sexta-feira, 31 de julho de 2020

Extensão do Ubersuggest 2.0 para o Chrome: A Ferramenta Definitiva para Pesquisa de Palavras-Chave

Atenção: depois de instalar a extensão, você só precisa ir até o Google e fazer uma busca. É lá que você vai ver os dados.

Eu prometi que lançaria uma nova versão da Extensão do Ubersuggest para o Chrome, e agora ela está no ar.

Você pode entrar aqui e instalá-la.

Se você estiver perguntando o que tem de novo… Bom, digamos apenas que as mudanças tornaram a pesquisa de palavras-chave muito melhor e mais fácil. Além disso, mais à frente nesse post, eu também vou dar uma prévia das novas mudanças que estamos desenvolvendo para a extensão e que vão ser lançadas dentro de 30 dias.

O que tem de novo?

Quem disse que pesquisa de palavras-chave precisa que se limitar ao Google?

O que a maioria das pessoas não sabe é o que o YouTube é o segundo mecanismo de busca mais popular que existe, e está a todo vapor.

Além disso, a Amazon é o maior site de e-commerce do mundo e profissionais de SEO vêm trabalhando com SEO e anúncios para Amazon… Então por que não ter acesso à pesquisa de palavra-chave nesses lugares também?

Agora, quando você entrar no e fizer uma busca, você vai ver dados sobre as palavras-chave sugeridas enquanto faz a busca.

E se quiser mais detalhes sobre determinada palavra-chave que você pesquisou, é só clicar em “ver todas”, ao lado da barra de busca, e você vai ver o seguinte:

Ela detalha o volume de busca ao longo dos últimos 12 meses e também mostra se uma palavra-chave tem alguma tendência sazonal.

Você também pode ver o quão concorrida a palavra-chave é para se ranquear, seus dados de custo por clique, quantas pessoas clicaram em cada um dos resultados e até a faixa etária das pessoas que buscam por aquele termo.

Outra coisa interessante é que você pode ver dados sobre se uma palavra-chave é mais buscada em dispositivos mobile ou desktop e o detalhamento disso. Isso é importante porque buscas mobile tendem a não converter tão bem… Então o ideal é sempre que possível procurar palavras-chave com mais buscas desktop.

Agora, do lado direito de qualquer página de resultados da busca do YouTube, você também vai ver mais sugestões de palavras-chave.

É bem parecido com o que a extensão já mostra no Google… É basicamente nossa versão disso para o YouTube.

Mas, na Amazon, não queríamos impactar tanto sua experiência do usuário, então resolvemos disponibilizar os dados de palavras-chave da forma mais discreta possível…

Sempre que você fizer uma busca na Amazon, você vai ver dados de palavras-chave nas sugestões.

Assim, agora sempre que você quiser fazer pesquisas de palavras-chave para redes sociais ou e-commerce, você pode fazê-las com facilidade com a Extensão do Ubersuggest para o Chrome.

Peraí, ainda tem mais…

Tem mais uma mudança importante feita na extensão que você talvez já tenha notado se usa o Google regularmente.

Quando você pesquisa no Google, agora aparecem estimativas de tráfego embaixo de cada URL.

Essa estimativa é para o tráfego orgânico de busca e é feita a nível de domínio. Mais adiante, vamos ajustá-la para ser a nível de página e te mostrar até as outras palavras-chave para as quais cada página ranqueia… Mas, por enquanto estamos disponibilizando as estimativas de tráfego orgânico para cada domínio.

E se você for uma pessoa mais visual, na barra lateral direita você também vai poder ver a estimativa de tráfego para qualquer resultado entre os 10 primeiros.

Então, se você quiser ter acesso a mais dados de tráfego, além das sugestões de palavras-chave quando fizer uma busca no Google, não deixe de instalar a Extensão do Ubersuggest para o Chrome.

Mas o melhor ainda está por vir…

Meu objetivo é fazer lançamentos relevantes no Ubersuggest todo mês, se possível, ou uma vez a cada dois meses se nem tudo sair conforme planejado.

O próximo passo é introduzir funcionalidades de análise de concorrência na extensão.

Atualmente, se você clica no logo “Ubersuggest” no seu navegador do Chrome, você vê uma caixa assim:

Não é algo muito útil.

Então, ao longo dos próximos 30 dias, quando você clicar no logo “Ubersuggest” no Chrome, estou pensando em mostrar algo assim:

Para qualquer domínio, você vai poder ver as seguintes métricas:

  1. Métricas de domínio – você vai ter uma visão geral de cada domínio. Das palavras-chave orgânicas para as quais um site ranqueia às suas estimativas de tráfego orgânico, pontuação de domínio e até número de backlinks.
  2. Tráfego Histórico – você vai ver uma tabela de tráfego orgânico dos últimos seis para qualquer site.
  3. Páginas principais por país – quer saber quais são as páginas mais populares no site do seu concorrente? Essa tabela vai te mostrar exatamente isso.
  4. Palavras-chave principais por país – você também vai poder ver as principais palavras-chave que geram tráfego para determinado site.

Conclusão

Se você já instalou a extensão do Ubersuggest para o Chrome, pode ser que você precise reinstalá-la porque agora mostramos dados no YouTube e na Amazon. Isso significa que você vai precisar dar permissão ao Ubersuggest para te mostrar dados nesses dois sites.

Se você ainda não instalou, você pode fazê-lo entrando aqui.

Me diz o que você achou da nova extensão, dos próximos lançamentos e se você gostaria que eu incluísse alguma outra funcionalidade. 🙂

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quarta-feira, 29 de julho de 2020

Machine Learning: O Que É, Para Que Serve, Benefícios e Muito Mais!

ilustração com diagrama sobre machine learning

Machine learning, ou aprendizado da máquina, é uma área da ciência da computação que permite automatizar respostas ao usuário a partir de inteligência artificial e big data.

Você certamente já ouviu falar em machine learning.

Mas será que domina esse conceito tecnológico?

Então, é bom prestar atenção.

Afinal, o machine learning tem influência direta em muitos momentos do seu dia a dia.

Agora mesmo, em sua navegação até este artigo: essa jornada certamente passou pelo aprendizado de máquina e pela inteligência artificial.

Mais tarde, no Netflix ou no YouTube, esse mesmo tipo de tecnologia será aplicado para sugerir filmes e séries do seu interesse.

Amanhã, no caminho para o trabalho, o Waze também usará o machine learning para guiá-lo com maior rapidez e segurança no trânsito.

Percebe como o conceito permeia praticamente todas as suas interações com a tecnologia – e como sua importância tende a ser cada vez maior?

A má notícia é que esse subcampo da ciência da computação é um assunto complexo.

A boa notícia é que eu preparei um guia completo que vai destrinchar cada aspecto desse tema e apresentar, passo a passo, como encará-lo a partir de agora.

Preparado para dominar o machine learning?

Primeiro, é importante dar um passo atrás…

Antes de continuar, se você quer aumentar sua vendas e saber quais são as melhores estratégias para promover seu negócio online, clique aqui para receber o Guia Completo de Marketing Digital.

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O que é machine learning? Conceito

imagem de homem engravatado com título sobre machine learning e relacionados

Machine learning, ou aprendizado de máquina, é uma forma de análise de dados orienta os computadores a aprenderem por conta própria, para que aprimorem seu desempenho diante de problemas específicos.

Ou seja: ao invés de serem programadas apenas para ações específicas, as máquinas usam algoritmos complexos para tomar decisões e interpretar dados, executando tarefas automaticamente.

Esses programas conseguem aprender a partir do alto poder de processamento de dados, sem intervenção humana.

Assim, aperfeiçoam suas tarefas conforme recebem novas informações, como alunos aplicados e incansáveis.

O machine learning faz parte do extenso campo da Inteligência Artificial (IA), que promete movimentar US$ 59,8 bilhões no mundo todo até 2025, segundo o estudo da Tractica.

Inclusive, esse mercado gigantesco já está presente no seu dia a dia.

Você já recebeu recomendações de produtos com base nas suas preferências?

Tem visto anúncios que parecem adivinhar o que você estava pensando?

Tudo isso é machine learning, e muito mais.

Mais dados, mais perguntas, mais respostas

imagem de robô e letras espalhadas

No machine learning, o material de estudo das máquinas são os dados.

Quanto mais dados alimentarem os sistemas, mais perguntas serão feitas, e mais respostas surgirão para solucionar problemas.

É por isso que o machine learning alcança seu pleno potencial com o Big Data, o armazenamento e processamento de volumes gigantescos de dados.

Logo, os algoritmos inteligentes conseguem fazer uma varredura completa nessa imensidão de dados para encontrar padrões e chegar a previsões inimagináveis.

Para você ter uma ideia, nós produzimos 2,5 quintilhões de bytes de dados todos os dias.

Como consequência, 90% dos dados mundiais foram criados somente nos últimos dois anos (Domo).

Imagine aonde isso vai parar.

Como funciona o machine learning?

imagem de cérebro projetado sob tablet

O machine learning funciona por meio dos algoritmos que mencionei acima.

