Machine learning: o que é, tipos e benefícios para as empresas!

O que é machine learning e como usar em campanhas?

Segundo o relatório do engajamento do cliente de 2026 da Braze, quase metade dos consumidores não acredita que as marcas consigam antecipar corretamente suas demandas e necessidades, prejudicando a experiência de compra. Porém, esse gargalo pode ser solucionado com a adoção de ferramentas baseadas em machine learning (ML).

O termo, que em português significa “aprendizado da máquina”, é usado para descrever sistemas inteligentes que usam dados para melhorar continuamente sua capacidade de processamento.

Na jornada do cliente, esses softwares podem ser usados para personalizar campanhas, apresentando a duração ideal e os melhores preços conforme as interações com cada perfil de público.

Assim, garantem que as ações de marketing se alinhem aos consumidores, melhorando os resultados de venda. Quer saber como adotar essa tecnologia no seu negócio? Então, siga com a leitura, pois, no artigo a seguir, você aprende:

• o que é machine learning e como se difere da inteligência artificial;
• como funciona e quais são os principais tipos;
• quais são os benefícios de usar o machine learning na personalização de campanhas de marketing.

Confira!

O que é machine learning?

É um tipo avançado de algoritmo de inteligência artificial que se alimenta de dados para detectar padrões e, com isso, se aperfeiçoa conforme o uso. Essa característica faz com que o aprendizado de máquina tome decisões de forma autônoma para ajustar os processos aos acontecimentos em tempo real.

Isso porque esse “consumo” de dados simula a capacidade humana de raciocinar e aprender com a experiência. Que tal um exemplo prático de como essa tecnologia funciona?

A Kayo Sports, uma plataforma de streaming esportivo da Austrália, usou uma ferramenta do tipo para analisar os dados de milhares de usuários e identificar aqueles que precisavam receber descontos para não cancelar a assinatura.

Além disso, o sistema detectou a melhor oferta e até mesmo o horário e o canal de comunicação para enviá-la. Tudo isso se baseando em dados proprietários (coletados pela própria marca voluntariamente).

Antes de explicar o papel do machine learning no engajamento do cliente, vale conferir as diferenças entre essa tecnologia e a inteligência artificial.

Quais são as diferenças entre machine learning e inteligência artificial?

A principal diferença é que inteligência artificial (IA) é um termo amplo que engloba diferentes disciplinas (como estatística e filosofia) que visam criar máquinas inteligentes. Já o machine learning é um campo de estudo dentro da IA que busca treinar sistemas autônomos, que evoluem por conta própria.

Na tabela abaixo, você confere um resumo das demais diferenças entre machine learning e inteligência artificial para evitar confundir os dois termos.

A propósito, temos um artigo completo que explica os diferentes tipos de inteligência artificial e o que cada uma pode fazer para ajudar a entender melhor essa tecnologia. Não deixe de conferir!

Como funciona o machine learning em plataformas de customer engagement (engajamento do cliente)?

Funciona a partir da criação de modelos estatísticos que usam os dados para avaliar as possibilidades. Em outras palavras, a máquina estuda as informações disponíveis (como os dados do público) para determinar os resultados de uma situação (como o tipo de campanha que apresenta taxas mais altas de engajamento).

Esse processo é repetido continuamente, conforme a base de dados cresce. Dessa maneira, permite que o sistema identifique os próprios erros (por exemplo, campanhas que tiveram pouco engajamento) e se ajuste por conta própria.

Por esse motivo, as plataformas dependem de um alto volume de informações de qualidade, pois dados conflitantes ou errados podem atrapalhar as previsões.

Agora que você sabe como funciona o machine learning em plataformas de customer engagement, vale destacar que existe mais de um tipo dessa ferramenta. Confira abaixo quais são os principais e suas características.

Quais são os tipos de machine learning?

Os principais são os modelos de:

1. Aprendizado supervisionado: o sistema é alimentado por dados categorizados (por exemplo, perfis de clientes que cancelaram um serviço) para aprender a reconhecê-los;
2. Aprendizado não supervisionado: os dados não são rotulados, fazendo com que o sistema identifique padrões (como perfis com maior chance de churn);
3. Aprendizado por reforço: a plataforma recebe dados sem categorização e testa variações por conta própria para entender o que dá certo e o que não dá.

A propósito, esse terceiro tipo de machine learning é o mais adequado para as plataformas de engajamento do cliente. Isso porque é capaz de aprender com o feedback dos usuários para, então, decidir quais serão os próximos passos.

Na prática, a plataforma decide por uma determinada ação de marketing e acompanha os resultados (por exemplo, se o cliente clicou no link e comprou o produto ou ignorou a tentativa de comunicação).

A partir daí, a ferramenta usa esse aprendizado para decidir o que fazer nas demais campanhas, principalmente em relação aos preços e à duração de cada ação de marketing. Entenda como esse processo funciona a seguir.

Como o machine learning otimiza preços e duração de promoções para cada usuário?

A partir da identificação do perfil de risco dos usuários de um site ou aplicativo. Dessa forma, identifica os consumidores mais propensos à compra orgânica e os que têm maiores chances de abandonar o carrinho. O primeiro grupo visualiza ações com preço cheio, enquanto o segundo recebe descontos pontuais.

Além de indicar quem deve receber desconto para efetuar uma compra, a ferramenta define:

• a melhor oferta para cada perfil (tanto no valor quanto no produto);
• o canal certo para comunicação (como notificação por push ou e-mail promocional);
• o horário ideal (com base no histórico de navegação do usuário);
• a frequência perfeita (para incentivar a compra sem ser inoportuno).

