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Building The Superior Data-Centric MLOps Best Practices

Key Points:
Data-Centric Approach: High-quality data is essential for accurate and reliable AI models.
Automation: Automating tasks streamlines the ML lifecycle and reduces errors.
Collaboration: Effective teamwork is crucial for successful MLOps implementation.
Continuous Monitoring: Monitor models for performance, drift, and resource utilization.
Version Control: Track changes and ensure model reproducibility.
Scalability: Design your MLOps pipeline to handle growing data volumes and user bases.
https://aitech.studio/aie/mlops-best-practices/
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Personalização de conteúdo: conheça todos os segredos da criação de experiências sob medida para seu público
Há pouco mais de 100 anos, conta a história que Henry Ford teria dito em uma reunião que seus clientes poderiam comprar um carro da cor que quisessem, desde que fosse preto.
Verdadeira a citação ou não, o fato é que de lá para cá a maneira como entendemos e lidamos com o consumidor mudou completamente.
Se no passado ele não passava de um refém das pouquíssimas companhias que disponibilizavam produtos e serviços, hoje ele está no centro de todas as práticas do mercado, especialmente nas estratégias de Marketing de Conteúdo.
No entanto, a personalização de conteúdo é muito mais do que entregar o material ideal às pessoas certas.
Essa prática é um dos pilares da internet moderna, está por trás do sucesso de grandes companhias e, também, se insere nos atuais debates sobre o uso de dados pessoais, tema que vem sendo cada vez mais discutido pelos profissionais de marketing.
Nesse cenário em que os consumidores esperam experiências personalizadas, de que modo a sua empresa pode atuar, quais benefícios ela pode obter e o que você deve saber para aplicar esse recurso de forma segura e eficaz? É o que tratamos neste artigo, passando pelos tópicos:
O que é personalização de conteúdo?
Quais são os tipos de personalização?
Por que personalizar é importante?
Quais são os desafios dessa prática?
Como aplicar a personalização no Marketing de Conteúdo?
Como mensurar os resultados?
Siga conosco para conferir!
O que é personalização de conteúdo?
A personalização de conteúdo consiste em usar dados de clientes (ou usuários) para fornecer publicações, mensagens e ofertas com base nos interesses, no comportamento ou na maturidade do cliente dentro do processo de compra.
Você certamente já testemunhou essa prática em vários momentos — o seu nome em uma mensagem de email, páginas ajustadas de acordo com a navegação, banners com produtos recomendados e várias outras situações.
O que você vê na home da Netflix ou da Amazon, por exemplo, não é o mesmo que os outros usuários veem. O conteúdo exibido é ajustado automaticamente de acordo com a sua localização, seus dispositivos, suas interações e vários outros registros. Pura personalização!
Fonte:Instapage
Mas não se engane. Não é preciso acessar tais plataformas para conferir conteúdos personalizados, eles estão por toda a parte, inclusive no nosso blog.
Este post, por exemplo, foi produzido tendo como direcionamento uma persona, uma representação semifictícia e bastante precisa das pessoas que pretendemos atrair.
Como se vê, existem vários “níveis” de personalização, que vão desde a segmentação do público na produção de conteúdo em blogs até avançadas plataformas capazes de criar experiências exclusivas para cada usuário.
Quais são os tipos de personalização?
A personalização não é uma prática nova; as empresas investem em produtos e comunicação personalizados há décadas.
Entretanto, hoje contamos com tecnologia de ponta para refinar o público de uma maneira nunca antes vista, e esses recursos são cada vez mais usados por sites, e-commerces, redes sociais e outras plataformas.
Reunindo todas as abordagens, chegamos a quatro tipos básicos de personalização. Confira!
Personalização baseada em segmentação de mercado
Esse é o tipo mais comum de personalização. São as clássicas segmentações baseadas em nacionalidade, região, estado civil, setor, cargo e departamento ou tendências da mídia e do mercado. Essas informações são frequentemente encontradas nas definições de público-alvo.
Tais dados são muito úteis para o desenvolvimento de negócios e produtos, bem como para a criação de campanha publicitárias. No entanto, eles são muito amplos e nos dizem bem pouco sobre o consumidor.
Seu maior ponto negativo é que o público percebe claramente que a sua mensagem é dirigida para massas, o que dificulta a criação de um relacionamento.
Personalização baseada na jornada de cliente
A jornada do cliente abrange as diversas etapas que o consumidor percorre ao longo do processo de compra, do primeiro contato com a marca até o pós-venda.
Esse mapeamento permite que os profissionais de marketing compreendam os graus de maturidade do cliente em relação à venda e criem conteúdos para cada fase da jornada a fim de conduzi-lo até o fechamento.
Nesse caso, a personalização é geralmente baseada na fonte de origem do acesso. Usuários que chegam por meio do Google ou das redes sociais, por exemplo, geralmente são pessoas que buscam informações mais básicas. Já o público provindo de mensagens de e-mail ou landing pages espera conteúdos mais específicos.
Esse tipo de contextualização é fundamental em uma estratégia de Inbound Marketing, por exemplo, cuja eficácia também está associada a um passo a mais na personalização de conteúdo: a persona.
Personalização focada na persona
As personas não podem ser construídas por meros modelos ou palpites. Seu propósito se justifica apenas quandosão criadas a partir de estudos de mercado, históricos de compras, dados de navegação, análises de rede sociais, pesquisas com clientes e outros registros.
