Machine Learning e Automação de Marketing – O ML transformará seus negócios?

A automação de marketing é uma inegável economia de tempo.

Afinal, se você pode automatizar algo, por que fazê-lo manualmente?

Mas e se eu te disser que em breve você pode nem precisar automatizar as coisas... já que seu computador fará isso por você?

Claro, não estou dizendo que você não terá que fazer nenhum trabalho de marketing. No entanto, à medida que coisas como inteligência artificial e aprendizado de máquina se tornam mais avançadas, o mesmo acontece com os recursos dos computadores para tornar sua vida profissional menos tediosa.

A verdade é que o casamento de aprendizado de máquina e automação de marketing pode ser apenas a próxima revolução de marketing.

Mas, antes de entrarmos nos detalhes – vamos ver o que a IA e o aprendizado de máquina realmente são.

O que é IA e Machine Learning — uma visão geral rápida

Se você assistiu pelo menos um filme de ficção científica em sua vida, tenho certeza de que está familiarizado com o termo Inteligência Artificial (IA).

Em termos técnicos, é a ciência de fazer máquinas inteligentes e programas de computador. E máquinas inteligentes são exatamente o que a maioria das pessoas imagina quando pensa em IA.

Tem a ver com a forma como a IA é retratada nos blockbusters de Hollywood.

Mas, enquanto a maioria das representações da tela prateada de máquinas artificialmente inteligentes variam de menos otimistas a distópicas, na realidade, a IA tem um lado muito mais positivo.

Os benefícios essenciais da IA? Ajuda a lidar com tarefas repetitivas. Além disso, reduz o erro humano e nos ajuda a tomar decisões melhores (e mais rápidas).

Mas como a IA sabe qual é a decisão certa a tomar?

É aí que entra o aprendizado de máquina.

O aprendizado de máquina é um ramo da IA ​​focado na construção de algoritmos para ajudar as máquinas a aprender.

Em suma, visa ajudar os computadores a usar dados para melhorar sua precisão, imitando a maneira como os humanos aprendem.

A beleza do aprendizado de máquina (ML) é que ele permite que os computadores aprendam sem serem ativamente programados para isso. Isso significa que eles podem usar dados anteriores para melhorar processos, coletar novos (melhores) dados, melhorar ainda mais os processos, coletar mais dados... você sabe onde isso vai dar, certo?

Há uma razão pela qual Bill Gates chamou o Machine Learning de um dos avanços mais importantes:

“Se você inventar um avanço na inteligência artificial, para que as máquinas possam aprender, isso vale 10 Microsofts.”

Também não é surpresa que a IA já esteja revolucionando inúmeras indústrias – incluindo o marketing.

Então, como o aprendizado de máquina beneficia a automação de marketing?

Vamos pular direto para isso!

Como o Machine Learning e a Automação de Marketing funcionam juntos

A automação de marketing é uma ferramenta poderosa por si só.

Com a estratégia certa, e-mails de comportamento, pontuação de leads ou segmentação de usuários, você pode gerar grandes economias, aumentar suas vendas e ajudar a melhorar a retenção de clientes.

Sua equipe pode automatizar até mesmo as tarefas mais complexas e gastar o tempo economizado em outras atividades de negócios graças a fluxos de trabalho e regras automatizados.

Com a automação de marketing tradicional, você é o responsável por toda a configuração, análise e ajustes.

É aí que entra o aprendizado de máquina:

Os algoritmos de aprendizado de máquina pegam os dados que você coleta para automatizar seu marketing e os usam para otimizar ainda mais seus processos.

Aqui estão alguns exemplos do que alguns algoritmos de aprendizado de máquina podem ajudá-lo:

Aproveite a pontuação preditiva de leads

A pontuação de leads é o processo de “classificar” seus leads para determinar quais deles têm maior probabilidade de se transformar em clientes.

