Hoje, há mais pontos de dados sobre os consumidores, tanto coletivamente quanto individualmente, do que nunca. Mais importante ainda, os recursos de aprendizado de máquina (ML) e inteligência artificial (IA) estão se tornando mais sofisticados, aumentando a capacidade dos profissionais de marketing de escalar para ativar esses dados de novas maneiras.
Muitos profissionais de marketing sabem que essas tecnologias mudarão a forma como realizam seu trabalho, mas ainda não está claro exatamente o que mudará e com que rapidez. Para ter uma ideia do que nos espera no futuro, pedimos a alguns de nossos cientistas de dados que compartilhassem suas opiniões sobre as principais tendências para o futuro próximo.
Os cientistas irão melhorar sua capacidade de ensinar os computadores a compreender a linguagem com precisão.
Veremos avanços significativos este ano na forma como modelamos e processamos textos. Atualmente, há um debate acalorado nos círculos de processamento de linguagem natural (NLP) sobre a natureza frágil de alguns dos modelos mais bem-sucedidos na área e como manipulações muito simples de texto podem fazer com que eles falhem de maneiras embaraçosas. Atualmente, os melhores modelos são capazes apenas de memorizar padrões elaborados, e estamos muito longe de um modelo que possa realmente compreender o texto. Portanto, espero muitas pesquisas nessa área e estou otimista de que começaremos a ler sobre maneiras de introduzir e incorporar o “bom senso” em nossos modelos.
–Michael Morgan, cientista de dados líder, Nielsen
A importância de dados limpos e de qualidade aumentará.
Acredito que veremos um foco maior na busca por maneiras inovadoras de complementar e melhorar os dados de treinamento para “redes neurais” (por exemplo, sistemas de computador modelados a partir do cérebro humano e do sistema nervoso). Esses tipos de modelos só podem fornecer resultados tão bons quanto os dados inseridos. Portanto, acredito que veremos um foco maior no aumento eficiente da qualidade e quantidade desses conjuntos de dados.
–Jessica Brinson, cientista de dados sênior, Nielsen
O aprendizado de máquina e a inteligência artificial se tornarão diferenciais importantes para as empresas que buscam impulsionar o crescimento.
Algoritmos mais sofisticados, talentos mais qualificados em ciência de dados e um volume crescente de dados permitirão que as empresas utilizem ML e IA em 2019 como diferenciais importantes e gerem mais valor do que nunca.
Daqui a cinco anos, o debate sobre ciência de dados e IA avançará para a forma de desenvolver habilidades complexas de resolução de problemas a partir do desenvolvimento de ferramentas e algoritmos. Além disso, os algoritmos e softwares se tornarão mais fáceis de usar e democratizados para a população que não é da área de ciência de dados.
–Avi Jain, líder regional de ciência de dados para clientes, Nielsen
A capacidade de coletar dados online se tornará mais desafiadora e fragmentada.
À medida que mais e mais navegadores da Internet começam a bloquear cookies de terceiros, os fornecedores de plataformas de gerenciamento de dados (DMP) começarão a enfrentar desafios na coleta de dados online. Os profissionais de marketing descobrirão que as DMPs individuais não serão capazes de oferecer a mesma quantidade de dados com o mesmo nível de precisão que ofereciam antes. Isso afetará muito a capacidade dos profissionais de marketing de segmentar e direcionar seu público com precisão. Enquanto isso, os fornecedores de DMP buscarão soluções que lhes permitam compensar essa perda de dados.
– Pengfei Yi, Diretor, Ciência de Dados, Nielsen
As empresas bem-sucedidas investirão significativamente em soluções baseadas em ciência de dados.
A digitalização está revolucionando a abordagem tradicional de marketing, criando um cenário mais dinâmico e fragmentado. Como resultado, as empresas de bens de consumo embalados (CPG), em particular, estão enfrentando uma pressão adicional para obter maior rentabilidade. Os profissionais de marketing de CPG estão dando mais importância às soluções em tempo real, à relevância e à velocidade do que ao design robusto e ideal. Eles também estão buscando abordagens ágeis e inovadoras para fornecer uma visão total do mercado, e as empresas recorrerão cada vez mais à ciência de dados para enfrentar e resolver esses desafios.
Espera-se que a quantidade de dados digitais gerados pelos consumidores duplique a cada ano daqui para frente, e as empresas que desejam navegar nessa enxurrada digital investirão em técnicas digitalizadas para capturar e medir dados. Elas também projetarão soluções usando IA, ML e redes neurais. As empresas que incorporarem algoritmos de ciência de dados encontrarão maior escalabilidade, eficiência e serão capazes de avançar além do fluxo convencional de medição.
– Neerja Joshi, Diretora, Ciência de Dados, Nielsen
