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Sistemas de recomendação: a experiência por trás de serviços de streaming

Sistemas de recomendação: a experiência por trás de serviços de streaming
#Dados
23 de novembro - min de leitura

Qual a lógica por traz das recomendações de filmes? E outros serviços e produtos? Hoje, nosso professor de dados, Maurício Nascimento, explica como funcionam os sistemas de recomendação e a atuação dos algoritmos de machine learning.


Os sistemas de recomendação vieram para mudar o mundo, ou melhor, facilitar a vida das pessoas. Se você ainda não entende por completo o que eles significam, e mais, como funcionam, hoje a "aula" é sobre eles!

Fazer compras, mais do que uma necessidade, para muitas pessoas também é um passatempo. Passear pelas lojas, garimpar produtos e, finalmente, encontrar algo do qual gostamos.

Em pequena escala, este processo chega até a ser prazeroso. Mas quem nunca entrou em uma loja grande demais, com produtos demais e se sentiu perdido?

A urgência dos sistemas de recomendação nasceu de onde?

Com o surgimento dos e-commerces, a limitação de espaço físico das lojas foi vencida, fazendo com que seja possível, em uma mesma loja (a Amazon, por exemplo), se ter uma infinidade de produtos dos mais diversos tipos e categorias. E como encontrar algo que buscamos em um ambiente como esse?

Vamos mudar um pouco de perspectiva. Imagine se quiséssemos assistir a um filme, abríssemos uma plataforma de streaming e ela nos apresentasse todos os incontáveis filmes de seu catálogo separados por gênero, mas sem uma ordem definida.

Garimpar um filme de nosso agrado ali seria uma tarefa enfadonha, demorada e muitos de nós desistiríamos no meio do processo.

O que é um sistema de recomendação?

Neste contexto, de um mundo onde existe uma diversidade muito grande de produtos (sejam eles bens de consumo, filmes, vídeos, posts, etc), é que surge a necessidade de uma ferramenta que consiga entender e disponibilizar para os usuários os produtos mais relevantes, de forma que o processo de escolha/compra seja viável.

Assim surgiram os sistemas de recomendação que, hoje, são muito presentes no nosso dia a dia.

Como funcionam os Sistemas de Recomendação

Tomando o exemplo de sistemas de recomendação Netflix, com um catálogo muito abrangente, vamos pensar juntos em algumas estratégias diferentes para fazer recomendações relevantes.

Aqui o objetivo é tentar entender a intuição por trás de algumas dessas estratégias, sem mergulhar muito fundo na parte técnica.

Um bom ponto de partida é reconhecer que para fazermos recomendações relevantes, precisamos conhecer nossos clientes.

Filtro content based

Para isto, uma alternativa seria submeter aos usuários um questionário em que eles nos contariam quais gêneros de filmes, atores, diretores eles gostam; se preferem finais tristes ou felizes, dentre ouras características.

Em seguida, classificaríamos os filmes de nosso catálogo segundo estas categorias. O filme Gladiador, por exemplo, poderia receber nota 5 para ação e nota 0 para comédia, além de nota 3 para final triste (spoiler alert).

Por fim, seríamos capazes de mapear os gostos dos usuários aos filmes e fazer sugestões. Esta abordagem é conhecida como filtro baseado em conteúdo (content based filtering).

O grande problema aqui é que a qualidade das recomendações depende de quão detalhado é o questionário, ou seja, do quanto os usuários nos contam sobre seus gostos.

Para muitos negócios, pedir que os clientes respondam um extenso questionário sobre suas preferências é impraticável. Além disso, nossos gostos mudam com o tempo, então tal formulário precisaria ser reavaliado periodicamente. Este é o caso do nosso exemplo.

Imagine se ao se cadastrar em uma plataforma de streaming, tivéssemos que responder um tedioso questionário sobre nossas preferências. Eu, provavelmente, desistiria no meio do caminho.

Filtro colaborative

Ainda precisamos conhecer nossos clientes, mas vimos que pedir que eles, deliberadamente, nos contem sobre seus gostos não é uma estratégia viável. Outra alternativa seria inferirmos sobre as preferências de nossos clientes a partir de seus padrões de uso.

Para tanto, deixamos que os usuários comecem a utilizar a plataforma, mas pedimos que eles avaliem os filmes que assistiram, como indicativo do quanto o filme os agradou.

Esta abordagem que infere as preferências dos usuários a partir dos seus padrões de uso é chamada de filtro colaborativo (colaborative filtering).

Suponha, então, que o usuário “A” avaliou positivamente os filmes Matrix, Senhor dos Anéis e Star Wars. Para fazer recomendações relevantes, podemos olhar para outros usuários que também tenham avaliado positivamente estes três filmes (usuários similares) e recomendar filmes que tais usuários também avaliaram positivamente.

