Hoje, Analytic AI
Como você pode ver nessa árvore que vem nos acompanhando desde o primeiro artigo da série, um dos galhos representa o Analytic AI. Ali você lê também “Sentiment analysis, supplier risk assessment”, como exemplificação do que se trata esse braço da Inteligência Artificial para o marketing. Tem esses, sim, mas tem muitos outros aspectos mais. Vamos a eles.
O mais óbvio, e também o mais utilizado, é o analytics do analytic. Explico.
Se a Inteligência Artificial, por meio de sua forma de Machine Learning – o aprendizado recorrente das máquinas na captura e interpretação de padrões – pode, afinal, analisar coisas (Analytic AI, nosso tema aqui), pode então gerar indicadores sobre essa interpretação dos padrões. Isso é o analytics, que se você é de marketing já ouviu falar um monte a essa altura dos acontecimentos (se não ouviu, melhor ficar preocupado). Um apanhado de dados estruturados e com lógica humanamente compreensível, que pode ser usado como insight para a tomada de decisões.
Os analytics estão por toda a parte no marketing. O Google Analytics mede a proficiência e desempenho das presenças web diante de suas audiências. O mesmo acontece com os analytics das ferramentas de Content Management, elas cospem dados estruturados de performance o tempo todo sobre textos, imagens e vídeos. CRM é outro caso clássico. As plataformas de gestão de campanhas, projetos e estruturas de CRM de hoje vem sempre acompanhadas de dashboards que tornam transparentes dados estruturados que analisam informações recorrentes capturadas junto ao comportamento de seus consumidores. Isso é feito online, em tempo real e passado aos gestores de marketing ininterruptamente. Também todas as formas de automação de marketing no âmbito da mídia funcionam hoje à base dos analytics. São eles que analisam, conduzem, mudam, alteram e gerem as ações de performance de mídia e são eles também que norteiam todos os processos de leilão em tempo real, real time bidding, a alma da mídia programática moderna. Os analytics conseguem ainda projetar, com base em padrões que vão se repetindo ao longo de um determinado período de tempo e dentro de um determinado cluster de audiência, cenários de determinadas atividades de marketing, como o comportamento do consumidor ou ainda de vendas. Aliás, hoje, essa acurácia pode chegar a um nível granular que pode, de alguma forma, prever o futuro ato de consumo e comportamento de internautas individualmente.
Isso tudo pode estar a serviços dos gestores de marketing em ambientes de big data, em sistemas internos das empresas, ou ainda em bancos de dados remotos, embedados nas plataformas ou em centros de armazenamento de informações e dados na nuvem (Cloud Marketing). Basta contratar e se deliciar.
Mas o Analytic AI pode ser ainda utilizado em outras atividades bem diversas e que têm a ver com os controles do marketing. A Inteligência Artificial consegue hoje medir o grau de humor e sentimento, ainda que genericamente, das pessoas que interagem com seus sistemas. Por meio de algoritmos treinados para entender determinadas manifestações nas redes sociais, por exemplo, é possível supor a intenção (ou não) de determinados internautas diante de determinadas ofertas colocadas para sua análise, seja de comunicação e marketing, seja efetivamente de vendas. Intenção de compras mesmo.
O Analytic AI nos ajuda ainda a criar black e white lists de pessoas online, qualificando-as em critérios de ratings, o que serve para orientar operações de crédito ou ainda avaliação de potencial de consumo de determinados públicos.
Pode ainda, adicionalmente, usando técnicas de biometria, ser uma ferramenta bastante precisa em operações anti-fraude digital.
Tudo isso é o Analytic AI, mais um braço da Inteligência Artificial desvendado para você.
No nosso quinto e último artigo desta série, o Visual AI. Até lá.
Pyr Marcondes