Com todas essas informações em mãos, temos a oportunidade de compreender a realidade, as necessidades, as dores, os desejos e os valores das pessoas.
Trata-se de um entendimento que nos ajuda a criar conteúdos, campanhas e até produtos muito mais adequados ao público, além de aumentarmos significativamente as chances de criar e fortalecer o relacionamento dessas pessoas com a marca.
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Personalização a nível individual
Por fim, temos o mais profundo nível de personalização disponível, tratada em alguns blogs estrangeiros como “personalização avançada”.
Seu foco está literalmente na entrega de conteúdos individualizados, ou seja, a experiência de cada consumidor é única e inequivocamente direcionada aos seus interesses particulares.
Aqui entram as plataformas que citamos no primeiro tópico. Algoritmos avançados coletam e analisam uma série de dados e otimizam a exibição do conteúdo de acordo com o comportamento e as decisões de cada usuário.
Nas raízes desses serviços, temos os chamados Sistemas de Recomendação (SR), uma tecnologia que engloba recursos como o machine learning (aprendizagem de máquina) e o information retrieval (recuperação da informação), inovações que mudaram completamente a nossa experiência na internet.
Por que personalizar é importante?
Há quem questione a evolução da personalização de conteúdo, mas é inegável que ela é um caminho sem volta, especialmente por ser quase impossível imaginar a internet moderna sem ela.
Vejamos alguns argumentos que esclarecem a importância dessa prática nos dias de hoje.
As novas expectativas do cliente
No século XXI, testemunhamos a consolidação do Marketing 3.0, a era da comunicação focada em valores.
Em sua obra homônima, Philip Kotler descreve o fenômeno como o momento em que as pessoas deixam de ser tratadas simplesmente como consumidoras e passam a ser vistas pelas empresas como seres humanos plenos, com mente, coração e espírito.
Agora é a hora do Marketing 4.0, que incorpora a visão do seu antecessor, porém, a insere dentro do atual contexto da transformação digital, movimento que marca a transição técnica e cultural dos processos tradicionais para os digitais.
Nesse novo cenário dominado por buscas, gadgets e serviços online, o consumidor espera experiências personalizadas e tende a evitar as marcas que se limitam a mensagens padronizadas.
Esse fato foi demonstrado em um estudo da empresa de pesquisa Segment, no qual 71% dos entrevistados relataram que estavam frustrados com experiências impessoais de compra.
Essa nova postura dos clientes não surgiu por acaso. Ainda que o crescimento expressivo da concorrência e o amplo acesso à informação tenham tornado as pessoas mais exigentes e aumentado o seu poder de barganha, foi a consolidação dos sistemas de recomendação que fez as pessoas se acostumarem a receber soluções altamente personalizadas.
O impacto da internet nas experiências de compra
A gratuidade das plataformas virtuais, como serviços de busca, emails e redes sociais, por muitos anos intrigou o mundo. Porém, não demorou muito para as pessoas perceberem que os grandes impérios da internet foram construídos a partir de outro tipo de moeda: os dados!
A chegada das ferramentas de divulgação online, em especial o Google AdWords (hoje, Google Ads) e o Google AdSense, transformou a experiência de navegação.
Empresas começaram a pagar para aparecer no topo das pesquisas e blogs de todos os tipos passaram a ser monetizados com banners que exibiam anúncios de acordo com o perfil e a navegação de cada usuário.
Gerenciadores de conteúdo populares inauguraram a “febre dos cookies��, que levaram quase a totalidade dos sites profissionais, sobretudo os e-commerces, a adotar o recurso para otimizar a navegação em suas páginas.
Nessa corrida pela personalização do conteúdo, não demorou muito até que os sofisticados algoritmos das plataformas de busca, streaming e mídias sociais começassem a influenciar o comportamento das pessoas e, consequentemente, o mercado.
Se em seus primórdios a internet era um ambiente confuso, recheado de endereços pouco confiáveis e páginas desconexas, hoje ela se comporta como um verdadeiro anfitrião.
As experiências são adaptadas de acordo com as preferências e os interesses de cada usuário, o que torna a navegação muito mais leve e intuitiva, bem como o consumo mais tentador.
O novo comportamento do consumidor
Podemos enxergar o Google como uma legítima ferramenta de personalização de conteúdo. Ele é a atual porta de entrada dos usuários na internet, que de tanto confiarem nos resultados do buscador, evitam digitar domínios completos no navegador.
Isso significa que os melhores cartões de visita da internet não são mais os endereços “www”, mas as primeiras posições nas SERPs (resultados de pesquisa). É por essa e várias outras razões que as empresas se preocupam cada vez mais com estratégias e recursos de SEO, as otimizações para motores de busca.
O fenômeno Google deixa claro que as pessoas acessam a internet para encontrar conteúdos de que precisam ou que as interessam. É algo completamente oposto à experiência oferecida pelas mídias tradicionais, como o rádio e a TV.
Esse comportamento também é reforçado nas timelines das redes sociais e nos diversos serviços on demand que hoje lideram o mercado.
Nesse contexto, a velha abordagem invasiva, muitas vezes interruptiva, da publicidade tradicional perde espaço para as estratégias de atração.
Por meio da disponibilização de informações e soluções altamente personalizadas, os consumidores se aproximam deliberadamente das marcas e dos seus serviços.
Quais são os desafios dessa prática?