Ao atribuir pontuações para as ações que realizam, você pode separar o “frio” do “quente”. Dessa forma, você consegue ver a probabilidade de conversão desse lead, além de avaliar seu valor.

Isso, por sua vez, permite segmentar melhor seus leads e enviar a eles diferentes campanhas de e-mail, adequadas ao estágio da jornada do comprador em que eles se encontram.

O problema é que, com a pontuação de leads tradicional, você é responsável por desenvolver toda a estrutura de pontuação. Como resultado, existe o risco de você perder alguns leads por terem sido pontuados incorretamente.

Além disso, todo o processo pode ser bastante demorado – e não é uma coisa de definir e esquecer. Para calcular a pontuação de leads, você precisa:

1. Desenvolva uma persona de comprador
2. Segmente seus leads
3. Examine o comportamento online dos seus leads
4. Classifique e priorize as ações dos seus leads
5. Definir valores de pontuação
6. Defina as condições certas em seus fluxos de trabalho
7. Avalie e ajuste periodicamente

A pontuação preditiva de leads permite que você use algoritmos para pontuar e qualificar leads com base em dados anteriores. Embora você ainda precise criar uma estrutura para seu sistema de pontuação de leads, não precisa continuar ajustando o sistema sozinho.

Em vez disso, a automação usará modelagem preditiva para analisar leads anteriores e procurar padrões. Em seguida, ele usará esses dados para tentar prever o comportamento futuro. Ele pode então criar seu próprio perfil de cliente ideal, ajudando você a pontuar leads com mais precisão.

A beleza da pontuação de leads preditiva é que ela faz a maior parte do trabalho para você.

O aprendizado de máquina em sua automação de marketing também pode ajudá-lo a identificar padrões que você provavelmente teria perdido, ajudando você a pontuar e qualificar leads com muito mais precisão.

Obtenha melhores insights sobre o cliente

Uma das chaves para alcançar ótimos resultados de automação de marketing é entender seu público. Ainda assim, a maioria das empresas comete o erro clássico de separar seus clientes potenciais em não mais do que dois grupos:

• Clientes
• Não clientes

Alguns vão um passo além e entendem a diferença entre leads “quentes” e “frios”. Mas, mesmo assim, o público deles se parece com isso:

• Clientes
• Possíveis clientes
• Público desengajado

O acima é um primeiro passo decente. Afinal, segmentar seu público é fundamental para melhorar o engajamento e disparar seu ROI de marketing.

Mas isso ainda não é suficiente.

Claro, é difícil criar os segmentos certos.

É aí que a combinação de aprendizado de máquina e automação de marketing pode ajudá-lo.

Ao usar algoritmos para analisar o comportamento do seu público, o ML pode ver coisas que são fáceis de perder para o olho humano.

Como resultado, ele ajuda você a construir segmentos muito mais precisos, eliminando suposições desnecessárias. E uma melhor segmentação equivale a melhores resultados de marketing. Isso se torna ainda mais importante à medida que sua lista cresce.

Afinal, a última coisa que você quer é enviar uma transmissão não direcionada para milhares de pessoas:

Melhore seu jogo de personalização

A personalização é a chave para o alto envolvimento e fidelidade do cliente.

Mas, esforços de personalização ruins podem causar muito mais danos do que nenhuma personalização. De fato, 63% dos consumidores param de comprar de marcas que se envolvem em táticas de personalização ruins.

A chave para fazer a personalização da maneira certa?

Compreender não apenas quem são seus clientes, mas também como eles agem.

Então, como o aprendizado de máquina ajuda você a se tornar mais eficiente na personalização?

Atenda às previsões sequenciais .

Tradicionalmente, a maior parte da personalização de automação de marketing é construída com base nos dados demográficos ou de compras do usuário.

Para encontrar compradores prováveis, os profissionais de marketing consideram idade, sexo, educação ou histórico de compras e procuram características comuns com clientes anteriores. Em seguida, eles usarão esses dados para recomendar produtos que acreditam que essas pessoas provavelmente comprarão.