Basicamente, um algoritmo é uma sequência de ações precisas, como um passo a passo que resolve uma tarefa automaticamente.

Cada algoritmo aciona um comando diferente para lidar com os dados que a máquina recebe, e a combinação entre eles gera o machine learning.

É assim que o Google Maps indica o caminho mais rápido com base na sua localização e eventos próximos e a Amazon recomenda produtos de acordo com seus hábitos.

Importância do machine learning

O aprendizado de máquinas é, sem dúvida, um dos mais bem-vindos avanços que a tecnologia digital nos trouxe.

Felizmente, cenários apocalípticos como o retratado na série de filmes “O Exterminador do Futuro” até agora não passam de produto da imaginação e engenhosidade dos grandes cineastas.

Na verdade, a vida real mostra exatamente o oposto: máquinas e computadores incríveis e colaborativos que ajudam a realizar tarefas antes trabalhosas demais ou com alta incidência de falha humana.

É por isso que o machine learning tende a ganhar cada vez mais relevância.

Inclusive, um estudo da Oracle confirma que as pessoas nas empresas confiam mais no que dizem as máquinas do que em seus próprios chefes e gestores.

E você, é também entusiasta a esse ponto?

Tipos e métodos mais populares de machine learning

cérebro robótico relacionado a aprendizado

Para cada problema, há um algoritmo de aprendizado ideal para encontrar a solução.

Confira os diferentes tipos de machine learning.

Aprendizado supervisionado

robô analisando equações matemáticas

No aprendizado supervisionado, o sistema recebe um conjunto prévio de dados que contém a resposta correta.

Ou seja: os problemas e soluções já estão definidos e associados, e tudo o que a máquina tem que fazer é mostrar o resultado certo a partir das variáveis.

Um exemplo básico é a busca de imagens do Google, na qual o algoritmo localiza a origem da imagem e outras semelhantes.

Aprendizado não-supervisionado

Como aprendizado não-supervisionado, ocorre o contrário: não há um resultado específico esperado ou resposta correta.

Isso quer dizer que o cruzamento dos dados é imprevisível e depende das variáveis inseridas no sistema.

Por exemplo, em uma pesquisa sobre hábitos de consumo, é preciso agrupar informações como registros de compras, frequência e perfil do cliente para encontrar padrões.

Nesse tipo de machine learning, cada movimento é uma descoberta – por isso, também é muito mais complexo.

Aprendizado semi-supervisionado

dados no cérebro de criatura com mosaico

Já o aprendizado semi-supervisionado combina os dois tipos de dados que vimos acima: rotulados e não rotulados.

Assim, há uma pequena quantidade de respostas definidas entre as incertezas, que ajudam a direcionar as descobertas da máquina.

Aprendizado por reforço

Por fim, o aprendizado por reforço é diferente de todos os tipos anteriores, pois não possui nenhum conjunto prévio de dados.

É como se um robô fosse solto em um lugar desconhecido, onde passa a realizar testes para coletar impressões e se adaptar ao ambiente.

Gosto de usar como exemplo um programa financeiro que monta portfólios de ações.

Esse software é capaz de melhorar cada vez mais suas combinações de ativos conforme analisa o retorno positivo ou negativo do ambiente.

Ou seja: a máquina estuda o retorno financeiro e a evolução do mercado para determinar as melhores soluções, sem um conjunto de treinamento específico.

Como escolher o melhor algoritmo?

imagem com forma de rosto humano dados e ferragens

O melhor algoritmo depende exclusivamente do problema a ser solucionado, pois não há um padrão que funcione em todos os casos.

Lembre-se de que as máquinas não fazem o que você quer: elas fazem o que você manda.

Com isso, quero dizer que a inteligência artificial depende 100% da inteligência humana.

É você quem treina a máquina e decide qual tipo de algoritmo vai chegar aos resultados esperados.

Por isso, você precisa conhecer a fundo o problema e seus possíveis caminhos antes de ensinar a máquina a resolvê-lo.

Para que serve o machine learning?

robô escrevendo equações matemáticas em quadro negro

As aplicações do machine learning vão desde as sugestões a usuários da internet até o desenvolvimento de carros autônomos e identificação de estrelas pela NASA.

Estes são alguns dos usos mais comuns:

  • Motores de busca online
  • Coleta e análise de dados
  • Detecção de spam
  • Organização e classificação de informações
  • Soluções em automação
  • Reconhecimento biométrico e de voz
  • Sistemas de recomendação
  • Sistemas de vigilância
  • Robôs e veículos autônomos.

6 benefícios do machine learning nos negócios

ilustracao de cérebro robótico e humano

Os benefícios do machine learning nos negócios justificam o alto investimento das empresas.

Veja quais são as vantagens dessa tecnologia.

Decisões mais rápidas

profissional tomando decicões

Tomar a decisão certa antes da concorrência pode mudar o destino da empresa.

Por isso, o machine learning tem sido fundamental nesse processo, mostrando os caminhos mais inteligentes e providências imediatas aos gestores.

Afinal, a máquina consegue enxergar muito mais longe ao processar bilhões de dados.

Adaptabilidade

inteligencia artificial

Os algoritmos mostram resultados aqui e agora, e não apenas em relação aos dados históricos.

Assim, os gestores conseguem ajustar o curso do negócio em tempo real, no ritmo acelerado das mudanças.

A empresa algorítmica

profissional na area de dados

A “empresa algorítmica” é uma fábrica de inovação em alta velocidade.

Com inúmeros algoritmos trabalhando pelos objetivos do negócio e aprendendo mais a cada dia, o caminho do sucesso é garantido.

Quanto mais alto o nível de automação, melhor será a capacidade da empresa de inovar em modelos de negócio, produtos e serviços.

Insights mais profundos

Ainda não descobrimos como processar bilhões de informações de uma vez com o cérebro humano, mas temos as máquinas para fazer esse trabalho.

Assim, chegamos a insights muito mais profundos, que jamais seríamos capazes de identificar.

Eficiência

inteligencia artificial e de dados

O machine learning focado em eficiência pode revolucionar os processos da empresa.

Basta pensar em algoritmos inteligentes fazendo previsões minuciosas e automatizando tarefas para reduzir custos e melhorar os resultados.

E claro, praticamente eliminando o erro humano do processo.

Melhores resultados

Por fim, o machine learning é a fórmula para identificar oportunidades e alavancar os resultados das empresas.

De acordo com a Accenture, a inteligência artificial vai aumentar a lucratividade em 38% e gerar mais de US$ 14 trilhões em lucro extra até 2035.

É isso que eu chamo de retorno sobre o investimento.

Existe alguma desvantagem no machine learning?

Já diz a sabedoria popular que a diferença entre o remédio e o veneno é a dosagem.

No caso do aprendizado de máquinas, esse raciocínio se aplica perfeitamente, já que, como qualquer solução, ele não é a resposta para todos os problemas.

O principal está em saber utilizá-lo bem para que se possa extrair apenas benefícios.

Portanto, a desvantagem em machine learning não está na tecnologia, mas na forma como as pessoas a usam.

Além disso, embora realmente as máquinas tenham capacidades superiores aos humanos em alguns aspectos, nada substitui o talento individual e a empatia.

Isso nenhuma máquina tem e jamais terá.

Qual a diferença entre mineração de dados e machine learning?

A mineração de dados e machine learning são tecnologias muito próximas, mas possuem diferenças significativas.

Enquanto o machine learning permite a construção de sistemas que aprendem com os dados, a mineração de dados extrai informações e organiza o conjunto de dados que será utilizado.

Em outras palavras, o primeiro é focado na análise e predição, e a segunda na descoberta de propriedades desconhecidas dos dados.

Qual a diferença entre deep learning e machine learning?

deep learning

O deep learning está em uma camada mais profunda do machine learning, em que as redes neurais utilizadas são parecidas com as do cérebro humano.

Essas redes artificiais imitam a complexidade e funcionamento dos neurônios, e com isso chegam a soluções extraordinárias.

É por meio do deep learning que os carros autônomos se tornam, cada vez mais, autônomos, por exemplo.

Qual a diferença entre machine learning e inteligência artificial?

Essa é fácil: o machine learning é um dos pilares desse campo tecnológico gigantesco chamado inteligência artificial.

Já a inteligência artificial pode ser definida como a extensão da inteligência humana por meio de máquinas capazes de simular nosso raciocínio.

O artigo polêmico de Alan Turing sobre máquinas que pensam foi apenas o começo da IA, que explodiu no mundo todo a partir de 2015.

Diferença entre machine learning e Big Data

Embora não seja um conceito assim tão recente, o aprendizado de máquinas frequentemente é confundido com o de Big Data.

Nesse caso, o que é preciso saber é que são ideias distintas, mas que têm uma relação entre si.

Machine learning, como já vimos, é a propriedade que as máquinas têm de aprender e de se tornar mais inteligentes com o tempo.

Já o Big Data é um conceito que remete ao gigante repositório de dados online gerados pelas pessoas conectadas no mundo todo, incluindo seu levantamento, organização, análise e acessibilidade.

