6 maneiras pelas quais o aprendizado de máquina pode melhorar sua estratégia de marketing digital

O aprendizado de máquina é um tema quente no mundo do marketing digital. E por uma boa razão!

Ele pode ajudá-lo a atingir os clientes com eficiência, criar conteúdo relevante e melhorar seu ROI. Vamos dar uma olhada em como isso funciona, bem como quais serviços de ML estão disponíveis para as empresas hoje!

Aprendizado de máquina e seus usos

Aprendizado de máquina (ML) é um método de programação de computadores para aprender com dados sem ser explicitamente programado. É um subconjunto da inteligência artificial (IA) que se concentra no desenvolvimento de algoritmos que podem aprender por conta própria.

Os algoritmos de ML são usados ​​em uma variedade de aplicativos, incluindo filtragem de e-mail, detecção de fraude e previsões do mercado de ações. Aqui estão alguns de seus casos de uso mais comuns:

• Atendimento ao cliente automatizado: empresas como Google e Amazon estão usando ML para alimentar seus sistemas automatizados de atendimento ao cliente. Graças a isso, eles oferecem suporte ao cliente 24 horas por dia, 7 dias por semana, por uma fração do custo dos call centers tradicionais.
• Detecção de fraude: O método de programação também é usado por bancos e empresas de cartão de crédito para detectar fraudes. Ao analisar padrões nos dados, essas empresas detectam atividades fraudulentas antes que elas aconteçam.
• Marketing direcionado: Netflix e outros serviços de streaming usam ML para personalizar suas recomendações de conteúdo. Isso os ajuda a entender o que os usuários gostam de assistir e os mantém engajados com o serviço.
• Carros autônomos: Google, Tesla e Uber estão trabalhando em carros autônomos alimentados por ML. Ao ensinar os carros a entender o ambiente, essas empresas esperam tornar a direção mais segura e eficiente.
• Manutenção preditiva: o ML é usado pelos fabricantes para prever quando as máquinas precisarão de manutenção. Ele permite que as empresas monitorem dados de sensores e detectem problemas antes que causem tempo de inatividade.
• Gerenciamento da cadeia de suprimentos: o Walmart e outros varejistas usam ML para otimizar suas cadeias de suprimentos. Ao entender os padrões de demanda, eles podem abastecer suas prateleiras e evitar a falta de estoque.

Tipos de serviços de ML usados ​​nos negócios atualmente

Como pode ser visto, o ML oferece amplas oportunidades para as empresas aumentarem seu desempenho. Existem pelo menos oito tipos de soluções de ML disponíveis para as empresas hoje:

• Soluções de análise preditiva para identificar as tendências futuras
• Sistemas de recomendação personalizados baseados em ML
• Redes neurais que usam o método de aprendizado profundo para processar dados instantaneamente
• Ferramentas analíticas que trabalham com produtos visuais, como imagens ou vídeos
• Soluções baseadas em ML que realizam transcrição de fala para texto
• Ferramentas de segurança que ajudam a proteger as empresas contra ataques cibernéticos
• Instrumentos de mineração de dados
• Soluções de marketing multiuso

6 maneiras de usar Machine Learning para marketing digital

Como você pode ver, uma das tarefas que o ML ajuda as empresas é o marketing. Mas como exatamente o método de programação auxilia as empresas neste campo? Vamos tentar entender juntos.

1. Segmentação

No mundo em constante mudança do marketing digital, as empresas estão sempre procurando maneiras de obter uma vantagem sobre seus concorrentes. ML é uma área que tem visto muito desenvolvimento a esse respeito recentemente. Ao aproveitar o poder dos dados, os algoritmos de ML podem ajudar as empresas a segmentar seus clientes e direcioná-los com mensagens personalizadas.

Essa abordagem pode ser extremamente eficaz, pois garante que os clientes recebam apenas informações relevantes para eles. Por exemplo, o algoritmo pode ser usado para identificar os indivíduos que provavelmente estarão interessados ​​no lançamento de um novo produto; Depois de identificados, as empresas podem usar ferramentas de marketing digital para alcançá-los com mensagens personalizadas.

2. Previsão

Nos últimos anos, o marketing digital tornou-se cada vez mais orientado por dados, graças à proliferação de ferramentas de análise. Os profissionais de marketing agora têm uma grande quantidade de informações na ponta dos dedos, detalhando tudo, desde os visitantes do site até o histórico de compras. No entanto, filtrar todos esses dados pode ser uma tarefa assustadora. É aqui que entra o aprendizado de máquina, pois seus algoritmos são projetados para identificar padrões e prever resultados futuros.

Ao aproveitar o poder do aprendizado de máquina, os profissionais de marketing podem obter uma compreensão mais profunda do comportamento do cliente e tomar decisões mais informadas sobre onde alocar seus recursos.

3. Personalização

Ao usar dados coletados de interações anteriores, o aprendizado de máquina pode ajudar as empresas a criar experiências mais personalizadas para seus clientes. Ao analisar grandes conjuntos de dados, os algoritmos de ML podem identificar padrões e insights que seriam impossíveis de encontrar manualmente. Como resultado, as empresas fornecem conteúdo mais relevante e direcionado ao seu público.

Por exemplo, um site de varejo pode usar esse método de programação para personalizar os produtos exibidos para cada visitante. Ou um serviço de streaming de música pode usá-lo para recomendar novas faixas com base no histórico de audição de um usuário. Destas e de muitas outras maneiras, o ML está capacitando as empresas a oferecer experiências mais personalizadas a seus clientes.

4. Análise do comportamento do cliente

Ao analisar os dados de comportamento do cliente, as empresas podem obter informações valiosas sobre como seus clientes interagem com as ofertas da empresa. O ML pode, assim, ajudar as empresas a identificar padrões e tendências, bem como fazer previsões sobre o comportamento futuro.

Existem várias maneiras pelas quais o ML pode ser aplicado aos dados do cliente, mas alguns exemplos comuns incluem a identificação de padrões no comportamento do cliente, a compreensão do que motiva os clientes e a detecção de sinais precoces de rotatividade. Essas informações podem ser usadas para melhorar a experiência do cliente, direcionar esforços de marketing e tomar melhores decisões sobre desenvolvimento e preços de produtos.

5. Otimização

O ML é uma ferramenta poderosa que pode, entre outras coisas, auxiliar o marketing digital na otimização. Por exemplo, pode ser usado para desenvolver algoritmos mais eficientes para tarefas como agendamento e roteamento. Da mesma forma, pode identificar padrões nos dados que melhoram a tomada de decisões.

Além disso, o ML pode desenvolver modelos que prevêem como as mudanças nas condições afetarão as operações de negócios. Ao alavancar o poder de tais algoritmos, as empresas podem obter uma vantagem competitiva significativa

6. Pontuação de leads

Por último, mas não menos importante, o ML pode ajudar o marketing digital desenvolvendo modelos de pontuação de leads. Esses modelos analisam os dados do cliente para identificar clientes em potencial com maior probabilidade de se converter em clientes pagantes. Isso, por sua vez, permite que as empresas concentrem seus esforços de vendas e marketing nos leads mais promissores, resultando em uso eficiente de recursos e taxas de conversão mais altas.

Empacotando

Em poucas palavras, o aprendizado de máquina pode ser extremamente benéfico para o marketing digital, pois abrange toda uma gama de possibilidades, desde a otimização de campanhas até a personalização de conteúdo.

E como o aprendizado de máquina está em constante evolução e mudança, é importante manter-se atualizado com as últimas tendências para manter sua estratégia de marketing digital atualizada.

Obrigado por ler!