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Rodrigo Lobato: Por que a Inteligência Artificial está revolucionando as campanhas digitais?

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Rodrigo Lobato é country manager Brasil da RTB House,
empresa de tecnologia europeia focada em
oferecer um serviço completo e personalizado de retargeting.

Inteligência Artificial (IA) não é mais um conceito distante ou futurista. Os assistentes pessoais virtuais como Siri e Cortana, ou mesmo os carros que se dirigem sozinhos do Google ou Tesla, estão aí para mostrar que a IA está, aos poucos, tomando conta das nossas tecnologias do dia a dia. No ecossistema da publicidade isso não é diferente.

 

Não é de hoje que os holofotes iluminam o que chamamos de Machine Learning – uma subcategoria de AI, onde os computadores aprendem com dados próprios. De acordo com o relatório MarketsandMarkets, a indústria de Inteligência Artificial deve ultrapassar os US$ 5 bilhões até 2020, com um crescimento anual (CAGR) de 53,65%. E uma das principais razões para isso é o aumento exponencial do uso de tecnologia de Machine Learning pela indústria da publicidade e comunicação.

Sabemos que o Real-time Bidding (RTB), por exemplo, só é possível porque algoritmos de autoaprendizagem fornecem aos anunciantes a capacidade de identificar os compradores digitais mais valiosos e direcionar anúncios personalizados para cada um deles. E não precisamos nem citar o fato de que os robôs não dormem, o que permite que possamos observar e ajustar esses processos em uma operação 24 x 7.

Uma perspectiva ainda mais interessante sobre o Machine Learning, e que já vem sendo implementada com sucesso, explora o conceito de Deep Learning. Em termos mais técnicos, trata-se de um modelo de aprendizagem de máquina baseado em um conjunto de algoritmos com várias camadas de processamento, que conseguem tratar dados abstratos. Já em uma linguagem mais prática, é uma tecnologia capaz de reconhecer a atitude, a intenção e o estado geral de cada usuário ao visitar um site, mesmo quando eles não clicam em nenhum anúncio.

O Deep Learning está mudando a forma como calculamos o potencial de compra dos consumidores

Prever a probabilidade de conversão dos usuários por meio de algoritmos e machine learning é um passo importante para entregar bons resultados em uma campanha e aumentar o ROI. A maneira como esse conhecimento será adquirido, por sua vez, varia de anunciante para anunciante. Não existe uma “fórmula mágica”. Afinal, uma predefinição de recursos e, eventualmente, sua aplicação nem sempre será adequada para todas as campanhas de retargeting. Na prática, ajustar essas padronizações manualmente é algo que requer uma quantidade significativa de trabalho especialista humano, uma vez que é necessário rever e parcialmente reexplorar as informações disponíveis para cada novo anúncio.

Outra limitação é a qualidade dos dados analisados por estes modelos de machine learning atuais. Modelos típicos trabalham com fotografias do momento da impressão do usuário, o que significa que ignoram os dados daqueles que não viram qualquer anúncio. Isso faz com que a informação seja, de certa forma, distorcida ou incompleta. Afinal, a jornada do consumidor é abrangente e a grande maioria deles não converte imediatamente depois de clicar em um anúncio. E é justamente aí que o Deep Learning pode fazer a diferença.

Cada usuário registra centenas de pequenos passos quando visita um site, e algoritmos específicos de aprendizagem de máquina podem analisar cada um desses eventos. Graças a eles podemos, a partir dessas “pegadas”, encontrar padrões na tomada de decisão de um usuário. Ao contrário do que acontece com um histórico de atividades tradicional, não vamos mais olhar apenas para os dados ligados a registros de cliques, mas também para aqueles relacionados à navegação particular do usuário, como suas categorias de interesse, o seu comportamento na cesta, táticas que usa na busca, etc.

