Aprendizado por reforço: como criar um sistema de tomada de decisões por IA que aprende

Campanhas de marketing são compostas por dezenas de variáveis únicas, desde o texto, as imagens e o tipo de oferta até o canal, o dia e o horário de envio. E qualquer profissional de marketing experiente quer medir o impacto de cada um desses fatores nos resultados de engajamento do cliente para poder iterar e melhorar continuamente seu desempenho geral. Mas, historicamente, para fazer isso, as equipes precisaram recorrer a métodos complexos e demorados, como testes A/B e testes multivariantes.

Agora, porém, existe uma opção nova e mais eficaz. Ao utilizar plataformas de tomada de decisões por IA, como o BrazeAI Decisioning Studio™, que aprendem por meio de um tipo de machine learning chamado aprendizado por reforço, as marcas podem alcançar o mesmo objetivo de forma muito mais eficiente.

As limitações dos testes A/B e dos testes multivariantes tradicionais

As marcas geralmente enfrentam três desafios com esses tipos de experimentos. Primeiro, esse tipo de teste apenas permite entender os efeitos de cada variante de forma independente; as variáveis não podem ser agrupadas. Como resultado, é difícil identificar tendências mais amplas que impulsionam o desempenho e desenvolver novos conteúdos de marketing que aproveitem estratégias vencedoras.

Segundo, quanto mais variantes você quiser testar, maior precisará ser sua amostra. Suponha que você tenha 100 variantes para comparar. Para isso, seria necessário dividir seu público em 100 segmentos, o que resultaria em um tamanho de amostra muito pequeno para cada grupo e dificultaria a geração de insights significativos e práticos.

Terceiro, os resultados de um teste A/B podem não se aplicar à próxima campanha de marketing. Imagine que você execute uma campanha no verão e obtenha determinado resultado. É totalmente possível que sua base de clientes se comporte de maneira completamente diferente no inverno, dificultando a generalização das descobertas anteriores.

Como a tomada de decisões por IA ajuda as marcas a superar as limitações dos testes A/B e multivariantes tradicionais

Utilizando a lógica de agrupamento comum em árvores de decisão , a tomada de decisões por IA pode analisar diferentes cenários e comparar seus resultados, tirando conclusões mais amplas e permitindo que múltiplos testes sejam executados simultaneamente nos bastidores. Em vez de executar cada teste sequencialmente para eliminar, uma a uma, as variantes de campanha com baixo desempenho, as marcas podem identificar rapidamente e agrupar variantes menos impactantes em comparação com combinações mais fortes de variáveis. Por exemplo, a tomada de decisões por IA pode comparar diferentes imagens de campanha, testar o impacto de incluir ou excluir emojis e avaliar qual é a diferença entre oferecer um desconto em valor fixo ou em percentual no desempenho da campanha.

Em sistemas de tomada de decisões por IA, parametrizar suas opções de forma eficiente permite que o modelo aprenda rapidamente a partir das diferentes alternativas. A parametrização está em algum ponto entre arte e ciência, e a melhor forma de executá-la costuma ser contar com uma equipe de especialistas com experiência em estratégias eficazes de parametrização para o seu setor ou caso de uso.

Boas práticas para tomada de decisões por IA

Se você está avaliando a tomada de decisões por IA ou começando a implementá-la, veja algumas formas de extrair o máximo valor desse tipo de abordagem de marketing.

Comece testando o backlog de hipóteses que você sempre quis explorar

Não é necessário criar estratégias totalmente novas ao implementar a tomada de decisões por IA. Basta começar com ideias que você já tinha curiosidade de testar, como personalizar horários ou canais de envio para cada cliente individualmente. Qualquer teste que você queira executar no nível 1:1 pode funcionar.

Não pare após o primeiro experimento; aprofunde a análise

Quanto mais as equipes experimentarem novas abordagens, identificarem o que funciona e aprofundarem a análise de forma iterativa, mais eficiente o sistema se tornará.

Por exemplo, você pode começar analisando se os clientes respondem melhor a descontos em percentual ou em valor fixo. Em seguida, eliminar alguns testes de desconto em valor fixo que não geram impacto e aprofundar a análise comparando o efeito de diferentes tipos de ofertas.

Não exagere tentando testar tudo

Nem todas as variáveis de marketing têm o mesmo peso. Com base na nossa experiência, os KPIs de marketing mais influentes incluem:

• A imagem principal da campanha
• A linha de assunto (em e-mails)
• A chamada para ação
• O tipo de oferta
• A frequência
• O dia e o horário de envio

Outras variáveis, como a cor de fundo de uma imagem ou o posicionamento de um aviso legal, dificilmente farão tanta diferença.

