Aprendizado de máquina e marketing: ferramentas, exemplos e dicas que a maioria das equipes pode usar

O aprendizado de máquina, um subconjunto da IA, é uma ferramenta poderosa que está transformando rapidamente o marketing.

Cerca de 35% dos profissionais de marketing estão usando IA para simplificar seus trabalhos e automatizar tarefas tediosas, de acordo com o estudo da HubSpot Pesquisa mais recente. No entanto, a mesma pesquisa revela que 96% dos profissionais de marketing ainda ajustam os resultados gerados pela IA – indicando que ainda está longe de ser perfeito.

Na postagem de hoje, você aprenderá como o aprendizado de máquina pode turbinar sua equipe de marketing. Também compartilharemos exemplos práticos de empresas do mundo real que implementaram aprendizado de máquina e observaram melhorias significativas.

Conteúdo

Aprendizado de máquina e marketing

O aprendizado de máquina é uma forma de inteligência artificial (IA) que permite que aplicativos de software se tornem mais precisos na previsão de resultados sem serem explicitamente programados.

Os profissionais de marketing usam ML para compreender o comportamento do cliente e identificar tendências em grandes conjuntos de dados, permitindo-lhes criar campanhas de marketing mais eficientes e melhorar o ROI de marketing.

Por exemplo, a Netflix usa aprendizado de máquina para aprimorar seu algoritmo de recomendações, prever a demanda e aumentar o envolvimento do cliente.

Ao aproveitar o histórico de visualização dos clientes, a empresa obtém insights poderosos sobre as preferências dos clientes, permitindo-lhes fazer sugestões de conteúdo relevantes.

Veja a imagem abaixo para ver o que faz os profissionais de negócios adotarem o ML e AI tecnologia.

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Como o aprendizado de máquina pode melhorar o marketing

O aprendizado de máquina pode melhorar o marketing de diversas maneiras. Aqui estão os casos de uso mais comuns:

1. Avalie o sentimento do cliente

Algoritmos de aprendizado de máquina podem identificar automaticamente o sentimento do cliente, abrangendo opiniões positivas, neutras ou negativas.

Inicialmente, eles coletam dados textuais de diversas fontes, como avaliações de clientes, menções em mídias sociais, formulários de feedback ou respostas de pesquisas.

Posteriormente, os dados passam por pré-processamento e são rotulados de acordo com o sentimento correspondente. Isso permite que os profissionais de marketing obtenham insights sobre o sentimento do cliente e façam melhorias com base no feedback.

2. Personalize a experiência do usuário

Os modelos de aprendizado de máquina podem analisar o comportamento do usuário e dados históricos para prever as preferências do cliente. Os profissionais de marketing aproveitam essa oportunidade para criar ofertas personalizadas para os clientes, como recomendações de produtos, promoções ou descontos.

Além disso, o ML pode selecionar feeds de conteúdo com base nos interesses do usuário e enviar lembretes personalizados aos clientes.

3. Otimize os esforços de distribuição de conteúdo

O aprendizado de máquina pode analisar o desempenho de diferentes canais de distribuição de conteúdo e oferecer estratégias de otimização.

Ao acessar dados históricos, ele pode determinar o melhor horário para postar e a frequência ideal de distribuição de conteúdo para evitar sobrecarregar o público.

Também pode identificar os canais de distribuição mais eficazes, permitindo que os profissionais de marketing aloquem seus recursos com sabedoria e alcancem o máximo envolvimento junto com o ROI.

4. Otimize a segmentação e os lances de anúncios

O ML está revolucionando a publicidade direcionada.

Ao analisar uma grande quantidade de dados de clientes, o aprendizado de máquina prevê o comportamento do cliente e agrupa os usuários em segmentos com base em traços e características compartilhadas.

Os profissionais de marketing então usam esses dados para adaptar os anúncios a esses segmentos, conectando-se com públicos-alvo com maior probabilidade de se envolver com o anúncio.

