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Como o Deep Learning pode ajudar no Marketing Educacional?

Torio Barbosa

Cérebro artificial, simbolizando o deep learning

Mesmo antes de ser “batizada” e identificada como uma área de estudo, a Inteligência Artificial era encarada como um campo com alto poder de transformação. Hoje em dia, já vemos o resultado disso em todos os setores em que ela é utilizada, inclusive no Marketing Digital.

Apesar de existir um certo receio, fruto do desconhecimento, de que seremos substituídos pelas máquinas, a verdade é que a interação com elas produz resultados muito mais eficientes. Não à toa, entre 2018 e 2019, as empresas que implementaram recursos com inteligência artificial cresceram entre 4% e 14%, segundo um levantamento da Gartner.

Dentro desse universo cheio de possibilidades, o deep learning  desponta como uma sub-área com grande potencial para se investir, especialmente quando o assunto é aumentar os índices de captação e retenção de alunos

O deep learning está presente inclusive nos chatbots, uma tecnologia que ainda só é usada por 42,2% das 500 maiores instituições de ensino do país. A adoção de assistentes virtuais extremamente responsivos e capazes de adotar uma linguagem natural impacta positivamente na experiência dos estudantes e futuros clientes, agilizando o atendimento.

Continue lendo esse artigo para descobrir como o seu uso pode fazer uma grande diferença no Marketing Educacional.

Uma contextualização sobre o aprendizado da máquina

Antes de explicarmos melhor o que o deep learning é e como ele funciona, é preciso falar sobre o machine learning, ou seja, o aprendizado da máquina. Resumidamente, essa é uma das várias ramificações da inteligência artificial onde os algoritmos fazem uma coleta massiva de dados. E é justamente com essas informações que os equipamentos aprendem.

Com o mínimo de interferência humana, a máquina consegue modificar o seu próprio comportamento e realizar predições. À medida que passa por novas experiências, é capaz de se ajustar e oferecer respostas mais pertinentes ao contexto.

A lógica é sempre a mesma, mas alguns contornos variam e dão origem a diferentes tipos de aprendizado. Três, mais precisamente.

No aprendizado supervisionado, a máquina tem uma espécie de tutor e o processo ocorre com base em dados rotulados. Basicamente, é ensinado para o equipamento, através das técnicas de classificação e regressão, em que classe ou categoria ela deve organizar as informações que receber.

Já no aprendizado não supervisionado, a máquina não recebe essa orientação inicial. Os dados não são rotulados e não se tem controle sobre o que será obtido. Através de agrupamento, associação e redução de dimensão, uma estratégia é utilizada para se identificar padrões que ainda não estão muito claros nos dados.

E por último, mas não menos importante, a aprendizagem por reforço, a qual destoa um pouco dos modelos anteriores. Nesse caso, o processo ocorre através de tentativa e erro. Para cada acerto da máquina, ela é recompensada. Para cada erro, é punida. Isso faz com que ajuste as suas respostas e padrões para maximizar os resultados obtidos.

Como você pode ver, não existe um único caminho para ensinar as máquinas, apesar de todos elas passarem pelo uso de algoritmos. Aprofundando mais no machine learning, acabamos por chegar ao deep learning, sobre o que vamos falar no próximo tópico, especificamente sobre como pode ser vantajoso para o Marketing Educacional.

Veja também:

Vantagens para o Marketing Educacional

A Mkt4edu trabalha com inteligência artificial e vem utilizando consistentemente o deep learning como ferramenta para promover a retenção e captação de alunos das instituições de ensino parceiras. Um Marketing Educacional cada vez mais tecnológico, focado e com resultado é o nosso principal objetivo.

Um exemplo disso é o uso de sistemas que fazem a qualificação de leads de acordo com o objetivo. O software “aprende” com a base de dados de alunos já matriculados na instituição, descobrindo quais as ações mais comuns, o perfil. 