O problema com essa abordagem é que nem todas as características comuns são igualmente eficazes na previsão de compras futuras.

Afinal, somos todos seres humanos únicos.

Portanto, mesmo que tenhamos uma formação semelhante, ainda podemos agir de maneira diferente. E é nas ações de seus leads que a previsão sequencial se concentra.

Em suma, uma ferramenta de automação de marketing com previsão sequencial analisará as sequências de ações que levam seu público a comprar seu produto.

Uma sequência de amostra pode ser algo assim:

1. Visite seu site
2. Role a página inicial olhando para os produtos anunciados
3. Ir para uma categoria X do produto
4. Navegue pelas últimas adições
5. Abra três abas com escolhas favoritas
6. Revise cada um deles cuidadosamente
7. Selecione um produto
8. Volte para a categoria do produto
9. Classifique a categoria por preço
10. Compare o produto selecionado com similares
11. Escolha um vencedor
12. Faça uma compra

Claro, esta é apenas uma sequência de amostra. Se você está recebendo milhares de visitantes em seu site, você terá milhares de sequências para analisar.

Isso seria impossível de fazer manualmente.

O aprendizado de máquina pode analisar essas sequências para você e tentar descobrir padrões que levam a uma compra. Em seguida, ele procura assinantes com maior probabilidade de seguir a mesma sequência, mostrando efetivamente clientes em potencial.

Aumente as vendas com melhores recomendações de produtos

Continuando com a personalização, uma das áreas em que o aprendizado de máquina é especialmente eficaz é a recomendação de produtos.

E, se você estiver no comércio eletrônico, eles geralmente são a coisa número 1 em que você deve concentrar seus esforços de personalização. Por quê?

Pense em um gigante como a Amazon. Seu sistema de recomendação é amplamente considerado um dos mais avançados e eficazes.

Uma pesquisa da McKinsey & Company mostra que até 35% das vendas da Amazon podem ser atribuídas a recomendações. Isso é mais de 1 em cada 3 vendas em um negócio multibilionário!

De acordo com outro relatório da Accenture, até 91% dos consumidores são mais propensos a comprar com marcas que reconhecem, lembram e fornecem recomendações relevantes.

Sem mencionar que oferecer aos compradores a oportunidade de comprar outro produto em que estejam interessados ​​é uma maneira infalível de aumentar sua taxa de conversão.

Obviamente, você não precisa dos algoritmos de aprendizado de máquina mais recentes para começar a recomendar produtos. Mas quanto mais precisas as recomendações, maior a chance de uma venda.

Isso significa que o aprendizado de máquina pode não apenas ajudá-lo a automatizar suas recomendações de produtos, mas também torná-las mais eficazes, aumentando sua taxa de conversão.

E, como você verá no exemplo da Netflix, as empresas de varejo não são as únicas que podem se beneficiar de recomendações automatizadas baseadas em ML.

Crie sites dinâmicos e funis de vendas

A maioria das ferramentas de automação de marketing permite que você acompanhe o comportamento do seu público em seu site.

Algumas ferramentas permitem que você crie regras que alteram determinados elementos do site com base no comportamento do assinante ou na pontuação do lead.

Você ainda precisa fazer todo o trabalho criando as regras e editando o site. Além disso, as alterações que você pode automatizar dessa maneira geralmente são relativamente pequenas.

Mas e se você pudesse usar o aprendizado de máquina e a automação de marketing para personalizar todo o conteúdo de um site que seus usuários veem… em tempo real?

Em breve, o aprendizado de máquina nos permitirá criar páginas de site dinâmicas especificamente para um visitante específico.

Pense em diferentes conteúdos, mensagens, tom de voz e até cores – tudo ajustado para criar a melhor experiência de usuário possível. E, claro, para disparar sua taxa de conversão.

Por exemplo, como uma empresa SaaS, você pode ajustar cada etapa do funil de vendas com base na segmentação ou comportamento do usuário.

