Costumava-se acreditar que, no campo do marketing, as atividades de imagem e performance são duas formas de ação completamente distintas. Você compartilha dessa opinião? Existe uma maneira de combinar esses elementos?
Marcin Malicki: É o resultado da evolução do mercado publicitário no canal digital. No início não existia tal divisão, pois era impossível mensurar com precisão o impacto da veiculação de um anúncio no efeito negócio. Com o desenvolvimento das ferramentas de publicidade do Facebook e do Google, além do email marketing, começaram a surgir equipes distintas responsáveis por esses orçamentos, em oposição aos orçamentos de imagem, bem como agências especializadas de atuação. Por um momento, isso causou um estrangulamento nas possibilidades de eficiência “pura” – talvez nem mesmo os efeitos tanto quanto as ferramentas para monitorar e contabilizar o ROI. Rapidamente descobriu-se, entretanto, que essa solução tinha suas limitações. Os modelos são geralmente muito superficiais e é difícil estabelecer completamente o que exatamente levou ao último clique do usuário que comprou o produto ou serviço.
Bons profissionais de marketing já sabem que uma atividade publicitária eficaz requer tocar os dois instrumentos ao mesmo tempo. Tendo uma visão holística da trajetória do usuário, podemos planejar a campanha de forma que esses elementos se complementem. Podemos planejar adequadamente a imagem e as atividades educacionais que irão construir a confiança na marca e no produto, e os anunciantes permitirão que você crie um perfil preciso de destinatários com a intenção de compra apropriada. Assim, podemos ajustar melhor a atividade de eficiência, que será eficaz “na parte inferior” do funil de compra do usuário.
Essa análise de ambas as dimensões permite modelos de atribuição mais profundos e, portanto, mais eficazes e uma melhor distribuição do orçamento de publicidade.
Big data é um conceito que fez uma carreira incrível nos últimos anos. No entanto, existem opiniões no setor, bem como estudos que sugerem que empresas ou editores não estão dando conta do uso adequado da quantidade cada vez maior de informações, reunindo-as em um todo eficaz e lucrativo. É sobre tecnologia? Como você faz isso no WP? Quais são suas experiências com atividades de big data? Este é um cavalo que pode ser domesticado?
Os filmes nos assustam com visões de divindades digitais como o supercomputador futurista da Devs e o modelo controlador do mundo Jeroboam de Westworld, e as notícias estão cheias de histórias sobre algoritmos que sabem que uma mulher está esperando um bebê e transmitem publicidade apropriada para essa mulher vai fazer um teste de gravidez.
Os clientes que ficam entusiasmados com essas imagens, muitas vezes ficam desapontados com o efeito ruim na forma de alguns gráficos obscuros, que podem ser vistos mais tarde no grupo do Facebook “Beka com ciência de dados”. O conceito de big data é apenas “muitos dados”, nada mais. A quantidade absoluta, mesmo que sejam dados digitais, não faz nada. Para que os dados tenham um valor real que possa ser traduzido em dinheiro, dois momentos são cruciais – ambos não são muito espetaculares e exigem consistência de ferro.
O primeiro é planejar conscientemente o processo de coleta de dados para que seja verdadeiro (consistente com a realidade, não por exemplo, declarações), sem ambigüidade na interpretação e relevante para a área com a qual estamos lidando. Apenas esses dados são aplicáveis, o resto é, do ponto de vista empresarial, vasto, mas ainda assim lixo.
A segunda é criar um processo para usar essas informações. O uso comercial de big data pode variar muito. Todos os exemplos abaixo são aplicáveis no WP. Podemos criar um algoritmo que automatize e agilize os processos manuais. Por exemplo, vai garantir o alto posicionamento dos artigos mais lidos no site e a retirada automática dos que não despertam interesse ou seleção das melhores fotos e títulos.
Podemos fazer o algoritmo “entender” o conteúdo real dos artigos e vídeos, ajustar a propaganda ao seu contexto ou anúncios e selecionar o conteúdo mais potencialmente interessante para o usuário de forma personalizada.
Também encontramos o uso de mecanismos avançados de análise automática de extensos conjuntos de frases e textos nos Correios da Polônia para a captura de SPAM. Podemos fazer uma análise aprofundada do comportamento e das preferências do usuário para que, com base no insight, possamos desenvolver melhor o produto para ele.
No nível mais profundo, a análise de big data é usada no processo de planejamento estratégico, ou seja, definir direções e metas para uma organização. A cultura de trabalho da WP é estritamente baseada em resultados mensuráveis e constantemente monitorados, o que torna o processo de determinação sábia e precisa de metas absolutamente crítico para nós.
Em suma, o efeito espetacular é determinado por questões enfadonhas e pouco românticas: plano de ação, ordem de dados, processo de processamento, arquitetura bem planejada de comunicação entre sistemas, metodologia de processamento e um conceito adequado de aplicação.
Quais são os benefícios do processamento de dados adequado para o seu cliente? Qual é a sua maneira de transformar um mar de dados brutos em percepções que permitem aconselhar seus parceiros com eficácia?
Com efeito, graças aos dados de que dispomos, proporcionamos aos nossos parceiros “insights”, que lhes permite compreender melhor os seus clientes e as suas motivações. Mas hoje nos concentramos mais no desenvolvimento de modelos que são tão complexos que é difícil descrevê-los de forma “humanista”, porque leva a uma simplificação excessiva. Os modelos matemáticos de vetores multidimensionais de descrição e preferências do usuário que usamos podem parecer menos “humanos” na superfície, mas o exato oposto é verdadeiro. Uma pessoa real é, afinal, alguém muito mais complicado do que o típico rótulo de “torcedor de esportes”, “gerente de cidade grande” ou “amante de comida saudável”. Graças a modelos complexos, chegamos muito melhor às preferências reais, multidimensionais e, acima de tudo, variáveis dos destinatários. Os resultados que alcançamos desta forma são incomparavelmente melhores do que as campanhas tradicionalmente definidas. Podemos ver isso em dados concretos.