Em meados de 2019, o Google foi alvo de mais uma polêmica sobre a privacidade de dados. Uma reportagem da rede belga VRT News exibiu arquivos e depoimentos de funcionários de uma empresa terceirizada que comprovariam que a companhia americana grava conversas dos seus usuários sem autorização.
Esse é apenas um dos inúmeros casos de suposta invasão de privacidade que aquecem os debates sobre os limites das organizações e os direitos dos consumidores.
Nesse contexto, podemos citar os principais desafios que as empresas deverão enfrentar para continuar oferecendo aos clientes soluções eficientes, em especial os negócios brasileiros que já estão se preparando para a chegada da lei de dados brasileira.
Adequação às regulamentações
A GDPR, a lei de dados europeia que está em vigor desde 2018, foi o primeiro passo para uma regulamentação a nível global das operações de marketing, publicidade e vendas envolvendo informações pessoais.
No Brasil, a regulamentação será definida pela LGPD, a Lei Geral de Proteção de Dados, que foi prorrogada para 2021 em virtude da pandemia da covid-19.
A nova lei estabelece que todas as empresas que usam dados de cidadãos brasileiros em seus serviços deverão esclarecer quais, como e para quê os utilizam, além de conceder total liberdade ao usuário para excluí-los.
A maior preocupação dos gestores está nos custos envolvidos, e vale destacar que as novas determinações englobam desde sites que usam cookies a sofisticadas plataformas que trabalham com grandes volumes de informação.
Reeducação sobre o uso dos dados
Fica cada vez mais clara a desconfiança das pessoas com relação à segurança e o uso dos seus dados pessoais. Tal fato ganhou destaque recentemente quando a Apple e o Google anunciaram o lançamento de softwares para ajudar no monitoramento do novo coronavírus.
Mesmo diante do cenário caótico gerado pela pandemia, as empresas foram alvo de duros questionamentos na internet, inclusive do senador norte-americano Richard Blumenthal, que disse que as companhias terão de convencer o público de que a tecnologia não violará a privacidade das pessoas.
Tudo isso nos mostra que a sociedade está amadurecendo para as grandes transformações do século e, certamente, os consumidores não estão mais dispostos a aceitar cegamente termos de uso enormes e incompreensíveis.
As marcas, portanto, precisam se esforçar para deixar claro que o uso das suas informações é seguro, legal e benéfico para a experiência de consumo.
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Como aplicar a personalização no Marketing de Conteúdo?
Como explicamos, existem diversas maneiras de personalizar seus conteúdos. Entretanto, independentemente do tipo de personalização, três passos são essenciais:
captura: nessa fase é preciso definir quais informações do cliente serão necessárias e como elas serão coletadas ― estudos de mercado, pesquisas de satisfação, navegação em páginas, dados de terceiros (third-party) etc.;
análise: após coletar os dados, é necessários desenvolver meios para organizá-los e torná-los úteis para o marketing, o que muitas vezes pode exigir o uso de ferramentas e plataformas especializadas, como CRMs;
aplicação: por fim, é hora de empregar nas estratégias o conhecimento adquirido, desde a construção de personas e temas para posts ao desenvolvimento de campanhas, cartas de vendas e até produtos personalizados.
Em negócios que desejam adotar uma personalização a nível individual, o volume de dados necessários exige a adoção de soluções avançadas. É aí que entram os algoritmos, que são capazes de executar esses três passos de maneira autônoma.
Nas estratégias de Marketing de Conteúdo, porém, a personalização se insere em vários tipos de peças e fases do processo de compra. Confira, a seguir, as suas principais aplicações!
Blog posts
No Marketing de Conteúdo, os blog posts têm uma função clara: responder às dúvidas dos usuários.
As pessoas recorrem aos buscadores para encontrar soluções para os mais variados assuntos e, por isso, a melhor maneira de ser encontrado pelo público que o seu negócio atende é oferecer as respostas que ele quer.
Além de dirigir o texto à persona, um post profissional precisa estar devidamente otimizado em termos de SEO, o que envolve uma série de fatores, desde a pesquisa de palavras-chave relevantes a aprimoramentos de navegação para dispositivos móveis.
Esses princípios também se aplicam às pesquisas em outras plataformas, sobretudo no YouTube que, tal como o Google, é uma ferramenta de busca.
Landing pages
As landing pages são quase um ícone do Marketing Digital. Essas páginas únicas altamente otimizadas e recheadas de técnicas de copywriting têm a função de instigar e conduzir a atenção do visitante para o CTA ― geralmente um botão para o download de uma planilha, um infográfico ou um ebook.
As landing pages devem ter um objetivo e um público muito bem definidos. Na maioria das estratégias, elas são usadas como instrumentos de geração de leads e segmentação.
Email marketing
O email marketing é um dos grandes responsáveis pela popularização dos softwares de Marketing Digital.
Não demorou muito para as empresas perceberem que as mensagens padronizadas repletas de anúncios eram entendidas pelos usuários como uma espécie de spam, ainda que o envio tivesse sido autorizado por eles.
A captura de leads para listas pode ser feita por meio das estratégias citadas anteriormente, mas a maior vantagem do email é que ele nos dá a oportunidade de segmentar o conteúdo ainda mais.
Com a ajuda de softwares, conseguimos analisar as interações de cada usuário, gerenciá-los dentro de listas internas e disponibilizar materiais altamente personalizados para ajudá-lo em sua caminhada pela jornada de compra.