A beleza desta solução?

Quanto mais pessoas visitam seu site, mais dados seus algoritmos de aprendizado de máquina obtêm.

Isso, por sua vez, permitiria que esses algoritmos criassem conteúdo ainda melhor, tornando seu site ainda mais eficaz na conversão de seus visitantes.

Teste A/B mais rápido (e obtenha melhores resultados)

Seus concorrentes nunca dormem.

Para expandir seus negócios, você precisa continuar melhorando seu marketing.

Você precisa encontrar maneiras de se destacar, atrair a atenção do seu público e converter mais deles em clientes.

A chave para fazer isso?

Teste A/B de suas campanhas de marketing.

O teste A/B é a maneira mais popular de otimizar seus esforços de marketing. É também o mais simples que existe. Basta pegar dois criativos diferentes e testá-los, comparando os resultados em um determinado período.

Claro, se uma variação é uma vencedora, a outra tem que ser uma perdedora (duh..) Isso significa que, por algum tempo, você está enviando uma parte do seu tráfego para uma variação que está fazendo você perder dinheiro. Ou, pelo menos, tem um desempenho pior do que o vencedor.

Como resultado, o retorno geral é igual ao retorno médio de todas as variantes no teste, supondo que você as execute por um período de tempo igual. E, considerando que um teste A/B típico precisa de milhares de impressões, as perdas nas variantes de pior desempenho aumentam rapidamente.

Esse problema em testes A/B é chamado de arrependimento.

Mas é aí que os algoritmos de bandidos multi-armados (MAB) com aprendizado de máquina podem ajudá-lo.

O que é um MAB?

Imagine caminhar até um cassino em Las Vegas com o objetivo de maximizar seus pagamentos nas máquinas caça-níqueis.

Existem duas maneiras de você fazer isso.

Primeiro, você pode testar todas as máquinas caça-níqueis em um cassino, coletar os dados e encontrar aquela que maximiza seu pagamento. Isso lhe daria os dados mais precisos a longo prazo, mas também lhe custaria mais dinheiro. É assim que um teste A/B padrão funciona.

A alternativa é focar em algumas máquinas caça-níqueis que começam a mostrar potencial logo no início. Em seguida, avalie seus ganhos e maximize seu investimento onde o ROI for melhor. Isso é o que acontece durante o teste de bandidos multi-armados (MAB).

Ao contrário de um teste A/B típico, o aprendizado de máquina no MAB pode detectar e avaliar testes com falha por conta própria. Além disso, ele faz isso muito mais rápido do que você ou os membros de sua equipe.

Ele então começará a reduzir a quantidade de tráfego que esses testes recebem, minimizando o arrependimento (e suas perdas).

Isso, por sua vez, leva a pagamentos médios mais altos do teste. Também permite que você encontre os vencedores mais rapidamente no curto prazo.

A única desvantagem é que um teste MAB pode perder oportunidades que poderiam oferecer melhores pagamentos a longo prazo.

Mas, à medida que os algoritmos de aprendizado de máquina se tornam mais inteligentes, eles podem se tornar melhores em prever o resultado do teste.

Algumas agências relatam que os testes MAB com aprendizado de máquina trouxeram um aumento mínimo na taxa de conversão em 30%.

Defina preços mais eficazes para seus produtos

Por fim, o aprendizado de máquina pode ajudar sua empresa a criar e implementar uma estratégia de preços mais flexível.

A implementação de preços dinâmicos permite que você reaja melhor à demanda do mercado, à mudança de oferta ou simplesmente às suas metas de vendas.

Além disso, como o preço ainda é o fator dominante no processo de tomada de decisão do cliente para dois terços de seus clientes, definir preços dinamicamente oferece uma vantagem competitiva.

Naturalmente, nem todo tipo de negócio se beneficiará de preços dinâmicos. Primeiro, para aproveitar o aprendizado de máquina e a precificação dinâmica, você precisa de pontos de referência e uma riqueza de dados.

