Qual é a chave para a Amazon e o Google sucesso de receita ? Todos sabem a resposta: dados.
A razão para o império da mídia social do Facebook e a queda do Spotify no negócio de streaming de música? Dados.
Todas essas empresas conseguiram alavancar a vasta quantidade de informações que obtêm de seus inúmeros usuários - sejam seus hábitos de pesquisa, as postagens que compartilham, os produtos que compram ou a música que ouvem - em grandes fontes de receita. Não é apenas o fato de essas empresas terem conseguido reunir dados de milhões (ou bilhões, no caso de algumas dessas empresas); é que essas empresas conseguiram utilizar esses dados de maneira eficaz para melhor compreender e comercializar para seus usuários. Todas essas empresas estão usando inteligência artificial (ou, mais precisamente, aprendizado profundo) para fazer isso.
Claro, é importante observar que você não precisa ser uma empresa dominante como a Amazon ou o Google para transformar os dados em uma vantagem competitiva. À medida que a inteligência artificial se torna cada vez mais avançada e amplamente adotada, começaremos a ver muitas empresas - grandes e pequenas - se voltando para a IA para criar melhores estratégias de dados e ganhar a adoção do cliente e competir melhor contra seus concorrentes .
A chave para vencer sua concorrência, de acordo com Jeremy Fain, da tecnologia pioneira de rede neural cognitivamente , é ter dados melhores - não necessariamente mais, mas os dados que seus concorrentes não têm. Em teoria, cada marca é capaz de desenvolver seus próprios ativos de dados exclusivos, porque cada marca precisa ser ligeiramente diferente para competir. Isso significa que os clientes de uma marca são, no mínimo, ligeiramente diferentes dos de seus concorrentes, o que significa que eles têm um ângulo único que podem utilizar. Cada dado que você obtém sobre seu cliente ou cliente potencial é, portanto, outro dado que você pode usar para criar uma estratégia de marketing ou publicidade eficaz.
Para usar essas informações de maneira eficaz, você deve primeiro decidir qual é o seu objetivo. Você está procurando mais vendas? Você está tentando alcançar um maior tráfego de pedestres nas lojas? O seu objetivo é ter um maior conhecimento do mercado sobre o seu produto? Depois de fazer isso, você pode olhar os dados para ver se estão no formato certo para uso com aprendizado profundo. Isso é algo que é difícil de explicar de forma simples, mas fundamentalmente, os dados devem estar desagregados - ou seja, devem vir de fontes múltiplas para que conclusões mais aprofundadas possam ser tiradas deles. Isso significa que você não precisa saber apenas quantas pessoas visitaram uma loja, mas sim quando exatamente cada pessoa visitou. Você não precisa mais olhar apenas quantas vendas você fez, mas também o que cada venda foi e para quem. Para dar um passo adiante, você deve identificar quais pontos de contato você teve com um cliente antes de ele negociar com você, quais anúncios eles foram exibidos e quando e onde todas as interações ocorreram. Ainda não reúne este tipo de dados? Bem, essa é sua primeira tarefa de casa.
Isso significa que você terá muito mais dados para armazenar do que costumava, mas a boa notícia é que o armazenamento é barato. Além disso, sem essas informações, você não poderá aproveitar o poder do aprendizado profundo e competir neste novo mundo.
Um estudo de 2016 de executivos da Fortune 1000 descobriu isso apenas 48,4% dos entrevistados relataram resultados mensuráveis como resultado de suas iniciativas de dados - mas 80,7% consideraram que os esforços foram um sucesso e essenciais. Isso significa que todos sabem que precisam fazer melhor e não veem uma alternativa, mas algo mais é necessário antes que benefícios mensuráveis sejam alcançados em toda a linha.
A maioria das iniciativas de dados deixa passar um ingrediente simples: aprendizado profundo. É um tópico frequentemente mal compreendido, definido por Fain, da Cognitiv, como 'um tipo mais avançado de aprendizado de máquina que é capaz de gerar percepções humanas'. A capacidade do aprendizado profundo de obter resultados de big data agora é essencial não apenas por razões competitivas, mas também para compensar os investimentos anteriores em big data. Tristemente, 39,3% dos pesquisados ainda disse que suas organizações careciam de uma estratégia corporativa de Big Data, ou não sabiam se existia - essas empresas têm uma longa colina a subir. Na verdade, a maioria dos profissionais orientados por dados tem uma subida íngreme pela frente. “Parte do desafio é que a própria indústria é imatura em relação aos dados. Vamos olhar para trás 15 anos a partir de agora para ver o que estamos fazendo e dizer: 'Não foi fofo?', Disse um Diretor de Mídia Programática de uma agência de mídia global entrevistado recentemente para um Estudo do Winterberry Group IAB .
Big data, análise de dados e inteligência artificial andam muito de mãos dadas. A inteligência artificial - e, por extensão, o aprendizado profundo - requer dados, resmas e resmas dela. A única maneira de o aprendizado profundo ser eficaz para sua organização é se você tiver um fluxo constante de informações para alimentá-lo. ' Armados com essas informações, o aprendizado profundo e as redes neurais podem criar algoritmos e estratégias exclusivas para sua marca - garantindo assim que a marca permaneça competitiva e inovadora. Como Fain aponta , 'A capacidade de descrever e compreender mais completamente o comportamento do consumidor é mais completa do que nunca, e esse tipo de dados tornará as ferramentas de marketing de IA ainda mais eficazes nos próximos anos.'
Nesse ponto, todas as marcas precisam de uma estratégia de dados forte. Basta olhar para marcas como Macy's e J.C. Penney's hoje, que estão enfrentando dificuldades devido às abordagens centradas em dados de gigantes do comércio eletrônico como Amazon e eBay. Ter a estratégia certa e, tão importante quanto, as ferramentas certas para obter o máximo dos seus dados, é o que ajudará a manter sua empresa competitiva e bem-sucedida.
