Inteligência artificial (AI) e o aprendizado de máquina está entrelaçado no tecido de nossas vidas cotidianas hoje. Muitas vezes para enormes benefícios.
Os algoritmos direcionam os padrões de voo dos quais dependemos para nos manter seguros durante as viagens aéreas. O processamento de linguagem natural (NLP) potencializa nossas interações com a Siri e a Alexa. O aprendizado de máquina impulsiona o curadoria das nossas sugestões Netflix e o rastreamento de contatos que nos ajuda a combater a Covid-19.
Por outro lado, se as decisões por trás dos algoritmos que impulsionam o pensamento de grupo em nossos feeds de mídia social e pesquisas no Google ou o dados tendenciosos que reforçam disparidades na contratação, AI e aprendizado de máquina nem sempre são benéficos.
Como consumidores, cidadãos e profissionais, todos devemos ter uma compreensão das formas como a AI e a aprendizagem automática estão a ser utilizadas, como nos afetam e que benefícios proporcionam. Neste blog, consideramos o papel do AI e do machine learning na personalização. Ao compreender como o aprendizado de máquina está sendo usado para impulsionar a personalização, especificamente nas experiências digitais do cliente, você estará mais bem equipado para aproveitar essa tecnologia empolgante para obter enormes benefícios em sua organização.
O imperativo de personalização permanece
Mas primeiro, vamos notar isso – a personalização não vai a lugar nenhum. Antes um luxo, a personalização tornou-se um serviço básico na economia digital de hoje, um dos quais a grande maioria dos consumidores aprecia:
- 90% acham personalização de marketing um pouco ou muito atraente
- 80% são maior probabilidade de fazer uma compra de uma marca que oferece experiências personalizadas
- 72% dizem eles só se envolvem com mensagens personalizadas
O amor dos consumidores pela personalização faz sentido. Todos nós abraçamos experiências que nos oferecem valor, e isso significa sermos tratados como os indivíduos que somos. Hoje em dia, todas as empresas devem procurar oportunidades para mostrar aos clientes que compreendem os seus interesses, preferências e intenções, fornecendo conteúdo e produtos relevantes para garantir que não estão a desperdiçar o tempo dos seus clientes.
Infelizmente, colocar um programa de personalização em funcionamento não é uma tarefa simples. Entre no aprendizado de máquina, cujos algoritmos podem suportar, automatizar e acelerar o processo.
AI e aprendizagem automática
Em segundo lugar, vamos esclarecer alguns termos.
Inteligência artificial (AI) refers to the broad arena of techniques used to get machines to perform tasks that appear intelligent. Machine learning is a subset of AI.
Ao longo das últimas duas décadas, o aprendizado de máquina tornou-se um foco central da pesquisa AI devido ao seu sucesso em completar tarefas cognitivas que, há menos de um século, pareciam impossíveis – vencer humanos em jogos complexos como Xadrez, Go e Jeopardy, dirigir carros, traduzir idiomas, etc.
Mas nem o aprendizado de máquina nem os outros métodos AI podem atualmente começar a competir com os humanos quando se trata de improvisar, formular estratégias, se comunicar empaticamente, imaginar situações novas, inventar novos produtos, e a lista continua.
O aprendizado de máquina e a AI podem suportar algumas tarefas e automatizar completamente outras, mas as máquinas não exibirão inteligência criativa, muito menos consciência, tão cedo. Eles definitivamente não significam o fim do marketing. Ninguém conhece seus clientes como uma marca, e cada marca confia em seus funcionários quando se trata de escuta empática, mensagens e serviço. AI pode detetar tendências, mas completar o círculo de experiências poderosas do cliente requer um elemento humano.
(É por isso que, aliás, algumas pessoas preferem usar termos como aumento de inteligência (IA) em vez de AI.)
Técnicas de aprendizagem automática para personalização
Embora o aprendizado de máquina possa parecer mágico, a verdade é que são simplesmente modelos estatísticos e probabilísticos colocados para trabalhar em direção a um fim (geralmente) definido. O aprendizado de máquina analisa grandes conjuntos de dados para identificar tendências. A partir disso, ele pode extrapolar o que é mais provável de acontecer ou que tipo de experiência é mais provável de levar a um determinado resultado.
Claro, embora não seja mágico, também não é exatamente simples.
