Você sabe como funciona a inteligência artificial (IA) Esse é um ramo da ciência da computação que busca criar sistemas capazes de simular o raciocínio humano, a aprendizagem e a tomada de decisões.
Fundamentos da inteligência artificial
A IA surgiu na década de 1950, com o objetivo de criar máquinas que pudessem imitar as capacidades cognitivas dos seres humanos, como o pensamento, a percepção, a memória e a linguagem. Para isso, os pesquisadores desenvolveram algoritmos que pudessem processar grandes quantidades de dados e extrair padrões, conhecimentos e insights a partir deles.
Um dos principais conceitos da IA é o de rede neural artificial, que é uma estrutura computacional inspirada no funcionamento do cérebro humano. Uma rede neural é formada por unidades de processamento chamadas neurônios artificiais, que recebem entradas, realizam cálculos e geram saídas. Os neurônios são conectados entre si por pesos sinápticos, que determinam a força da conexão. A rede neural aprende a partir da experiência, ajustando os pesos sinápticos de acordo com os resultados obtidos.
Modelos de Machine Learning
Machine Learning é um subcampo da IA que se dedica a criar sistemas que aprendem de forma autônoma, sem a necessidade de programação explícita. O ML utiliza técnicas estatísticas e matemáticas para encontrar padrões nos dados e fazer previsões ou classificações.
Existem diferentes tipos de ML, de acordo com o tipo de aprendizado envolvido:
- Aprendizado supervisionado: o sistema recebe um conjunto de dados rotulados, ou seja, com as respostas desejadas. O objetivo é encontrar uma função que mapeie as entradas nas saídas corretas. Exemplos: regressão linear, árvore de decisão, k-vizinhos mais próximos.
- Aprendizado não supervisionado: o sistema recebe um conjunto de dados não rotulados, ou seja, sem as respostas desejadas. O objetivo é encontrar uma estrutura ou uma distribuição dos dados. Exemplos: agrupamento (clustering), análise de componentes principais (PCA), detecção de anomalias.
- Aprendizado por reforço: o sistema interage com um ambiente e recebe recompensas ou punições pelas suas ações. O objetivo é encontrar uma política ótima que maximize as recompensas acumuladas. Exemplos: Q-learning, policy gradient, deep Q-network.
Como utilizar a Netdeal e a Machine Learning em suas ações
A Netdeal tem expertise para desempenhar um papel significativo no contexto de Machine Learning ao oferecer recursos e ferramentas que podem ser aproveitados para melhorar as estratégias de marketing e vendas por meio do aprendizado automático.
Veja alguma delas:
Modelagem de Buyer Persona: A Netdeal ajuda a segmentar e coletar dados de clientes de forma mais precisa e profunda, permitindo a criação de Buyer Personas mais precisas para estratégias de marketing direcionadas.
Agrupamento (Clustering): Com a ML da Netdeal é possível identificar padrões e agrupamentos de clientes com base em comportamentos e preferências semelhantes, o que é valioso para personalizar estratégias de marketing.
Testes de Performance: A Netdeal oferece recursos para realizar testes de desempenho, usados para otimizar estratégias de marketing e vendas com base em feedback e recompensas do cliente.
Deep learning
Deep learning é um subcampo do ML que se baseia em redes neurais profundas, ou seja, com várias camadas ocultas entre a entrada e a saída. As redes neurais profundas são capazes de aprender representações complexas e abstratas dos dados, podendo resolver problemas mais difíceis do que as redes neurais rasas.
O DL tem sido aplicado com sucesso em diversas áreas, como visão computacional, processamento de linguagem natural, reconhecimento de voz, geração de imagens e textos, etc. Alguns exemplos de arquiteturas de DL são:
- Redes neurais convolucionais (CNN): são redes especializadas em processar dados com estrutura espacial ou temporal, como imagens, vídeos ou áudios. Elas utilizam filtros convolucionais que extraem características locais dos dados.