Portanto, pode ser compreendido como uma das fontes de onde as máquinas inteligentes aprendem novas funções e extraem informação.

Ficou claro para você?

O que é Deep Learning e como é diferente de machine learning?

Outra confusão bastante comum é entre a definição de machine learning e deep learning.

Sobre machine learning, não vou me alongar muito, já que o conceito foi explicado.

Por isso, cabe apenas expor as diferenças para o termo deep learning que, na verdade, trata-se de uma forma ainda mais avançada de Inteligência Artificial (IA).

Sendo assim, uma máquina capaz de se aprimorar por deep learning apresenta habilidades superiores, já que adota um modelo de aprendizagem preditiva.

Isso significa que ela não depende mais de receber dados inseridos por um programador ou por meio da coleta passiva de informação.

Por deep learning, a máquina é capaz de entender sozinha o contexto e de se antecipar em busca de soluções.

Não é algo fantástico?

A importância da mineração de dados para machine learning

sobreposição de imagens de mulher e ilustração sobre tecnologia mundial

Sem a mineração de dados, estaríamos perdidos no infinito do Big Data.

Essa tecnologia nos permite separar ruídos caóticos e repetitivos para classificar e organizar os dados, transformando um conjunto desconexo em informações compreensíveis.

Para isso, a mineração utiliza técnicas como o clustering (agrupamento de dados), regras de associação e detecção de anomalias.

Exemplos práticos de machine learning

Existem muitos exemplos de casos em que a aplicação de machine learning fez toda a diferença nos negócios.

E o interessante é que não tem um nicho específico que se beneficie mais.

Praticamente toda atividade humana tem resultados incrivelmente positivos quando aplica com sucesso as máquinas inteligentes em suas estratégias e operações.

Conheça, então, algumas delas.

Análise de crédito

A Serasa Experian, gigante do mercado de crédito, desenvolveu um poderoso mecanismo para antecipar o risco em operações financeiras com base em machine learning.

Chamado de Ascend Analytics On Demand, o software é capaz de apontar com grande precisão o perfil de um consumidor, indicando-o ou não para a compra a prazo ou para receber ofertas de crédito.

Automobilismo

O alcance do machine learning não conhece limites, podendo ser aplicado até nas competições automobilísticas.

Foi isso que fez a equipe Mercedes-AMG Petronas Motorsport, que passou a usar máquinas inteligentes para medir a performance dos seus carros.

Dessa forma, aumentou a durabilidade dos componentes, com ênfase nas trocas de marchas.

Resultado: os engenheiros conseguiram desenvolver modelos de câmbio que tornaram sua troca mais rápida em cerca de 50 milissegundos.

Pode não parecer muito, mas, em competições de altíssima performance, é um ganho importante.

Detecção de fraudes

Boa parte dos grandes bancos mundiais usam mecanismos desenvolvidos com base em machine learning para detectar fraudes em suas operações.

É o que acontece, por exemplo, em compras com cartão de crédito em que a operadora faz contato com o cliente para saber se é realmente ele quem está fazendo uma aquisição.

Quem está usando machine learning?

inteligencia atificial robótica

As principais indústrias, universidades, organizações e instituições investem na mineração de dados para potencializar suas estratégias.

Veja setores nos quais o machine learning se destaca:

Serviços financeiros

tecnologia de dados e dinheiro

Como já destaquei, os bancos e instituições financeiras estão usando a mineração de dados para entender a fundo sua base de clientes e bilhões de transações.

As principais vantagens são a previsão de riscos de mercado, detecção rápida de fraudes e gestão efetiva de compliance.

Governo

Para os governos, a mineração é fundamental para qualificar dados de milhões de cidadãos e tomar decisões mais assertivas.

No Brasil, a Receita Federal ganhou o prêmio As 100+ Inovadoras no Uso de TI da IT Mídia, graças ao uso da mineração de dados para aprimorar o sistema de arrecadação.

Operadoras de saúde

Já o setor da saúde se destaca pela previsão de US$ 6,6 bilhões em investimentos na inteligência artificial até 2021, segundo a Accenture.

As principais aplicações da mineração de dados na área são a triagem de risco de saúde, avaliação de dados médicos e monitoramento da saúde pública.

Marketing e vendas

inteligencia artificial em smartphone e dispositivios

A área de marketing e vendas é uma das mais impactadas pela mineração de dados, dando origem ao conceito de marketing mining.

Nesse caso, a tecnologia é aplicada para conhecer melhor o consumidor, identificar a percepção da marca e criar campanhas de sucesso.

Inclusive, é possível que 85% das relações entre consumidores e empresas não incluam a interação humana até 2020, conforme a Gartner.

Petróleo & gás

Na indústria de petróleo e gás, os dados são utilizados para os mais variados propósitos, desde previsão de riscos até garantia de compliance.

Alguns objetivos são aumentar a eficiência dos processos, obter recomendações sobre os poços que precisam de mais atenção e automatizar ordens de trabalho.

Transportes

No setor de transportes, a promessa da mineração de dados está no setor de logística.

Isso porque a enorme quantidade de informações geradas nessas operações ainda é pouco explorada.

Com as tecnologias certas, é possível aumentar a eficiência operacional, prever demandas sazonais e melhorar as redes de distribuição.

Além do machine learning

tecnologia de dados

Estamos testemunhando um avanço surpreendente das plataformas, ferramentas e aplicações baseadas em machine learning.

Como vimos, os conceitos de machine learning, deep learning, inteligência artificial, mineração de dados e Big Data são complementares e retratam o panorama da inteligência analítica.

Para entender o que vem por aí, precisamos ficar de olho nas tendências que integram essas tecnologias e moldam a próxima etapa da era digital.

E não é fácil manter o radar aberto a todas as mudanças que estão acontecendo.

4 Aplicações de uso do machine learning

ilustracão exemplificando machine learning

Se ainda restam dúvidas sobre o uso do machine learning, o que não faltam são exemplos.

Separei mais alguns para você.

Banco de dados autônomo

O banco de dados autônomo é capaz de listar várias tarefas de forma totalmente automatizada, graças ao machine learning.

Essa inovação descarta a indisponibilidade por falha humana e ainda libera tempo do administrador para tarefas mais importantes.

Combate a fraudes em sistemas de pagamento

As tentativas de fraude com cartões de crédito e meios de pagamento são um problema sério para as empresas.

Felizmente, o machine learning ensina as máquinas a identificar e combater esses golpes a tempo de evitar prejuízos.

Tradução de textos

Os tradutores automáticos estão ficando cada vez mais precisos com o machine learning, a ponto de reconhecer contextos e expressões.

O profissional de tradução ainda é indispensável, mas seu trabalho certamente ficou mais fácil.

Recomendação de conteúdo

Essa você conhece muito bem: são as recomendações de músicas, vídeos e publicações das suas plataformas preferidas.

Com o machine learning, os algoritmos ajudam você a descobrir um mundo de conteúdos com base no seu histórico e preferências.

O que é preciso para criar bons sistemas de machine learning?

Resumidamente, um bom sistema de machine learning tem cinco características:

  • Algoritmos
  • Processos automatizados e iterativos
  • Escalabilidade
  • Capacidade de preparação de dados
  • Modelagem conjunta.

Mas você não pode se esquecer de um detalhe muito importante: não adianta construir algoritmos poderosos se os dados não tiverem a qualidade necessária.

A máxima dos dados continua valendo: garbage in, garbage out (lixo entra, lixo sai).

Essa expressão foi criada pelo técnico da IBM George Fuechsel, para nos lembrar de que os computadores não questionam a qualidade dos dados.

Ou seja: se você alimentar um algoritmo com dados imprecisos, terá resultados inúteis.

O futuro do machine learning

Nem as próprias máquinas podem prever até onde o machine learning nos levará, mas tenho alguns palpites.

Com a Internet das Coisas, é natural que a inteligência artificial entre no pacote, permitindo que relógios, televisores e geladeiras aprendam sobre nossos hábitos.

Outra tendência promissora é o Processamento de Linguagem Natural, que tornará realidade a ideia de conversar com uma máquina sem a preocupação com códigos.

Os hardwares também vão evoluir no mesmo ritmo para aumentar o poder de processamento, como já mostram os recentes chips de inteligência artificial.

Aliás, vem aí o chip da Intel em parceria com o Facebook, noticiado em janeiro pelo G1.

E se os algoritmos andam exibindo anúncios duvidosos, não se preocupe: a precisão das recomendações vai melhorar muito nos próximos anos.

O começo de tudo – História do Machine learning

mão robótica inteligencia artificial

Nossa história começa na década de 1950, quando o pai da computação, Alan Turing, fez a célebre pergunta: “As máquinas podem pensar?”.

Nessa época, ele desenvolveu o famoso Teste de Turing, que testava a capacidade das máquinas de raciocinarem como seres humanos.

Alguns anos depois, em 1952, o engenheiro do MIT e pioneiro em inteligência artificial Arthur Samuel criou o primeiro programa capaz de aprender.

Tratava-se de um jogo de damas que ia melhorando seu desempenho a cada partida, estudando movimentos e propondo novas estratégias.

