Esse artigo apresenta uma discussão acerca do tema “O que é Machine Learning” Passando pelas noções de Data Science, Big Data e Inteligência Artificial. 

Introduzindo Machine Learning

No vídeo abaixo, Marcelo Tas explica de forma simples e lúdica as noções introdutóris sobre machine learning. Assista para conferir:

Por muitos anos achamos que o método para se fazer um computador aprender era dando a ele instruções. 

Atualmente, com o avanço de coleta e análise de dados através do Data Science (Ciência dos Dados), os algoritmos ou computadores já estão prontos para agrupar dados e fazer teste e correlações entre esses dados para que aprendam sem supervisão.

Pode parecer uma coisa muito futurista, mas na verdade o assunto é mais cotidiano do que a gente imagina.

Nós estamos a cada dia mais jogando dados na rede, como por exemplo, em trajetos que percorremos utilizando o Google Maps, ou nas buscas que fazemos para compra de produtos pela internet. 

O que os algoritmos fazem é coletar esses dados e analisá-los, o que permite traçar perfis de usuários, como por exemplo no caso dos Ecommerces.

Pensemos em um grande Ecommerce e um usuário x que tem acessado aquela loja diversas vezes procurando produtos de beleza.

Os algoritmos dessa loja virtual irão identificar essas buscas feitas pelo usuário de forma rápida.

A partir daí, é possível traçar certo perfil e passar a enviar cupons de ofertas com os produtos que ele se interessa.

Isso aumenta muito a chance do usuário efetuar a compra.

Machine Learning, Big Data e Data Science

É impossível falar de Machine Learning sem citar Big Data. 

Isso se dá porque o chamado Big Data é justamente a base para o aprendizado de máquina, para usar o termo em português.

Muitas vezes citamos aqui o tal Big Data.

Mas o que é de fato Big Data?

O termo Big Data se refere a grande quantidade de dados gerados a cada segundo nos dias de hoje. Esses dados podem ser estruturados ou não estruturados que serão armazenados e também analisados para que se tire rapidamente algum valor do que foi coletado.

Tem servido muito bem ao mundo empresarial na tomada de decisões acerca de temas importantes e também para solucionar problemas nos negócios.

É comum, ao pesquisar o termo na rede, que você encontre os 5Vs que estão relacionados a essa noção da Tecnologia da Informação.

O 5Vs podem ser vistos como os cinco pilares que embasam a ideia de Big Data:

-Volume: faz menção a quantidade enorme de dados que é possível coletar na atualidade.

-Variedade: gera dados variados, devido ao acesso a diversas fontes.

-Velocidade: avalia a grande variedade e quantidade de dados disponíveis de forma rápida.

-Veracidade: se refere a análise de dados verdadeiros, pois realmente há dados falsos que circulam pela internet.

-Valor: distinção entre o dado que tem valor ou não, segundo contexto e necessidades de empresas ou usuários.

Com a quantidade imensa de dados que temos, o Big Data é uma forma eficaz de garantir melhores tomadas de decisões, melhores estratégias de marketing, etc.

Tudo isso se dá pela capacidade não só de captar dados (data mining) mas também de analisá-los (data analysis) segundo demandas específicas.

E o que isso tem a ver com Machine Learning?

É que só a partir de uma grande base de dados que os algoritmos puderam realmente passar a aprender sem que nós humanos déssemos a eles instruções.

Big Data e Machine Learning em conjunto tem ajudado muitas empresas a fazer análises preditivas identificando padrões de itens que clientes costumam comprar em determinados contextos, como durante um período de dieta, por exemplo.

O aprendizado das máquinas com o acúmulo e análise de dados permite que você consiga saber qual a probabilidade daquele cliente querer os mesmos produtos no futuro, com base nos dados colhidos no passado.

Assim você pode fazer ofertas certeiras e garantir mais vendas.