A indústria está cada vez mais falando não de quantidade, mas de qualidade. Isso se aplica, inter alia, à personalização da mensagem. Em que medida o personalizado é mais eficaz? O que os dados e indicadores dizem sobre isso? Como um usuário “personalizado” da Internet, ficarei mais feliz do que antes?
Somos inundados por um mar de informações, não poderemos enfrentar sem apoio encontrar aquelas que são realmente importantes para nós em um determinado momento. A internet já é altamente personalizada hoje. Portanto, aqui não há mais a questão de “se”, mas apenas de “como”. Nossas preferências individuais são combinadas com os resultados de pesquisa do Google, feed no Facebook e TikToku, filmes no Netflix e sugestões de produtos na Amazon ou Allegro. No WP, temos usado mecanismos de correspondência de conteúdo por vários anos, o que aumentou a eficácia dos materiais publicados em pelo menos uma dúzia ou mais por cento, e ainda há muito a fazer. Quem não o fizer, morrerá no abismo do conteúdo da Internet. O truque é, obviamente, um equilíbrio sábio entre seguir uma necessidade e criar uma nova, e evitar a “bolha” de preferências com base nas escolhas anteriores.
Big data levanta algumas preocupações, é sobre questões de privacidade, que estão lentamente se tornando um assunto quente no contexto da Internet. Um problema em que os grandes jogadores da Internet geralmente não são negociados do lado do xerife. É possível mudar esse sentimento, convencer o “pessoal da internet” de que o big data pode beneficiar a todos, não apenas corporações e negócios?
Podemos constatar em vários estudos e análises que o internauta de hoje está muito mais ciente do valor dos dados sobre si mesmo do que há alguns anos. Os serviços de também ensinaram às pessoas que o conteúdo online não vem de graça – ou você tem que pagar por ele em dinheiro ou com a receita de publicidade baseada em dados. Acho que a evolução é boa para todos. As pessoas estão dispostas a compartilhar seus dados se confiarem em quem os coleta e apreciar os benefícios que advêm disso (conteúdo gratuito, conveniência, melhor ajuste, etc.). Os processadores de dados e seus proprietários devem criar um relacionamento baseado no respeito e em regras claras. A comunicação de seguradoras, bancos, telecomunicações e outras corporações está mudando para melhor a esse respeito.
No seu campo, a inteligência artificial ainda é o Santo Graal e uma canção do futuro ou já é o presente? Você usa soluções de IA no WP? Se assim for, em que medida?
Todo mundo associa a IA a um pensamento, talvez até a uma máquina autoconsciente. É definitivamente uma visão, um pouco como um conceito filosófico. Na prática, entretanto, IA é usada como um nome coletivo para várias práticas, incluindo automação de processos, aprendizado de máquina, redes neurais ou análise automática de linguagens naturais.
Em tal abordagem, é definitivamente o presente. Na WP, usamos automação de processos no ciclo de publicação, análise automática profunda de linguagem natural e aprendizado de máquina para categorização e personalização de conteúdo, modelagem automática de grupos-alvo e otimização de licitações em nossos sistemas de publicidade. Nos Correios polacos, a utilização de mecanismos de inteligência artificial é um trabalho quotidiano sem o qual não pode funcionar. A equipa Poczta utiliza-os, entre outros, no domínio da protecção contra bots, detecção de anomalias de que caracterizam ataques cibernéticos e para classificação automática tanto ao nível do bloqueio de spam como da segregação temática de e-mail.
Também experimentamos o Robo Journalism, ou seja, artigos gerados automaticamente com base em dados, por exemplo, sobre tópicos de esportes.
Quantas pessoas trabalham em sua equipe? Que tipo de especialistas são eles? Como é um dia de trabalho comum nele?
Várias dezenas de pessoas já trabalham na área de uso de dados. Temos sociólogos especializados em análise quantitativa, especialistas em pesquisa qualitativa, analistas de conteúdo, vários cientistas de dados, inclusive com títulos e importantes realizações científicas, analistas de big data e programadores especializados na implementação de algoritmos de processamento automático de dados. Executamos uma dúzia ou mais de fluxos de projetos diferentes na área de conteúdo, direcionamento de publicidade e análise de tráfego. Alguns deles não diferem muito dos projetos de TI típicos com um roteiro, status e marcos normais. Mas alguns são mais como trabalhar em um laboratório. Às vezes, depois de meses vagando aparentemente sem propósito ou efeito, de repente um grande “Boom!” e chegamos a um resultado revolucionário, que em um instante muda a eficácia de nossos produtos em vários comprimentos. São os momentos mais lindos.
Você às vezes desliga a Internet? Mais e mais pessoas declaram que o fazem, presumindo, é claro, que estão falando a verdade. Você pode se tornar invisível para a web?
Raramente desligo, a menos que vá a algum lugar “fora de alcance” – o que faço às vezes. No entanto, uma vez li um estudo científico sério que mostrou que o mais eficaz para limitar o hábito de usar a Internet são os métodos mais simples – simplesmente aumentando o “atrito”, tornando-o mais difícil para mim. Depois do trabalho, tento apenas colocar o smartphone fora de vista e alcance, o que funciona muito bem por si só. Também ativo o bloqueio periódico de o a alguns dos aplicativos e, às vezes, desativo as cores na interface para limitar a estimulação visual da visão. Dessa forma, consegui reduzir em um terço o contato “indesejado” com a Internet. Eu recomendo que você experimente.