Esse passo foi fundamental para que, em 1959, Samuel usasse pela primeira vez o termo machine learning.

Nesse momento, a pergunta de Turing foi respondida: sim, as máquinas podem reproduzir o raciocínio humano.

Desde então, os computadores ficaram cada vez mais inteligentes, e a internet multiplicou essa capacidade.

Relação entre Python e machine learning

Ainda que as máquinas sejam inteligentes, é necessário antes a intervenção de um programador humano para possibilitar isso.

Para programar um equipamento capaz de aprender, esse profissional usa uma linguagem com a qual insere diretrizes e comandos a serem seguidos.

No caso da aprendizagem de máquinas, a linguagem mais amplamente utilizada é a Python, em virtude da sua simplicidade.

Outra característica que a torna interessante é a sua grande quantidade de bibliotecas, que servem como códigos prontos a partir dos quais podem ser programadas diversas funções.

Perguntas Frequentes Sobre Machine Learning

O que é machine learning?

Machine learning, ou aprendizado de máquina, é uma forma de análise de dados orienta os computadores a aprenderem por conta própria, para que aprimorem seu desempenho diante de problemas específicos.

Como funciona o machine learning?

O machine learning funciona por meio dos algoritmos que mencionei acima.

Basicamente, um algoritmo é uma sequência de ações precisas, como um passo a passo que resolve uma tarefa automaticamente.

Quais os principais tipos de machine learning?

Confira os diferentes tipos de machine learning:

-Aprendizado supervisionado;

-Aprendizado não-supervisionado;

-Aprendizado semi-supervisionado;

-Aprendizado por reforço.

Para que serve o machine learning?

Estes são alguns dos usos mais comuns para o machine learning:

-Motores de busca online;

-Coleta e análise de dados;

-Detecção de spam;

-Organização e classificação de informações;

-Soluções em automação;

-Reconhecimento biométrico e de voz;

-Sistemas de recomendação;

-Sistemas de vigilância;

-Robôs e veículos autônomos.

Conclusão

Computadores que aprendem por conta própria soavam como ficção científica algumas décadas atrás.

Mas aqui estamos nós, conversando com assistentes virtuais em celulares e nos acostumando à ideia de carros que dirigem sozinhos.

Cada vez mais, a inteligência artificial soa menos artificial, não é mesmo?

O smartphone se transforma em uma extensão da nossa capacidade de processamento de dados, a um segundo de distância do nosso input.

Esse dispositivo nos conecta ao carro, ao apartamento, ao dinheiro e ao último lançamento da nossa série favorita.

Como entusiasta da tecnologia, não vejo a hora de aproveitar ainda mais oportunidades que as máquinas inteligentes nos reservam.

E você?

Já está com seu radar de tendências atualizado para captar todas as novidades trazidas pelo machine learning?

Deixe aqui um comentário com suas ideias e seus insights sobre o assunto.

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SaaS: O Que É, Como Funciona, Exemplos e Benefícios

mãos femininas acessando tablet com ilustração sobre sistema SaaS

Saas, do inglês Software as a Service, é a oferta de software como serviço. Assim são chamadas as empresas que disponibilizam aplicações pela internet para a realização das mais variadas tarefas, de forma remota, seja pelo computador ou por dispositivos móveis.

Contratar e cancelar serviços a qualquer momento nunca foi tão fácil. E o principal responsável por isso é o tal do SaaS (Software as a Service) – Software como Serviço.

Uma verdadeira revolução no modelo de consumo dos usuários e na forma com a qual as marcas disponibilizam as suas soluções .

Muitas empresas das quais você é cliente são SaaS desde a essência. E, com isso, aproveitam os benefícios para elevar receitas e reduzir custos.

Ficou curioso para saber quais são elas? Dropbox, Google Drive, Netflix, Pipefy e até mesmo conversores online.

Descubra como funciona o SaaS e os benefícios dele para o seu negócio neste artigo.

O que significa SaaS? Conceito

O segmento de prestação de serviços abrange incontáveis especialidades.

E pode nem mesmo haver a necessidade de um espaço físico para que um negócio dedicado a esse setor possa se estruturar.

É onde se encaixa o Software as a Service, caracterizado como um tipo de serviço prestado virtual e eletronicamente, podendo ser ou não em rede.

De qualquer forma, a maioria dos SaaS hoje são disponibilizados a partir da nuvem, ou seja, dependem da cloud computing para serem ofertados no mercado.

O que são empresas SaaS?

sobreposição de ilustração de Saas sob imagem de mão feminina apontando para laptop

São chamadas de empresas SaaS aquelas que oferecem aos clientes a facilidade usar aplicativos pela internet. Isto é, como um serviço.

A principal vantagem é que, para ter acesso a eles, não é preciso instalar ou atualizar softwares.

Uma aplicação online pode ser usada de maneira simples e remota, bastando apenas uma conexão ativa com a internet.

Como surgiu o SaaS?

ilustração sobre Saas

O Software como Serviço surgiu da necessidade de respostas cada vez mais imediatas no dia a dia.

Uma evolução dos antigos programas que precisavam ser instalados a partir de CDs – você era nascido nessa época?

A principal revolução causada pelo SaaS é que ele transforma produtos em serviços.

E torna muito mais fácil, interessante e prático o uso de softwares.

Não precisam mais ser instalados a partir de CDs, já que são acessados remotamente, baseados em nuvem.

Como funciona o SaaS?

ilustração de nuvem e pessoas obre Saas

Já se foi o tempo em que era preciso comprar licenças, instalar e atualizar softwares.

Com o SaaS, tudo acontece online, seja em instalações locais ou via browser.

Ele funciona a partir do pagamento de uma solução como serviço e não como licença.

Ao contrário dos CDs de antigamente, é o fornecedor quem disponibiliza o sistema.

Então, o usuário não precisa se preocupar com instalações, atualizações e renovações de licenças.

Tudo isso fica sob responsabilidade dos fornecedores.

Pense no exemplo da Netflix: ela oferece um serviço confiável e seguro para milhares de usuários.

Cada cliente tem sua conta protegida e sabe que ninguém vai acessar suas informações pessoais, ainda que todos façam parte de uma mesma plataforma.

Ou seja, o SaaS oferece serviços para vários clientes e, ao mesmo tempo, com segurança individual.

O que é PaaS, SaaS e IaaS?

O acrônimo SaaS não é o único da categoria de serviços digitais ou de matriz tecnológica.

Isso porque existem variações, como Platform as a Service (PaaS) e Infrastructure as a Service (IaaS).

Uma PaaS funciona como uma plataforma na qual uma empresa pode criar suas próprias soluções baseadas na nuvem.

De certo modo, é como se um SaaS tivesse origem em uma PaaS, já que é nela que se desenvolvem aplicativos, plugins e outros processos digitais.

Por sua vez, a IaaS consiste em um recurso mais físico, no qual se contrata toda uma estrutura em hardwares.

Servidores, memória, chips de armazenamento e roteadores são algumas das soluções enquadradas nessa categoria de serviços tecnológicos.

Quais são as diferenças entre empresas SaaS e softwares convencionais?

homem de negócios assinalando métricas

Para que entenda melhor: a principal diferença entre empresas SaaS e softwares convencionais é o local da hospedagem dos dados.

No modelo convencional, o software precisava ser instalado no computador da empresa contratante.

Já no SaaS, pode ser acessado através de um navegador na internet, pois os dados ficam salvos em nuvem.

Então, é muito mais vantajoso tanto para o usuário quanto para a empresa.

Não requer instalação e pode ser customizado de acordo com as necessidades de cada um.

7 vantagens em adotar SaaS para sua empresa

homem executivo apontando ilustração sobre Saas

Podendo ser usada tanto pela empresa quanto pelo cliente, o SaaS traz várias vantagens para qualquer negócio.

Confira as principais delas:

1. Custos iniciais reduzidos

bonecos mini sentados em pilhas de moedas

Gastar horrores com licença, manutenção e infraestrutura de TI são práticas empresariais que ficaram no passado.

Com o uso do SaaS, as aplicações podem ser acessadas por meio de qualquer dispositivo, seja desktop ou smartphone.

Você só precisa baixar o app ou se cadastrar no site do software e se conectar à internet para isso.

2. Acesso em qualquer lugar

garota sorridente acessando laptop

Estou sendo repetitivo, mas é isso mesmo: tudo o que sua empresa precisa para usar um SaaS é estar conectada à internet.

Todos os dados do Software como Serviço ficam armazenados na nuvem.

Então, você pode acessá-los através de qualquer computador ou dispositivo móvel.

E nada é perdido, ao contrário de softwares convencionais que poderiam ser prejudicados pela falha de computadores ou smartphones.

3. Opções customizáveis

ilustração sobre customização de página

A qualquer momento, sua empresa pode comprar pacotes adicionais ou customizar o serviço para aumentar ainda mais a sua eficiência.

4. Atualizações automáticas

mão masculina acessando smartphone e título sobre Atualização

Com o SaaS, as atualizações e manutenções dos serviços são agilizadas, já que acontecem automaticamente.

