RTB House lança solução para prever potencial de compra dos clientes

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A RTB House, multinacional europeia de tecnologia especializada em cenários complexos de retargeting, apresentou um novo modelo de cálculo para o potencial de compra dos clientes, que promete maior autonomia às operações de retargeting e gerar mais informações sobre a atitude, a intenção e até mesmo a vontade dos possíveis consumidores. A tecnologia se baseia em conceitos de Deep Learning (aprendizado profundo), que atualmente é o subcampo mais promissor das pesquisas sobre Inteligência Artificial.

“A RTB House oferece uma abordagem de retargeting totalmente nova. As tecnologias tradicionais, em geral, possuem uma dependência muito grande de parametrizações e intervenções humanas. Seus engenheiros técnicos e analistas de dados, ao desenvolver os algoritmos, precisam especificar uma dúzia de variáveis de aprendizagem e construir a estrutura à mão. Já com o deep learning, este conhecimento é mais profundo. A nossa máquina aprende praticamente sozinha, de forma similar ao nosso cérebro”, explica Rodrigo Lobato, country manager da RTB House no Brasil.

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A tecnologia utiliza um modelo matemático inspirado nos neurônios do cérebro humano (a chamada rede neural artificial), o que torna possível obter, por meio das interpretações da máquina, descrições mais ricas e confiáveis sobre o potencial de compra de cada cliente, sem a necessidade de qualquer intervenção humana. Por ser totalmente baseada em cálculos estatísticos automatizados, a nova tecnologia permite ainda uma estimativa mais exata da probabilidade de conversão, o que por sua vez faz com que o retargeting personalizado se torne ainda mais eficiente.

O modelo desenvolvido pela RTB House utiliza aprendizagem profunda para identificar e relacionar cada uma das centenas de ”pegadas” deixadas pelos usuários quando visitam o site de um anunciante. Algoritmos focados em conversão não só recolhem e interpretam os dados de impressões de anúncios, mas também levam em consideração a forma como os usuários navegam no site do anunciante, suas categorias de interesse, o comportamento no carrinho ou ainda suas táticas de busca. Assim, é possível utilizar um maior número de dados para encontrar padrões nas tomadas de decisão do usuário.

Rodrigo Lobato observa que a previsão de conversão (a probabilidade estimada de que um usuário irá agir de uma determinada maneira), desempenha um papel crucial na publicidade digital: “Vivemos em um mundo onde o big data é composto por fluxos intermináveis de informações sobre os internautas. Por isso, ter profunda compreensão sobre as necessidades e atitudes de um cliente é o primeiro passo para o sucesso. Usamos as mais novas tecnologias para construir um algoritmo que, utilizando deep learning, é capaz de prever com precisão como o usuário vai se comportar, quais as intenções de compra que ele possui, e que decisão ele irá tomar. Isso faz com que nossos anúncios personalizados tenham um alvo ainda mais preciso, trazendo aos nossos clientes maior ROI e ajudando-os a utilizar os orçamentos de publicidade de forma mais eficiente” explica.

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