Multi-Armed Bandit: o que é e como otimiza as campanhas?

Para que serve o Multi-Armed Bandit e como usá-lo?

O Multi-Armed Bandit (MAB) é uma maneira mais ágil de testar as variáveis das campanhas de marketing ou etapas da jornada do cliente, pois foca o aproveitamento do tráfego enquanto explora novas oportunidades.

Na prática, permite que o time de marketing teste diversas versões e direcione o público automaticamente para as que têm melhor performance e, ainda assim, teste outras possibilidades, a fim de identificar oportunidades de melhoria.

No artigo a seguir, você confere os detalhes desse método de testagem, a começar pela definição do que é o Multi-Armed Bandit e como pode ser usado para otimizar os resultados de marketing.

O que é o Multi-Armed Bandit e por que é importante?

É um método de teste de variantes que utiliza o aprendizado de máquina (Machine Learning) para maximizar os resultados das campanhas de marketing em tempo real. O MAB veicula diversas opções, verifica qual oferece o melhor resultado e direciona a maioria do tráfego para a melhor versão.

Ao mesmo tempo, o algoritmo continua a explorar novas alternativas. A ideia é atualizar, de forma contínua, o método de distribuição de tráfego para as melhores variantes, a fim de manter o equilíbrio entre a exploração de possibilidades e o aproveitamento das campanhas.

Como o MAB funciona na prática?

Uma analogia comum para este método é a do caça-níqueis, que compara o teste com se deparar com várias máquinas de jogos de azar, mas sem saber qual é o ganho médio de cada uma. Neste cenário, o foco é maximizar o retorno.

Para tanto, é necessário coletar dados suficientes para descobrir qual máquina oferece o melhor retorno em tempo real, ao mesmo tempo em que aproveita os ganhos das que já se mostraram rentáveis.

No marketing digital, esse processo ocorre a partir da distribuição do tráfego, com a priorização das variantes com melhor performance. As novas versões ou aquelas com menor retorno recebem uma fração da quantidade de visitantes para coletar insights.

Na prática, o método promove o equilíbrio entre a exploração de novas variantes e o aproveitamento daquelas que já se provaram frutíferas de maneira contínua.

Quais são os principais casos de uso do Multi-Armed Bandit?

O MAB pode ser usado em e-mails, recomendações e ofertas personalizadas, além de conteúdos in-app, web e paywall. Os principais exemplos testam variantes de:

• assuntos e conteúdos dos e-mails;
• notificações por push e mensagens in-app;
• banners de anúncios e recomendações aos usuários dos sites ou aplicativos;
• sequências da jornada do cliente;
• ofertas e promoções;
• canais e horários de envio de conteúdos de marketing.

Quais são as diferenças entre teste A/B e Multi-Armed Bandit?

A principal diferença entre os dois métodos é o objetivo. O teste A/B visa validar uma ideia, como uma mudança no assunto de um e-mail pode levar ao aumento da taxa de abertura. Já o Multi-Armed Bandit busca entregar o máximo de retorno desde o início.

Por esse motivo, o teste A/B é mais usado quando a empresa tem mais tempo para avaliar as campanhas antes de exigir resultados concretos, enquanto o MAB é para experimentos que requerem mais agilidade.

Ao mesmo tempo, o método A/B apresenta um risco de perda mais alto, já que pelo menos metade da audiência pode receber uma versão de baixa performance. No MAB, como há equilíbrio entre exploração e aproveitamento, as chances de perder tempo e recursos são menores.

Ainda na lista de diferenças entre teste A/B e Multi-Armed Bandit, é importante citar que o teste A/B, ao contrário do Multi-Armed Bandit, não requer um alto volume de tráfego para entregar insights satisfatórios. Isso porque permite validar uma hipótese a partir de uma pequena amostra de público.

Na prática, o teste A/B deve ser usado quando o time de marketing deseja confirmar uma ideia e dispõe de tempo, enquanto o MAB é melhor aproveitado quando há a necessidade de ter uma adaptação rápida e ganhos imediatos.

Quais são as vantagens do Multi-Armed Bandit?

A lista de prós desse método de testagem inclui:

• aumento da velocidade e da eficiência na medição dos resultados;
• adaptação em tempo real para garantir o máximo aproveitamento das campanhas;
• redução da perda de tráfego, ao direcionar os visitantes para as variantes que funcionam;
• mais flexibilidade, principalmente porque o ajuste de tráfego é automatizado;
• personalização rápida e dinâmica dos conteúdos mostrados aos clientes e/ou usuários;
• possibilidade de testar inúmeras versões da mesma ação.

Vale apresentar algumas desvantagens do MAB, como o fato de a sua implementação ser mais complexa, uma vez que demanda o uso de sistemas específicos.

Outro desafio no uso desse método é a falta de dados mais aprofundados sobre os resultados, o que pode atrapalhar a análise das campanhas a longo prazo.

Agora que você sabe quais as vantagens do Multi-Armed Bandit, confira uma dica de plataforma que otimiza a aplicação destes testes e maximiza as campanhas de marketing: a Braze. Confira os recursos disponíveis.

Como a Braze usa o Multi-Armed Bandit para otimizar campanhas?

O Braze AI Decisioning Studio é uma plataforma integrada com inteligência artificial capaz de orquestrar toda a jornada do cliente de forma centralizada. Com a solução, é possível criar diversas variantes e distribuí-las por diversos canais de contato de forma estratégica a fim de maximizar o retorno sobre as campanhas.

A ferramenta possibilita criar, personalizar e otimizar conteúdos com o tom de voz da marca para atingir a audiência certa, no melhor momento da jornada de compra.

Além disso, sua IA conta com recursos avançados que permitem prever comportamentos e, assim, oferecer uma experiência mais dinâmica e centrada no que o público deseja para melhorar os resultados da marca.

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