Impacto do aprendizado de máquina no marketing digital: qual será o futuro?

O marketing empresarial e organizacional evoluiu muito desde a sua criação no final do século XIX. Marketing é o uso de pesquisa de mercado ou de clientes para promover ou vender serviços e bens oferecidos por diferentes entidades.

As táticas de marketing evoluíram através de quatro fases distintas desde o seu início. Essas fases são:

1. Marketing orientado ao produto
2. Marketing orientado a vendas
3. Marketing orientado para o consumidor
4. Marketing de relacionamento

Ao longo dessas quatro fases distintas de marketing, o impulso para a evolução tem sido de dois fatores: tecnologia de marketing e necessidades do cliente. As necessidades do consumidor envolvem a adoção de táticas de marketing para garantir que elas atendam às necessidades do consumidor, obtendo assim mais clientes.

A tecnologia de marketing implica o uso dos melhores e mais avançados desenvolvimentos tecnológicos para o marketing. O marketing digital revolucionou significativamente a indústria do marketing.

Ofereceu opções de marketing mais baratas que muitas vezes eram mais eficientes. As estratégias de marketing digital também alcançaram mais pessoas em comparação com os métodos tradicionais de marketing. Esses dois benefícios em relação ao marketing tradicional levaram à mudança para o marketing digital para muitas empresas.

Aprendizado de máquina no marketing digital

Além disso, as tecnologias de marketing digital evoluíram e adotaram o uso do aprendizado de máquina. O aprendizado de máquina é o uso de dados já existentes para gerar modelos de dados que podem analisar novos dados e extrair insights deles.

Os modelos de aprendizado de máquina também podem ser desenvolvidos com tecnologia que permite que eles se tornem melhores ao longo de seu uso. Eles se tornam melhores em uso porque obtêm mais dados e informações.

No marketing digital, o aprendizado de máquina é usado para análise de dados de mercado e análise de insights de anúncios. O aprendizado de máquina ajudou muitas empresas e organizações a prever e prever tendências de dados por meio da análise de dados pré-existentes.

Neste artigo, discutiremos os impactos do aprendizado de máquina no marketing digital.

1. Personalização das Recomendações do Cliente

Se você é usuário da Netflix, quantas vezes sentiu que o site conhece muito bem o gosto do seu filme e programa de TV? Muitas vezes, certo? A Netflix usa modelos de aprendizado de máquina para analisar todos os seus usuários e entender suas preferências. Após a análise, o site pode prever facilmente quais filmes ou programas de TV um usuário irá gostar.

Este é um exemplo do uso de aprendizado de máquina para recomendações personalizadas. As recomendações personalizadas ajudam a fidelizar um usuário a uma empresa. Isso ocorre porque o usuário sente que a empresa os entende bem.

No entanto, gerenciar modelos de recomendação pode ser uma tarefa difícil porque o sistema requer muita análise de big data e design de algoritmos. Após a análise dos dados, o negócio pode acabar com vários modelos de recomendação para diferentes clusters de clientes. O gerenciamento de modelos para marketing digital entra para ajudar as empresas a gerenciar seus modelos.

Os serviços de gerenciamento de modelos lidam com o desenvolvimento e a implantação de modelos de aprendizado de máquina para empresas. Os serviços de gerenciamento de modelos permitem que uma empresa se concentre em suas funções principais, enquanto as empresas de gerenciamento de modelos trabalham no desenvolvimento de modelos de aprendizado de máquina otimizados para seus clientes.

2. Previsões de mercado precisas

Uma característica fundamental do marketing digital é a coleta de dados. No marketing digital, os dados são coletados para análise da taxa de sucesso ou taxa de falha da tática de marketing e outras métricas. No entanto, os dados coletados podem ser demais para a análise manual de dados.

O aprendizado de máquina pode ajudar na análise dos dados coletados e obter insights significativos a partir deles. Atualmente, o uso de modelos de aprendizado de máquina para previsões de mercado é uma tática comum usada pelas empresas.