Você também precisa ter uma base de clientes que esteja disposta a pagar preços flutuantes.

Se os preços do seu produto ou serviço forem estáticos, alterá-los dinamicamente pode afastar seus clientes. Eles se sentiriam enganados. Isso, por sua vez, pode prejudicar sua marca e fazer com que seus clientes confiem menos em você.

Obviamente, a precificação dinâmica não é um conceito novo. Já existe há algum tempo, principalmente nos setores de viagens (hotéis, passagens aéreas) e publicidade (Google ou Facebook Ads).

Mas, à medida que a concorrência no comércio eletrônico está aumentando, encontrar maneiras de automatizar o gerenciamento de preços, pelo menos em alguns setores, se tornará um elemento-chave de sua estratégia geral de marketing.

Economize tempo automatizando a criação de conteúdo

Em 2021, vimos o surgimento de ferramentas de criação de conteúdo alimentadas por IA baseadas em APIs como OpenAI. O OpenAI usa a popular tecnologia GPT-3 e pode ser aplicado a qualquer tarefa ou processo que envolva entender ou gerar linguagem natural ou código.

O próprio GPT-3 significa Generative Pre-trained Transformer 3 (GPT-3) e é um modelo de linguagem autorregressivo que usa aprendizado de máquina para produzir texto semelhante ao humano. Ele vasculha toda a web mundial, extrai texto e outros conteúdos e aprende a escrever e falar a linguagem humana natural por conta própria, graças ao ML.

Plataformas de automação de marketing como a Encharge implementaram a tecnologia GPT-3 para permitir que os profissionais de marketing criem automaticamente linhas de assunto e conteúdo de e-mail impactantes usando IA. O Free AI Subject Line Generator pode espalhar dezenas de linhas de assunto exclusivas com base em um tópico e tom.

Estudos de caso: Machine Learning e automação de marketing na prática

Agora, vamos dar uma olhada rápida em duas grandes empresas que se beneficiaram muito da combinação de automação de marketing com aprendizado de máquina.

Lyft

A equipe do aplicativo de compartilhamento de viagens construiu uma plataforma de automação de marketing com o objetivo de melhorar a eficiência de custo e volume de suas campanhas de aquisição de usuários.

A ideia deles era usar automação e aprendizado de máquina para automatizar decisões de rotina, dimensionar com eficiência e criar um sistema de aprendizado orientado a dados.

Dessa forma, os membros de sua equipe poderiam abandonar tarefas mundanas e se concentrar em experimentos e inovação de alto impacto.

Embora a plataforma que eles construíssem tivesse muitas partes móveis, as mais importantes eram:

Previsor de valor vitalício (LTV)

Este componente usou aprendizado de máquina para medir a eficiência de diferentes canais de aquisição.

Ele previu seu LTV e usou esses dados para determinar o orçamento certo que deve ser alocado para o canal específico de onde eles estão vindo.

Curiosamente, antes que eles pudessem determinar o LTV para um novo canal, eles conseguiram obter algoritmos de aprendizado de máquina para predizê-lo a partir de dados históricos.

Alocador de orçamento

O segundo componente foi responsável pela coleta de dados de desempenho de marketing em conjunto com as previsões de LTV.

Em seguida, usou a Thompson Sampling para determinar o custo ideal para cada canal. Assim que os dados estavam prontos, ele enviava a alocação de cada campanha para o respectivo proponente de canal.

Claro, havia mais algumas partes na plataforma do que isso. O sucesso a longo prazo da automação de marketing da Lyft ainda depende do feedback humano.

Mas, como a equipe admite, sem precisar atualizar lances ou alocar orçamentos manualmente, seus profissionais de marketing tiveram mais tempo para trabalhar em novos formatos de anúncios, mensagens ou formular hipóteses para metas de longo prazo.

