Como o Machine Learning e a Inteligência Artificial podem impactar a geração de negócios em ambientes digitais?

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Escrito por: Alexandre Spada

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Machine Learning (ML) é a ciência de fazer com que computadores aprendam através de dados não estruturados gerados pelo comportamento humano, melhorando sua aprendizagem ao longo do tempo de maneira autônoma.

Ela é uma vertente da Inteligência Artificial (AI) e se baseia na ideia de que sistemas podem aprender sem (ou quase sem) intervenção humana pela análise do comportamento das pessoas e das suas interações em diversos ambientes.

Essa tecnologia permite que máquinas sejam capazes de decifrar e entender o nosso comportamento, tornado possível que estabeleçam modelos preditivos.

Embora possa parecer a princípio algo distante e futurista, o Machine Learning faz parte do cotidiano de muitas empresas de tecnologia que já iniciaram um corrida para assumir a frente nessa área.

Dentre elas estão o Google, Facebook, Microsoft, IBM, Amazon, Baidu e dos atuais reis do streaming Spotify e Netflix.

Embora muitas dessas empresas já sejam bem conhecidas entre nós, um dos cases mais emplemáticos atualmente em se tratando do assunto é da chinesa Hanson Robotics, idealizadora da robô humanoide Shopia.

Shopia foi projetada para aprender e adaptar-se ao comportamento humano. Atualmente é capaz de produzir mais de 62 expressões faciais e já se tornou o primeiro robô a receber a cidadania de um país.

Veja abaixo sua entrevista a um canal português:

Outro exemplo que tem chamado a atenção da mídia é dos testes realizados com a nova assistente virtual do Google, batizada de Google Duplex.

O serviço foi demonstrado pelo presidente da companhia, Sundar Pichai, durante a conferência de desenvolvedores Google I/O, em Mountain View, em 08 de maio de 2018.

Desenvolvido com Inteligência Artificial, o Google Duplex será capaz de agendar consultas médicas, comprar passagens aéreas, fazer reservas em restaurantes, hotéis e marcar horário em salões de beleza.

O mais impressionante é a naturalidade com que a assistente interage e se adapta à conversa. Veja você mesmo:

Machine Learning, Inteligência Artificial e sua aplicação para geração de negócios

Neste momento talvez você esteja se perguntando o que o Machine Learning e a Inteligência Artificial tem a ver com a geração de negócios em ambientes digitais, e caso eu esteja certo em meu palpite, a resposta é tudo!

As aplicações do Machine Learning podem ser extremamente valiosas para diversos setores, como para administração, logística, finanças, comunicação, publicidade e principalmente para o marketing de qualquer empresa.

O Marketing Digital através de suas ferramentas têm cada vez mais buscado entregar experiências consistentes, relevantes e altamente personalizadas a cada cliente, o que é uma tarefa bastante trabalhosa e complexa diante da diversidade de preferências que nascem na mesma velocidade das novas tecnologias.

Porém, mesmo com tantas novas ferramentas como os softwares de Automação de Marketing e sistemas de Web Analytics, é difícil se chegar a uma comunicação totalmente personalizada e eficaz sem o auxílio do Machine Learning.

Em interações humanas é relativamente simples percebermos pelas expressões faciais, corporais ou tom de voz quando a nossa comunicação não faz sentido a alguém, e assim, ajustarmos o nosso discurso.

Mas, as coisas não são tão simples quando a comunicação ocorre através da interface de sistemas, aplicativos ou lojas virtuais.

Imagine você em uma conversa com o seu médico… Não seria estranho se ele lhe fizesse recomendações irrelevantes e sem sentido com a sua situação clínica? Ou ainda, se durante uma consulta ele lhe medicasse para uma doença da qual ele já lhe tratou e você está curado?

Certamente você ficaria mais do que frustrado em ter uma experiência como essa. O médico perderia a credibilidade e provavelmente você não voltaria ao seu consultório. Certo?

A questão é que desde o surgimento dos negócios, as empresas vem se comunicando com seus clientes de forma muito semelhante ao exemplo anterior, ou seja, com pouca ou nenhuma personalização.

Quantas vezes você já passou por experiências irrelevantes? Eu posso me lembrar de inúmeros exemplos sem muito esforço.

Hoje mesmo, ao passar pelo site de um palestrante, recebi a indicação de download de um e-book que baixei na semana passada. Empresas me enviam frequentemente e-mails recomendando serviços que nunca demonstrei interesse. Marketplaces me direcionam anúncios de produtos que vi em algum momento, mas que percebi que não eram os ideais para mim.

