Hoje, há mais pontos de dados sobre os consumidores, tanto coletiva quanto individualmente, do que nunca antes. Mais importante ainda, as capacidades de aprendizagem de máquinas (ML) e inteligência artificial (IA) estão se tornando mais sofisticadas, aumentando a capacidade dos marqueteiros de escalar para ativar esses dados de novas maneiras.
Muitos marqueteiros sabem que estas tecnologias mudarão a forma como fazem seu trabalho, mas ainda não está claro exatamente o que vai mudar e a que velocidade. Para ter um vislumbre de como será o caminho à frente, pedimos a alguns de nossos cientistas de dados que compartilhassem o que eles pensam que as maiores tendências serão para o futuro próximo.
Os cientistas melhorarão sua capacidade de ensinar computadores a compreender a linguagem com precisão.
Este ano veremos avanços significativos na forma como modelamos e processamos o texto. Atualmente, há um debate acalorado dentro dos círculos de processamento de linguagem natural (PNL) em torno da natureza frágil de alguns dos modelos mais bem-sucedidos no campo e de como manipulações muito simples de texto podem fazer com que eles se decomponham de maneira embaraçosa. Atualmente, os melhores modelos só são capazes de memorizar padrões elaborados, e não estamos nem perto de um modelo que possa realmente compreender o texto. Portanto, espero muita pesquisa nesta área, e estou otimista de que começaremos a ler sobre maneiras de introduzir e incorporar o "senso comum" em nossos modelos.
- Michael Morgan, cientista líder de dados, Nielsen
A importância de dados limpos e de qualidade vai crescer.
Acho que veremos um foco maior em encontrar maneiras inovadoras de complementar e melhorar os dados de treinamento para "redes neurais" (por exemplo, sistemas de computador que são modelados no cérebro humano e no sistema nervoso). Estes tipos de modelos só podem produzir resultados que são tão bons quanto os dados que são inseridos. Portanto, acredito que veremos um maior foco no aumento eficiente da qualidade e quantidade desses conjuntos de dados.
- Jessica Brinson, cientista sênior de dados, Nielsen
O aprendizado de máquinas e a inteligência artificial se tornarão os principais diferenciais para as empresas que procuram desbloquear o crescimento.
Algoritmos mais sofisticados, maior talento na ciência dos dados e um volume crescente de dados permitirão às empresas usar ML e AI em 2019 como diferenciadores chave e desbloquear mais valor do que nunca.
Daqui a cinco anos, a conversa em torno da ciência dos dados e da IA avançará para o desenvolvimento de habilidades complexas de solução de problemas a partir do desenvolvimento de ferramentas e algoritmos. Além disso, os algoritmos e o software se tornarão mais fáceis de usar e democratizados para a população de ciência de dados não-dados.
- Avi Jain, Chefe de Cliente Regional de Ciência de Dados, Nielsen
A capacidade de coletar dados on-line se tornará mais desafiadora e fragmentada.
À medida que mais e mais navegadores da Internet começarem a bloquear cookies de terceiros, os fornecedores da plataforma de gerenciamento de dados (DMP) começarão a enfrentar desafios ao coletar dados on-line. Os comerciantes encontrarão DMPs individuais não serão capazes de oferecer a mesma quantidade de dados com o mesmo nível de precisão que antes. Isto afetará muito a capacidade dos marqueteiros de visar e segmentar seus públicos com precisão. Enquanto isso, os fornecedores de DMPs buscarão soluções que lhes permitam compensar esta perda de dados.
- Pengfei Yi, Diretor, Data Science, Nielsen
Empresas bem sucedidas investirão significativamente em soluções apoiadas pela ciência dos dados
A digitalização está perturbando a abordagem de marketing tradicional, criando um cenário mais dinâmico e fragmentado. Como resultado, as empresas de bens de consumo embalados (CPG), em particular, estão vendo uma pressão adicional para atuar com maior rentabilidade. Os comerciantes de CPG estão dando maior importância às soluções em tempo real, relevância e rapidez em relação ao design robusto e ideal. Eles também estão procurando abordagens ágeis e inovadoras para fornecer uma visão total do mercado, e as empresas se voltarão cada vez mais para a ciência dos dados para enfrentar e resolver estes desafios.
A quantidade de dados digitais que os consumidores geram deve dobrar a cada ano, e as empresas que querem navegar neste dilúvio digital investirão em técnicas digitalizadas para capturar e medir dados. Elas também projetarão soluções usando AI, 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, Data Science, Nielsen