Conteúdos interativos
Os conteúdos interativos são a última palavra em experiência do usuário em páginas da web, e uma dos motivos de ele ser uma das principais tendências do Marketing Digital é que ele dá poder ao usuário.
Em vez de apenas consumirem informações de maneira passiva, as pessoas têm a oportunidade de interagir ativamente com o conteúdo.
Veja o exemplo da nossa calculadora interativa de ROI:
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Existem inúmeras outras aplicações para esse recurso: blog posts, landing pages, white papers, quizzes, ebooks e muito mais. Essa é uma forma de tornar o conteúdo ainda mais personalizado, além de aumentar a retenção e o engajamento dos visitantes.
Como mensurar os resultados?
A personalização de conteúdo ainda é uma novidade para muitas empresas e, por isso, muitas delas enfrentam algumas dificuldades na mensuração dos resultados.
De maneira geral, podemos medir a eficácia de um conteúdo por meio de categorias, como:
consumo: número de visualizações, downloads ou ações previamente estipuladas;
engajamento: tempo de sessão, taxa de conversão ou número de compartilhamentos;
retorno: cálculo de ROI, geração de leads e oportunidades de vendas.
Essas métricas, porém, nem sempre são capazes de esclarecer com total precisão o impacto de uma estratégia de personalização, e não é raro encontrar gestores e profissionais se perdendo com indicadores incorretos e dados desnecessários.
Para evitar perda de tempo e recursos, é importante organizar a nossa abordagem definindo alguns pilares, como:
objetivo: a análise precisa ser sempre norteada por um objetivo, como reconhecimento de marca, número de vendas ou retenção de clientes;
metas: são usadas para justificar o seu objetivo e dividi-lo em etapas compreensíveis, mas é fundamental que elas sejam claras e plausíveis;
KPIs: os KPIs são os indicadores-chave de performance, ou seja, as métricas que de fato se relacionam com o seu objetivo e contribuem para ele.
Essas definições podem exigir estudos aprofundados e testes de otimização, mas o mais importante é que elas precisam ser aprimoradas constantemente.
Como destacamos ao longo do artigo, o comportamento do consumidor está sempre mudando e exigindo que as empresas se adaptem a novas tecnologias e novas formas de consumo.
É por isso que cada vez mais gestores se perguntam “quem é o meu cliente?”. E é pela mesma razão que aqueles que não conseguem responder essa pergunta estão tão interessados na resposta.
Os desafios existem, mas não há dúvidas de que a personalização de conteúdo é uma das protagonistas da nova realidade do mercado.
Quer sair na frente com a sua estratégia de Marketing de Conteúdo? Então confira nosso ebook gratuito para saber Tudo Sobre Conteúdo Interativo e se antecipar para uma das principais tendências da área!
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Personalização de conteúdo: conheça todos os segredos da criação de experiências sob medida para seu público
Há pouco mais de 100 anos, conta a história que Henry Ford teria dito em uma reunião que seus clientes poderiam comprar um carro da cor que quisessem, desde que fosse preto.
Verdadeira a citação ou não, o fato é que de lá para cá a maneira como entendemos e lidamos com o consumidor mudou completamente.
Se no passado ele não passava de um refém das pouquíssimas companhias que disponibilizavam produtos e serviços, hoje ele está no centro de todas as práticas do mercado, especialmente nas estratégias de Marketing de Conteúdo.
No entanto, a personalização de conteúdo é muito mais do que entregar o material ideal às pessoas certas.
Essa prática é um dos pilares da internet moderna, está por trás do sucesso de grandes companhias e, também, se insere nos atuais debates sobre o uso de dados pessoais, tema que vem sendo cada vez mais discutido pelos profissionais de marketing.
Nesse cenário em que os consumidores esperam experiências personalizadas, de que modo a sua empresa pode atuar, quais benefícios ela pode obter e o que você deve saber para aplicar esse recurso de forma segura e eficaz? É o que tratamos neste artigo, passando pelos tópicos:
O que é personalização de conteúdo?
Quais são os tipos de personalização?
Por que personalizar é importante?
Quais são os desafios dessa prática?
Como aplicar a personalização no Marketing de Conteúdo?
Como mensurar os resultados?
Siga conosco para conferir!
O que é personalização de conteúdo?
A personalização de conteúdo consiste em usar dados de clientes (ou usuários) para fornecer publicações, mensagens e ofertas com base nos interesses, no comportamento ou na maturidade do cliente dentro do processo de compra.
Você certamente já testemunhou essa prática em vários momentos — o seu nome em uma mensagem de email, páginas ajustadas de acordo com a navegação, banners com produtos recomendados e várias outras situações.
O que você vê na home da Netflix ou da Amazon, por exemplo, não é o mesmo que os outros usuários veem. O conteúdo exibido é ajustado automaticamente de acordo com a sua localização, seus dispositivos, suas interações e vários outros registros. Pura personalização!
Fonte: Instapage
Mas não se engane. Não é preciso acessar tais plataformas para conferir conteúdos personalizados, eles estão por toda a parte, inclusive no nosso blog.
Este post, por exemplo, foi produzido tendo como direcionamento uma persona, uma representação semifictícia e bastante precisa das pessoas que pretendemos atrair.
Como se vê, existem vários “níveis” de personalização, que vão desde a segmentação do público na produção de conteúdo em blogs até avançadas plataformas capazes de criar experiências exclusivas para cada usuário.
Quais são os tipos de personalização?
A personalização não é uma prática nova; as empresas investem em produtos e comunicação personalizados há décadas.