5. Simplifique os processos de teste A/B

Teste A / B Exemplo: crie XNUMX textos de email > XNUMX pessoas na sua lista, XNUMX receberao XNUMX email e XNUMX receberão outro e veja qual email converteu mais desempenha um papel importante no marketing, pois mostra claramente o que funciona e o que não funciona.

O ML ajuda a automatizar os processos de teste A/B e torná-los mais precisos. O monitoramento em tempo real do processo de teste reduz a intervenção manual e a probabilidade de possíveis erros.

Além disso, o aprendizado de máquina diminui a duração do teste, economizando tempo e recursos quando uma variação supera significativamente a outra.

15 exemplos de aprendizado de máquina e marketing

Forrester prevê que quase 100% das empresas implementarão alguma forma de IA até 2025. Faltam mais dois anos, mas inúmeras empresas já adotaram a IA com sucesso.

Aqui estão 15 exemplos de empresas do mundo real que obtiveram melhorias significativas após a implementação do aprendizado de máquina.

1. A Amazon aumentou suas vendas líquidas em 9%.

O aprendizado de máquina é há muito tempo parte integrante da Amazon, um dos maiores varejistas do mundo.

A gigante do comércio eletrônico tem usado o ML para diversos fins, como obter insights sobre o comportamento do cliente e analisar o histórico de navegação e compras para fornecer recomendações personalizadas de produtos.

Isso aprimora a experiência do cliente, pois os usuários encontram facilmente novos produtos semelhantes à experiência de compra anterior. Além disso, a Amazon cria anúncios direcionados para usuários com base na previsão de demanda.

De acordo com seu último relatório financeiro Denunciar, as vendas líquidas da empresa aumentaram 9%, para US$ 127.4 bilhões no primeiro trimestre, em comparação com US$ 116.4 bilhões no primeiro trimestre de 2022.

2. A Netflix se tornou líder do setor devido às suas sugestões personalizadas de filmes.

Uma das principais razões pelas quais os serviços Netflix são populares é que eles usam inteligência artificial e soluções de aprendizado de máquina para gerar sugestões intuitivas.

A empresa utiliza aprendizado de máquina analisar as escolhas de filmes de seus clientes e fazer sugestões de conteúdos relevantes. Mas como isso funciona?

Quando você navega no diretório de filmes, seus algoritmos inteligentes observam que tipo de filme o cativa, onde você clica, quantos minutos você continua assistindo ao mesmo filme, etc.

Em seguida, analisando seus hábitos de visualização, a Netflix seleciona um feed de filme/programa de TV personalizado para você. É uma situação em que todos ganham.

3. O Armor VPN previu o valor da vida útil e maximizou os esforços de aquisição de usuários.

Armor VPN é um software de segurança cibernética (VPN) para consumidores que desejava criar uma estratégia sólida de aquisição de usuários para atrair novos clientes. Com orçamentos de marketing limitados, os proprietários não queriam passar por um processo de tentativa e erro.

Assim, eles fizeram parceria com IA de noz-pecã, uma ferramenta de análise preditiva, para tomar decisões estratégicas com a ajuda de modelos de valor de vida útil previsto (pLTV).

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Com as previsões da ferramenta, o cliente identificou uma diferença de 25% em média entre o valor real da vida útil do usuário e o que eles esperavam que fosse o valor dos usuários.

Dessa forma, a Armor VPN poderia criar uma estratégia mais eficaz e baseada em dados para alimentar seus esforços de aquisição de usuários.

4. A Devex escalou seus processos de criação de conteúdo e reduziu os custos em 50x.

A Devex, com sede em Washington, DC, é uma importante fornecedora de serviços de recrutamento e desenvolvimento de negócios para o desenvolvimento global.

A empresa recebe semanalmente cerca de 3000 textos, que exigem revisão manual da equipe de conteúdo. Eventualmente, apenas 300 dessas peças são consideradas dignas e etiquetadas de acordo.

Até recentemente, a avaliação era feita manualmente, demorando cerca de 10 horas para ser concluída. Para automatizar o processo, a Devex contatou MacacoAprenda, uma plataforma de análise de texto alimentada por modelos de aprendizado de máquina.

