Durante o planejamento estratégico de um novo investimento em estratégias de marketing, é comum que os profissionais responsáveis fiquem entre a cruz e a espada.

Ora, ao mesmo tempo que há um budget, também há uma meta. E os diferentes caminhos para se chegar a ela podem gerar custos maiores ou menores, influenciando diretamente no retorno sobre investimento (ROI).

Calculadora de ROI 

 

É por isso que um cálculo refinado de ROI deve ser aplicado antes destas decisões estratégicas. Com a utilização de uma calculadora de ROI, você tem insights preciosos para decidir o caminho a ser traçado em busca de atingir as metas de sua marca

Além disso, mesmo uma calculadora de ROI ainda faz um cálculo baseado em variáveis, é impossível prever em 100% o comportamento de consumidores a uma campanha. Assim como as novas variáveis do mercado vão aparecendo, a velocidade das mudanças se intensifica.

Por exemplo, durante uma ação em redes sociais, as regras internas da mesma podem mudar drasticamente, dificultando a aplicação e seu projeto, ou mesmo os usuários podem perder o interesse pela plataforma que você escolheu, evadindo-a em grande volume.  

Estas variáveis muitas vezes surgem de maneira abrupta, exigindo um tempo de reação curto. Mas como atingir esse patamar de mineração, aprendizado e tomada de decisão? 

Machine learning para análise preditiva 

 

Para refinar o cálculo da taxa de retorno de investimento, diminuindo a margem de erro, é possível criarmos modelos computacionais – ou seja, análise preditiva em machine learning – para, com base no que investimos no passado e estamos investindo, receber insights matemáticos em tempo real para investimentos presentes. 

Ou seja, estes modelos matemáticos são possíveis via aprendizado baseado na mineração de dados coletados e inteligência artificial. Com esses dados, você pode “treinar” o modelo e inferir qual será o resultado a partir de um investimento. Assim, é possível tomar decisões em tempo real, aumentando a agilidade de reação às diversas variáveis que circundam uma ação. 

O modelo vai ficar aprendendo conforme as coisas vão acontecendo. O Machine learning aprende em tempo real, ou seja, as variáveis que surgem ao longo do tempo de execução da campanha são processadas e, assim, a análise preditiva é continua atuando com novas previsões”, explica Marcel Ghiraldini, VP Growth & Strategy da Math Marketing

Sérgio Larentis, VP Marketing Engineering na Math Marketing, explica que o aprendizado contínuo via machine learning faz com que o processo de previsão se aprimore gradativamente: 

Isso é um PDCA, um ciclo evolutivo que vai ficando cada vez mais assertivo. Um benchmark: normalmente um modelo desses com uma base de dados sofisticada tem uma assertividade de 70%, a médio prazo, pode chegar a 90%”. 

Assim, a cada nova interação de sua marca, você possui novos dados para alimentar seu modelo e tornar a próxima etapa do cálculo do retorno sobre investimento ainda mais aprimorada.