Em todo caso, essa estratégia ajuda a aumentar a eficácia das campanhas de precificação e aumenta a margem de lucro da empresa. Isso porque permite enviar descontos a uma pequena parcela da carteira de clientes.

Quais são os benefícios de usar o machine learning na personalização de campanhas de marketing?

As principais vantagens englobam a melhora na tomada das decisões e o aumento da eficiência dos processos de marketing. Além disso, o uso do ML no marketing pode gerar a personalização da jornada do consumidor, o aumento das vendas (e do faturamento da marca) e a melhora da experiência do cliente.

Confira mais detalhes logo abaixo.

1. Melhora na tomada de decisões

Ao analisar uma vasta base de dados, as ferramentas de ML para marketing conseguem prever situações (como a oferta ideal para converter um lead em cliente). Portanto, oferecem um suporte valioso na tomada de decisões.

Assim, em vez de basear as campanhas em informações desatualizadas (ou incompletas), a equipe de marketing usa insights reais para criar ações com uma taxa mais alta de sucesso.

2. Aumento da eficiência dos processos

Outro benefício de usar o aprendizado de máquina é a possibilidade de automatizar, em larga escala, os processos repetitivos de marketing.

Na prática, a plataforma pode enviar e-mails de promoção de forma autônoma para a base de clientes que a própria selecionou como ideal para receber descontos, a fim de incentivar a permanência na carteira de clientes.

Assim, o time de marketing fica livre para se dedicar a tarefas de maior valor estratégico, como o planejamento das próximas campanhas ou a criação de mensagens mais persuasivas.

3. Personalização da jornada do consumidor

Ajustar cada ponto de contato da marca para que atendam aos diferentes perfis de consumidores e suas necessidades não é uma tarefa fácil.

Afinal, é necessário analisar um volume extremamente alto de dados e praticamente em tempo real, já que o comportamento do público pode mudar a qualquer momento.

Neste cenário, o aprendizado de máquina chega para agilizar essa tarefa, visto que a ferramenta detecta os padrões que ajudam a prever demandas (como uma alta probabilidade de abandono de carrinho).

Além disso, usa informações sobre cada cliente para propor ações que aumentem as chances de sucesso (como um desconto em um item que foi visualizado várias vezes), garantindo, assim, a personalização da jornada do consumidor.

4. Aumento das vendas

Personalizar as campanhas de marketing, para que o conteúdo certo chegue ao cliente no momento mais oportuno, é uma estratégia que ajuda a aumentar o engajamento com a marca.

Afinal, se o consumidor ver que a mensagem (ou oferta) atende às suas necessidades naquele momento, tem mais chances de clicar para descobrir mais e, consequentemente, realizar a ação necessária, concorda?

Pois bem, o resultado direto disso é um aumento das vendas. Inclusive, o case de sucesso que você conferiu anteriormente, da Kayo Sports, comprova esse fato.

Isso porque o serviço de streaming aumentou a quantidade de inscrições em 14% e mais que dobrou as vendas cruzadas (compra de serviços adicionais relacionados) após o uso do aprendizado de máquina para otimizar as campanhas.

5. Melhora da experiência do cliente

O último item da lista é a melhora da experiência do cliente. Isso porque ele recebe um atendimento mais direto e voltado para atender suas necessidades, o que impacta diretamente as vendas.

Vale destacar também que dados da McKinsey mostraram que cerca de 8 em cada 10 consumidores sentem frustração quando o atendimento de uma marca é padronizado.

Além disso, quase 70% esperam receber mensagens alinhadas às suas necessidades e recomendações que realmente façam sentido para seus gostos. Logo, usar o aprendizado de máquina na personalização de campanhas é uma maneira de se manter relevante e se diferenciar no mercado.

Quais são os desafios da adoção do machine learning e como superá-los?

Os principais são:

• criar uma base de dados de qualidade (lembrando que as informações devem ser coletadas organicamente e seguindo as determinações da LGPD);
• lidar com os vieses (preconceitos) escondidos nas informações originais que podem afetar o julgamento até mesmo das plataformas de IA, prejudicando os resultados (por exemplo, oferecer descontos apenas para mulheres abaixo de 30 anos porque interpretaram que esse público tem mais chances de compra, sem nenhuma comprovação);
• manter a segurança e a privacidade dos dados.

Outro desafio comum é criar modelos de aprendizado de máquina capazes de fornecer decisões explicáveis. Em outras palavras, os insights precisam ser transparentes e os motivos por trás de cada resultado facilmente entendidos pelos profissionais.

Por exemplo, ao decidir quem deve receber um desconto, a plataforma deve dizer o porquê, como determinado cliente apresenta um comportamento que, em consumidores anteriores, levou ao churn em três meses.

Para superar todos esses desafios, o ideal é contar com uma ferramenta de machine learning para marketing robusta e segura, como a Braze. Confira mais detalhes logo abaixo!

Como a Braze usa o aprendizado de máquina para otimizar a jornada de compras?

Com o BrazeAI Decisioning Studio, uma plataforma que usa recursos de machine learning para personalizar campanhas e otimizar os resultados da sua marca. O diferencial da Braze é ser capaz de analisar características individuais de clientes para uma customização profunda, em tempo real e em larga escala.

A ferramenta também mostra a lógica por trás de cada decisão, facilitando o entendimento da equipe e aumentando o potencial de escalabilidade das estratégias de marketing.

Além disso, a Braze disponibiliza agentes autônomos inteligentes que testam hipóteses continuamente para encontrar a melhor solução de todas para cada situação e, se precisar de ajuda, basta contatar o suporte humano para ajustar a ferramenta às necessidades da sua empresa.

Que tal levar esses e outros benefícios para o seu negócio? Agende uma reunião agora mesmo com um dos nossos consultores e receba uma proposta personalizada!