Quando a gestão de buffer dá errado: evitando viés em modelos de tomada de decisões por IA

Os profissionais de marketing recorrem à tomada de decisões por IA para obter o maior aumento possível em seus KPIs, seja com foco em impulsionar receita, lucro, valor do tempo de vida do cliente ou qualquer outra métrica crítica. Mas, se determinados parâmetros não forem configurados corretamente, o modelo de IA não funcionará como projetado nem atingirá todo o seu potencial para ajudar as marcas a maximizar o impacto nos resultados financeiros.

Um dos fatores que mais fazem diferença ao estruturar a tomada de decisões por IA é o dado histórico que sua equipe fornece, ou deixa de fornecer, para treinar o modelo.

Alimente a IA com os dados certos e você provavelmente terá um modelo com impacto relevante. Se fornecer dados incorretos, é grande a chance de incluir informações irrelevantes, desatualizadas ou inviáveis do ponto de vista computacional, e o modelo de IA não entregará resultados.

Em outras palavras, tudo se resume à gestão de buffer.

O que é gestão de buffer, afinal?

A gestão de buffer tem diversas aplicações, mas, no contexto de tomada de decisões por IA, ela determina quais informações serão, e não serão, usadas para treinar modelos de IA.

A tomada de decisões por IA é impulsionada por um tipo de machine learning chamado aprendizado por reforço, que aprende com as ações que o modelo executa e com os resultados dessas ações.

A gestão de buffer define as janelas de aprendizado relevantes, ou buffers, daí o nome. Ela especifica quando os os agentes de marketing com IA devem aprender com decisões tomadas no passado, seja na última semana, no último mês ou no último ano.

Parece ótimo. Como escolher a janela de buffer certa para meu negócio?

Dependendo do tipo de caso de uso de marketing considerado para tomada de decisões por IA e de quanto tempo normalmente leva para gerar insights significativos para esse tipo de campanha, uma janela de aprendizado, ou buffer, mais curta ou mais longa pode ser mais adequada.

Por exemplo, modelos de IA podem precisar de semanas para aprender sobre processos mais complexos ou de longo prazo, como quais fatores levam clientes a realizar compras de maior valor ou o que está envolvido na aprovação de um cartão de crédito. Eles precisam de muito menos tempo para gerar insights sobre o que acontece nos bastidores de compras por impulso.

A sazonalidade e outros fatores externos também podem influenciar a duração ideal do período de buffer.

Considere um varejista que tem estações previsíveis em que diferentes tipos de produtos são lançados. Se essa marca quiser que a IA aprenda informações suficientes sobre cada estação, precisará de um período de buffer de pelo menos um a dois anos para reunir a quantidade adequada de dados históricos e orientar o modelo na direção certa.

Enquanto isso, para marcas em que a sazonalidade previsível não é um fator, um buffer mais curto pode fazer mais sentido.

O que acontece quando você escolhe o buffer errado? Existe o risco de introduzir viés na tomada de decisões por IA.

Seria ideal se agentes de aprendizado por reforço pudessem identificar sozinhos qual é a melhor janela. Um dia isso pode acontecer, mas, no momento, o buffer precisa ser predefinido e configurado no mecanismo. Com o tempo, as empresas podem aprender, por meio da experimentação constante do modelo, se a janela definida é a mais adequada.

Quando o buffer, ou janela de aprendizado, não é definido para o período ideal, seja porque é muito curto ou muito longo, isso pode introduzir viés e influenciar as conclusões às quais o modelo de IA chega. Isso pode gerar consequências indesejadas na forma como a tecnologia de tomada de decisões por IA funciona.

Viés em IA é uma expressão muito usada, mas, neste contexto, significa que o modelo de IA está aprendendo a coisa errada. Como resultado, ele gerará menos impacto ou aumento nos KPIs de marketing desejados pela marca do que poderia gerar.

Como exemplo do que pode dar errado, imagine que um serviço de streaming defina sua janela em 30 dias. O modelo aprenderá o que puder com o engajamento dos clientes com o conteúdo dentro dessa janela de 30 dias. Os agentes não poderão considerar lançamentos fora desse período e, assim, podem deixar de captar dados cruciais, distorcer os resultados e construir suposições incorretas.

Produtos de tomada de decisões por IA em modelo de autoatendimento têm dificuldade para compreender as nuances dos períodos de buffer. Para que as marcas vejam benefícios reais e tangíveis com a tomada de decisões 1:1, é necessária uma expertise especializada e dedicada.

Certo, gestão de buffer é algo importante. Como garantir que minha plataforma de tomada de decisões por IA ofereça os recursos adequados de gestão de buffer?

Para profissionais de marketing que estão avaliando diferentes plataformas de tomada de decisões por IA, aqui estão alguns pontos importantes a considerar no que diz respeito à gestão de buffer.

1. Você pode definir o buffer para a janela de tempo que faz mais sentido para seu negócio e seu caso de uso específico?

Muitas soluções de tomada de decisões por IA costumam oferecer janelas móveis padrão de 365 dias que servem para todos os casos. Nossa plataforma, o BrazeAI Decisioning Studio™, por outro lado, é altamente configurável, não apenas para definir a janela de buffer correta, mas para todos os aspectos da tomada de decisões por IA.

Esse nível de personalização pode fazer uma enorme diferença quando se trata de desempenho de marketing. Por exemplo, pode gerar resultados muito diferentes nos mesmos KPIs. É uma diferença de ordem de grandeza, porque, se o design do caso de uso estiver incorreto, a tomada de decisões por IA não terá o desempenho esperado.

2. Você pode realizar testes A/B com diferentes estratégias de buffer para entender qual janela de tempo gera melhores resultados?

Na plataforma de tomada de decisões por IA da Braze, as marcas podem realizar testes A/B de suas estratégias de buffer e verificar qual janela de tempo acaba gerando maior aumento de desempenho.

3. Você pode retreinar o modelo usando dados históricos?

Por exemplo, o BrazeAI Decisioning Studio™ pode ser retreinado com base em dados históricos, algo fundamental para organizações que operam em ambientes dinâmicos, como marcas de serviços financeiros, nas quais fatores externos podem alterar drasticamente a natureza do negócio. Com base nas taxas atualmente disponíveis, pode ser um ótimo momento para impulsionar a abertura de contas correntes, mas, em outro trimestre, essas contas podem rapidamente se tornar um produto de baixa margem. A capacidade de retreinar a IA com dados históricos torna-se ainda mais importante nesse contexto.

Se uma marca acabar trabalhando com uma plataforma de tomada de decisões por IA que não ofereça esse recurso, poderá ter que reiniciar do zero o período de aprendizado do modelo ou ficar limitada ao que o modelo já aprendeu sobre o que gera cliques ou conversões, mesmo que esses aprendizados não sejam mais relevantes.

Se você está pronto para deixar a tomada de decisões por IA orientar decisões de marketing mais inteligentes para sua marca, confira o BrazeAI Decisioning Studio™ e veja como podemos ajudar você a definir corretamente o buffer da sua estratégia de tomada de decisões por IA para alcançar seus KPIs de marketing mais importantes.