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Publicado em
30/11/2020
Como aprimorar sua estratégia no marketing digital usando Machine Learning

Se você tem acessado a internet nos últimos tempos são grandes as chances de você ter ouvido ao menos falar de Machine Learning, Inteligência Artificial ou Ciência de Dados.

As teorias por trás dessas técnicas não são novas, mas têm tomado os holofotes recentemente devido ao grande aumento na capacidade de processamento dos computadores recentes, o que tornou viável sua utilização no nosso dia a dia.

São inúmeras aplicações para essas tecnologias, mas você sabe como elas podem alavancar a performance do marketing digital do seu negócio?

Bem, afinal o que é Machine Learning?

Machine Learning (ou Aprendizado de Máquina) nada mais é do que a aplicação de métodos estatísticos para identificação de padrões em dados. Ainda meio complexo, certo? Vamos tentar um exemplo para esclarecer:

Digamos que você tem uma lista de todos os clientes que visitaram a sua loja na última semana. Você também possui algumas informações básicas sobre esses clientes como idade, gênero, cidade e se eles compraram alguma coisa ou se só olharam e não compraram nada.

Tudo certo. Agora, entra uma nova cliente na sua loja. É uma mulher de 30 anos de Caraguatatuba. Será que ela tem uma alta probabilidade de comprar alguma coisa?

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Photo by Franki Chamaki on Unsplash

Pronto, aí entra o tal Machine Learning. Ele é capaz de análisar os seus dados históricos e identificar características em comum entre os clientes compradores e os não-compradores. Com isso, você consegue olhar para um novo cliente e identifica-lo como um possível comprador ou não. Como já disse Cassie Kozyrkov — Chief Decision Scientist no Google:

Machine Learning nada mais é do que um etiquetador de coisas.

Nesse caso estamos etiquetando todos os novos clientes de acordo com sua probabilidade de converter ou não.

Mas você pode estar pensando: mas isso é fácil, eu consigo analisar na mão todos os clientes passados e achar caracteristicas em comum entre todos os compradores. Sim, eu concordo. Mas e se sua loja for um Walmart? E se forem todos os Walmarts do mundo? E se você tem centenas de características diferentes de todos os clientes que entraram em todos os Walmarts do mundo na última semana?

Agora já não é tão simples, certo? E é aí mesmo que o Machine Learning se destaca: na sua capacidade de encontrar significado em uma enorme massa de dados.

Agora a parte prática, como dar um boost no seu marketing digital utilizando Machine Learning!

Se eu te disser que loja do nosso exemplo é o seu site, os dados dos clientes são os dados de navegação e demográficos do seu Analytics preferido (Google, Adobe, etc) e os clientes que visitam sua loja são… bem, eles são seus clientes mesmo.

Você consegue extrair os dados históricos de visitas e de conversão no seu site e gerar um modelo “identificador de conversões”. Quando novas pessoas entrarem no seu site você utiliza seu identificador e gera probabilidades de conversão para cada um deles de acordo com suas características pessoais e demográficas e de acordo de como eles interagem com seu site. Com esse modelo — se você não tiver um podemos ajudá-lo a criar — a mágica começa.

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Photo by Kevin Ku on Unsplash


Uma vez identificados os clientes com alta propensão de compra você pode utilizar várias estratégias para seu negócio, como por exemplo:

  1. Criar audiências segmentadas por probabilidade de compra e atuar em cima delas com abordagens diferentes.
    Enviar cupons promocionais ou ofertas para clientes com probabilidade de venda moderada focando em aumentar sua probabilidade conversão ou entar em contato com os clientes com maior probabilidade que ainda não converteram. Faremos um artigo em breve sobre como rentabilizar melhor suas bases de clientes (upselling).
  2. Acompanhar o volume de clientes com alta probabilidade.
    O total de clientes com alta probabilidade que acessam seu site ao longo do tempo pode se tornar um indicador por sí só. Isso mostra como está sua capacidade de engajar os usuários e de deixá-los próximos de uma conversão. Quanto maior o volume desse tipo de usuário, maiores serão seus resultados e mais baratos os custos de aquisição.
  3. Monitorar as campanhas que geram a maior quantidade de usuários com alta probabilidade.
    Além das métricas comuns do marketing digital como CTR e CPC, você pode entender a capacidade daquela campanha em trazer pessoas com alta probabilidade. Com o volume de pessoas que cada campanha gera, é possível entender qual campanha é a mais “atrativa” para clientes em potencial e como isso se relaciona com as métricas tradicionais do marketing digital. Uma campanha com um CPC muito alto mas que trás muitos prováveis compradores é boa? Qual o potencial de vendas que ela me gera?

Reflita, com a quantidade de dados gerados atualmente como social media, dados de navegação (web analytics), como está a sua capacidade de transformar todo esse volume não só em novos KPIs, mas em vendas reais do seu produto ou serviço? No próximo artigo falaremos sobre estratégias de rentabilização de clientes baseadas em upselling.

Gabriel Melo
ESCRITO POR
Gabriel Melo

Mais de 3 anos de experiência no desenvolvimento de soluções de ciência de dados e aprendizado de máquina de ponta a ponta, desde a concepção até a implantação. Mais de 6 anos desenvolvendo em Python, C / C ++, VBA e MATLAB.

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