Não perca tempo tentando criar a combinação perfeita de fatores para testar

Como mencionei anteriormente, desde que você comece com perguntas que realmente quer explorar e teste os principais fatores que comprovadamente fazem diferença, você estará no caminho certo para o sucesso.

O grande diferencial do aprendizado por reforço é que, mesmo que determinada opção não seja tão eficaz, você não desperdiçará muito tempo, dinheiro ou recursos testando-a. O sistema de tomada de decisões por IA aprenderá rapidamente se aquela opção está gerando impacto e, caso não esteja, deixará de apresentá-la aos clientes.

Reconheça que não existem vencedores ou perdedores absolutos; o processo é contínuo de aprendizado e otimização

Nos testes A/B, você define um objetivo específico, como determinar se botões de chamada para ação na cor azul geram mais resultados do que outras cores. Depois de obter a resposta, pode declarar vitória e encerrar o experimento.

Mas não é assim que funciona com a tomada de decisões por IA. A tomada de decisões por IA é uma prática contínua.

À medida que você conquista novos clientes e eles avançam em suas jornadas, a tomada de decisões por IA aprende continuamente o que está funcionando — e o que não está — para cada indivíduo. Esse processo contínuo de testar, aprender e iterar também se adapta conforme as circunstâncias mudam, seja por sazonalidade ou por mudanças no comportamento do cliente impulsionadas por outros fatores, como o cenário econômico.

Realize uma revisão trimestral das variáveis que estão sendo testadas

Faça um ajuste estratégico e analise os 80% principais fatores que estão gerando valor. Considere eliminar os 20% inferiores que não estão contribuindo para resultados e substituí-los por ideias novas e mais inteligentes.

Na prática, mesmo que você não tenha novas ideias para testar, o modelo não precisa direcionar tráfego para variantes de campanha com baixo desempenho apenas para continuar avaliando-as.

Você extrairá mais valor ao trabalhar com uma marca que oferece serviços de tomada de decisões por IA

Soluções de tomada de decisões por IA prontas para uso e em modelo de autoatendimento não ajudam a personalizar o modelo da forma mais adequada às necessidades do seu negócio. Como parte do BrazeAI Decisioning Studioᵀᴹ, oferecemos cientistas de dados dedicados e suporte técnico especializado que adaptam nosso sistema de tomada de decisões por IA para reconhecer as métricas e os dados que realmente importam para sua marca e agir de maneiras que gerem o máximo valor para sua organização.

Por exemplo, quando uma marca de serviços de streaming utilizou o BrazeAI Decisioning Studio™ para testar diferentes ofertas, como 10 dólares de desconto por dois meses, 15 dólares de desconto por três meses e assim por diante, identificamos que os clientes reagiam mais ao valor nominal do desconto do que ao valor total da economia. Mesmo que 15 dólares de desconto por três meses representem 45 dólares de economia, os clientes tinham maior probabilidade de agir quando recebiam 20 dólares de desconto por um mês. Com base nesse insight, ajudamos a marca a melhorar o desempenho de marketing e gerar economia para o negócio como um todo.

Veja como ajudamos grandes marcas dos setores de entretenimento, viagens e hospitalidade, serviços financeiros e outros a tomar decisões de marketing mais inteligentes, com mais agilidade, com o BrazeAI Decisioning Studioᵀᴹ.

Declarações prospectivas

Este post de blog contém "declarações prospectivas" dentro do significado da cláusula de "porto seguro" da Lei de Reforma de Litígios de Valores Mobiliários Privados de 1995, (Private Securities Litigation Reform Act), incluindo, entre outras, declarações relativas ao desempenho e aos benefícios esperados do BrazeAI Decisioning Studio™. Essas declarações prospectivas são baseadas nas atuais suposições, expectativas e crenças da Braze, e estão sujeitas a riscos substanciais, incertezas e mudanças nas circunstâncias que podem fazer com que os resultados, desempenho ou realizações reais sejam materialmente diferentes de quaisquer resultados, desempenho ou realizações futuras expressas ou implícitas nas declarações prospectivas. Mais informações sobre fatores potenciais que podem afetar os resultados da Braze estão incluídas no Relatório Trimestral da Braze no Formulário 10-Q referente ao trimestre fiscal encerrado em 31 de outubro de 2025, arquivado na U.S. Comissão de Valores Mobiliários dos EUA (US Securities and Exchange Commission) em 10 de dezembro de 2025, e outros registros públicos da Braze na Securities and Exchange Commission (Comissão de Valores Mobiliários). As declarações prospectivas incluídas neste post representam as opiniões da Braze apenas na data deste post, e a Braze não assume nenhuma obrigação e não pretende atualizar essas declarações prospectivas, exceto conforme exigido por lei.