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Deep Learning

Deep learning torna as atividades publicitárias até 50% mais eficientes

A tecnologia auxilia as empresas na análise de dados e na tomada de decisões; ter uma estratégia de negócios clara é essencial para adotá-la

Aprender e agir como seres humanos, sem a necessidade de instruções ou regras específicas: essa é a essência do deep learning. A tecnologia, que faz parte do machine learning, em que computadores e dispositivos desempenham suas funções sem que pareçam programados, é capaz de analisar profundamente, por meio de redes neurais, um grande volume de dados, identificando padrões de consumo.

Segundo um estudo feito pela RTB House, consultoria especializada em retargeting personalizado, a precisão trazida pela tecnologia pode tornar as atividades publicitárias até 50% mais eficientes do que com a abordagem típica de aprendizagem mecânica. Isso porque, com a profunda análise de dados, as empresas podem identificar o perfil do consumidor – onde vive, quando e por que  compra, o que busca – e criar campanhas publicitárias mais precisas e customizadas. “Muito mais exigente, o consumidor deseja receber ofertas personalizadas e direcionadas a ele. Assim, o uso do deep learning pode ser crucial para manter a competitividade”, ressalta o consultor Cezar Taurion, sócio e head de transformação digital da Kick Ventures.

Na prática, a ferramenta treina um modelo computacional para que decifre uma linguagem natural. Alimentado por dados, esse modelo é capaz de relacionar termos e palavras e, assim, inferir significado. Dessa forma, auxilia na tomada de decisões e analisa as informações de forma inteligente. Os softwares deep learning também agrupam dados e aplicam cálculos mais complexos. “Esses algoritmos não só absorvem as informações, mas refinam tudo aquilo que aprenderam com elas”, explica o consultor Taurion.

Mas não é apenas o varejo o beneficiado. Empresas de outros setores – como entretenimento, serviços e transporte – também podem obter vantagem. “Vivemos na era dos dados e as organizações que conseguirem usá-los de forma eficiente vão se destacar competitivamente”, explica Reinaldo Roveri, consultor de inteligência de mercado e estratégia de negócios. No setor financeiro, a tecnologia pode ser usada para compreender melhor o perfil dos clientes, melhorando as funcionalidades do serviço e aumentando as ofertas. “Um banco, por exemplo, pode usá-la para dar dicas personalizadas sobre investimento a cada cliente”, explica Taurion. Além disso, pode utilizá-la para detectar pontos de alerta assim que eles ocorrem, o que ajudará na detecção de fraude, bem como evitar o roubo de fundos e informações pessoais.

Mas, para adotá-la e usufruir de seus benefícios, segundo Roveri, é importante ter uma estratégia de negócios clara. “Algumas companhias estão conduzindo protótipos em várias áreas, mas, muitas delas nem sequer têm uma estratégia ou estão, apenas, seguindo uma tendência do mercado”, ressalta. Por isso, é importante definir os objetivos da empresa, organizar os dados e garantir que a tecnologia seja aplicada de forma correta.

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