- Redes neurais recorrentes (RNN): são redes especializadas em processar dados com dependência temporal ou sequencial, como textos ou séries temporais. Elas utilizam conexões recorrentes que permitem armazenar informações passadas.
- Redes neurais generativas adversariais (GAN): são redes compostas por duas redes opostas, uma geradora e uma discriminadora. A rede geradora tenta criar dados falsos que se pareçam com os reais, enquanto a rede discriminadora tenta distinguir os dados reais dos falsos. O objetivo é fazer com que a rede geradora engane a rede discriminadora, gerando dados realistas.
Smart Data Discovery
Smart Data Discovery é um conceito que se refere ao uso de técnicas de IA para descobrir informações relevantes e valiosas nos dados, de forma rápida e fácil. O Smart Data Discovery permite que os usuários explorem os dados de forma interativa e visual, sem necessidade de conhecimentos técnicos ou de programação.
O Smart Data Discovery utiliza algoritmos de ML e DL para realizar tarefas como:
- Limpeza e preparação dos dados: remoção de ruídos, tratamento de valores ausentes, padronização de formatos, etc.
- Análise exploratória dos dados: identificação de distribuições, correlações, tendências, outliers, etc.
- Extração de insights dos dados: geração de hipóteses, testes estatísticos, interpretação de resultados, etc.
- Visualização dos dados: criação de gráficos, tabelas, mapas, dashboards, etc.
- Comunicação dos dados: geração de relatórios, narrativas, recomendações, etc.
Com a inteligência artificial da Netdeal é possível gerar recomendações personalizadas de produtos e conteúdos com base no comportamento e preferências do cliente, o que pode aumentar a eficácia das campanhas de marketing.
Além disso, a análise de dados em tempo real e a geração de dashboards de desempenho também permitem uma visão mais clara das operações de marketing, facilitando a tomada de decisões baseadas em dados.
Análises preditivas
Análises preditivas são um tipo de análise que utiliza técnicas de ML e DL para prever o comportamento futuro de um fenômeno ou de um indivíduo, com base nos dados históricos e atuais.
As análises preditivas podem ser usadas para diversos fins, como:
-Antecipar a demanda por um produto ou serviço;
- Prever a conversão de interessados (leads) por um produto ou serviço;
- Calcular o risco de inadimplência ou fraude;
- Indicar o churn ou a fidelização de clientes;
- Mostrar o desempenho ou a satisfação de funcionários;
- Quantificar o resultado ou o impacto de uma ação ou campanha.
As análises preditivas podem ser divididas em dois tipos principais:
- Análises preditivas descritivas: descrevem o que provavelmente vai acontecer no futuro, com base em um modelo estatístico. Exemplo: prever a probabilidade de um cliente comprar um produto.
- Análises preditivas prescritivas: prescrevem o que deve ser feito para otimizar um objetivo ou evitar um problema no futuro, com base em um modelo matemático. Exemplo: recomendar o melhor produto para um cliente.
Com a Netdeal, você usará a tecnologia de “Probabilidade de Conversão”, ou seja, é capacidade de a inteligência artificial realizar cálculos para estimar a probabilidade de conversão de diferentes grupos de usuários, ajudando a direcionar esforços para os clientes com maior probabilidade de conversão.
Abordagens NBO e NBA
NBO (Next Best Offer) e NBA (Next Best Action) são abordagens que utilizam técnicas de ML e DL para oferecer aos clientes as melhores ofertas ou ações possíveis, com base em seus perfis, preferências e comportamentos. O objetivo é aumentar a receita, a satisfação e a fidelização dos clientes.
NBO é uma abordagem que se concentra em oferecer aos clientes os produtos ou serviços mais adequados às suas necessidades e expectativas.
A utilização da Inteligência Artificia, incluindo as abordagens Next Best Offer e Next Best Action, é fundamental para personalizar e otimizar as interações com os clientes.
Podemos exemplificar como a Netdeal utiliza essa abordagem de IA em sua plataforma:
Coleta de Dados:
A IA começa coletando dados de clientes, que podem incluir histórico de compras, interações anteriores, preferências, avaliações, comportamentos de navegação, entre outros.