E essas são todas as coisas que, a partir de agora, nem a automação de marketing nem o aprendizado de máquina podem fazer por nós.

Netflix

Quanto vale a sua estratégia de automação de marketing para você?

E quanto você acha que se beneficiaria ao incorporar o aprendizado de máquina nele?

Acontece que a Netflix estima que seu mecanismo de automação de marketing de aprendizado de máquina os esteja salvando…

Um bilhão de dólares. Cada ano foda!

E o melhor é que é apenas um elemento de sua estratégia de automação de marketing – o Netflix Recommendation Engine – que está economizando todo esse dinheiro.

O que o torna tão poderoso?

Acontece que 80% do conteúdo transmitido na Netflix é escolhido seguindo seu sistema de recomendação.

O que torna seu sistema de recomendação tão eficaz?

Embora não queiramos aborrecê-lo com os detalhes técnicos, a principal ideia por trás do sistema é oferecer ao público os títulos mais adequados que possam estar interessados ​​em assistir.

Parece uma boa ideia, certo?

Se você pensar bem, é o que todo sistema de recomendação deve fazer!

Então, onde está o componente de US$ 1 bilhão aqui?

Como se vê, para a Netflix, tudo se resume à arte. Veja bem, a empresa não se limita a apenas apresentar o melhor título que o usuário pode querer assistir. Seus algoritmos analisam o histórico do programa e apresentam a melhor imagem que pode interessar ao usuário no programa.

Pense em um filme como Good Will Hunting. Clássico, certo? Por exemplo, se o usuário gosta de filmes românticos, verá uma imagem em destaque contendo Matt Damon e Minnie Driver.

Por outro lado, um fã de comédias verá Robin Williams.

O mesmo funciona para fãs de atores específicos também. Vejamos Pulp Fiction. Os fãs de Uma Thurman verão a arte de Pulp Fiction centrada na principal estrela feminina do filme.

Ao mesmo tempo, se o algoritmo descobrir que o usuário é fã de John Travolta, eles verão a arte com ele.

Curiosamente, para evitar arrependimentos em seus testes A/B, a empresa admite usar a abordagem MAB, onde o algoritmo trabalha para descobrir a arte ideal enquanto o teste está em execução.

Afinal, eles precisam executar testes semelhantes para mais de 180 milhões de usuários. E, considerando que todos eles têm preferências diferentes, isso significa executar milhões de testes diversos!

Claro, você pode dizer que é tudo automatizado. Ainda assim, alguém tem que inventar e continuar polindo o algoritmo. Isso nos leva ao próximo ponto em nosso artigo.

Quanto da automação de marketing é automatizada?

Mesmo que a automação de marketing tire uma grande parte do trabalho de sua equipe (e ofereça enormes benefícios), não é tão prático quanto pode parecer. Os três principais problemas são:

1. Você ainda precisa configurar tudo.
2. Você (ou alguém da sua equipe) ainda é responsável por revisar e ajustar a configuração para obter os melhores resultados.
3. Mesmo que sua automação de marketing use algoritmos de aprendizado de máquina, você ainda precisa supervisionar o processo de aprendizado.

O primeiro problema significa que, na realidade, a automação de marketing pode automatizar apenas o que você ou alguém da sua equipe diz.

Isso significa que sua eficiência será tão boa quanto sua configuração. Se você não conseguir criar a estratégia certa de automação de marketing, mesmo as melhores ferramentas não o ajudarão a avançar em seus negócios.

Então, a menos que sua configuração seja super simples, é improvável que você acerte tudo na primeira vez. E, mesmo que o faça, quase sempre há espaço para melhorias.

Por exemplo, pense na sua automação de email marketing. Para fazê-lo funcionar, você precisa preparar:

• Inscrições de e-mail
• Um ímã de chumbo
• Sequências de e-mail
• Um fluxo de trabalho de automação

O acima por si só é muito trabalho.

