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Deep Learning: a importância da automação para o seu negócio

Inteligência artificial nos traz novas oportunidades e inovações na forma como o marketing digital, as vendas e o suporte ao cliente são tratados

Estamos vivendo na era das máquinas.

Hoje em dia, a inteligência artificial nos traz novas oportunidades e inovações na forma como o marketing digital, as vendas e o suporte ao cliente são tratados.

O cenário digital em que estamos inseridos atualmente tornou as jornadas de compra mais acessíveis, mas ao mesmo tempo, cada vez mais complexas. Hoje em dia, temos como escolher um produto ou serviço entre milhares de opções disponíveis, e para facilitar esse processo, somos impactados diariamente com produtos que já demonstramos interesse anteriormente.

De acordo com pesquisa da Janrain & Harris Interactive, 74% dos consumidores online ficam frustrados quando encontram conteúdos irrelevantes no website em que estão navegando, e dados divulgados pela Infosys descobriu que 86% dos consumidores consideram a personalização um diferencial para suas decisões de compra. Ou seja, quando uma marca consegue atingir exatamente a audiência certa, a abordagem ao cliente será muito menos invasiva e muito mais assertiva, podendo gerar maior quantidade de conversões.

Para que esse trabalho seja possível, é essencial que a marca obtenha dados sobre seus clientes e potenciais clientes. Todas essas informações são encontradas com base no que um usuário já comprou ou visitou na internet, e graças às tecnologias da inteligência artificial, esses dados são muito mais precisos.

E é aí que entra o deep learning e a sua importância!

Deep Learning, de maneira geral, é uma inteligência artificial que utiliza algoritmos simulando o cérebro humano. Esses algoritmos usam redes neurais para aprenderem determinada tarefa, e essas redes neurais consistem em neurônios interconectados que processam dados tanto no cérebro humano quanto nos computadores.

Em outras palavras, a tecnologia de deep learning tem como função descobrir os hábitos de navegação de um usuário na internet logo após algumas visitas à um website. Dessa maneira, uma empresa consegue entender as preferências e necessidades dos seus leads com precisão, personalizando a experiência do consumidor e impactando ele apenas com conteúdos que serão relevantes.

 

Mas como o deep learning funciona?

Seus algoritmos simulam a forma de pensar de um cérebro humano, e conseguem aprender sem qualquer interferência de uma pessoa. A máquina possui a capacidade de analisar e produzir decisões lógicas e confiáveis, e diferente de mecanismos tradicionais que possuem uma capacidade de interpretação limitada, o sistema consegue cruzar inúmeras informações e variáveis.

Vamos imaginar, por exemplo, que somos uma concessionária de automóveis online, e queremos utilizar o Real-Time Bidding (RTB) como mecanismo para comprar espaço publicitário para nosso produto em outros sites – para fins de retargeting. O RTB é um processo automatizado que ocorre em um curto espaço de tempo de menos de 100 milissegundos. Quando um usuário visita um site, um anunciante é alertado e uma série de ações determina se ele deve ou não exibir um anúncio. Veja na imagem abaixo:

 

Fonte: Hubspot/Periscopix

 

NO RTB, usamos o software para decidir se queremos oferecer um determinado anúncio – ele tomará uma decisão ao prever a probabilidade de o visitante do site comprar um dos nossos produtos. Isso é chamado de “pretensão de compra”, ou “buyer propensity”.

Nesse caso, usaremos o deep learning para fazer essa previsão. Isso significa que nosso software RTB usará uma rede neural para prever a pretensão de compra de um usuário.

 

Fonte: Hubspot

 

A rede neural dentro do nosso software RTB consiste em neurônios e as conexões entre eles. Na imagem acima, possui apenas um punhado de neurônios. Na realidade, uma rede neural digital tem milhares – ou até mesmo milhões – de neurônios e conexões.

Neste cenário, queremos descobrir se um certo visitante do site provavelmente comprará um carro, e se devemos pagar um anúncio para chamar a sua atenção. O resultado dependerá muito dos interesses e ações do visitante dentro do site.

Para prever a pretensão de compra, primeiro devemos escolher vários “recursos” que são fundamentais para definirem o comportamento digital de uma pessoa. No nosso exemplo, esses recursos consistirão em qual das seguintes quatro páginas da web foram visitadas: Preços; configurador de carro; especificações; financiamento.

Essas características irão influenciar o resultado da rede neural, e, essencialmente, a conclusão do processo. Ela pode ter um dos dois valores:

  • O visitante do site pode estar interessado no produto ou “pronto para comprar”. Conclusão: devemos exibir um anúncio;
  • O visitante do site não está interessado no produto, ou “não está pronto”. Conclusão: Não devemos exibir um anúncio.

 

Como funciona a rede neural

Vamos olhar mais de perto:

 

Fonte: Hubspot

 

Para cada entrada, usamos “0” ou “1”.