Entretanto, hoje contamos com tecnologia de ponta para refinar o público de uma maneira nunca antes vista, e esses recursos são cada vez mais usados por sites, e-commerces, redes sociais e outras plataformas.
Reunindo todas as abordagens, chegamos a quatro tipos básicos de personalização. Confira!
Personalização baseada em segmentação de mercado
Esse é o tipo mais comum de personalização. São as clássicas segmentações baseadas em nacionalidade, região, estado civil, setor, cargo e departamento ou tendências da mídia e do mercado. Essas informações são frequentemente encontradas nas definições de público-alvo.
Tais dados são muito úteis para o desenvolvimento de negócios e produtos, bem como para a criação de campanha publicitárias. No entanto, eles são muito amplos e nos dizem bem pouco sobre o consumidor.
Seu maior ponto negativo é que o público percebe claramente que a sua mensagem é dirigida para massas, o que dificulta a criação de um relacionamento.
Personalização baseada na jornada de cliente
A jornada do cliente abrange as diversas etapas que o consumidor percorre ao longo do processo de compra, do primeiro contato com a marca até o pós-venda.
Esse mapeamento permite que os profissionais de marketing compreendam os graus de maturidade do cliente em relação à venda e criem conteúdos para cada fase da jornada a fim de conduzi-lo até o fechamento.
Nesse caso, a personalização é geralmente baseada na fonte de origem do acesso. Usuários que chegam por meio do Google ou das redes sociais, por exemplo, geralmente são pessoas que buscam informações mais básicas. Já o público provindo de mensagens de e-mail ou landing pages espera conteúdos mais específicos.
Esse tipo de contextualização é fundamental em uma estratégia de Inbound Marketing, por exemplo, cuja eficácia também está associada a um passo a mais na personalização de conteúdo: a persona.
Personalização focada na persona
As personas não podem ser construídas por meros modelos ou palpites. Seu propósito se justifica apenas quandosão criadas a partir de estudos de mercado, históricos de compras, dados de navegação, análises de rede sociais, pesquisas com clientes e outros registros.
Com todas essas informações em mãos, temos a oportunidade de compreender a realidade, as necessidades, as dores, os desejos e os valores das pessoas.
Trata-se de um entendimento que nos ajuda a criar conteúdos, campanhas e até produtos muito mais adequados ao público, além de aumentarmos significativamente as chances de criar e fortalecer o relacionamento dessas pessoas com a marca.
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Personalização a nível individual
Por fim, temos o mais profundo nível de personalização disponível, tratada em alguns blogs estrangeiros como “personalização avançada”.
Seu foco está literalmente na entrega de conteúdos individualizados, ou seja, a experiência de cada consumidor é única e inequivocamente direcionada aos seus interesses particulares.
Aqui entram as plataformas que citamos no primeiro tópico. Algoritmos avançados coletam e analisam uma série de dados e otimizam a exibição do conteúdo de acordo com o comportamento e as decisões de cada usuário.
Nas raízes desses serviços, temos os chamados Sistemas de Recomendação (SR), uma tecnologia que engloba recursos como o machine learning (aprendizagem de máquina) e o information retrieval (recuperação da informação), inovações que mudaram completamente a nossa experiência na internet.
Por que personalizar é importante?
Há quem questione a evolução da personalização de conteúdo, mas é inegável que ela é um caminho sem volta, especialmente por ser quase impossível imaginar a internet moderna sem ela.
Vejamos alguns argumentos que esclarecem a importância dessa prática nos dias de hoje.
As novas expectativas do cliente
No século XXI, testemunhamos a consolidação do Marketing 3.0, a era da comunicação focada em valores.
Em sua obra homônima, Philip Kotler descreve o fenômeno como o momento em que as pessoas deixam de ser tratadas simplesmente como consumidoras e passam a ser vistas pelas empresas como seres humanos plenos, com mente, coração e espírito.
Agora é a hora do Marketing 4.0, que incorpora a visão do seu antecessor, porém, a insere dentro do atual contexto da transformação digital, movimento que marca a transição técnica e cultural dos processos tradicionais para os digitais.
Nesse novo cenário dominado por buscas, gadgets e serviços online, o consumidor espera experiências personalizadas e tende a evitar as marcas que se limitam a mensagens padronizadas.
Esse fato foi demonstrado em um estudo da empresa de pesquisa Segment, no qual 71% dos entrevistados relataram que estavam frustrados com experiências impessoais de compra.
Essa nova postura dos clientes não surgiu por acaso. Ainda que o crescimento expressivo da concorrência e o amplo acesso à informação tenham tornado as pessoas mais exigentes e aumentado o seu poder de barganha, foi a consolidação dos sistemas de recomendação que fez as pessoas se acostumarem a receber soluções altamente personalizadas.
O impacto da internet nas experiências de compra
A gratuidade das plataformas virtuais, como serviços de busca, emails e redes sociais, por muitos anos intrigou o mundo. Porém, não demorou muito para as pessoas perceberem que os grandes impérios da internet foram construídos a partir de outro tipo de moeda: os dados!
A chegada das ferramentas de divulgação online, em especial o Google AdWords (hoje, Google Ads) e o Google AdSense, transformou a experiência de navegação.
Empresas começaram a pagar para aparecer no topo das pesquisas e blogs de todos os tipos passaram a ser monetizados com banners que exibiam anúncios de acordo com o perfil e a navegação de cada usuário.