A Devex construiu um classificador de texto que os ajudou a processar dados e depois marcar se o texto era relevante.

Isso resultou em uma economia de tempo de 66% e os custos operacionais diminuíram 50 vezes, pois foi necessária menos interferência humana.

5. O Airbnb otimizou os preços de aluguel e criou estimativas aproximadas.

O Airbnb enfrentou desafios ao tentar otimizar os preços de aluguel dos clientes.

Para superar isso, Airbnb usou aprendizado de máquina para fornecer estimativas aproximadas a clientes em potencial. Os preços foram baseados em diversos critérios como localização, tamanho, tipo de imóvel, sazonalidade, comodidades, etc.

Então, ao realizar a EDA, eles puderam entender como as listagens de aluguel se espalham pelos EUA.

Na etapa final, a empresa implementou modelos de ML, como regressão linear, para gerar estimativas e visualizar como os preços mudam ao longo do tempo. Isso lhes permitiu criar ofertas de marketing atraentes e conquistar novos clientes.

6. Re:member aumentou as conversões em 43% com mapas de calor e gravações de sessões.

Lembrar é uma das empresas líderes de cartão de crédito na Escandinávia. Recentemente, sua equipe de marketing percebeu que os usuários estavam abandonando o formulário de solicitação de cartão de crédito mais do que o normal.

Frustrada, a equipe de marketing recorreu Hotjar para obter uma visão completa de como os clientes estavam usando seu site e o que estava causando o problema. Eles utilizaram gravações de sessões para reproduzir todo o tempo que um usuário passou no site.

Os mapas de calor os ajudaram a identificar em quais páginas os clientes tendiam a clicar mais.

Combinando os dados, a equipe de marketing da Re:member percebeu que muitas pessoas vindas de afiliados estavam saindo imediatamente.

Depois de analisar os mapas de calor e as gravações das sessões, a equipe concluiu que os visitantes estavam inicialmente interessados ​​na seção de benefícios, mas precisavam de mais informações.

Consequentemente, redesenharam a página do aplicativo, resultando em um aumento de 43% nas conversões.

7. A Tuff alcançou uma taxa de sucesso de 75% nas propostas de parceria.

Tuff é uma agência de marketing de SEO que alcançou um crescimento significativo de ARR em apenas três anos. Inicialmente, eles tiveram dificuldade para criar argumentos de venda para os clientes devido à falta de uma ferramenta de SEO confiável para pesquisas completas de concorrentes e palavras-chave.

Depois de usar Semrush, uma ferramenta líder de pesquisa de palavras-chave com algoritmos de aprendizado de máquina, a Tuff poderia analisar o desempenho orgânico de clientes em potencial e criar propostas personalizadas adaptadas às suas necessidades específicas.

Isso levou a uma taxa de sucesso de 75% na conquista de novos clientes.

8. Kasasa aumentou o tráfego orgânico em 92%.

A Kasasa, uma empresa de serviços financeiros, tinha como objetivo dimensionar suas operações de conteúdo e gerar tráfego orgânico. Eles adotaram MarketMuse, uma ferramenta de otimização de conteúdo baseada em IA e ML, para economizar tempo e recursos.

Usando resumos de conteúdo simplificados do MarketMuse, Kasasa produziu conteúdo significativo com muito mais rapidez. Isso estabeleceu a empresa como especialista no setor e aumentou seu reconhecimento, levando a um crescimento de 92% no tráfego orgânico.

9. O Spotify criou playlists personalizadas e aumentou o envolvimento do cliente.

O Spotify utiliza algoritmos de aprendizado de máquina para analisar dados do cliente, como playlists e histórico de audição.

Isto permite que o fornecedor de serviços de música digital crie segmentos de clientes com base nas preferências musicais, permitindo recomendações musicais e listas de reprodução personalizadas para cada utilizador, aumentando, em última análise, o envolvimento do cliente.

