A decisão de um consumidor por adquirir um determinado produto não acontece apenas racionalmente, é também influenciada pelas áreas primárias do cérebro, o que significa que somos naturalmente estimulados a reagir ao apelo visual dos anúncios ou às emoções causadas por eles. Mas se traduzir as reações humanas para uma linguagem interpretável por máquinas já não é uma tarefa fácil, imagine só fazer isso considerando todos os elementos que compõem os anúncios?
Por meio de cálculos preditivos, os algoritmos formam um conjunto de atributos e padrões que representam os interesses e as necessidades de cada usuário. Eles avaliam o histórico dos anúncios que afetaram o consumidor recentemente, como ele interagiu, o contexto do impacto, o conteúdo visitado no site e, principalmente, os itens pesquisados ou comprados. Todos esses insumos influenciam nas decisões da IA sobre o potencial de compra de casa usuário e como impactá-lo da melhor forma para garantir a conversão.
Por isso, um dos maiores desafios para as empresas varejistas ao implementar Machine ou Deep Learning no seu negócio é identificar as variáveis necessárias para identificar padrões e ajustar e treinar algoritmos corretamente para gerar melhores resultados.
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