Gerenciadores de conteúdo populares inauguraram a “febre dos cookies”, que levaram quase a totalidade dos sites profissionais, sobretudo os e-commerces, a adotar o recurso para otimizar a navegação em suas páginas.
Nessa corrida pela personalização do conteúdo, não demorou muito até que os sofisticados algoritmos das plataformas de busca, streaming e mídias sociais começassem a influenciar o comportamento das pessoas e, consequentemente, o mercado.
Se em seus primórdios a internet era um ambiente confuso, recheado de endereços pouco confiáveis e páginas desconexas, hoje ela se comporta como um verdadeiro anfitrião.
As experiências são adaptadas de acordo com as preferências e os interesses de cada usuário, o que torna a navegação muito mais leve e intuitiva, bem como o consumo mais tentador.
Veja também: 👉 O que é a Experiência de Conteúdo e como ela pode mudar seu marketing – Rock Content
O novo comportamento do consumidor
Podemos enxergar o Google como uma legítima ferramenta de personalização de conteúdo. Ele é a atual porta de entrada dos usuários na internet, que de tanto confiarem nos resultados do buscador, evitam digitar domínios completos no navegador.
Isso significa que os melhores cartões de visita da internet não são mais os endereços “www”, mas as primeiras posições nas SERPs (resultados de pesquisa). É por essa e várias outras razões que as empresas se preocupam cada vez mais com estratégias e recursos de SEO, as otimizações para motores de busca.
O fenômeno Google deixa claro que as pessoas acessam a internet para encontrar conteúdos de que precisam ou que as interessam. É algo completamente oposto à experiência oferecida pelas mídias tradicionais, como o rádio e a TV.
Esse comportamento também é reforçado nas timelines das redes sociais e nos diversos serviços on demand que hoje lideram o mercado.
Nesse contexto, a velha abordagem invasiva, muitas vezes interruptiva, da publicidade tradicional perde espaço para as estratégias de atração.
Por meio da disponibilização de informações e soluções altamente personalizadas, os consumidores se aproximam deliberadamente das marcas e dos seus serviços.
Quais são os desafios dessa prática?
Em meados de 2019, o Google foi alvo de mais uma polêmica sobre a privacidade de dados. Uma reportagem da rede belga VRT News exibiu arquivos e depoimentos de funcionários de uma empresa terceirizada que comprovariam que a companhia americana grava conversas dos seus usuários sem autorização.
Esse é apenas um dos inúmeros casos de suposta invasão de privacidade que aquecem os debates sobre os limites das organizações e os direitos dos consumidores.
Nesse contexto, podemos citar os principais desafios que as empresas deverão enfrentar para continuar oferecendo aos clientes soluções eficientes, em especial os negócios brasileiros que já estão se preparando para a chegada da lei de dados brasileira.
Adequação às regulamentações
A GDPR, a lei de dados europeia que está em vigor desde 2018, foi o primeiro passo para uma regulamentação a nível global das operações de marketing, publicidade e vendas envolvendo informações pessoais.
No Brasil, a regulamentação será definida pela LGPD, a Lei Geral de Proteção de Dados, que foi prorrogada para 2021 em virtude da pandemia da covid-19.
A nova lei estabelece que todas as empresas que usam dados de cidadãos brasileiros em seus serviços deverão esclarecer quais, como e para quê os utilizam, além de conceder total liberdade ao usuário para excluí-los.
A maior preocupação dos gestores está nos custos envolvidos, e vale destacar que as novas determinações englobam desde sites que usam cookies a sofisticadas plataformas que trabalham com grandes volumes de informação.
Reeducação sobre o uso dos dados
Fica cada vez mais clara a desconfiança das pessoas com relação à segurança e o uso dos seus dados pessoais. Tal fato ganhou destaque recentemente quando a Apple e o Google anunciaram o lançamento de softwares para ajudar no monitoramento do novo coronavírus.
Mesmo diante do cenário caótico gerado pela pandemia, as empresas foram alvo de duros questionamentos na internet, inclusive do senador norte-americano Richard Blumenthal, que disse que as companhias terão de convencer o público de que a tecnologia não violará a privacidade das pessoas.
Tudo isso nos mostra que a sociedade está amadurecendo para as grandes transformações do século e, certamente, os consumidores não estão mais dispostos a aceitar cegamente termos de uso enormes e incompreensíveis.
As marcas, portanto, precisam se esforçar para deixar claro que o uso das suas informações é seguro, legal e benéfico para a experiência de consumo.
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Como aplicar a personalização no Marketing de Conteúdo?
Como explicamos, existem diversas maneiras de personalizar seus conteúdos. Entretanto, independentemente do tipo de personalização, três passos são essenciais:
captura: nessa fase é preciso definir quais informações do cliente serão necessárias e como elas serão coletadas ― estudos de mercado, pesquisas de satisfação, navegação em páginas, dados de terceiros (third-party) etc.;
análise: após coletar os dados, é necessários desenvolver meios para organizá-los e torná-los úteis para o marketing, o que muitas vezes pode exigir o uso de ferramentas e plataformas especializadas, como CRMs;
aplicação: por fim, é hora de empregar nas estratégias o conhecimento adquirido, desde a construção de personas e temas para posts ao desenvolvimento de campanhas, cartas de vendas e até produtos personalizados.
Em negócios que desejam adotar uma personalização a nível individual, o volume de dados necessários exige a adoção de soluções avançadas. É aí que entram os algoritmos, que são capazes de executar esses três passos de maneira autônoma.