10. A Sephora conquistou a fidelidade do cliente a longo prazo com o Sephora Virtual Artist.

A Sephora, um gigante retalhista de cosméticos, tem aproveitado tecnologias de ponta, incluindo IA e aprendizagem automática, há mais de uma década. Seu artista virtual permite que os clientes experimentem virtualmente novos produtos sem usá-los.

Por meio da tecnologia de reconhecimento facial, os algoritmos de aprendizado de máquina reconhecem automaticamente a tonalidade mais compatível e recomendam produtos, oferecendo recomendações personalizadas de produtos, impulsionando o envolvimento do cliente e promovendo a fidelidade.

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11. A Coca-Cola melhorou seus esforços de vendas e distribuição em quase 30%.

A Coca-Cola tem estado na vanguarda da implementação de soluções de ML e IA em suas estratégias de marketing.

Para manter a liderança no setor, a empresa americana criou um sistema de IA para analisar dados de vendas e detectar tendências nas preferências dos clientes.

Eles também empregaram algoritmos de aprendizado de máquina para otimizar a embalagem e distribuição de seus produtos, resultando em um aumento notável de 30% nos lucros.

Além disso, eles desenvolveram um assistente virtual para ajudar os clientes com dúvidas comuns.

12. O Yelp envia recomendações personalizadas semanalmente.

Yelp é uma plataforma de análises e recomendações de usuários que utiliza seus algoritmos de aprendizado de máquina. Eles aproveitam o aprendizado de máquina e a classificação algorítmica para criar recomendações personalizadas ao usuário.

Com o aprendizado de máquina, os usuários recebem recomendações semanais com base nos negócios que visualizaram na semana anterior ou de acordo com seus interesses específicos. Em 2023, a empresa também lançou seu serviço de redação de avaliações baseado em IA.

13. A Cyber ​​Inc. dobrou a produção de cursos em vídeo.

Cyber ​​Inc.. é uma empresa de conscientização sobre segurança e privacidade com sede na Holanda. A empresa oferece programas de treinamento e queria dimensionar seu processo de criação de cursos em vídeo.

Eles se juntaram a Synthesia, um Vídeo alimentado por IA plataforma de criação, para agilizar a criação de vídeos e produzir vídeos em vários idiomas.

A colaboração reduziu custos de contratação de atores, já que a ferramenta oferece um avatar como substituto. A Cyber ​​Inc conseguiu produzir conteúdo de vídeo duas vezes mais rápido e expandiu seu alcance global.

14. A Uber criou anúncios direcionados e personalizados para cada usuário.

A Uber, uma provedora americana de serviços de táxi, usa o aprendizado de máquina de maneira eficaz. Com a ajuda do ML, eles analisam dados de clientes, como localização e histórico de viagens, e criam anúncios direcionados sob medida para indivíduos.

Os algoritmos permitem otimizar campanhas publicitárias para máxima eficiência, resultando em maior envolvimento do cliente e taxas de uso com o Uber.

15. A Farfetch aumentou a sua taxa de abertura de email em 31%.

Farfetch é um varejista de moda de luxo que fez experiências com IA e deu uma nova cara às suas campanhas de email marketing.

Eles colaboraram com Phrasee, uma ferramenta que escolhe a voz da marca mais relevante e gera ideias de conteúdo com base nela.

A empresa testemunhou resultados impressionantes, com um aumento de 38% na taxa média de cliques e um aumento médio de 31% na taxa de abertura em suas campanhas desencadeadoras.

5 dicas para usar aprendizado de máquina em marketing

O aprendizado de máquina pode ser altamente benéfico, mas você deve saber como usá-lo de maneira eficaz. Aqui estão cinco dicas para aproveitar efetivamente o aprendizado de máquina em seus esforços de marketing.

1. Seja específico com seus objetivos de marketing.

Como o ML processa enormes conjuntos de dados, você provavelmente obterá muitos dados desnecessários. Você pode facilmente evitar isso se delinear claramente o que deseja alcançar.

Restrinja seus objetivos de marketing e agrupe-os em categorias como segmentação de clientes, otimização de anúncios, aceleração de conversão, etc. Comece com experimentos em pequena escala e repita assim que obtiver alguns resultados.

