3 Dicas de Aprendizagem de Máquina para Profissionais de Marketing Digital

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A introdução dos smartphones e das mídias sociais mudou globalmente a forma como os marqueteiros digitais conceitualizam e realizam seu trabalho.

E com a proliferação de smartphones e estatísticas de mídia social aumentando em todo o mundo, as empresas precisam implantar estratégias de marketing em escala, incluindo modelos ML, para alcançar os clientes de forma eficiente.

As empresas nos EUA e em outros países da América do Norte estão atualmente liderando a adoção mundial do ML. E 80% deles já viram o enorme impacto da aprendizagem de máquinas em quase todas as funções empresariais, incluindo o marketing. Aqui estão algumas dicas de aprendizagem de máquinas para os marqueteiros digitais.

1. Tente personalizar as experiências dos clientes.

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A transformação digital acelerada do mundo significa que os clientes do mundo todo têm fácil acesso à informação. Agora, os clientes são prejudicados com escolhas na web e não terão nada a ver com experiências parciais em seus canais. Os clientes vão onde há valor. E sem esforços incrementais para fornecer valor de forma consistente, os clientes podem deixá-lo para trás.

Veja, por exemplo, um novo cliente que só descobriu o site de seu produto em um laptop. Após o login, é provável que o cliente retorne via celular. E é aí que as soluções ML para conectar dispositivos e plataformas sem problemas vêm a calhar. A solução de aprendizado de máquinas oferece aos marqueteiros digitais melhores oportunidades de personalização, permitindo que eles ofereçam aos clientes experiências ininterruptas.

A personalização do marketing adapta os esforços de marketing às necessidades e problemas específicos do cliente.

A Netflix tem uma base de usuários de mais de 100 milhões de usuários de diferentes países. Ela utiliza dados históricos e algoritmos para direcionar os espectadores para os melhores resultados na plataforma. Os casos de uso de marketeiros digitais que ajudam as marcas a gerenciar as viagens dos clientes com o aprendizado da máquina são infinitos.

2. Criar e curar com precisão.

Para muitos marqueteiros digitais, o marketing de conteúdo é uma prioridade máxima. Desde webinars de marca até infográficos, os marqueteiros digitais procuram estar sempre na mente dos clientes. Mas as diferentes necessidades de plataforma e o aumento do número de mídias sociais não facilitam este trabalho.

O YouTube vê 720.000 horas de vídeo na plataforma todos os dias. Os usuários das mídias sociais fazem 95 milhões de posts na Instagram, 500 milhões de tweets no Twitter e mais de 4 bilhões de posts no Facebook. A descoberta tornou-se muito mais um desafio para os marketeiros digitais do que a criação de conteúdo original. Com um aprendizado profundo, os marqueteiros digitais podem saber o que criar e quando publicar essas criações.

O aprendizado de máquinas ajuda os marqueteiros digitais com resultados de criação de conteúdo inteligente que repercutem bem no público. Atualmente, há uma enorme reviravolta na criação e curadoria em marketing. Estudos mostram que cerca de 70% dos jovens usuários de mídias sociais respondem menos ao conteúdo de marca do que ao conteúdo de influenciadores.

É seguro dizer que o mundo do marketing tem menos problemas de criação de conteúdo do que de curadoria, o que alavanca o conteúdo de outros colaboradores, levando ao recrudescimento da criação de conteúdo hoje. Felizmente, o aprendizado de máquinas ajuda os marqueteiros digitais com esforços eficientes de curadoria. Softwares como o Curata e o Vestorly já estão empurrando os limites da capacidade dos marketeiros digitais de acessar e usar o conteúdo existente para aumentar os gastos de marketing e o ROI.

3. Faça uso da automação de marketing.

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Até 2023, espera-se que os gastos com automação de marketing atinjam 25 bilhões de dólares. Segundo a Forester, uma empresa de pesquisa e consultoria, os primeiros adotantes como Hubspot e Marketo provavelmente deterão cerca de 50% desse mercado. Mas a promessa de automação de marketing para pequenas empresas é ainda mais significativa. A ML como recurso de serviços, como o estúdio de aprendizagem de máquinas Azure, democratizou todo o espaço.

Mesmo as pequenas empresas sem grandes conhecimentos técnicos e orçamentos podem usar modelos para criar resultados automatizados como os chatbots. Cerca de 80% dos clientes preferem que suas consultas sejam respondidas dentro do prazo através de chats ao vivo. É por isso que as marcas confiam nos chatbots para reduzir as complexidades e ineficiências das interações humanas.

E o suporte ao cliente é apenas um subconjunto das muitas funções de marketing maduras para a automação. A automação de marketing envolve o uso de dados históricos e do mundo real para criar modelos que tornam as tarefas de marketing repetitivas mais gerenciáveis. Em todo o mundo, o aprendizado de máquinas está quebrando barreiras através das quais os profissionais podem obter benefícios de eficiência e escalabilidade. Como o mundo procura ganhar terreno com o IoT, o futuro da tecnologia ML brilha ainda mais para os marketeiros digitais.

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