Também é possível operar com previsões de demandas utilizando essas tecnologias. Com base no processamento de imensa quantidade de dados, você consegue se antecipar e saber os momentos em que a demanda de certo produto estará em alta.

Outra questão importante são os chamados sistemas de recomendação. Se você compra na Amazon ou assiste filmes e séries na Netflix, já deve saber do que estamos falando.

Se é usuário da Netflix, deve receber no seu Email algumas recomendações que são realmente sua cara, ou também sugestões aparecem enquanto você navega pela plataforma de streaming.

Netflix - sugestão de conteúdos personalizados

Já deve ter se perguntado: como eles conseguem me indicar séries e filmes que eu realmente gosto?

A resposta é: Big Data e Machine Learning. 

Ainda é importante mencionar que essa forma personalizada de experiência garante a Amazon e a Netflix um aumento relevante de ticket médio e ainda reduz bastante a taxa de cancelamento de serviços.

Essas empresas são classificadas no mundo empresarial como data driven companies. As empresas de marketing digital também tem se destacado nesse meio. 

Big Data e Marketing Digital: Data Driven Marketing

Todas essas noções citadas podem ser englobadas dentro da ideia de Data Science. Vem para auxiliar empresas que tomam decisões a partir de dados, como Facebook, Youtube, Snapchat e a já citada Netflix.

O crescimento espantoso do número de dados gerados e a possibilidade de analisá-los e torná-los informações úteis ao mundo dos negócios tem um impacto também sobre as estratégias de marketing digital.

O principal, diríamos, seria a personalização da experiência segundo os perfis de usuários. Já citamos algumas coisas que possivelmente te remeteram ao marketing nesse texto.

No exemplo da imagem abaixo, os banners inteligentes da TadTarget que podem ser 100% customizados de acordo com o perfil dos visitantes da sua página.

Personalização da experiência com Big Data

Mas vamos nos ater apenas ao uso de Big Data e Machine Learning na elaboração de estratégias de marketing digital.

Por exemplo, quando você acessa uma landing page que está falando sobre sua plataforma de marketing digital e lá está escrito que eles fazem data driven marketing, é disso que estamos falando.

Resumindo, é a mesma coisa das empresas já mencionadas, só muda que essa plataforma está anunciando que toma suas decisões sobre estratégias de marketing se baseando em dados.

Esmiuçando mais um pouco a questão: quais seriam os benefícios do data driven marketing?

Primeiro, a segmentação de públicos. Uma das coisas mais importantes quando trabalhamos com marketing é definir público. No meio digital, isso pode e deve ser feito a partir de Big Data e Machine Learning. 

A personalização de conteúdos também é uma vantagem para aqueles que se utilizam da análise de dados. A partir de ferramentas como Google Analytics, você pode levar a mensagem certa para a pessoa certa.

Isso muito importante para o marketing digital. Uma campanha de marketing só surte efeito quando trabalhamos conteúdos que sejam relevantes para o determinados públicos.

Ainda podemos citar a otimização da experiência do usuário. Se nos baseamos em dados, conseguimos prestar atenção em métricas como taxa de rejeição, taxa de conversão, entre outras. 

Analisando os comportamento dos usuários de seu site ou Ecommerce você consegue ajustar campanhas e otimizar a experiência do seu cliente.

A TadTarget é uma plataforma que atua com data driven marketing. Nosso foco está justamente em criar estratégias de marketing digital a partir da personalização da experiência.

Plataforma TadTarget- Machine Leraning e Big Data

Na nossa Plataforma de Marketing Digital você pode encontrar diversos recursos, como Pop ups personalizados, Email Marketing, Banners e Vitrines Inteligentes. 

Tudo isso com integrações da plataforma que permitem o uso de Big Data e Machine Learning para personalizar suas campanhas de marketing digital.

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O que é Machine Learning? Continue lendo para saber como funciona o aprendizado de máquina e qual sua relação com Big Data, Data science e Data Driven Marketing.
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