A seguir, e com pouca ou nenhuma intervenção humana, ele indica quais contatos apresentam um maior potencial para matrícula. Essa informação é valiosa, pois poupa tempo e recursos na elaboração de uma estratégia de captação

O mesmo sistema consegue fazer predições sobre alunos que estejam em risco de evasão, permitindo que se façam campanhas direcionadas para a fidelização e manutenção.

Em tempos de crise, como o que vivemos agora, é essencial investir naquilo que traz retorno garantido. A utilização de ferramentas de deep learning permite descobrir com precisão onde, em que e como apostar, pois não há tempo e nem recursos para tentativa e erro.

Entendendo o deep learning

O deep learning é também conhecido como aprendizagem profunda ou aprendizagem constante. O uso desta tecnologia permite que as máquinas aprendam sozinhas através do reconhecimento de padrões. Até agora, nenhuma novidade em relação ao que abordamos anteriormente. A diferença está no tipo de algoritmo utilizado neste processo.

A base do deep learning está no uso das redes neurais artificiais, uma categoria específica de algoritmos que foi desenvolvida para “imitar” as redes neurais biológicas. O grau de complexidade é ainda maior porque essas redes funcionam em camadas, cada uma delas com uma interpretação diferente dos dados a que a máquina foi exposta.

Este tipo de redes neurais começaram a ser desenvolvidas ainda na década de 50. Muito mais complexas atualmente, são utilizadas já em diferentes tipos de serviços e produtos. Duas das aplicações mais populares são o reconhecimento por voz e o reconhecimento facial, que demonstram bem o grande poder computacional desta tecnologia.

Na prática, para entender o deep learning é preciso compreender o funcionamento dessas redes neurais artificiais. Quando a máquina recebe uma informação, ela vai para a camada de entrada e depois segue para o processamento. Aqui, as inúmeras camadas ocultas contribuem com diferentes dados e depois o resultado obtido segue para a camada de saída.

Enquanto que em uma rede neural simples existe apenas uma camada de processamento, uma rede neural profunda apresenta diversas. Isso se traduz em uma resposta mais rápida e, provavelmente, mais acertada.

Inteligência Artificial: A transformação do Marketing Digital na educação

Deep learning no Marketing

Há quem diga que o deep learning é a inteligência artificial na sua essência, sendo verdadeiramente transformadora. E não deixa de ser verdade. Desde que começou a ser amplamente utilizada, a tecnologia alterou dinâmicas, agilizou processos, reduziu custos e até mesmo introduziu novas possibilidades em diferentes indústrias.

No Marketing, mais especificamente no Marketing Digital, este cenário não foi diferente. Muito desse sucesso vem da relação frutífera entre DL e big data. Essa expressão, cada vez mais usada, se refere ao grande volume de dados estruturados e não estruturados que são gerados. 

O emprego de deep learning no processamento e análise de big data tem se mostrado eficiente, desde que sejam utilizadas em conjunto técnicas de aprendizado supervisionado e não-supervisionado. É possível assim desvendar com mais precisão os padrões de comportamento e construir estratégias focadas nessas tendências.

As máquinas são capazes de agir com rapidez, reconhecendo as mudanças mais sutis e permitindo até mesmo realizar algumas predições com base nessas alterações de padrão.

De acordo com um estudo publicado na QuanticMind, o mercado baseado nessas análises preditivas vai movimentar cerca de US$ 10,95 bilhões até 2022. Um número que mostra a verdadeira potência da combinação entre o uso da inteligência artificial e o Marketing.

Para uma utilização estratégica do deep learning, é essencial contar com uma empresa experiente e que tenha uma equipe multidisciplinar para orientar o trabalho e a interpretação dos dados. A Mkt4edu, apesar da pouca idade, já tem bastante experiência no assunto, algo visível nas mais de 3.000 campanhas criadas nesses anos de atividade.

Aqui, ferramentas como o Leadscore e o Watson Machine Learning são importantes na metrificação dos resultados. Esses modelos são gerados através de experimento, com os pesos de cada campo presente nos dados de treino. A seguir, dados atualizados são formulados, originando uma nova lista.

Quer saber melhor como isso funciona? Agende uma reunião com a gente para saber como o deep learning pode fazer a sua instituição prosperar!

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