Aqui estão alguns dos métodos de aprendizado de máquina mais comuns usados para personalização e para que eles são usados:
Análise de regressão
A regressão linear pode ajudar a descobrir quais páginas têm maior probabilidade de levar a uma conversão. A regressão logística poderia ser usada para descobrir as melhores ações de acompanhamento para um carrinho abandonado.Associação
Da Netflix à Amazon, esse método é uma ferramenta fundamental para construir mecanismos de recomendação. Com base na sua compra de Dan e Chip Heath's O Poder dos Momentos, por exemplo, o aprendizado de máquina da Amazon recomenda o de Seth Godin Marketing de Permissão.Agrupamento
Agrupamento algorithms are a great tool for grouping customers into segments.Cadeias Markov
Pode analisar o comportamento do site em tempo real de um usuário e fazer previsões de navegação com base nele, que podem ser usadas para personalizar sua experiência.Aprendizagem profunda
Desde o processamento de linguagem natural (NLP) que alimenta a Siri e a Alexa até a determinação do valor de possíveis táticas de marketing direto e a segmentação de públicos para publicidade móvel, o deep learning é onde muito do trabalho mais empolgante em aprendizado de máquina foi feito nas últimas duas décadas.
A maioria dos mecanismos de aprendizado de máquina usa uma combinação desses métodos para analisar dados e oferecer insights.
Introdução ao aprendizado de máquina na personalização
É importante ter um conhecimento prático do que está sob o capô, mas você quer começar o mecanismo de aprendizado de máquina para seu programa de personalização. As etapas a seguir não são lineares. Seu programa será único dependendo do seu mercado, tamanho e objetivos no momento. Mas manter essas sugestões em mente ao começar a imaginar, projetar e criar seu programa simplificará o processo significativamente.
Mantenha-o centrado no utilizador
O usuário é sempre o lugar para começar. Você conhece seus objetivos de negócios e, esperançosamente, os alinhou com seus objetivos da web. (Se não, confira este artigo sobre Valores de Engajamento.) Com esses objetivos em mente, você pode começar a procurar várias maneiras de melhorar a experiência do usuário. Quais são os pontos críticos de interação? Como você pode remover o atrito ou direcionar melhor um usuário para uma ação específica?
Manter as necessidades do usuário no centro das atenções e deixar que a empatia impulsione seu uso de aprendizado de máquina e AI é uma ótima maneira de garantir que você esteja oferecendo valor, em vez de apenas usar a coisa nova brilhante.
Conheça as suas regras
Você pode (e provavelmente deve) usar a personalização em toda a jornada na web. Isso pode assumir muitas formas, sendo a pesquisa personalizada um ótimo exemplo. Existem, no entanto, quatro grandes categorias de tipos de regras de personalização.
Contextual
As regras contextuais personalizam experiências com base em fatos conhecidos sobre um usuário, como o endereço IP geográfico ou o canal de entrada em um site.
Explícito
Some visitors to your site will self-identify by filling in a form for a discount, giving you an email, etc. Explícito rules personalize experiences for these known visitors by, for example, using data from previous page views and conversions to assess the most likely content the visitor is looking for.
Implícito
Quando você não sabe quem é um usuário, as regras implícitas podem usar a correspondência de padrão e persona para personalizar experiências com base nas ações que os usuários anônimos realizam em seu site.
Personalizado
Embora exijam mais desenvolvimento, as regras personalizadas podem personalizar usando o que você quiser.
AI e aprendizagem automática can support all of these rules, but some solutions will require you to determine which rules you want to implement where and when.
Comece pequeno
É provável que a minha fila Netflix e a sua fila Netflix tenham pelo menos uma sugestão de filme ou série de TV sobreposta. Mas este filme ou programa de TV provavelmente parece diferente em cada uma das nossas filas. Embora eu ame comédia, você é (vamos fingir) um grande fã de ação, e a Netflix usa esse conhecimento para personalizar a imagem que coloca no filme ou série de TV recomendado.
Variar imagens é uma coisa relativamente fácil de fazer, mas é uma maneira sutil de aumentar a probabilidade de assistirmos às sugestões e permanecermos envolvidos.
Da mesma forma, você pode começar pequeno com seu programa de personalização de aprendizado de máquina.