2. Não se limite a um modelo de ML.

Experimentar vários modelos de aprendizado de máquina é essencial. Diferentes modelos de ML têm capacidades diferentes, cada um com seus prós e contras.

Para obter eficiência máxima, você terá que testar diferentes modelos de ML para poder comparar seu desempenho de forma objetiva.

Por exemplo, um modelo de ML pode se destacar em um determinado tipo de tarefa de dados, mas pode ter desempenho inferior em um cenário diferente.

3. Não confie demais nas ferramentas de ML.

Embora o aprendizado de máquina possa gerar insights valiosos, confiar demais nele pode ser prejudicial para os profissionais de marketing. Os modelos de ML ainda estão evoluindo e não são perfeitos e não podem funcionar totalmente sem a experiência humana.

Para obter resultados máximos, é melhor combinar ML com conhecimento humano. Defina claramente cada função e estabeleça um limite saudável de quando usar ML e quando confiar em decisões humanas.

4. Faça parceria com cientistas de dados.

Nem todo mundo possui conhecimento interno de cientista de dados. Se você está apenas começando, é uma boa ideia colaborar com um cientista de dados para implementar os modelos de ML certos.

Peça aos especialistas em aprendizado de máquina que expliquem as limitações dos modelos de ML para que você não tenha expectativas irrealistas.

5. Respeite a política de dados e seja transparente.

As ferramentas de IA e ML representam uma ameaça às violações de dados e às preocupações com a privacidade.

Como os dados dos clientes são vulneráveis, você precisará cumprir os regulamentos de privacidade de dados. Evite o uso antiético dos dados do cliente e seja transparente.

Eles são cruciais para construir a confiança de seus clientes.

5 ferramentas de aprendizado de máquina para profissionais de marketing

Como o mercado está saturado de ferramentas de ML, reduzimos a lista e incluímos apenas as melhores. Aqui estão cinco ferramentas de ML que o ajudarão a otimizar seus esforços de marketing e maximizar seu lucro.

1. Assistente de conteúdo Hubspot

Comece com as ferramentas de IA da HubSpot.

HubSpot's assistente de conteúdo é uma ferramenta poderosa que permite aos profissionais de marketing turbinar as operações de conteúdo e melhorar a produtividade.

Ele se integra nativamente aos produtos HubSpot e você pode alternar entre IA e criação manual de conteúdo para criar cópias para e-mail, site, postagens de blog, etc.

Para utilizar o assistente de conteúdo, basta preencher o formulário, descrever o conteúdo desejado e clicar em “Gerar”. Em alguns segundos, você terá sua cópia.

Principais recursos

• Crie e-mails personalizados de vendas e marketing, ideias para postagens em blogs e esboços
• Gere parágrafos e crie CTAs atraentes
• Integre-se com outros produtos Hubspot

Preço: Gratuito para usuários do Hubspot CRM.

Ponta Pro: Segmente clientes potenciais com base em características compartilhadas e, em seguida, adicione as listas ao assistente de conteúdo. A ferramenta processará os dados e criará e-mails personalizados para agilizar sua divulgação.

2. Macaco Aprende

MonkeyLearn é uma ferramenta de IA que ajuda empresas a analisar dados com aprendizado de máquina. Ele extrai dados de diferentes fontes, como e-mails, pesquisas e postagens, e visualiza o feedback dos clientes em um só lugar.

Principais recursos

• Diferentes formatos de texto são suportados, como e-mails, tickets de suporte, avaliações, pesquisas NPS, tweets, etc.
• Classificação do texto em categorias: Sentimento, Tópico, Aspectos, Intenção, Prioridade, etc.
• Integrações com centenas de aplicativos como Zendesk, Airtable, Typeform, Intercom, etc.

Preço: Existem dois planos de preços. O pacote “Team” custa a partir de US$ 299 e há uma avaliação gratuita. O preço do nível “Comercial” não está disponível publicamente e você deve entrar em contato com a equipe de vendas.