Nas estratégias de Marketing de Conteúdo, porém, a personalização se insere em vários tipos de peças e fases do processo de compra. Confira, a seguir, as suas principais aplicações!
Blog posts
No Marketing de Conteúdo, os blog posts têm uma função clara: responder às dúvidas dos usuários.
As pessoas recorrem aos buscadores para encontrar soluções para os mais variados assuntos e, por isso, a melhor maneira de ser encontrado pelo público que o seu negócio atende é oferecer as respostas que ele quer.
Além de dirigir o texto à persona, um post profissional precisa estar devidamente otimizado em termos de SEO, o que envolve uma série de fatores, desde a pesquisa de palavras-chave relevantes a aprimoramentos de navegação para dispositivos móveis.
Esses princípios também se aplicam às pesquisas em outras plataformas, sobretudo no YouTube que, tal como o Google, é uma ferramenta de busca.
Landing pages
As landing pages são quase um ícone do Marketing Digital. Essas páginas únicas altamente otimizadas e recheadas de técnicas de copywriting têm a função de instigar e conduzir a atenção do visitante para o CTA ― geralmente um botão para o download de uma planilha, um infográfico ou um ebook.
As landing pages devem ter um objetivo e um público muito bem definidos. Na maioria das estratégias, elas são usadas como instrumentos de geração de leads e segmentação.
Email marketing
O email marketing é um dos grandes responsáveis pela popularização dos softwares de Marketing Digital.
Não demorou muito para as empresas perceberem que as mensagens padronizadas repletas de anúncios eram entendidas pelos usuários como uma espécie de spam, ainda que o envio tivesse sido autorizado por eles.
A captura de leads para listas pode ser feita por meio das estratégias citadas anteriormente, mas a maior vantagem do email é que ele nos dá a oportunidade de segmentar o conteúdo ainda mais.
Com a ajuda de softwares, conseguimos analisar as interações de cada usuário, gerenciá-los dentro de listas internas e disponibilizar materiais altamente personalizados para ajudá-lo em sua caminhada pela jornada de compra.
Conteúdos interativos
Os conteúdos interativos são a última palavra em experiência do usuário em páginas da web, e uma dos motivos de ele ser uma das principais tendências do Marketing Digital é que ele dá poder ao usuário.
Em vez de apenas consumirem informações de maneira passiva, as pessoas têm a oportunidade de interagir ativamente com o conteúdo.
Veja o exemplo da nossa calculadora interativa de ROI:
Powered by Ion Rock Content
Existem inúmeras outras aplicações para esse recurso: blog posts, landing pages, white papers, quizzes, ebooks e muito mais. Essa é uma forma de tornar o conteúdo ainda mais personalizado, além de aumentar a retenção e o engajamento dos visitantes.
Como mensurar os resultados?
A personalização de conteúdo ainda é uma novidade para muitas empresas e, por isso, muitas delas enfrentam algumas dificuldades na mensuração dos resultados.
De maneira geral, podemos medir a eficácia de um conteúdo por meio de categorias, como:
consumo: número de visualizações, downloads ou ações previamente estipuladas;
engajamento: tempo de sessão, taxa de conversão ou número de compartilhamentos;
retorno: cálculo de ROI, geração de leads e oportunidades de vendas.
Essas métricas, porém, nem sempre são capazes de esclarecer com total precisão o impacto de uma estratégia de personalização, e não é raro encontrar gestores e profissionais se perdendo com indicadores incorretos e dados desnecessários.
Para evitar perda de tempo e recursos, é importante organizar a nossa abordagem definindo alguns pilares, como:
objetivo: a análise precisa ser sempre norteada por um objetivo, como reconhecimento de marca, número de vendas ou retenção de clientes;
metas: são usadas para justificar o seu objetivo e dividi-lo em etapas compreensíveis, mas é fundamental que elas sejam claras e plausíveis;
KPIs: os KPIs são os indicadores-chave de performance, ou seja, as métricas que de fato se relacionam com o seu objetivo e contribuem para ele.
Essas definições podem exigir estudos aprofundados e testes de otimização, mas o mais importante é que elas precisam ser aprimoradas constantemente.
Como destacamos ao longo do artigo, o comportamento do consumidor está sempre mudando e exigindo que as empresas se adaptem a novas tecnologias e novas formas de consumo.
É por isso que cada vez mais gestores se perguntam “quem é o meu cliente?”. E é pela mesma razão que aqueles que não conseguem responder essa pergunta estão tão interessados na resposta.
Os desafios existem, mas não há dúvidas de que a personalização de conteúdo é uma das protagonistas da nova realidade do mercado.
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Personalização de conteúdo: conheça todos os segredos da criação de experiências sob medida para seu público Publicado primeiro em https://rockcontent.com
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MLOps Engineer (12 Better Roles And Killer Responsibilities)

Bridge the Gap: MLOps engineers bridge the gap between data science and operations, ensuring smooth transitions of machine learning models from development to real-world use.
Deployment and Management: They handle deploying models in production environments, managing their performance, and ensuring version control.
Automation Champions: Automating the machine learning workflow is a core responsibility. They build pipelines to automate tasks like data cleaning, model training, and deployment.
Collaboration is Key: MLOps engineers collaborate with data scientists, DevOps, and IT teams to ensure successful deployments, infrastructure management, and efficient resource allocation.