Após estarmos presentes para esse tipo de situação fica fácil passar a identificá-las em todos os lugares, e não serei hipócrita aqui. Por limitações tecnológicas nós também fazemos algumas dessas coisas aqui na agência, mesmo sem querer!

Até então, era aceitável esse comportamento por parte das empresas, mas agora, diante de tantos avanços tecnológicos – que transformaram também o comportamento e os desejos dos consumidores, tornando-os mais exigentes e intolerantes – há cada vez menos espaço para comunicações genéricas.

Por esse motivo, já atentas a esse cenário e a todas as possibilidades do Machine Learning aliado à Inteligência Artificial, empresas de vários segmentos tem investido pesado em novas tecnologias com o intuito de personalizar a experiência dos usuários em seus serviços, e assim, atender às suas expectativas digitais.

Segundo estudos realizados pela Netflix, em média, seus usuários desistem de procurar por um título que lhe agrade quando a pesquisa demora mais que um minuto e meio. Daí a importância da assertividade dos resultados exibidos.

Somente com o entendimento apurado sobre os gostos e preferências de cada cliente é possível mantê-los satisfeitos e fiéis.

Se não fosse o nível de sofisticação de seus sistemas, a Netflix perderia assinantes frequentemente, que somados, custariam cerca de 1 bilhão de dólares de receita por ano, estima a empresa.

Por que o Machine Learning e a Inteligência Artificial são tão importantes para processos de marketing e comunicação?

Como o Machine Learning e a Inteligência Artificial podem ser usados em aplicações de marketing

Antes de falarmos sobre como o Machine Learning é capaz de personalizar e individualizar a experiência dos usuários, é importante entendermos como os processos de comunicação e marketing tem funcionado até agora.

Anteriormente ao surgimento do Marketing Digital, as comunicações de um modo geral eram criadas com foco em fatores demográficos ou critérios pré-determinados, onde buscava-se agrupar potenciais clientes e consumidores segundo características semelhantes e superficiais.

Com o Marketing Digital tudo mudou. Com ele, tais dados passaram a ser quase secundários, dando lugar à possibilidade de criação de estratégias de marketing e comunicação embasadas nas preferências e no comportamento do mercado-alvo.

Atualmente, com um budget relativamente baixo é possível a pequenos e médios negócios entregar uma experiência parcialmente personalizada através de ferramentas de Automação de Marketing e Web Analytics.

O problema é que, mesmo tais ferramentas trazendo resultados muito superiores se comparados aos modelos tradicionais, elas ainda possuem limitações.

Com a Automação de Marketing a experiência entregue é baseada em regras definidas por seres humanos, o que limita as possibilidades de segmentação.

Por exemplo, um usuário pode receber conteúdos diferentes de acordo com as interações que realizar em um sistema. Porém, a automação não consegue de fato entender seus desejos e interesses, ela apenas aplica regras que o direcionam por diferentes caminhos.

Assim, é possível entender os assuntos de interesse de um usuário de acordo com as interações que ele realiza em um website, e direcionar a ele, somente conteúdos que estejam alinhados a essa preferência.

O fato é que esse ainda não é o cenário ideal!

Tais regras que direcionam os usuários para experiências diferentes são escritas por seres humanos, e com base no que julgam ser verdade. Mas, cada pessoa é única, e o fato dela ter acessado determinado conteúdo ou interagido de uma forma específica não diz com clareza seus desejos e qual seu estágio na jornada de compra.

Muitos elementos precisam ser levados em consideração para que seja possível se chegar a um real entendimento sobre que tipo de experiência um indivíduo deseja ter. São dados demais para serem compilados e analisados para obtermos uma conclusão, e é aí que entram em cena o Machine Learning e a Inteligência Artificial.

Com o Machine Learning, em vez de fornecermos ao computador várias regras a seguir, nós o programamos para aprender tudo o que puder sobre uma pessoa e selecionar automaticamente a experiência mais provável de agradá-la.

Como o Machine Learning funciona?

Como o Machine Learning funciona?

Quando vamos nos reunir com um cliente é usual definirmos previamente o tom da conversa (formal ou informal) e até mesmo os assuntos que abordaremos e evitaremos. Essa é uma prática natural, que acontece através da análise do que sabemos sobre o interlocutor.