Afinal, os programas já estão hospedados na internet.

Isso ajuda a aumentar, inclusive, a satisfação do cliente final sem que o trabalho manual dos desenvolvedores seja maior.

Já viveu o drama de ter que esperar um técnico ir até o escritório para fazer uma manutenção de software?

Então, você sabe bem o desperdício de tempo e os prejuízos comuns ao uso de softwares convencionais.

É algo que não acontece quando sua empresa usa o SaaS.

Pode até ser que surjam problemas de execução de software, mas a assistência é remota.

Então, você economiza tempo e tem acesso a soluções de um jeito bem mais eficaz do que antes.

5. Integrações com outros sistemas

mão tocando símbolo luminoso do título do sistema API

A maioria dos provedores de SaaS oferecem integrações com outros sistemas.

Através do acesso a API’s (Interfaces de Programação de Aplicativo), você pode complementar a experiência do seu software com outros recursos.

Assim, pode fazer um gerenciamento contínuo dos requisitos que precisa para atender à demanda que possui.

6. Pacotes variados

símbolos sobre tecnologia e atualizações acima de tablet segurado por homem de terno

Sua empresa pode oferecer pacotes variados com diferentes funções ao cliente.

Então, ele consegue escolher aquele que possui um melhor custo-benefício em relação ao orçamento.

Para mudar de pacote, basta fazer um upgrade.

7. Pague apenas pelo que usar

homem acessando laptop e cartão de crédito

A principal vantagem de usar SaaS é a precificação: sua empresa ou cliente paga apenas pelo que for usado.

Ou seja, não deve mais pagar pela licença de um pacote, mas usar o que realmente precisa.

Então, tem total liberdade para usar o serviço pelo tempo que achar conveniente.

O mesmo vale para quando quiser cancelar sua assinatura.

Como os consumidores pagam pela assinatura, sua empresa torna a receita previsível e sabe quanto terá em caixa todo mês.

Desvantagens do SaaS

Embora sejam vantajosos por serem facilmente operacionalizáveis e ter baixo custo, os SaaS também apresentam alguns pontos não tão positivos.

Tudo porque eles consistem em uma solução que depende, em geral, da cloud computing para se manterem disponíveis.

Isso significa que, se um servidor remoto no qual um SaaS esteja hospedado falhar, toda a sua operação cai junto.

Você mesmo pode ter passado por isso com o site da sua empresa, caso ele tenha caído alguma vez.

Outro aspecto a ser destacado é que, dependendo do servidor, podem ser encontradas vulnerabilidades e, dessa forma, a segurança dos dados fica comprometida.

Claro que essas são apenas situações possíveis e que nem sempre se verificam, por isso, antes de adquirir um SaaS, é importante checar a credibilidade do fornecedor.

Quais são os desafios envolvidos neste modelo?

ilustração de dispositivos e sistema Saas

Existem alguns desafios importantes quanto ao uso do modelo Software como Serviço pelas empresas.

Entre eles, estão a necessidade de ajuste de mercado e a redução da taxa de rejeição.

Também todo SaaS precisa ser bem segmentado para crescer rapidamente. E uma de suas principais barreiras nesse sentido é a retenção de clientes.

Mas existem soluções viáveis para superar esses desafios.

Uma delas é testar abordagens verticais de negócio ao invés de horizontais para dar mais velocidade aos testes e facilitar o entendimento do mercado.

Outra é criar um produto que gere valor para o cliente desde o início.

Exemplos de empresas Internacionais que usam o SaaS

ilustração sobre SaaS

O conceito de SaaS ainda parece abstrato na sua cabeça?

Fique tranquilo: selecionei alguns exemplos de empresas que estão se destacando com a oferta de Software como Serviço.

Veja só!

Adobe

ícone do aplicativo mobile Creative Cloud da Adoe

Oferece diferentes serviços por assinatura dentro da Adobe Creative Cloud.

Netflix

garota acessando página inicial da netflix através de TV

Já soma mais de 40 milhões de usuários em todo o mundo, assistindo a seus conteúdos em streaming.

Salesforce

recepção de empresa SalesForce

O CRM online mais usado e famoso do mundo também dispõe de soluções de software as a service.

LinkedIn

Uma das principais redes sociais do mundo, voltada para perfis exclusivamente profissionais, é outro bom exemplo de uso bem-sucedido de SaaS.

ServiceNow

A ServiceNow é uma empresa norte-americana, que hoje fatura cerca de US$ 3 bilhões oferecendo serviços de TI baseados em SaaS.

Entre as suas principais concorrentes, estão as poderosíssimas Hewlett-Packard e IBM, além da já destacada Salesforce.

The Ultimate Software Group

Outra empresa que atua no segmento de tecnologia e cujas soluções são baseadas na nuvem é a The Ultimate Software Group.

Sua receita em 2019 ultrapassou US$ 940 bilhões, o que a coloca entre as gigantes que exploram o mercado tecnológico voltado a pessoas jurídicas e físicas.

Exemplos de empresas brasileiras que usam o SaaS

Nem só de gigantes dos Estados Unidos vive o segmento de Software as a Service.

No Brasil, temos também empresas muito bem-sucedidas em seus negócios graças à aplicação do SaaS em suas rotinas.

Vamos ver quem são elas?

Resultados Digitais

Bastante conhecida no mercado por suas soluções em automação e de marketing digital, a Resultados Digitais é uma referência em seu campo de atuação.

Com mais de 13 mil empresas atendidas, ela usa o SaaS para oferecer diversos serviços, indo de e-mail marketing à produção e publicação de conteúdo.

Clicksign

Os certificados digitais vieram para substituir as assinaturas em documentos físicos em papel.

Na onda da digitalização, a Clicksign é uma empresa cuja proposta é oferecer serviços de gestão de contratos em formato eletrônico totalmente baseados na nuvem.

Com isso, as companhias atendidas têm toda a segurança jurídica de contratos assinados eletronicamente, podendo dispensar os sempre inconvenientes arquivos físicos.

Arquivei

Outra empresa que atua na gestão de documentos é a Arquivei.

Assim como a Clicksign, ela se vale do SaaS para gerir e armazenar incontáveis documentos e notas fiscais dos seus clientes.

Ela assumiu uma relevância tão grande no mercado brasileiro que tornou-se, inclusive, parceira do Ministério da Economia na realização de estudos e projeções do mercado.

Quais são os principais segmentos que usam o SaaS?

Seria difícil enumerar os segmentos que utilizam o SaaS em suas operações, porque, como vimos, as possibilidades são realmente inúmeras.

No entanto, existem áreas que se destacam por usar esse tipo de solução de forma mais intensiva.

Talvez a mais eminente seja a de marketing digital, na qual diversas empresas desenvolvem soluções em automação e de gestão de conteúdo.

O setor financeiro também é, de certo modo, um heavy user do SaaS, com especial ênfase para os bancos digitais.

Ainda merecem destaque segmentos como e-commerce, delivery, e-learning e de cobrança, todos eles usuários ativos do SaaS como recurso para viabilizar suas atividades.

Como alcançar o sucesso com SaaS?

saas ilustração de símbolos e ícones relacionados com web

Separei algumas orientações para ajudar sua empresa a tornar a experiência do SaaS ainda mais proveitosa.

Vamos conferir?

Acompanhe a utilização do produto

moça acessando tablet em casa ensolarado

Através do Software como Serviço, você tem acesso a informações e estatísticas sobre o uso do serviço pelos clientes.

Com isso em mãos, pode otimizar suas funcionalidades e enriquecer ainda mais a experiência deles na plataforma.

Não pare depois de adotar o SaaS

palavras relacionadas a marketing e estratégias

Embora elimine aquela trabalheira toda de instalar e fazer a manutenção do software, o SaaS não pode ser abandonado.

Depois de adotar o modelo, é importante continuar a pensar em formas de atrair e reter clientes.

Ou seja, incrementar constantemente as estratégias de marketing.

Evite ficar dependente de estratégias tradicionais

Tenha em mente que a tecnologia e o mercado evoluem a passos largos e que seu negócio precisa acompanhar essa evolução.

Então, desapegue das estratégias tradicionais.

Modifique seu serviço, suas funcionalidades e interações quando for preciso.

Obtenha feedback

ilustração sobre feedback e classificação

Quem melhor do que os seus próprios clientes para mostrar o que pode ser melhorado no produto que oferece?

Perguntar como é a experiência deles e o que pode ser melhorado é uma forma poderosa de aprimorar seu software.

Se você usa SaaS como a Uber, por exemplo, sabe que volta e meia eles enviam e-mails e fazem pesquisas com os clientes.

A preocupação com o usuário foi a principal mola propulsora para torná-la a maior empresa de transporte do mundo.

Quais métricas podem ser utilizadas em um SaaS?

símbolos de dados web

Acompanhar as métricas do SaaS é a melhor forma para compreender e otimizar serviços.

Então, aqui vão as principais delas:

Churn rate

ilustraçaõ de churn rate

É o índice de cancelamento.

Mostra quantos clientes cancelaram a assinatura do seu produto em um certo período de tempo.

