Mesmo fundamental, o termo machine learning, em muitos casos, já perdeu seu valor. No entanto, a essência do termo é uma maneira de rotular e analisar grandes conjuntos de dados.

As pessoas até conseguem ter essa função. Por sua vez, a tecnologia executa de maneira mais rápida, em escalas maiores e mais certeira.

Tanto que, hoje, 66% dos líderes da área de marketing concordam que ele permite que as equipes se concentrem em outras atividades. Mas, para a máquina atingir essa capacidade, precisa de ajuda humana.

E a dúvida, então, que surge é a de como usar.

Primeiro passo: andar para trás

Pode parecer estranho, mas, por incrível que pareça, para andar para frente, é preciso recuar um pouco. É comum muitos profissionais de marketing embarcarem com tudo no desenvolvimento de um programa de aprendizado.

Entretanto, pode ser mais complicado que imagina. Justamente por exigir um grande investimento, necessitando anos de aperfeiçoamento.

Por isso, é necessário calma. O Google, por exemplo, já realiza há tempo o trabalho pesado, integrando o machine learning a produtos de marketing para ajudar a ter insights mais detalhados.

O que é necessário é que a empresa esteja pronta para gerar o maior valor possível com esses produtos.

Existem três pontos fundamentais para todo profissional de marketing considerar e preparar a empresa para o machine learning.

Defina a meta de marketing para machine learning com antecedência: máquinas funcionam melhor com metas definidas. Nesse caso, a meta funciona como um framework. Isso ajuda na criação de modelos de machine learning e a identificar os dados corretos. A meta é, então, quantificável e mensurável. Fazendo isso antecipadamente, fica mais fácil definir e avaliar o sucesso.

Algoritmo é tão bom quanto seus dados: para usar o aprendizado de uma máquina com eficácia, são necessários os dados certos para o problema a ser resolvido. Neste ponto, não são apenas algumas unidades de informação. As máquinas precisam de milhares de unidades de informações formatadas, limpas e organizadas para um algoritmo consistente.

Equipe diversificada: uma boa equipe de marketing até pode identificar os melhores casos para a aplicação do machine learning. Mas só analistas e cientistas de dados conseguem realizar a implementação. Portanto, é essencial formar uma equipe multifuncional. Mas, para aproveitar a ferramenta ao máximo na empresa, é preciso também a mentalidade correta.

Machine learning para um marketing melhor

Existem milhares de maneiras para o machine learning ajudar nos negócios. Existem quatro pontos para criar estratégias de ajuda na otimização de campanhas. E para aprender como as marcas utilizam o machine learning para melhorar seus esforços de marketing.

São eles:

  • Descoberta de audiências
  • Criativos
  • Otimização
  • Mensuração

Porém, o desenvolvimento de cada um fica para um próximo texto. Não perca!

FONTE