O que é Aprendizado Profundo? Aqui está tudo o que os profissionais de marketing precisam saber

A inteligência artificial (IA) tem estado em destaque ultimamente, já que muitas empresas e marcas como Zara e H&M incorporam IA em seus modelos de negócios. Como profissional de marketing, você pode se perguntar se isso é motivo de preocupação. A IA vai assumir nossos empregos? Na realidade, a IA pode tornar o marketing mais fácil e eficiente para os profissionais de marketing por meio da tecnologia de aprendizado profundo.

Mas o que é aprendizado profundo? Como funciona? E como ela pode ser aplicada ao marketing e vendas da sua empresa? Aqui está tudo o que os profissionais de marketing precisam saber sobre aprendizado profundo e o papel útil que ele pode desempenhar no setor de marketing.

O que é aprendizado profundo em inteligência artificial?

Machine Learning x Deep Learning

Exemplo de Deep Learning em Marketing e Publicidade

Treinamento da Rede Neural

Como os profissionais de marketing podem usar o aprendizado profundo

Adotando Deep Learning em Marketing

Semelhante à forma como os humanos aprendem com a experiência, o algoritmo de aprendizado profundo executa uma tarefa repetidamente, fazendo ajustes a cada vez para melhorar o resultado. “Aprendizado profundo” refere-se às vastas camadas (profundas) das redes neurais que permitem o aprendizado.

Machine Learning x Deep Learning

O aprendizado profundo é um tipo de aprendizado de máquina. Aprendizado de máquina significa que os computadores aprendem com dados usando algoritmos para pensar e agir sem serem programados – em outras palavras, sem intervenção humana. Como mencionado anteriormente, o aprendizado profundo é sobre computadores aprendendo a pensar usando estruturas modeladas após o cérebro humano.

O aprendizado de máquina também envolve menos poder de computação, enquanto o aprendizado profundo requer menos intervenção humana contínua.

Exemplo de Deep Learning em Marketing e Publicidade

Digamos que somos uma concessionária de carros on-line e queremos usar lances em tempo real (RTB) para comprar espaço de anúncio para nosso produto em outros sites para fins de redirecionamento.

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 esse anunciante faz lances ou não para a exibição de um anúncio.

No RTB, usamos um software para decidir se queremos fazer um lance para um determinado anúncio — o software decidirá ao prever a probabilidade de o visitante do site comprar um de nossos produtos. Chamamos isso de “propensão para comprar”.

Nesse caso, usaremos o aprendizado profundo para fazer essa previsão. Isso significa que nosso software RTB usará uma rede neural para prever a propensão de compra.

A rede neural dentro do nosso software RTB consiste em neurônios e nas conexões entre eles. A rede neural na imagem acima tem apenas um punhado de neurônios.

Nesse cenário, queremos descobrir se um determinado visitante do site provavelmente comprará um carro e se devemos pagar por um anúncio direcionado ao visitante. O resultado dependerá dos interesses e ações do visitante do site.

Para prever a propensão de compra, primeiro escolhemos várias “características” que são fundamentais para definir o comportamento digital dessa pessoa. Esses recursos consistirão em quais das quatro páginas da Web a seguir foram visitadas:

1. Preços.
2. Configurador de carro.
3. Especificações.
4. Financiamento.

Esses recursos influenciarão a saída de nossa rede neural e nossa conclusão. Essa saída pode ter um de dois valores:

1. O visitante do site está interessado no produto ou “pronto para comprar”. Conclusão: Devemos exibir um anúncio.
2. O visitante do site não está interessado no produto ou “não está pronto”. Conclusão: não exiba um anúncio.

Para cada entrada, usamos “0” ou “1”.

“1” significa que o usuário visitou a página da web. Os neurônios no meio adicionarão os valores de seus neurônios conectados usando pesos – o que significa que eles definem a importância de cada página visitada.

Este processo continua da esquerda para a direita até chegarmos aos neurônios de “saída” – “pronto para comprar” ou “não pronto”, conforme nossa lista anterior.

Quanto maior o valor da saída, maior a probabilidade de que essa saída seja a correta — ou com mais precisão a rede prevê o comportamento do usuário.

Neste exemplo, um visitante do site consultou as páginas Pricing e Car Configurator, mas pulou Especificações e Financiamento. Usando o sistema numérico acima, obtemos uma “pontuação” de 0,7, o que significa que há 70% de chance desse usuário estar “pronto para comprar” nosso produto.

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

Treinamento da Rede Neural

Treinar uma rede neural significa alimentar a rede com os dados necessários para gerar resultados. O desafio é desenvolver os fatores de “peso” corretos para todas as conexões dentro da rede neural, por isso ela precisa passar por um treinamento.