“1” significa que o usuário visitou a página. Os neurônios no meio adicionarão os valores de seus neurônios conectados utilizando pesos – ou, mais simplesmente, definem a importância de cada página visitada.

O processo continua da esquerda para a direita, até chegar aos neurônios “de saída” – que significa que o usuário está “pronto para comprar” ou “não está pronto”. Quanto maior o valor da saída, maior a probabilidade dela estar correta – ou mais precisamente a rede prediz o comportamento do usuário.

Neste exemplo, um visitante do site examinou as páginas de Preços e Configurador de Automóveis, mas pulou Especificações e Financiamento. Usando o sistema numérico acima, obtemos uma “pontuação” de 0,7, o que significa que existe uma chance de 70% de que este usuário esteja “pronto para comprar” o nosso produto.

Então, se olharmos para a fórmula original, a pontuação indica a conclusão de que devemos comprar o posicionamento do anúncio RTB para este usuário.

 

Treinamento da rede neural

Agora que sabemos como funciona uma rede neural, vamos dar uma olhada em como garantir que nossos neurônios de saída sejam calculados corretamente, para que a melhor decisão seja tomada. O desafio é encontrar os fatores corretos de “peso” para todas as conexões dentro da rede neural, razão pela qual ela precisa ser treinada.

Nesse contexto, “treinamento” significa que alimentamos os dados da rede neural de vários visitantes do site – coisas como recursos do visitante (quais usuários visitaram a página), bem como indicadores de suas eventuais decisões de compra.

A rede neural processa todos esses dados, ajustando os pesos de cada neurônio até que a rede neural faça cálculos apropriados para cada pessoa, dentro dos dados de treinamento. Uma vez que esse passo é realizado, os pesos são fixos, a rede neural pode prever mais precisamente o resultado para novos visitantes do site.

 

O futuro do deep learning – democratização da inteligência artificial

A IA está rapidamente encontrando seu caminho nas ferramentas de marketing que utilizamos diariamente. Ela pode ajudar com a configuração de campanhas publicitárias, e-mails personalizados, criação de chatbots, otimização na pontuação de leads, categorização e escalação de problemas de clientes e pode, realmente, ajuda-los com qualquer coisa que exija processamento de dados.

O deep learning pode ser aplicado em qualquer área de marketing digital, desde que você tenha uma quantidade suficiente de dados de “treinamento”. O desafio é, tipicamente, extrair dados de suas várias ferramentas de marketing – e é aí que as plataformas de integração de dados serão cruciais na conexão dos silos de dados quando você começar a experimentar experiências profundas de IA.

 

O futuro: inteligência artificial… que constrói uma nova inteligência artificial

O Google explica que o processo de concepção de redes neurais geralmente leva uma quantidade significativa de tempo para desenvolvimento e experimentação, porque todas as camadas da rede neural precisam ser criadas por pessoas. É por isso que o Google inventou o AutoML: inteligência artificial que pode criar novos e melhores algoritmos IA.

Imagine o que esse tipo de tecnologia pode trazer para algo como a automação de marketing, por exemplo. A IA será capaz de criar algoritmos adicionais e personalizados que aprenderão e otimização automaticamente as campanhas de criação.

Embora o deep learning possa parecer complicado, é um processo que, na maioria das vezes, se resume a matemática. As redes neurais “aprendem” de uma maneira semelhante aos humanos: ao visualizar muitos exemplos e descobrir pontos em comum entre eles.

Uma vez que a rede neural é treinada, ela pode realizar tarefas complexas e um certo nível de raciocínio. O deep learning e a IA podem ser integrados em muitos aspectos do marketing digital e automação de vendas.

 

Deep learning e inteligência artificial trazem benefícios para empresas

Já existem diversos cases que podemos ter acesso em relação ao sucesso do deep learning no marketing. A Baidu, por exemplo, registrou recentemente seus resultados financeiros referentes ao último semestre de 2017, com um lucro acima do esperado (US$ 3,72 bilhões no quarto semestre, um aumento de 29% em relação ao mesmo período de 2016).

O resultado positivo da companhia chinesa, que agora têm planos para ampliar seu alcance com a iQiyi e superar seus clientes, deve-se, também, pelo aumento nos seus investimentos em veículos com direção autônoma.

Por isso, é importante que os profissionais – não só de marketing, como de todas as outras áreas -, estejam atentos e aproveitem a tecnologia da inteligência artificial e todos os benefícios que ela pode trazer, ajudando a identificar oportunidades e coloca-las em prática mais facilmente. O processo de Deep Learning, por meio dos algoritmos de aprendizado, tem a capacidade não apenas de descobrir os hábitos dos usuários conforme as páginas que navegam na web, como também ajuda a prever qual tipo de solução essas pessoas necessitam.

 

Parte desse texto foi originalmente veiculado em Hubspot

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