As previsões de mercado ajudam as empresas e organizações a tomar as decisões estratégicas necessárias. As decisões estratégicas ajudam a garantir que os negócios superem as mudanças do mercado.

3. Automação de Processos de Marketing

Fonte: Pixabay

Ao contrário da opinião popular, o único objetivo do aprendizado de máquina não é observar e segmentar estrategicamente os usuários. O aprendizado de máquina foi desenvolvido com o único propósito de permitir a automação de processos sem a necessidade de intervenção humana.

As campanhas de marketing digital consistem em várias etapas. Desses passos, muitos deles são mundanos e/ou repetitivos. Modelos de aprendizado de máquina podem ser implantados para realizar tais funções, garantindo assim uma campanha de marketing otimizada e bem-sucedida.

Isso ocorre porque, quando os humanos realizam tarefas repetitivas ou mundanas, muitas vezes ficam entediados e cansados, reduzindo sua eficiência. No entanto, esse não é o caso dos modelos de aprendizado de máquina. Eles podem executar 1.000 iterações da tarefa sem reduzir sua eficiência.

A automação dos processos de marketing digital permite que os profissionais de marketing se concentrem em tarefas que exigem intervenção humana. Essa automação cria um processo de campanha de marketing eficiente.

4. Detecção de fraude de anúncios

Desde o início das tecnologias de internet, a fraude tem sido uma grande praga para o serviço. Os relatórios afirmam que, em 2020, houve um total de 2,2 milhões de casos de fraude relatados. Esses números estatísticos retratam o estado preocupante do abuso de serviços de internet.

A fraude de anúncios é a tentativa de criminosos de roubar as empresas de seus esforços de publicidade digital. Os casos de fraude de anúncios geralmente envolvem criminosos que roubam identidade on-line e fingem ser um negócio e, em seguida, enganam todos os compradores dispostos.

A detecção de fraudes em anúncios digitais é um processo demorado que envolve a análise de dados de várias fontes para identificar tendências incompletas nos anúncios. Este processo é muitas vezes pesado demais para ser realizado por humanos. Recentemente, modelos de aprendizado de máquina têm sido usados ​​para identificar e sinalizar fraudes em anúncios.

Os modelos de aprendizado de máquina analisam e comparam dados simultaneamente, como tendências de engajamento de anúncios digitais, tendências de tempo de anúncios etc. Os modelos analisam criticamente os dados para identificar qualquer atividade sem escrúpulos.

Depois que o aprendizado de máquina detecta a fraude de anúncios, ele bloqueia automaticamente os anúncios da plataforma de marketing digital. Esses modelos também podem ser integrados à tecnologia de aprendizado profundo que permite obter mais conhecimento sobre a detecção de fraudes em anúncios. Isso melhorará a eficiência do modelo na detecção de fraudes em anúncios.

5. Preços dinâmicos de produtos e serviços

Modelos de aprendizado de máquina podem ser implantados para analisar os preços regionais de produtos e serviços e fornecer um relatório detalhado. Isso permite que as empresas precifiquem seus produtos e serviços de acordo com a concorrência, sem superfaturamento ou subcobrança.

Esse serviço também pode ser usado para identificar clientes que procuraram o produto e não compraram, ou o adicionaram ao carrinho e o abandonaram. O modelo oferece códigos de desconto oportunos a esses clientes para coagi-los a concluir a compra.

Conclusão

A implantação de modelos de aprendizado de máquina no marketing digital pinta um futuro brilhante para o serviço. Com uma melhor integração do aprendizado profundo, os casos de fraude de anúncios online podem ser significativamente reduzidos. Eles podem ser reduzidos com o uso de modelos de detecção de fraudes de anúncios equipados com tecnologia de aprendizado profundo.

Com o aprendizado de máquina, a eficiência das estratégias de marketing digital melhorará significativamente, melhorando assim as margens de lucro das empresas.