Monitoring and Optimization: They monitor deployed models for accuracy, drift (performance degradation), and resource utilization. They troubleshoot issues and work to optimize model performance and efficiency.
Continuous Learning: Staying up-to-date on the latest MLOps tools, frameworks, and best practices is crucial. They continuously evaluate and improve the MLOps pipeline to stay ahead of the curve.
https://aitech.studio/ai-career-options/mlops-engineer-roles/
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MLOps Engineer Better Roles And Killer Responsibilities

Design and Implement Cloud Solutions: MLOps engineers are responsible for designing and implementing cloud solutions, building MLOps on cloud platforms like AWS, Azure, or GCP35.
CI/CD Pipeline Orchestration: They build CI/CD pipelines orchestration using tools like GitLab CI, GitHub Actions, Circle CI, Airflow, or similar tools to streamline the deployment process of machine learning models35.
Data Science Model Review: MLOps engineers review data science models, run code refactoring and optimization, handle containerization, deployment, versioning, and monitor the quality of data science models to ensure optimal performance3.
Collaboration with Data Scientists: They work closely with data scientists, data engineers, and architects to communicate effectively, document processes, and ensure seamless collaboration in deploying and maintaining machine learning models35.
Programming and Tool Proficiency: MLOps engineers need to be proficient in programming languages like Python, Go, Ruby or Bash, have a good understanding of Linux, knowledge of frameworks such as scikit-learn, Keras, PyTorch, Tensorflow, and experience with Docker and Kubernetes
https://aitech.studio/ai-career-options/mlops-engineer-roles/
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🤔 Could automating data pipelines with AI be the next game-changer in MLOps?
Emerging technologies like AI and automation can streamline data pipelines in MLOps.
This can improve data quality, efficiency, and overall MLOps performance.
🌟 Ever wondered how AI can supercharge data pipelines in MLOps?
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Stunning Machine Learning Engineer Salary: Unlock Now

Global Salary Insights: Aitech.Studio provides insights into machine learning engineer salaries across the globe, highlighting top countries like Switzerland, the U.S., and Australia with competitive salary ranges.
Salary Ranges: The average machine learning engineer salary in the United States falls between $96,146 and $114,777, with mid-career professionals earning around $105,183 annually.
Industry Variations: Salaries vary based on industries, with sectors like real estate, retail, healthcare, and human resources offering lucrative opportunities for machine learning engineers.
Career Growth Potential: The field of machine learning engineering offers promising career growth opportunities, with mid-career professionals typically earning around $143,641 annually and experienced engineers reaching up to $150,708 per year.
Demand and Job Openings: Machine learning engineers are in high demand across various industries like healthcare, finance, retail, and manufacturing, with over 16,000 job openings in the U.S. alone.
Geographical Impact: Geographical location significantly influences machine learning engineer salaries, with countries like Switzerland offering an average of $131,860 and the U.S. averaging $127,301 annually.
Training Opportunities: Aitech.Studio offers training courses to equip individuals with the necessary skills and expertise to excel in the field of machine learning engineering, providing a pathway to lucrative career opportunities
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Machine Learning In Production Bridging Better Tech Worlds

Integration of Machine Learning in Production: The focus is on integrating machine learning into production environments, ensuring seamless deployment and continuous monitoring1.
Development, Training, and Deployment: The process covers development, training, deployment, and continuous monitoring in production environments.
Testing and Integration: Testing and integration of various parts, such as data preparation, feature selection, and model predictions, are essential for ensuring correct functionality.
Performance Testing: Evaluating the speed, scalability, and efficiency of the machine learning model in different scenarios helps fine-tune the model for various use cases.
Containerization and Orchestration: Containerization methods, like Docker, and orchestration tools, such as Kubernetes, facilitate deployment across environments and automate management.
Continuous Deployment: CI/CD pipelines automate the deployment process, enabling efficient and reliable changes to the production environment.
Monitoring and Management: Implementing logging, alerting, and model registry systems promotes transparency, reproducibility, and efficient model management.
https://aitech.studio/aie/machine-learning-in-production/
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MLOps Courses: Prepare Now For The Future

Comprehensive Methodology: Courses at Aitech.Studio offer a comprehensive methodology merging MLOps components with AI optimizations for deploying high-performance and scalable solutions2.
Practical Examples: Enrollees learn through practical examples, covering aspects from model registries to data versioning, and utilizing AI tools like model compression and Intel®-optimized frameworks2.
Strategic Software and Hardware Optimizations: The courses emphasize how strategic software and hardware optimizations enhance the machine learning lifecycle, maximizing ROI and ensuring top-notch AI system quality2.
Intel® Developer Cloud Exploration: Learners can explore an intermediate-level exploration of MLOps using the latest Intel® hardware and software in the Intel® Developer Cloud, enhancing their understanding of hardware optimizations2.
Industry-Recognized Certificates: Completing courses at Aitech.Studio allows learners to earn industry-recognized certificates, validating their proficiency in deploying machine learning models seamlessly and empowering their career growth2.
Empowering Proficiency: The meticulously designed courses at Aitech.Studio empower learners through comprehensive modules, hands-on projects, and expert guidance, ensuring a deep understanding of MLOps principles and practices2.
Focus on Scalability and Precision: The courses focus on crafting scalable, seamless ML systems, ensuring precision and resilience in predictive modeling, essential for success in the dynamic field of MLOps.
https://aitech.studio/aih/aic/mlops-courses/
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