No dia a dia do marketing digital nos deparamos com várias decisões a serem tomadas e, cada vez mais, podemos utilizar dados e informações dos sistemas das empresas para embasá-las e torná-las mais assertivas. Com a missão de tornar a experiência do cliente ainda melhor, mais personalizada e engajada, podemos contar com a aplicação do Machine Learning.

Para entendermos melhor algumas aplicabilidades do Machine Learning ao marketing digital e seus benefícios, precisamos antes saber qual é o significado do termo. Machine Learning é uma forma de inteligência artificial que atribui aos computadores a capacidade de aprender coisas que não foram inseridas, a princípio, no seu código. Ou seja, é o desenvolvimento de aplicações que as máquinas aprendem sozinhas, a partir da entrada de dados, conseguindo tomar decisões pautadas nos padrões observados.

Certamente hoje você trabalha ou já foi impactado por ferramentas que utilizam o Machine Learning. Um exemplo é quando oferecemos um anúncio para o usuário e especificamos para a ferramenta que ela considere que a compra é uma conversão. Com o tempo, ela vai aprendendo quais perfis de usuários são os mais inclinados a comprar, procurando atingi-los com seus anúncios. Isso só é possível com a aplicação de algoritmos que conseguem mapear o perfil do usuário que converte e fazer um match desse perfil com a base de usuários disponível.

Pensando em aplicações fora da compra de mídia, uma das possibilidades para sua utilização é a inserção de dados históricos de compras do cliente, para que os algoritmos de Machine Learning encontrem padrões de consumo e criem modelos preditivos, que poderão apontar os próximos produtos a serem consumidos. Com essa informação, é possível personalizar mensagens aos consumidores, como descontos nos produtos apontados nas predições e aproximar esse cliente de uma nova compra.

Outra aplicação para o digital é utilizar um algoritmo que personalize o conteúdo de um site de acordo com o perfil do usuário, ou seja, por meio da coleta e análise de dados, a ferramenta entende os padrões de navegação e as necessidades do usuário e personaliza a comunicação para oferecer o conteúdo que melhor satisfaça essas necessidades, sempre coletando dados e aprimorando esse entendimento.

Indo além do marketing digital, temos um case conhecido do IBM® Watson com um banco. O projeto utilizou o computador para atender as ligações dos clientes da instituição financeira. Inicialmente ele auxiliaria os atendentes no aprimoramento do relacionamento com os clientes, tendo como objetivo final fazer o atendimento de dúvidas e reclamações diretamente.

Outro exemplo de aprendizado de máquina é a inteligência artificial responsável pelo Google Tradutor que criou sua própria língua. A existência dessa língua foi detectada em um teste de tradução quando a ferramenta traduziu do japonês para o coreano sem passar antes para inglês, como havia sido treinado. Os desenvolvedores atribuíram o feito à existência de uma interlíngua que permite ao sistema fazer uma tradução que não foi pré-configurada.

Com o conceito de Machine Learning mais claro e a ciência de algumas de suas aplicações, é hora de olhar para as decisões a serem tomadas e pensar em como podemos utilizar essa poderosa ferramenta no dia a dia, para torná-las mais assertivas, melhorando a experiência dos consumidores.