LTV (Lifetime Value)

mão masculina segurando título sobre lifetime value

Leva em conta o valor que um cliente gasta com a sua solução ao longo de todo o relacionamento com a empresa.

Compreende também o potencial que ele tem para continuar a usar seus produtos e a se relacionar com seu negócio.

Arpa (Average Revenue per Account)

ilustração sobre ARPU

Pode parecer um instrumento musical, mas nada mais é do que a receita média gerada por um cliente.

MRR (Monthly Recurring Revenue)

blocos empilhados com barra e boneco acima

Diferente da Arpa, a MRR é a receita mensal recorrente.

Ou seja, mostra o valor que você recebe e perde com base em suas previsões de ganhos.

CAC (Custo de Aquisição de Clientes)

Mede o investimento necessário para conquistar um cliente ou, em outras palavras, quanto custa para que uma assinatura de SaaS seja confirmada.

Modelos de cobrança de SaaS

calculador calendário e moedas

Quer oferecer soluções SaaS para os clientes?

Então, pense bem sobre os modelos de cobrança que vai oferecer a eles.

Essa escolha pode impactar em suas vendas e, inclusive, na lucratividade do negócio.

Conheça os dois modelos de cobrança mais recomendáveis para evitar prejuízos:

Freemium

ilustração de teclado de laptop com tecla nomeada freemium

É uma mistura de free com premium: oferece funcionalidades gratuitas e outras pagas.

Tudo depende da necessidade do cliente que vai usar o produto.

Se ele quiser usar todas as aplicações, por exemplo, pode optar pela opção premium.

A grande sacada de se oferecer um SaaS freemium é dar aquela “degustação” do seu serviço para o público em potencial.

Self-service

A ideia do self-service é oferecer todas as informações possíveis sobre o seu serviço para que o usuário possa comprá-lo sozinho.

Isto é, sem a ajuda de um vendedor.

Uma boa prática, neste caso, é criar uma página explicando as principais vantagens de cada opção de plano de serviço.

E, claro, o que cada um inclui.

Como é o cenário das empresas SaaS no Brasil?

 ilustração de planeta com pontos de luz

Mas como é o mercado de Saas no país?

Para responder a essa pergunta, compilei os principais dados revelados pela primeira pesquisa sobre o mercado SaaS no Brasil: a Brazil SaaS Landscape 2017.

Vamos a eles?

  • São Paulo é o estado que possui o maior número de empresas SaaS, com 47,8% delas
  • 71% delas foram criadas com investimento próprio
  • 67% possuem relação de LTV/CAC maior que 3
  • 60% afirmam que recuperaram o CAC em menos de 6 meses
  • 52% são adeptas do Inside Sales.

Os números comprovam o que você já deve estar imaginando: existe muito potencial para empresas SaaS no Brasil.

O desafio das organizações, no entanto, é avaliar como podem empoderar suas experiências.

Conclusão

Aplicações em nuvem, como o SaaS, vieram para revolucionar não só os negócios, mas a vida dos usuários.

Elas tornam tudo mais fácil, prático e rápido!

E nada mais justo do que poder, por exemplo, pagar pelo uso de um software e não pela licença envolvida.

Significa ganhar autonomia para contratar e cancelar serviços conforme quer e precisa.

Ou seja, empoderar ainda mais os usuários sobre o uso das ferramentas que necessitam.

Em âmbito empresarial, investir em soluções de cloud computing torna os negócios mais competitivos.

Com isso, podem se destacar ao entregar soluções com agilidade e eficiência em um mercado cada vez mais imediatista e exigente.

Como você pode ver, usar o SaaS na sua empresa é fazer mais por menos. Reduz custos, tempo e traz a modernização para dentro.

Pode parecer clichê ou exagero ao afirmar isso, mas as empresas que não se modernizarem correm o risco de se tornarem obsoletas.

Então, é preciso estar de olho nas necessidades do próprio negócio e de seus potenciais clientes para criar soluções inovadoras.

E você, já usou algum produto SaaS ou quer levar o Software como Serviço para o seu negócio? Compartilhe aqui nos comentários deste artigo a sua experiência com essa tendência que está revolucionando a distribuição de serviços.

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Design Thinking: O Que É, Quais As Etapas E Como Aplicar

equipe em processo de design thinking

Design Thinking é uma abordagem de pensamento criativo e colaborativo com os stakeholders, que usando ferramentas específicas, procuram soluções para problemas da empresa.

Design Thinking é para quem precisa de soluções.

Não é sobre rabiscar lousas brancas e se perder em meio a post-its, mas sobre revolucionar a forma de se propor soluções.

Foca esforços para alcançar a dádiva chamada satisfação do cliente – seja ele interno ou externo.

Exatamente por isso, o conceito tem por base entender seus desejos mais profundos, além de necessidades e percepções de mundo.

Com origem na área de design, ganhou fama na área de desenvolvimento de produtos e hoje é sucesso em qualquer segmento.

No ambiente corporativo, é a bola da vez, o que se justifica porque resolver problemas é o Santo Graal dos negócios criativos e inovadores.

Assim, o Design Thinking marca presença, inclusive, nas marcas que você mais admira (e que, talvez, não viva sem elas).

Quer descobrir quais são, se inspirar e aprender tudo sobre essa abordagem que pode revolucionar uma empresa?

Então, continue a leitura até o final deste artigo.

Além de explicar o que é Design Thinking, vou mostrar como o processo funciona, falar da sua origem, das etapas de aplicação e também trazer cases de sucesso.

Vamos começar?

O que é Design Thinking?

papéis coloridos amassados e um formando uma lâmpada

Design Thinking é uma abordagem colaborativa focada na empatia com os stakeholders (público de interesse na empresa) para solucionar problemas.

Quem fica no centro de desenvolvimento do produto são pessoas, de modo geral, e não apenas o consumidor final.

Diferente da matemática, por exemplo, não nos oferece mais e mais fórmulas prontas.

Exatamente por esse motivo não é uma metodologia, mas um jeito criativo e inovador de olhar para os negócios.

É uma forma de estudar as necessidades humanas para propor soluções.

Como funciona o Design Thinking?

duas silhuetas humanas com peças de montagem

Trocando em miúdos, o Design Thinking funciona como a prática da empatia para desenvolver um projeto.

Você se coloca no lugar de outras pessoas para gerar soluções criativas para resolver os problemas que elas têm.

Também ajuda a identificar barreiras de usabilidade ou consumo e a criar alternativas para superá-las.

Tudo isso a partir de um entendimento sobre a experiência cultural, visão de mundo e processos de vida delas.

Para que funcione e gere resultados, o Design Thinking se baseia em três pilares:

  • Empatia para trazer o cliente para o centro do desenvolvimento de um projeto
  • Criatividade para criar soluções novas a partir disso
  • Razão para ver se a ideia realmente faz sentido.

Uma mistura mágica que pode ser aplicada a qualquer área de negócio.

Não se restringe apenas ao desenvolvimento de produtos.

Serve para aumentar as vendas, criar ou melhorar projetos, modelos de negócio e até produzir conteúdo encantador.

Mas não para por aí. Pode ser aplicado até onde a sua criatividade conseguir alcançar.

Fazem parte desse mix: brainstorming, pesquisa, seleção de ideias, prototipagem e realização de testes.

Mais à frente, vou trazer detalhes sobre as etapas do processo.

Vantagens do Design Thinking

Acredito que a principal vantagem do Design Thinking aplicado a negócios é que ele desburocratiza processos e relações.

Por ser uma abordagem na qual o foco é o cliente, tudo passa a ser mais direto e sem rodeios.

O que interessa é solucionar um problema real e nada mais.

Outra vantagem que considero importante é que ele também pode servir como porta de entrada para empresas que precisam se abrir para uma mentalidade inovadora.

A propósito, essa é uma dificuldade que atinge boa parte dos micro e pequenos empreendedores brasileiros, como mostra Luciana Terceiro em seu Trabalho de Conclusão de Curso “Pesquisa Qualitativa em Design Thinking para Micro e Pequenas Empresas”.

No estudo, ficou comprovado que os empreendedores brasileiros tendem a organizar suas atividades apenas copiando modelos prontos, ou seja, sem qualquer inovação.

Sendo assim, pela abordagem de Design Thinking, o líder de uma PME (ou de uma grande companhia) pode se colocar em condições de inovar e até de mudar a cultura da organização em suas atividades.

Etapas do Design Thinking

trio em processo de brainstorming

Depois da teoria, vamos à prática.

Preparei um breve resumo sobre as cinco etapas do Design Thinking.

Confira!

1. Criar empatia e compreender

equipe analisando projeto em escritório

Começa quando você se coloca no lugar do outro e joga fora pré-conceitos e pressupostos para entender todo o problema.

Tudo isso, claro, levando em consideração o seu contexto.

Leia-se: necessidades, preferências, desejos e percepções de mundo das pessoas envolvidas.

2. Definir

É quando, depois de criar empatia e compreender, você vai delimitar qual é o problema e o que precisa ser resolvido.

