, encontra as melhores estratégias.

Qual é a importância do Machine Learning para uma empresa?

Ele costuma otimizar tarefas repetitivas e apoiar decisões com previsões, desde que existam governança, métricas e revisão humana. Monitoramento e gestão de risco fazem parte do uso responsável em contextos de negócio.

Quais benefícios o Machine Learning pode trazer para marketing e atendimento?

Ele pode aumentar o engajamento com conteúdos mais assertivos para cada perfil, direcionar o time de Marketing Digital por meio de relatórios com insights e aperfeiçoar chatbots para um atendimento mais personalizado, com processamento de linguagem natural.

O que é Hubspot e como pode contribuir para estratégias?

Hubspot é um CRM baseado no conceito de Inbound Marketing que integra marketing, vendas e suporte em um só lugar. Ela une base de contatos e clientes, facilita o controle de informações e, com Machine Learning, pode coletar e analisar dados avançados e otimizar atividades, além de oferecer dashboards dinâmicos e integração com outras plataformas.