Por exemplo, tente oferecer 5 banners de página inicial diferentes, cada um adaptado a uma persona diferente, e deixe que um algoritmo de aprendizado de máquina determine quem vê o quê. Ou faça variantes alternando qualquer um dos elementos normalmente encontrados em ativos de marketing: títulos, subtítulos, imagens, formatação, cor, cópia, chamada para ação, etc. A questão é que você pode e deve começar pequeno e construir sobre ganhos rápidos.
Primeiras coisas primeiro — determine a sua solução
Criamos um ebook para ajudar todos que começaram ou estão procurando começar sua jornada de personalização: Caminho para a personalização: as 9 chaves para impulsionar relacionamentos mais fortes. As nove chaves incluem tornar a personalização uma prioridade de negócios, estabelecer sua equipe, descrever seu público e suas jornadas e muito mais.
Mas, mesmo com todas as nove chaves no lugar, implementar o aprendizado de máquina em sua estratégia de personalização do zero pode ser um grande avanço. É por isso que é fundamental escolher a solução certa. O certo fará o trabalho pesado de aprendizado de máquina para você, ajudando você a manter sua equipe o mais enxuta e ágil possível, enquanto obtém todos os benefícios do aprendizado de máquina e AI.
Recentemente, introduzimos Sitecore AI Auto-Personalization Standard. Basta alternar um interruptor para ativá-lo e ele identifica as tendências dos visitantes, cria segmentos de clientes e modifica os elementos da página para oferecer uma experiência personalizada ao cliente. Crie uma das regras acima e Sitecore AI dirá qual variação de conteúdo tem mais probabilidade de gerar engajamento para cada cliente. Sitecore AI Auto-Personalização automatiza as experiências 1:1 do cliente. Sua sofisticação, facilidade de uso e eficácia ajudaram Sitecore a conquistar o Prêmio de Marketing de Conteúdo 2020 para Melhor Uso de Conteúdo Envolvendo Inteligência Artificial pelo nosso trabalho com Rede de Parceiros da Microsoft.
Sitecore AI Auto-Personalização Premium está disponível para clientes que desejam personalização ilimitada. Ele também fornece um painel de insights AI, que inclui públicos identificados a partir de dados históricos e diários. Este painel é uma ótima maneira para os profissionais de marketing verem o que está se conectando e o que não está, para que possam fazer alterações nas suposições que impulsionam o AI que está impulsionando as experiências do cliente.
Saiba mais sobre AI e todos os seus benefícios.
Personalization is no longer optional
71%
of consumers
76%
of people
2
trillion dollar
AI and machine learning: what’s the difference?
Machine learning (ML) is a subset of AI. Instead of relying only on pre-set rules, machine learning learns from data. It identifies patterns, adapts to new information, and improves over time without being reprogrammed for every scenario. In short: all machine learning is AI, but not all AI uses machine learning.
Recent breakthroughs in machine learning power many of the AI applications we see today: recommendation engines, fraud detection, self-driving cars, and real-time language translation. These systems process massive amounts of real-time data, spot patterns in browsing history and purchase history, and use predictive models to make predictions at a speed no human can match.
Still, machine learning is not a substitute for human creativity, judgment, or empathy. AI models can optimize processes and surface insights, but they don’t understand context or values the way people do. Building trust and creating hyper-personalized user experiences still require human perspective. The best results come when AI and people work together, leveraging machine learning and machine learning algorithms to combine scalable ai-powered efficiency with human insight to make smarter decisions.
How machine learning drives personalization
Regression analysis
Association
Clustering
Markov chains
Deep learning
Steps to take now
Personalization is no longer optional. Set clear goals for how it supports growth, customer loyalty, and competitive advantage.
2. Invest in the right technology
Choose platforms that simplify AI-driven personalization instead of adding complexity. Look for solutions that automate the heavy lifting while giving your team control and visibility.
3. Start small, scale fast
Begin with quick wins—like testing homepage variations or targeted content—and use machine learning to optimize. Build on what works and expand gradually.
4. Build a data foundation
Ensure your organization has clean, high-quality data. AI depends on it. Align teams on data collection governance and privacy standards to maintain trust.
5. Empower your people
AI is a tool, not a replacement. Equip your teams with training and workflows to combine machine intelligence with human creativity and empathy.
6. Keep the customer at the center
Every decision should start with the customer experience and focus on customer satisfaction. Use AI to remove friction, anticipate needs, and deliver value at every touchpoint.