3. Idear

homem executivo em plano de ideias

Consiste em criar ideias e sugestões, sem medo de errar.

Em muitas empresas, é quando acontece a reunião de brainstorming para que uma equipe multidisciplinar se reúna e pense em conjunto.

4. Prototipar

mesa de escritório com trio trabalhando

A partir da escolha de uma ou mais ideias, como as mais interessantes ou recorrentes, é hora de criar protótipos.

Não precisa ser algo engenhoso ou um robô de inteligência artificial que vai falar seis idiomas e dar piruetas.

Pode ser desde um desenho até uma maquete feita de sucata para simular o produto final.

5. Testar

garota sorridente trabalhando em planos no chão de escritório acompanhando

É uma das fases mais empolgantes do Design Thinking: experimentar os protótipos e entender qual deles faz mais sentido.

Quais são os 3 pilares do Design Thinking?

Embora o Design Thinking não seja propriamente um método, ele se apoia em certos conceitos elementares.

Nesse caso, existem três pilares básicos, nos quais se sustenta todo o conjunto de ferramentas e práticas dentro dessa abordagem.

Vamos ver quais são?

1. Empatia

O princípio número 1 em Design Thinking é o da empatia.

Ele consiste em usar os olhos do cliente para entender “na pele” suas dores, necessidades e aspirações.

A partir disso, a empresa pode começar a esboçar as primeiras ideias para, então, propor soluções sob medida.

Em muitos casos, os profissionais da organização podem precisar ir a campo para entender ao vivo e a cores como é enfrentar o problema do cliente.

Por exemplo, digamos que sua companhia tem nas mãos a missão de desenvolver uma solução para um negócio de delivery.

Nesse sentido, pode ser que os profissionais tenham que vivenciar um dia como um motoboy para entender que tipo de desafios esses valorosos condutores enfrentam.

2. Colaboração

Uma vez estabelecidos os laços com o cliente, é hora de a empresa colocar seus recursos mentais para trabalhar a serviço dele.

É hora de estimular a colaboração, o que significa reunir pessoas do maior número possível de especialidades em busca de ideias e soluções.

Ou seja, uma abordagem em Design Thinking se baseia também na multidisciplinaridade para entregar produtos e serviços mais completos.

3. Experimentação

O terceiro, e igualmente importante, princípio básico do Design Thinking é o da experimentação.

Quer dizer que, antes de lançar uma solução, ela deve ser testada por protótipos e versões enxutas.

A ideia aqui é garantir que o cliente receba um produto ou serviço exatamente como imaginou – ou, pelo menos, o mais próximo possível disso.

Atenção: o Design Thinking não é linear

bonecos com engrenagens na mente

Ao chegar aqui, você provavelmente está ansioso para saber como aplicar o Design Thinking.

Então, quero lembrar de um ponto fundamental para qualquer estratégia: não se trata de uma abordagem linear. Ou seja, não segue uma ordem específica.

O que quero dizer com isso é que as etapas não precisam ser seguidas exatamente na ordem que coloquei ali em cima.

Sentiu a necessidade de voltar para uma etapa anterior e colher mais informações sobre o problema dos stakeholders? Volte sem peso na consciência.

Já conseguiu pensar em uma boa ideia dentro dessa etapa, quer ganhar tempo e pular para a prototipagem? Fique à vontade.

No Design Thinking, quem manda é você.

Como aplicar as práticas de Design Thinking em uma empresa?

equipe de trabalho em escritório

Considerando que cada organização tem uma cultura e características diferentes, o Design Thinking pode ser aplicado a qualquer contexto.

Pode, inclusive, ser adaptado à realidade da empresa.

No entanto, o que você precisa ter em mente é que o objetivo do Design Thinking é resolver o problema de um certo público.

Então, todas as etapas que vimos até aqui devem ser lembradas, mas, principalmente, a primeira: empatia e compreensão.

Para ter sucesso no uso dessa abordagem criativa e inovadora, evite fazer isso sozinho.

Procure envolver profissionais especializados em diferentes áreas para enxergar a situação de diferentes ângulos.

Veja a seguir quais ferramentas podem ajudar nesse desafio.

5 ferramentas de Design Thinking

homem analisando quadro com anotações sobre criatividade

Selecionei as ferramentas que podem ser usadas em qualquer fase da abordagem, seja em apenas uma ou em todas elas.

Como o Design Thinking não é linear, você tem liberdade total para escolher qual se encaixa melhor na sua busca por uma determinada solução.

1. Brainstorming

equipe em processo de brainstorming

Brainstorming, ou tempestade de ideias, nada mais é do que reunir uma equipe multidisciplinar para pensar e discutir propostas e possibilidades.

Mas, para que a coisa flua, o ambiente precisa favorecer a ousadia.

Por isso, é preciso deixar claro aos participantes que críticas só serão aceitas se foram construtivas.

2. Cocriação

ilustração de cabeças humanas conectadas

Convidar clientes, parceiros ou outros stakeholders para participarem do processo pode gerar insights valiosos.

E eles provavelmente vão se sentir importantes com isso, o que é um benefício extra do Design Thinking.

3. Gamificação

ilustração de caminho e símbolos

É para tornar a atividade lúdica e ainda mais descontraída, trazendo elementos dos games para ela.

4. Mapas mentais

anotações sobre mind map

Podem ser usados para organizar informações, como, por exemplo, as necessidades, vivências culturais e processos da vida do cliente.

Também pode ser transformado em mapas de empatia, o que é possível a partir dos insights gerados em entrevistas com as partes envolvidas.

5. World Café

grupo de amigos em café

Os participantes são divididos em mesas, como em um café, e vão trocando de lugar de tempo em tempo.

Então, a conversa continua sempre de onde parou, mas com novos integrantes à mesa.

Esse é um método que incentiva o diálogo entre os participantes.

Onde aprender Design Thinking?

clientes em atendimento

A abordagem está cada vez mais presente no palco de palestras, simpósios e eventos de todos os tipos.

Mas você também pode aprender sobre Design Thinking em outros lugares, como plataformas de conteúdo, comunidades globais e livros.

Quer algumas dicas?

Então, anote aí!

Cursos gratuitos de Design Thinking

garota estudando virtualmente com fones de ouvido

OpenIDEO

página inicial do site Open IDEO

Uma comunidade global para pessoas interessadas em criar soluções para alguns dos problemas mais desafiadores do mundo.

A plataforma OpenIDEO foi criada em 2010 pela consultoria IDEO como uma solução para incentivar a inovação onde ela é mais necessária.

E como você já viu ao longo do artigo, IDEO é praticamente um sinônimo para o Design Thinking.

TED Talks

tela de abertura do aplicativo mobile TED Talks

Você pode, ainda, gerar insights de palestras relacionadas ao Design Thinking no TED Talks.

Basta acessar o site, e pesquisar pela abordagem para conferir a opinião de grandes nomes da inovação, como o próprio Tim Brown, Elon Musk, David Kelley e Steven Johnson.

Livros de Design Thinking

livros empilhados

6 cases de sucesso de Design Thinking

garota pensativa trabalhando em laptop

O que falta para dar start no processo? Um pouco de inspiração?

O que acha de conhecer os resultados incríveis do uso do Design Thinking em diferentes segmentos?

Então, chegou a hora de conferir os cases que separei para você .

Vamos a eles!

1. Airbnb

garota acessando o download do aplicativo mobile AirBnb

Prestes a falir, em 2009, o Airbnb foi salvo pelo Design Thinking e se transformou em um negócio bilionário.

O motivo? Identificaram que as fotos das casas disponíveis para alugar por temporada não eram boas.

Com isso, decidiram selecionar algumas propriedades para fazer um teste: tirar fotos profissionais para ver se o número de reservas aumentaria.

O resultado? Em uma semana, o volume dobrou e, a partir dali, a empresa passou a receber cada vez mais investimentos.

2. GE Healthcare

Letreiro de luz GE Healthcare

Só quem já fez exame de ressonância magnética sabe o incômodo para literalmente entrar no aparelho.

O curioso é que não era para ser assim.

Produzir esse maquinário era um grande orgulho para o designer Doug Dietz, da GE Healthcare. Ele era tão dedicado que até chegou a ser indicado para um prêmio de design.

Como todo profissional inovador, inquieto, Dietz decidiu ir até um hospital para ver o uso do produto.

Mas, para sua surpresa, ao chegar lá percebeu que várias crianças estavam aterrorizadas com a ideia de entrar na máquina.

O designer percebeu, então, que havia desenvolvido um produto sem pensar na experiência do usuário ou nos seus sentimentos.

Intrigado, voltou para casa para pensar em uma solução melhor.

Usando técnicas do Design Thinking, se reuniu com profissionais multidisciplinares para pensar em alternativas viáveis.

A ideia? Propor um produto menos aterrorizante e mais adequado ao que os pacientes desejam.

A partir daquele momento, Dietz passou a frequentar locais com crianças para entender suas necessidades e preferências.

Em seguida, prototipou e testou um ambiente agradável para elas.

Como não era de se duvidar, o resultado foi excelente: os pequenos passaram a encarar o exame como uma experiência divertida.