Segmentação de Clientes:
Com base nos dados coletados, a IA usa técnicas de segmentação para agrupar os clientes em categorias ou clusters com características semelhantes. Isso ajuda a entender melhor as preferências de diferentes grupos de clientes.
Abordagem NBO:
A IA utiliza algoritmos de NBO, como filtragem colaborativa e filtragem baseada em conteúdo, para recomendar os produtos ou serviços mais adequados a cada cliente individualmente.
Por exemplo, se um cliente tem um histórico de compras semelhante a outros clientes que compraram um determinado produto, a IA pode recomendar esse produto como a próxima melhor oferta.
Abordagem NBA:
A IA utiliza algoritmos de NBA, como árvores de decisão, regras de associação e aprendizado por reforço, para determinar as melhores ações a serem tomadas para influenciar o comportamento do cliente.
Por exemplo, se um cliente demonstrou interesse em um produto, a IA pode decidir enviar um e-mail de acompanhamento com informações adicionais ou um cupom de desconto como a próxima melhor ação.
Aprendizado Contínuo:
A IA não para de aprender. Ou seja, ela continua a coletar dados sobre as interações dos clientes e a ajustar suas recomendações e ações com base nesses novos dados.
Isso significa que a IA se torna cada vez mais precisa ao longo do tempo, melhorando a eficácia das ofertas e ações sugeridas.
Monitoramento e Avaliação:
A IA também monitora o desempenho das ofertas e ações recomendadas. Ela avalia como os clientes respondem a essas interações e ajusta suas estratégias com base nos resultados.
Feedback e Interação:
Os feedbacks dos clientes são essenciais. A IA pode incorporar feedbacks diretos dos clientes para melhorar ainda mais suas recomendações e ações futuras.
Automação:
A IA permite a automação dessas interações, o que significa que as empresas podem oferecer ofertas personalizadas e ações em escala, sem depender de intervenção humana constante.
Conheça a Netdeal
A Netdeal é uma ferramenta poderosa que ajuda as empresas a impulsionarem suas estratégias de marketing e vendas usando recursos avançados de inteligência artificial e smart analytics.
Veja como a Netdeal é capaz de beneficiar seu negócio:
Marketing e Vendas:
A Netdeal oferece uma gama completa de recursos para otimizar suas estratégias digitais, desde a criação de sites, blogs e landing pages altamente personalizados até o uso de e-mails, pop-ups e push notifications para envolver seus leads.
A modelagem de Buyer Persona baseada em IA permite segmentar e coletar dados com precisão, criando personas detalhadas para melhor direcionamento.
Além do construtor de fluxos e campanhas, torna suas estratégias mais dinâmicas e flexíveis, utilizando critérios de segmentação avançados e métodos de inteligência artificial.
Inteligência artificial:
Como vimos, a Netdeal utiliza inteligência artificial para recomendação de produtos e conteúdos, tornando suas campanhas mais personalizadas e dinâmicas.
O Full Lead Tracking permite um rastreamento completo da navegação e interações dos usuários, gerando dados de alta qualidade para algoritmos de recomendação.
Já os testes de performance e balanceamento ajudam a orientar suas estratégias para a melhor combinação de conteúdos, canais, timing e público.
Smart Analytics:
Oferecemos uma visão completa de seus resultados, com relatórios, recursos gráficos, heatmaps e dashboards em tempo real para análise de desempenho.
O diagrama de Buyer Persona visualiza seu cliente ideal, tornando as estratégias mais alinhadas com suas necessidades. Já, o mapa de Jornada do Cliente gera insights essenciais para o crescimento do seu negócio.
Para melhorar toda a experiência, os dashboards de performance simplificam a análise de informações complexas.
Se você procura uma solução para otimizar suas estratégias de marketing e vendas com a ajuda da inteligência artificial, a Netdeal é a solução que você precisa.