Além disso, quanto mais você automatizar, mais poderá testar. Isso adiciona ainda mais tarefas à sua carga de trabalho.

No exemplo acima, você pode testar cada elemento várias vezes, com várias variações. Pense em diferentes opt-ins, CTAs, botões, iscas digitais, e-mails… E, ao testar tudo isso, você precisa revisar todos os dados de teste. Altere os criativos, edite os fluxos de trabalho ou ajuste as referências de pontuação de lead. Mas é aí que chegamos ao número 3.

Com o algoritmo correto, a automação pode aprender com dados anteriores. Já mencionamos algoritmos preditivos ou testes MAB autoajustáveis, que podem automatizar parte do trabalho que você precisa fazer no item 2.

Obviamente, não foi possível alterar os criativos para você. Mas, como mencionado anteriormente, certas soluções de automação de marketing podem ajustar automaticamente os fluxos de trabalho. Quando se trata de automação simples, o aprendizado de máquina já pode automatizar quase tudo!

Um ótimo exemplo disso é um chatbot. Embora você ainda precise criar a configuração inicial, alguns chatbots já podem aprender e construir sequências inteiras com base em suas conversas anteriores com humanos. Isso permite que eles se ajustem e melhorem a experiência que oferecem ao seu público. Se você pensar bem, não é surpresa que o mercado para essa ferramenta (relativamente nova) seja estimado em US$ 1,3 bilhão até 2025.

É claro que até mesmo algoritmos de aprendizado de máquina precisam de supervisão, especialmente quando você vai além de uma simples e previsível conversa 1-1.

Por exemplo, embora tanto a Lyft quanto a Netflix tenham alcançado grande sucesso com sua automação de marketing com inteligência artificial, nenhuma delas foi totalmente automatizada.

No caso do Lyft, além de construir e gerenciar a plataforma, sua configuração ainda exigia feedback humano. Sem ele, a empresa arriscava o chamado problema de garbage-in, garbage-out. Se os dados usados ​​para treinar o modelo fossem de baixa qualidade, os resultados fornecidos pela automação não beneficiariam o negócio.

Isso significa que, embora os computadores possam automatizar mais do que nunca seu marketing, você ainda não pode tratar a automação de marketing como uma coisa sem intervenção. Pelo menos não se você quiser alcançar resultados de marketing surpreendentes.

Mas, se há uma coisa que temos certeza sobre aprendizado de máquina e automação de marketing é que o trabalho que você dedica a isso pode render 10 vezes ou mais. E, como você está prestes a ver, mais e mais empresas estão cientes de quão poderoso esse casamento pode ser.

O Machine Learning é o futuro da automação de marketing?

Se você pensar em tudo o que o aprendizado de máquina é capaz de fazer, parece claro que a única resposta razoável para a pergunta acima é um firme “sim, é!”.

Mas, tenho que discordar. No entanto, não é porque acredito que o aprendizado de máquina não seja o futuro da automação de marketing.

Em vez disso, acho que o ML já é uma parte inseparável da automação de marketing. A “corrida armamentista” já começou.

As empresas sabem o quão valiosos são os dados que coletam – e que podem usar algoritmos para que seu software de automação de marketing aprenda com esses dados.

De acordo com uma pesquisa da Martech.org, as ferramentas de automação de marketing e distribuição de e-mail lideravam a lista de ferramentas de marketing que as empresas substituíram em 2020.

A principal razão? Mais da metade das empresas citou melhores recursos como a principal razão pela qual decidiram abandonar o navio e procurar outro fornecedor. Isso é 19 pontos percentuais a mais do que apenas dois anos antes!

O mercado vê a oportunidade – e responde a ela rapidamente. De acordo com um relatório do MarTech 5000, os dados são a categoria de soluções SaaS que mais cresce, com impressionantes 25,5%

É claro que o aprendizado de máquina na automação de marketing ainda está em sua infância. É difícil prever completamente como será a paisagem daqui a alguns anos. E, assim como qualquer tecnologia, ela vem com certos riscos e limitações que você precisa conhecer.