O que nós gostamos: A ferramenta é super intuitiva e não é necessária experiência em codificação. Além disso, os clientes têm uma ampla variedade de opções de análise de texto e podem consultar o feedback em um local central.

3. IA de noz-pecã

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Pecan AI é uma plataforma de análise preditiva que usa aprendizado de máquina para gerar previsões precisas e acionáveis ​​em apenas algumas horas.

A ferramenta aproveita efetivamente grandes quantidades de dados brutos e prevê riscos e resultados que impactam a receita, como rotatividade de clientes, LTV, etc.

Principais recursos

• Modelos SQL pré-construídos e personalizáveis
• Previsão de demanda
• Otimização de campanha usando SKAN
• Integrações com aplicativos de terceiros

Preço: A ferramenta possui três planos de preços. O plano “Starter” custa $ 50 por mês, “Professional” custa $ 280. Você deve agendar uma reunião para contas Enterprise para saber os detalhes dos preços.

O que nós gostamos: A ferramenta nos permite aproveitar o poder da IA ​​e eliminar suposições ao tomar decisões estratégicas.

4. Jasper IA

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Jasper AI usa aprendizado de máquina e inteligência artificial para gerar cópias semelhantes às humanas para blogs, sites, e-mails, mídias sociais, etc. Este assistente de redação ajuda as empresas a dimensionar seus esforços de produção de conteúdo e economizar um tempo precioso.

Basta escolher o tom de voz, fazer upload do resumo da campanha e selecionar o tipo de conteúdo. Ele irá gerar uma cópia em apenas 15 segundos.

Principais recursos

• Várias opções de tons de voz para combinar com o estilo da sua marca: atrevido, formal, ousado e pirata
• Tradução de conteúdo em mais de 30 idiomas
• 50 modelos de casos de uso diferentes
• Gerador de arte de IA para criar recursos visuais para suas cópias

Preço: A ferramenta vem com três planos de preços. O plano “Criador” custa US$ 39 e o plano “Equipes” US$ 99 por mês, respectivamente. Você terá que entrar em contato com a equipe de vendas se precisar do plano “Negócios”.

O que nós gostamos: Diferentes tons de voz e modelos de campanha pré-fabricados para criar conteúdo personalizado. Uma extensão de navegador fácil de usar para acessar a ferramenta diretamente no seu navegador.

5. Profissional de marketing de IA

AI Marketer é uma ferramenta de análise preditiva que permite identificar e direcionar seus clientes mais valiosos.

Ao usar modelos de aprendizado de máquina, ele prevê a probabilidade de compras dos clientes e envia notificações de otimização de tempo para clientes-alvo em horários específicos.

Você também pode atingir clientes que correm alto risco de abandono. Isso ajuda você a aumentar a retenção de clientes e maximizar o impacto de suas campanhas de marketing.

Principais recursos

• Previsões de comportamento do cliente individualmente
• Segmentação mais inteligente
• Recomendações de otimização baseadas em dados

Preço: As informações sobre preços não são divulgadas publicamente. Você deve solicitar uma demonstração. Há também um teste gratuito.

O que nós gostamos: Diferentes tons de voz e modelos de campanha pré-fabricados para criar conteúdo personalizado. Ele também possui uma extensão de navegador fácil de usar para que você possa acessar a ferramenta em seu navegador.

Usando aprendizado de máquina para maximizar os esforços de marketing

As soluções de IA e aprendizado de máquina estão intensificando o jogo do marketing. Embora ainda estejam evoluindo, a integração de tecnologias de ponta em sua pilha diária não causará nenhum dano.

Em vez disso, ajudará você a automatizar tarefas repetitivas e obter insights poderosos sobre o comportamento do cliente, permitindo que você crie campanhas de marketing altamente eficazes que geram resultados.

Fique de olho nas tendências tecnológicas e aproveite o poder dos algoritmos de aprendizado de máquina.

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• Fonte: https://blog.hubspot.com/marketing/machine-learning-and-marketing