Ao usar o Deep Learning, mais do que responder a questões simples como “quando foi a última visita do usuário?”, ou ainda, “ele adicionou qualquer produto à cesta recentemente?”, podemos começar a “prever” as próximas ações do consumidor durante sua navegação com base quase que inteiramente em conhecimento histórico científico e em cálculos provados. Com isso, será possível identificar, por exemplo, qual será a próxima categoria de produto a ser visitado, ou até mesmo qual será o intervalo de tempo para a próxima conversão.

Quebrando a resistência aos anúncios

Conhecimento é poder, assim diz o ditado. E um dos principais benefícios do Deep Learning é que a técnica nos permite aprender não só sobre os atuais compradores, mas também sobre aqueles que nunca compraram – que não geraram conversão. Esse é um passo fundamental para que a intuição humana definitivamente dê espaço ao embasamento estatístico na definição do potencial de compra de cada consumidor.

Mas, afinal, como obter informações sobre a probabilidade de conversão de usuários que sequer demostraram interesse no anúncio veiculado para eles?

Mais uma vez, a chave está no Deep Learning. Graças à tecnologia, que utiliza estruturas matemáticas inspiradas nos neurônios biológicos em nossos cérebros (redes neurais recorrentes), é possível obter dados mais detalhados e confiáveis sobre o potencial de compra do consumidor, tudo a partir de descrições sobre o usuário que podem ser interpretadas pela máquina, sem qualquer intervenção humana.

A diferença é que algoritmos comuns podem aprender a partir de dados limitados, especificamente preparados para executar determinadas funções. Já o Deep Learning oferece uma análise abrangente que revela uma compreensão muito mais ampla sobre as intenções dos visitantes do site, promovendo novas e reais perspectivas sobre quais grupos de pessoas são mais indicados para determinada campanha. Mais do que isso, podemos saber onde encontrá-los, quais são seus interesses e os seus canais preferidos de interação.

Aplicar o Deep Learning nas previsões de conversão, a partir de uma solução em tempo real, com dados abundantes e baseada no contexto do usuário, definitivamente permite gerar campanhas de retargeting personalizado menos invasivas, mais assertivas e poderosas.

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Gerenciamento de dados: o caminho da LGPD no Brasil para empresas de tecnologia

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Gerenciamento de dados: o caminho da LGPD no Brasil para empresas de tecnologia

Com a aproximação das aplicações de multas e sanções da Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD), o mercado brasileiro iniciou uma corrida contra o tempo e esbarrou em problemas para implementá-la. Na prática, ao envolver processos jurídicos complexos, os pequenos players, infelizmente, ainda não estão totalmente preparados e nem contam com o suporte necessário de especialistas para ajudá-los nessa transição.

 

É importante frisar que a recuperação econômica no pós-pandemia está diretamente ligada à economia digital, ainda mais nos dias atuais em que o  mundo está dominado pelas tecnologias de informação e internet das coisas. Empresas de tecnologia lidam com milhares de dados diariamente e devem ser uma das principais pontas dessa cadeia para garantir que apenas usuários que concordaram em compartilhar seus dados sejam contatados.

Algumas ferramentas podem servir de suporte neste processo para permitir que as empresas protejam os usuários contra o uso não autorizado em qualquer forma de coleta e/ou armazenamento. Consequentemente, a consciência ampla sobre ela e a sua atuação ativa contribui para o amadurecimento do mercado de tecnologia brasileiro, traçando novos caminhos para a LGPD no país.

Os líderes também devem ter a percepção que a adaptação à LGPD está além do simples cumprimento da Lei. Adequar-se internamente é fundamental, mas propiciar que seus clientes tenham acesso a uma ferramenta pronta para ser inserida em seu contexto expande o relacionamento com os consumidores e propicia um aumento das prospecções.

Um dos motivos para isto é o resultado da pesquisa realizada pela Associação Brasileira de Normas Técnicas (ABNT) com empresas do setor de tecnologia, mídia e telecomunicações, serviços financeiros, farmacêuticos e hospitalar, publicada em outubro de 2020, que revelou uma baixa maturidade quanto à percepção dos requisitos exigidos pela lei.