Daqui surgem recomendações do tipo: “Usuários como você também gostaram: <recomendações>”. Além disso, para complementar nossas recomendações, podemos olhar para filmes que receberam avaliações semelhantes. Isto dá origem a recomendações do tipo: “Porque você viu Gladiador: <recomendações>”.

Contudo, afirmar que dois filmes são similares apenas porque receberam avaliações semelhantes pode ser simplista demais. O mesmo vale para afirmar similaridade entre usuários apenas com base nas notas que eles deram para os filmes.

Banner convidando os leitores a baixarem o material sobre análise de dados na gestão de uma crise

Sistemas de recomendação com Machine Learning

Uma estratégia de recomendação mais sofisticada seria utilizar modelos de machine learning (ferramentas muito boas para identificar padrões, especialmente padrões que nós, seres humanos, temos dificuldade em perceber) para criar variáveis que descrevem os usuários e os filmes a partir dos padrões de uso.

É importante ressaltar que tais variáveis são variáveis latentes, ou seja, variáveis criadas pelo computador e, não necessariamente, interpretáveis por seres humanos.

Uma vez conseguindo descrever o perfil dos usuários e dos filmes com base nestas variáveis latentes, o modelo consegue, para um dado usuário, estimar como seria a interação dele com filmes que ainda não assistiu. E, com essa estimativa de interação, sugerir os filmes que o usuário avaliaria melhor, logo, os filmes que o usuário mais gostaria.

Além disso, o modelo também nos dá insumos para afirmar com mais convicção que usuários ou filmes são similares. Esta técnica de recomendação é conhecida por fatoração de matrizes (matrix factorization).

Nesta abordagem, em que aprendemos as preferências do usuário através dos padrões de uso, as recomendações são menos assertivas no começo, mas quanto mais informações de uso, mais relevantes serão as recomendações.

Ou seja, para este tipo de abordagem, precisamos de um volume de dados significativo e as recomendações vão melhorando à medida que os usuários utilizam nossa plataforma.

Mas e para um novo usuário? Como fazer sugestões? Aqui pegamos a ideia da primeira abordagem, mas com um questionário bem simplificado. Pedimos, apenas, que o usuário selecione alguns filmes dos quais gostou. E pronto, já temos um ponto de partida! À medida que ele for utilizando nosso serviço, as recomendações vão melhorando.

Ufa, bastante coisa para digerir, né? Mas é bem legal entender um pouco mais sobre esses algoritmos que estão no nosso dia a dia.

O outro lado dos algoritmos de recomendação

Legal, mas esses algoritmos devem ter algum defeito, né?

Apesar de muito convenientes, os sistemas de recomendação têm alguns pontos sensíveis. Lembra que comentei que quanto mais dados, quanto mais interações, mais precisa ficará a recomendação?

Ou seja, quanto mais interações, mais o algoritmo entende com quais produtos temos mais probabilidade de interagir positiva ou negativamente.

Considere, agora, uma rede social, que tem milhões, bilhões de usuários interagindo muitas vezes por dia. É uma quantidade colossal de dados e isso permite que os algoritmos consigam entender bem o perfil dos usuários, o que aumenta drasticamente a conversão de anúncios, por exemplo.

Além disso, com recomendações assertivas, é possível maximizar o tempo que o usuário fica conectado, estando mais suscetível a novos anúncios. Ou seja, se considerarmos uma rede social de vídeos, os vídeos recomendados provavelmente serão de assuntos que já conhecemos e gostamos ou que reforçam a nossa visão/opinião, reduzindo nossa exposição a novas experiências.

Além disso, somos mais suscetíveis a querer assistir vídeos “bombásticos”, o que pode contribuir para um aumento da disseminação de notícias falsas e teorias da conspiração.

Se você se interessou pelo tema, deixo como recomendação o documentário “O Dilema das Redes”, que discute este tema mais a fundo e é super interessante!

Seu ponto de partida dentro dos sistemas de recomendação!

Sistemas de recomendação são ferramentas super convenientes, especialmente em um mundo globalizado com uma diversidade gigantesca de produtos.

Vimos que para fazer recomendações relevantes precisamos conhecer nossos clientes, mas, dificilmente, os clientes estarão dispostos a, explicitamente, nos contar mais sobre suas preferências.

Assim, uma saída é inferir tais preferências a partir dos padrões de uso e, assim, fazer recomendações que façam sentido. O problema é que quando alimentados com uma quantidade de dados significativa, tais algoritmos podem ser capazes até de influenciar o comportamento de seus usuários.

Quer saber mais sobre a área de dados? Aprofunde seus conhecimentos e entre para um dos mercados mais promissores dos últimos tempos através de um curso de Data Science :)

No curso da DH, você aprende na prática a ser um cientista de dados e a desenvolver sistemas de recomendação, por exemplo. E aí, vem com a gente?

Descrição do Maurício Nascimento, Professor Assistente de Data Science na Digital House, Data Scientist no Zé Delivery, Engenheiro Químico de formação e amante de games e tecnologia.

