Marketing Digital

A Inteligência Artificial (IA) é o novo preto, o novo objeto brilhante, a resposta às orações de todos os profissionais de marketing e o fim da criatividade. O recente surgimento da IA ​​dos corredores misteriosos da academia e dos bastidores da ciência de dados foi motivado por histórias de drones, robôs e carros sem motorista realizados por gigantes da tecnologia como a Amazon. Google e Tesla. Mas o hype supera a realidade do dia-a-dia.

A IA tem uma história de cinquenta anos de desenvolvimento, experimentação e pensamento em matemática e ciência da computação. Não é uma sensação da noite para o dia. O que o torna empolgante é a confluência de grandes conjuntos de dados, plataformas e softwares aprimorados, recursos de processamento mais rápidos e robustos e um grupo crescente de cientistas de dados ansiosos para explorar uma gama mais ampla de aplicativos. Os usos prosaicos do dia-a-dia da inteligência artificial e do aprendizado de máquina farão uma diferença maior na vida dos consumidores e das marcas do que os aplicativos chamativos divulgados pela imprensa.

Portanto, considere esta verificação da realidade da IA:

Big Data é confuso. Estamos criando dados e conectando grandes conjuntos de dados a taxas extraordinárias, que se multiplicam a cada ano. O crescimento da mídia móvel, redes sociais, aplicativos, assistentes pessoais automatizados, dispositivos vestíveis, registros médicos eletrônicos, carros e aparelhos de autorrelato e a futura Internet das Coisas (IoT) criam enormes oportunidades e desafios. Na maioria dos casos, há um trabalho considerável e demorado para alinhar, normalizar, preencher e conectar dados díspares muito antes de qualquer análise poder ser iniciada.

Coletar, armazenar, filtrar e conectar esses bits e bytes a qualquer indivíduo é complicado e intrusivo. A compilação do chamado “Golden Record” requer um poder de computação considerável, uma plataforma robusta, lógica difusa ou aprendizado profundo para vincular dados díspares e proteções de privacidade apropriadas. Também requer habilidade considerável em modelagem e um quadro de cientistas de dados capazes de ver a floresta em vez das árvores.

One-to-One ainda é aspiracional. O sonho da comunicação personalizada one-to-one está no horizonte, mas ainda aspiracional. Os fatores de gating são a necessidade de desenvolver protocolos comuns para resolução de identidade, proteções de privacidade, compreensão de sensibilidades e permissões individuais, identificação de pontos de inflexão e um gráfico detalhado de como consumidores e segmentos individuais se movem no tempo e no espaço em sua jornada desde a necessidade à preferência da marca.

Usando IA, estamos em uma fase inicial de teste e aprendizado liderada por empresas dos setores de serviços financeiros, telecomunicações e varejo.

Análise Preditiva do People Prize. A Amazon nos treinou para esperar recomendações personalizadas. Crescemos on-line com a noção de “se você gostou disso, provavelmente gostará daquilo”. Como resultado, esperamos que as marcas favoritas nos conheçam e usem com responsabilidade os dados que compartilhamos, consciente ou inconscientemente, para tornar nossas vidas mais fáceis, mais convenientes e melhores. Para os consumidores, a análise preditiva funciona se o conteúdo for pessoalmente relevante, útil e percebido como valioso. Qualquer coisa menos que isso é SPAM.

Mas fazer previsões realistas e práticas baseadas em dados ainda é mais arte do que ciência. Os seres humanos são criaturas de hábitos com alguns padrões previsíveis de interesse e comportamento. Mas não somos necessariamente racionais, freqüentemente inconsistentes, rápidos para mudar de ideia ou mudar nosso curso de ação e geralmente idiossincráticos. A IA, usando técnicas de aprendizado profundo em que o algoritmo treina a si mesmo, pode ajudar a entender esses dados, monitorando ações ao longo do tempo, alinhando comportamentos com benchmarks observáveis ​​e avaliando anomalias.

Proliferação de plataforma. Parece que toda empresa de tecnologia está agora no espaço da IA ​​fazendo todo tipo de reclamação. Com mais de 3.500 ofertas da Martech além de incontáveis ​​sistemas legados instalados, não é de admirar que os profissionais de marketing estejam confusos e o pessoal de TI empacado. Uma pesquisa recente da Conductor revelou que 38% dos profissionais de marketing pesquisados ​​estavam usando soluções 6-10 Martech e outros 20% estavam usando soluções 10-20. Juntar um cenário de TI coerente a serviço dos objetivos de marketing, aprimorando a limitação de sistemas legados e licenças de software existentes enquanto processa conjuntos de dados massivos não é para os fracos de coração. Em alguns casos, a IA precisa contornar as plataformas de tecnologia instaladas.

A Inteligência Artificial é valiosa e está evoluindo. Não é uma bala de prata. Requer uma combinação de cientistas de dados qualificados e uma poderosa plataforma contemporânea dirigida por uma perspectiva centrada no cliente e uma mentalidade de testar e aprender. Operada dessa maneira, a IA agregará muito mais valor aos consumidores do que drones ou robôs.