3. Natura

home page da natura

Reconhecida como referência no mercado de cosméticos mundial, a Natura usou a cocriação como ferramenta para criar soluções relevantes.

Para isso, em parceria com a Livework Brasil, projetou espaços de cocriação para redefinir a relação do consumidor com a marca.

4. Netflix

garota acessando netflix através da TV

Entendendo que o comportamento e as necessidades dos usuários mudam, a Netflix focou em personalização.

Passou a trabalhar com padrões de comportamento para direcionar a estratégia de aquisição de conteúdos e lançamentos.

Com isso, filmes, séries e documentários passaram a ser lançados apenas após uma análise de compatibilidade com o desejo dos usuários.

5. Rappi

profissional da empresa rappi de bicicleta

Criado com o objetivo de entregar bebidas, o aplicativo de entregas Rappi evoluiu rapidamente e hoje promete delivery de tudo.

Como podemos ver, tem o Design Thinking desde o modelo de negócio.

Começou em 2016, como fruto da ideia de empreendedores colombianos.

Na oportunidade, eles ofereceram um donut para cada pessoa que baixasse o app.

No Brasil, já ajudou até uma noiva a garantir a presença de um padrinho em seu casamento.

Ela fez um chamado para que um entregador fosse até o apartamento dele para acordá-lo.

Avançando rapidamente no mercado, a startup recebeu em 2019 o investimento de US$ 1 bilhão pela DST Global, Andreessen Horowitz e Sequoia.

6. Volkswagen

automóvel volkswagen

Na Europa, a tradicional fabricante de veículos criou o Quicar: um clube de carros compartilhados.

O resultado foi um sucesso.

Alia a confiança na marca e também a necessidade de conveniência dos usuários.

Exemplos práticos de Design Thinking em pequenas empresas

Como o Design Thinking pode ser aplicado em pequenas empresas, considerando as limitações de recursos e de pessoal nesse tipo de negócio?

Pode parecer que não, mas, por essa abordagem, até mesmo a mais simples PME consegue se beneficiar em razão dos impactos positivos gerados em suas atividades.

Confira, então, alguns exemplos práticos que mostram como o Design Thinking é capaz de ajudar uma empresa de pequeno e médio porte a deslanchar.

Agindo para diminuir custos

Design Thinking é, sobretudo, uma forma colaborativa de se trabalhar.

Para PMEs com orçamentos sempre apertados, essa é uma maneira prática de extrair o máximo rendimento dos recursos e pessoas disponíveis.

Ou seja, todos passam a ser corresponsáveis pelo sucesso da empresa ao serem estimulados a dar feedbacks e a participar dos processos criativos nos mais diversos níveis.

Com isso, a organização pode abrir mão de contratar profissionais externos e, desse modo, poupa recursos valiosos e tempo em processos seletivos.

Amplificando a comunicação

Em uma cultura de feedback, as pessoas tendem a se sentir mais próximas umas das outras e, assim, passam a se comunicar melhor.

Essa é, sem dúvida, uma das aplicações práticas mais benéficas em PMEs que adotam o Design Thinking.

Seus colaboradores se sentem à vontade para se expressar e, dessa forma, o ambiente também fica mais agradável e estimulante.

Aumentando a produtividade

Pessoas que se comunicam bem serão, necessariamente, mais produtivas em todas as suas atividades.

Ou seja, com mais comunicação e em um ambiente colaborativo, a tendência é para que todos produzam mais e se sintam incentivados a dar o seu melhor.

Não é um ótimo exemplo de aplicação prática do Design Thinking em uma PME?

Perguntas Frequentes Sobre Design Thinking

Não sendo propriamente uma cartilha, o Design Thinking naturalmente gera dúvidas para quem não conhece bem essa abordagem de negócios.

Destaco para você agora algumas das mais comuns – e suas respostas.

De onde vem o Design Thinking?

homem fazendo anotações em plano colorido e com ilustrações

Como o nome sugere, o Design Thinking tem origem no processo criativo dos designers.

Traduzido como “pensamento de design”, se inspira nos métodos que esses profissionais criativos usam para propor soluções para elevar o nível de inovação.

É uma forma diferente de pensar o design, que analisa vários pontos de vista para resolver problemas de origens diversas.

Diferente de outros métodos, o Design Thinking foca em entender as necessidades reais do mercado e não se limita apenas à observação de dados estatísticos.

É um trabalho colaborativo e, geralmente, realizado em equipes multidisciplinares para que se torne ainda mais rico.

Quem inventou o Design Thinking?

lâmpada cheia de símbolos de comunicação

Existem várias controvérsias quando o objetivo é descobrir o verdadeiro criador do Design Thinking.

Afinal, desde as mais antigas civilizações, éramos convidados instintivamente a pensar em soluções para resolver problemas.

Para encontrar comida, os homens da Pré-História tinham que ir à caça. Para se proteger do frio, faziam fogueiras ou buscavam abrigo.

Os problemas eram diferentes, mas a necessidade de encontrar uma solução a eles permanece a mesma tanto tempo depois.

Mas como se trata de uma abordagem diretamente ligada ao design, os modelos mais parecidos com o Design Thinking como o conhecemos hoje são bem recentes. Datam do início do século 20.

Alguns especialistas afirmam que a maior parte dos elementos do Design Thinking começaram a ser usados em 1919, por estudantes da escola de arte Bauhaus.

Entretanto, em 1969, apareceu como forma de pensar o design aplicado à ciência no livro The Science of the Artificial, de Herbert A. Simon.

Mais tarde, em 1973, na engenharia, foi alvo da obra Experiences in Visual Thinking, de Robert McKim.

Hoje, a teoria mais aceita começou com Rolf Faste, professor de Stanford, que definiu e popularizou o conceito como ação criativa.

Em 1991, David M. Kelley, seu colega de Stanford e fundador da consultoria de inovação IDEO, foi um dos primeiros formadores de opinião sobre o tema.

Consegue adivinhar onde a empresa de Kelley está localizada?

Se pensou no Vale do Silício, acertou.

Desde que a consultoria foi fundada, ficou famosa por lá por usar uma abordagem diferenciada para resolver problemas.

E foi assim que o nosso querido Design Thinking se popularizou como é hoje.

Em 2009, Tim Brown, seu colega e CEO da consultoria, lançou um livro sobre o tema: “Design Thinking – Uma Metodologia Poderosa Para Decretar o Fim das Velhas Ideias”.

Título impactante, não?

O trabalho deles repercutiu tão bem, que a própria mídia na época destacou que se tratava de um processo para a criação de um carrinho de compras inovador.

Como fazer o Design Thinking?

Em alguns casos, aplicar o Design Thinking exige mudar toda a cultura de uma empresa.

Por isso, o melhor caminho para colocá-lo em prática é avaliar se o seu clima organizacional está preparado para essa nova abordagem.

Não por acaso, ela é sempre melhor recebida em companhias com viés inovador, como as startups ou nas quais a gestão é horizontal e, portanto, menos hierarquizada.

Então, para fazer o Design Thinking acontecer, procure antes estruturar sua organização em um modelo no qual as ideias possam ser expressas livremente.

Por que investir no Design Thinking?

Será que o custo-benefício de mudar a cultura ou a forma de gerir um negócio para a abordagem em Design Thinking compensa?

Se esse processo de mudança for bem conduzido, sim.

No Design Thinking, o foco é sempre voltado ao cliente, o que o torna extremamente valioso em um contexto no qual a inovação é um fator decisivo para o sucesso.

Afinal, hoje, o consumidor é omnichannel e as empresas estão imersas em um mundo Volátil, Incerto, Complexo e Ambíguo (VUCA World).

O que é design thinking?

Design Thinking é uma abordagem colaborativa focada na empatia com os stakeholders (público de interesse na empresa) para solucionar problemas. É uma forma de estudar as necessidades humanas para propor soluções.

Como funciona o Design Thinking?

Trocando em miúdos, o Design Thinking funciona como a prática da empatia para desenvolver um projeto. Você se coloca no lugar de outras pessoas para gerar soluções criativas para resolver os problemas que elas têm.

De onde vem o Design Thinking?

Como o nome sugere, o Design Thinking tem origem no processo criativo dos designers. Traduzido como “pensamento de design”, se inspira nos métodos que esses profissionais criativos usam para propor soluções para elevar o nível de inovação.

Quais as etapas do design thinking?

1. Criar empatia e compreender; 2. Definir o problema; 3. Procurar ideias; 4. Prototipar a solução encontrada; 5. Testar a solução.

Conclusão

O que todas as empresas que acabamos de ver e você têm em comum? Vontade de inovar.

Então, acredite: oportunidades incríveis estão por vir. E, muito provavelmente, bem mais perto do que imagina.

Que tal aplicar um pouco do que aprendeu sobre Design Thinking para inovar nos seus negócios?

É uma abordagem que pode ajudar a propor coisas novas e a sair da caixinha.

Você pode até criar um novo nicho de mercado. Já pensou no quanto pode conquistar com esse movimento?

Aproveite e nos conte como pretende usar o Design Thinking.

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