O cenário no Brasil reflete um grande descaso para adaptação da lei. Uma pesquisa feita pela Akamai Technologies, empresa americana de serviços e performance de tráfego global na internet, realizada entre os meses de junho e julho de 2020 com mais de 400 organizações que atuam no Brasil, apontou que 64% das empresas não estavam em conformidade com a LGPD, ainda.

Vale ressaltar também que as empresas de tecnologia, principalmente as que trabalham com o fornecimento de serviços de WiFi, precisam ficar cada vez mais atentas às normas da Lei 12.965, ou seja, do Marco Civil da Internet, que obriga a todos os estabelecimentos a terem registro de quem navega no WiFi para garantir a identificação de potenciais agentes de atos criminosos em ambientes virtuais.

 

*Katie Pierozzi – CEO da Mambo WiFi e empreendedora no mercado de tecnologia e redes de wireless.

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Não falta criatividade, falta execução

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Não falta criatividade, falta execução

A relação dos consumidores com as marcas vem mudando completamente. Como consumidores, buscamos identificar, em marcas, produtos e serviços, os mesmos valores e aspectos que representam nossa forma de pensar e nos comportarmos em sociedade. Cada vez mais, as marcas que se preocupam com questões ambientais e sociais ganharão mais espaço no coração das pessoas.

Na verdade, marcas e produtos incríveis, sustentáveis, inovadores, alinhados com crenças e valores das pessoas não faltam por aí. O que ainda falta – e muito – é acontecer o desejado encontro dessas marcas e consumidores.

Sorte, acaso ou destino sempre atuarão nesses encontros. Mas marcas são negócios e precisam de previsibilidade e crescimento nos seus negócios. E algo está faltando para grandes marcas chegarem em seus consumidores ideais.

O Brasil é reconhecido globalmente como um berço criativo. Nossos criativos dão show em qualquer lugar do mundo. O problema não é a falta de criatividade e ideias. O que está faltando é execução. O jogo de como atingir as audiências certas (o seu “público-alvo”) mudou, e a maioria das marcas não está acompanhando essa mudança.

Pense nas experiências que você tem como usuário e consumidor. Não sei você, mas geralmente me sinto um usuário aleatório sendo exposto a marcas e produtos que não fazem sentido para mim. Mas, quando nos acertam em cheio, vem aquele “uau!” por encontrar um produto bacana.

Todos os canais e formatos tradicionais, como TV, rádio, revistas, jornais, mídia exterior, certamente ainda fazem diferença na memória das pessoas. Entretanto, os canais digitais não só invadiram e atingiram um tempo superior de nossa atenção, mas também estão presentes em momentos de maior foco e intenção de compra.

Diante da mudança dos comportamentos de consumo e do nosso tempo de exposição às telas e canais digitais, a migração das verbas publicitárias para o digital vem trazendo enormes desafios para todo tipo de empresa.

A execução de campanhas passou a ser a responsável maior pelo sucesso ou fracasso de vendas de uma campanha publicitária que tem no digital sua estratégia central de alcance, frequência, conversão e outros.

Para quem está se aventurando há pouco tempo, é relativamente rápido (e quase indolor) colocar no ar campanhas no Google, Instagram, portais, marketplaces e em tantos outros canais digitais. Mas reunir e organizar dados internos, conhecer profundamente o perfil comportamental, sociodemográfico, entre outros, de cada uma das audiências certas, de cada produto ou serviço de uma marca, é um trabalho árduo, complexo e eterno.

Bloqueadores de anúncios existem principalmente porque o mercado ainda está fazendo mal o seu papel de levar produtos relevantes para as pessoas certas.

Marketing se tornou engenharia e vendas se tornaram relacionamentos. Tecnologia, comunicação e dados precisam entrar em um relacionamento sério e definitivo para trabalharem em harmonia, em prol dos interesses dos usuários e consumidores.

Isso só será possível se as empresas colocarem o consumidor no centro, no foco de seus negócios, ao invés de olharem apenas para seus próprios produtos e serviços. Faça isso e o resultado virá.

*Thiago Bacchin – CEO da Cadastra

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