Riscos e desafios do aprendizado de dados de automação de marketing

O aprendizado de máquina tem tudo a ver com dados. Quanto mais dados você coletar, mais eficiente sua automação de marketing baseada em ML pode se tornar.

Como resultado, muitos riscos estão, de alguma forma, relacionados aos dados que você coleta. Os mais comuns incluem:

• Coleta de dados de baixa qualidade. Já tocamos nesse assunto antes. Se os dados que você coleta não são uma boa representação do seu público, você não pode realmente usá-los para treinar seus algoritmos de aprendizado de máquina.
• Mudanças regulatórias. Dependendo dos mercados em que você opera, diferentes leis regem o que você pode e não pode fazer com seus dados. Certifique-se de entender o que é permitido (e o que não é).
• Confiar o manuseio de seus dados a provedores terceirizados não compatíveis. Os dados são inestimáveis ​​– tanto para você quanto para as pessoas que os compartilham com você (seu público). Ao escolher ferramentas para lidar com os dados de seus clientes, sempre selecione fornecedores de automação de marketing de alta qualidade que estejam em conformidade com os regulamentos de privacidade e manuseio de dados.

Outros riscos estão relacionados à maneira como você pensa em incorporar machine learning e automação de máquina em seus negócios:

• A falta de estratégia. Se você não sabe por que (e como) deseja aproveitar o aprendizado de máquina e a automação em sua organização, é improvável que tenha sucesso com isso.
• Esperando que o aprendizado de máquina faça todo o trabalho para você. Conforme discutido anteriormente, o aprendizado de máquina pode fazer a maior parte do trabalho para você. Mas você ainda precisa de alguém para supervisionar o algoritmo.
• Tratar algoritmos como infalíveis. Algoritmos de autoaprendizagem são ótimos. Eles economizam seu tempo e fornecem insights que você talvez nunca tenha visto. No entanto, isso não significa que eles não possam falhar ou fornecer resultados errôneos.

O último, mas, em alguns casos, o risco mais significativo, é cair na armadilha de tratar seu público como meros dados.

Claro, você deseja obter um ótimo ROI em seus esforços de marketing. Mas não desumanize seu público.

Lembre-se sempre de que por trás de cada dado, existe um ser humano. É nesse ser humano que você quer focar ao executar sua estratégia de marketing.

Portanto, embora o encorajemos de todo o coração a começar a analisar como a dupla de aprendizado de máquina e automação de marketing pode beneficiar seus negócios, não se esqueça de dar ao seu público o respeito que eles merecem.

Se você conseguir equilibrar a necessidade de dados no aprendizado de máquina com o respeito à privacidade do seu público, estará no caminho certo para alcançar resultados comerciais fantásticos.

Conclusão. A hora de agir é agora

Apesar de sua “presença mainstream”, ainda existem muitos mitos em torno da inteligência artificial e do aprendizado de máquina.

Alguns acreditam que a IA e a automação de marketing substituirão os humanos. Outros estão até com medo de que a tecnologia em breve nos mate a todos.

Isso pode ser verdade se os cientistas que trabalham nisso não forem cuidadosos. Mas, a partir de agora, a única coisa que a IA e o Machine Learning estão matando são os negócios que não conseguem se adaptar.

No entanto, eles não são eliminados pela IA e pelo Machine Learning em si. Em vez disso, por aqueles que implementam soluções avançadas de automação de marketing em seus negócios. Isso inclui automação de marketing com aprendizado de máquina.

É claro que mesmo a melhor automação de marketing está longe de nos substituir completamente em nosso trabalho diário. No entanto, não há dúvida de que o aprendizado de máquina pode melhorar muito a maneira como lidamos e obtemos insights de nossos dados.

Isso desde que você tenha todos os fundamentos no lugar.

O primeiro passo?

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