Em nosso exemplo de concessionária de automóveis, alimentaríamos os dados da rede neural de vários visitantes do site. Os dados incluiriam recursos do visitante, como quais páginas da Web os usuários visitaram. Os dados também incluiriam indicadores de suas eventuais decisões de compra de nós, que são rotuladas como “sim” ou “não”.

A rede neural processa todos esses dados, ajustando os pesos de cada neurônio até que a rede neural faça os cálculos apropriados para cada pessoa dentro dos dados de treinamento. Depois que essa etapa é concluída, os pesos são fixos e a rede neural pode prever com mais precisão os resultados dos novos visitantes do site.

Como os profissionais de marketing podem usar o aprendizado profundo

“O aprendizado de máquina pode ser usado para ganhos de eficiência ou otimização”, diz Jim Lecinski, coautor de O AI Marketing Canvas: um roteiro de cinco estágios para a implementação de inteligência artificial em marketingem entrevista à Kellogg Insight.

“Assim, por exemplo, qualquer relatório mecânico pode ser automatizado e feito com mais eficiência. Então, esses funcionários em tempo integral podem ser reaproveitados e reaplicados a outros projetos estratégicos de crescimento”, disse ele.

Mas, mais importante, Lecinski diz que a IA e o aprendizado profundo têm a capacidade de impulsionar o crescimento.

“Cada vez mais, CEOs, conselhos e departamentos de marketing estão vendo o marketing como sendo o principal motor de crescimento encarregado de fazer previsões ou projeções informadas por dados para encontrar a combinação ideal do produto certo pelo preço certo, promovido da maneira certa. através dos canais certos para as pessoas certas”, disse ele.

Lecinski explicou: “Big data mais aprendizado de máquina podem, em muitos casos, fazer essas previsões e impulsionar o crescimento melhor do que humanos sem dados ou humanos meramente assistidos por dados”.

Aqui estão algumas maneiras pelas quais os profissionais de marketing podem usar o aprendizado profundo para promover o crescimento.

Segmentação

Os modelos de aprendizado profundo são capazes de encontrar padrões nos dados que os tornam excelentes para segmentação avançada. Isso permite que os profissionais de marketing identifiquem com facilidade e rapidez o público-alvo de uma campanha, enquanto as máquinas usam comportamentos anteriores para prever leads em potencial.

As máquinas também podem usar redes neurais e dados para identificar quais clientes estão prestes a sair – permitindo que os profissionais de marketing ajam rapidamente. Por fim, a IA elimina as suposições da segmentação, permitindo que os profissionais de marketing concentrem seus esforços em outro lugar.

Nosso HubSpot AI, por exemplo, facilita a segmentação por meio de nosso recurso de captura automática de dados de e-mail. O recurso permite que os usuários capturem automaticamente informações de contato importantes, como nomes, cargos, números de telefone e endereços de leads e clientes em potencial. O recurso torna a segmentação, o roteamento e os relatórios rápidos e fáceis para os profissionais de marketing.

Hiperpersonalização

Um estudo recente da McKinsey mostra que 71% dos consumidores esperam que as empresas forneçam interações personalizadas e 76% ficam frustrados quando isso não acontece. Embora a personalização seja crucial para a experiência do cliente, é difícil executá-la quando há tantas informações para analisar.

No entanto, o aprendizado profundo pode ser usado para desenvolver mecanismos de personalização que podem ajudar os profissionais de marketing a simplificar o processo de entrega de conteúdo hiperpersonalizado. Exemplos de materiais hiperpersonalizados incluem sites que exibem conteúdo que varia dependendo de quem está navegando ou notificações push para clientes que saem sem fazer uma compra.

A hiperpersonalização também pode se estender a recursos de comunicação, como bate-papos ao vivo, e o aprendizado profundo pode facilitar a coleta de informações desses bate-papos ao vivo. Nossa IA de reconhecimento de nome de chat ao vivo, por exemplo, pode coletar informações de contato valiosas (como nomes) e atualizá-las no HubSpot CRM sem precisar integrar nada.

Prevendo o comportamento do consumidor

O aprendizado profundo também ajuda os profissionais de marketing a prever o que os clientes farão a seguir, rastreando como eles navegam em seu site e com que frequência fazem uma compra. Ao fazer isso, a IA pode dizer às empresas quais produtos e serviços são procurados e devem ser o foco das próximas campanhas.

Adotando Deep Learning em Marketing

Embora o aprendizado profundo e a IA possam parecer intimidadores, na verdade é outra ferramenta que os profissionais de marketing podem aproveitar para otimizar processos e promover o crescimento de sua empresa. Os profissionais de marketing podem integrar aprendizado profundo e IA em muitos aspectos do marketing digital e automação de vendas. Portanto, não tenha medo da máquina – abrace-a!