Mesmo nas conversas que acontecem pela primeira vez, temos diretrizes de conduta e etiqueta, que resguardam a nossa imagem e garantem com que seja possível levarmos adiante, por exemplo, uma negociação.

O Machine Learning segue o mesmo raciocínio. A ferramenta gera conhecimento através do reconhecimento de comportamentos e análises de perfil, criando um repositório de dados e informações capazes de direcionar suas ações rumo a um determinado objetivo.

As possibilidades do Machine Learning ainda estão começando a ser exploradas, mas mesmo assim, ela já vem sendo utilizada em inúmeras aplicações, como por exemplo para:

  • Determinar qual a melhor mensagem a ser exibida em cada situação;
  • Escolher quais ofertas devem ser mostradas a cada cliente;
  • Definir a melhor ação a ser tomada em um sistema;
  • Indicar as melhores opções de navegação em um aplicativo;
  • Exibir resultados em uma pesquisa que façam sentido ao pesquisador;
  • Prever o volume de vendas, e assim, otimizar a gestão de estoque, logística e fluxo de caixa;
  • Detectar fraudes;
  • Diagnosticas doenças;
  • Realizar análise de risco para liberação de crédito;
  • Prever desgastes e falhas de equipamentos;
  • Conduzir carros automáticos;
  • Escolher o conteúdo de um e-mail a ser enviado ou ainda;
  • Selecionar os produtos ou artigos mais relevantes a um consumidor.

Tudo é feito com base no conhecimento prévio gerado através das interações dos usuários, o que minimiza as chances de erro e abre a possibilidade de experiências totalmente individualizadas.

Alguns dados sobre Inteligência Artificial e Machine Learning

Dados sobre Inteligencia Artificial e Machine Learning

  • Segundo estimativa da consultoria PwC, a Inteligência Artificial deverá adicionar quase 16 trilhões de dólares a economia mundial até 2030, um aumento de 14% em relação ao PIB global atual.
  • Segundo pesquisa realizada em 2017 pela escola de negócios do Instituto de Tecnologia de Massachusetts com mais de 3000 executivos pelo mundo, 59% dos entrevistados acreditam que a Inteligência Artificial e o Machine Learning causará um grande impacto nos processos das empresas nos próximos 5 anos.
  • A consultoria IDC estima que, globalmente, os gastos com Machine Learning, Inteligência Artificial e computação cognitiva vão crescer 50% ao ano até 2021. A expectativa é que o número salte de 12 bilhões de dólares, em 2017, para quase 58 bilhões, cinco anos depois.
  • Segundo estudo do MIT Sloan e do BCG, para 84% dos executivos, seu principal interesse em se tratando de Machine Learning e Inteligência Artificial é alcançar vantagem competitiva; enquanto para 62% dos entrevistados é a redução de custos.
  • Consultorias especializadas em tecnologia, como o Gartner, estimam que 2 milhões de postos de trabalhos relacionados à Inteligência Artificial sejam criados no mundo entre 2020 e 2025.
  • Um recente estudo sugere que quase 16 trilhões de dólares seriam adicionados à economia global até 2030 em razão exclusivamente do desenvolvimento e aplicação do Machine Learning aliado a Inteligência Artificial, o que corresponde a um aumento de 14% no PIB do mundo durante esse período.

Conclusão

Como você pode perceber, o Machine Learning possui vantagens óbvias em relação às abordagens utilizadas atualmente no Marketing Digital. Com ele é possível mapear com mais assertividade cada cliente, ter insights e desenvolver uma comunicação realmente personalizada.

Infelizmente, tais ferramentas ainda não estão acessíveis a pequenos e médios negócios, mas acredito que não permanecerá assim por muito tempo. Por isso, entender seus conceitos básicos e seus benefícios, sem dúvida, poderá fazer sua empresa sair na frente quando essa realidade mudar.

#Dica: Por enquanto, a Automação de Marketing ainda é o carro-chefe das empresas que buscam entender seus clientes e consumidores, entregando-lhes uma comunicação mais coerente com as suas expectativas.

Fique atento, a Automação de Marketing já é realidade e está mais acessível do que você imagina.

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Sobre <strong>o autor</strong>

Sobre o autor

Alexandre Spada é empresário na área de tecnologia, formado em Ciência da Computação, Especialista em Engenharia Web e Gestão Estratégica de Negócios. Atualmente, Alexandre cursa Mestrado em Design, Inovação e Tecnologia.

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