Leia mais no blog DH:

+ Computação em nuvem: o que é AWS?

+ Descubra exemplos reais de Data Science

+ Exemplo de Internet das Coisas no seu dia a dia

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Outras notícias

 O que está em alta no mercado de trabalho?  img
#Carreira

O que está em alta no mercado de trabalho?

Estamos vivendo uma série de desafios, onde a economia, por exemplo, teve o PIB diminuído em 9,7% no segundo trimestre de 2020. Além disso, o mercado de trabalho também está sofrendo as consequências da crise, com o avanço da taxa de desemprego, que passa dos 14%, segundo o IBGE. Com o efeito deste números, vem a pergunta: o que está em alta no mercado? Ainda existe algum setor que valha a pena ser investido?Os efeitos da crise se espalharam em praticamente todos os setores, com impacto em diversas carreiras. Naturalmente, alguns campos sofreram menos do que outros e o mercado teve que se adaptar ao home office, por conta do isolamento social. No entanto, ainda no ano de 2020, algumas áreas passaram a ter indícios de recuperação e voltaram a operar de forma consistente e até impulsionada.Acompanhe este artigo e, além de entender o que está em alta no mercado, saiba quais são as principais tendências para quem busca ingressar em uma nova carreira e/ou quer estabilidade profissional e financeira.O que mais está em alta no mercado?Está mais do que claro. Ao pesquisar sobre o que está em alta no mercado, existe um setor que sempre predomina em qualquer previsão de tendência para o futuro: a tecnologia. Com a realidade pandêmica, as inovações e os processos digitais foram acelerados.O isolamento social alterou a forma das pessoas viverem. Com a população dentro de casa, todo mundo passou a buscar por entregas rápidas, delivery, entre outras opções. Embora tudo isso já existisse antes da pandemia, o período impulsionou a área, que agora está consolidada no mercado e é irreversível.A digitalização ocorreu em diversos setores e muitas empresas não estavam preparadas para isso. Sendo assim, cresceu  a demanda por profissionais como engenheiros de softwares, analistas de dados, marketing digital, linguagens de programação, para suprir as demandas criadas pelo novo comportamento da população. Conforme as empresas vão passando pelo processo de transformação digital para se manterem firmes no mercado, determinadas habilidades técnicas e competências se tornam mais necessárias.A Digital House oferece diversos cursos que formam especialistas dentro das áreas do futuro que demandam habilidades digitais, em aulas ministradas por professores que estão no mercado. Conheça os cursos de marketing digital, UX, dados, programação e negócios.Quais serão as tendências para os próximos anos no marketing?Não há dúvida. O marketing é uma das áreas que oferecem diversas profissões do futuro. Isso porque a atuação só vem aumentando e, para quem deseja ingressar nesse campo, o melhor momento de se preparar é agora!São muitas empresas existentes no mercado e, ao mesmo tempo, novas organizações, de diferentes portes, surgem constantemente. Isso faz com que haja mais competitividade e os gestores invistam em trabalhar sua imagem para o público, através das mídias digitais e a promoção de seus produtos e serviços.Neste cenário, o marketing digital é a atividade principal do ramo. De acordo com informações da Pesquisa Maturidade do Marketing Digital, desenvolvida pela parceria entre a Resultados Digitais, Mundo do Marketing, Rock Content e Vendas B2B, 94% dos entrevistados afirmaram usar o marketing digital como estratégia para crescer no mercado. E mais: 95% deles comentaram que as suas próprias estratégias ainda precisam de melhorias, abrindo mais demandas para novos profissionais que queiram ingressar na área.A internet é um dos recursos principais da Era Digital, onde a maior parte das pessoas troca informações e se comunica socialmente. Com isso, encontrar uma empresa sem site ou contas nas redes sociais, é praticamente impossível. Elas precisam promover o negócio e prospectar novos leads por meio dessas e outras ferramentas digitais.Este movimento das empresas para o ambiente online foi potencializado pela pandemia, onde até as organizações com pensamentos mais tradicionais entenderam a necessidade de aderir às estratégias digitais para se manterem firmes no mercado. Por isso, podemos concluir que o mercado de marketing está em um ótimo momento.A Digital House entende a importância da área e a sua tendência cada vez maior no mercado de trabalho. Confira as grades dos cursos de Marketing Digital e Marketing Digital Avançado e veja tudo o que você pode aprender, estudando em uma escola referência nas habilidades digitais da América Latina.Quais são as tendências para o futuro do software?Nos últimos anos, a área de desenvolvimento teve muitas mudanças. Novos dispositivos e modelos ditam formas de criar aplicativos e páginas web. A tendência é a tecnologia ficar cada vez mais próxima das pessoas, priorizando uma experiência do usuário cada vez melhor. Se você está questionando o que está em alta no mercado, esta também é uma ótima opção a ser considerada.Neste cenário, as empresas devem estar preparadas para flexibilizar suas rotinas, adotando as novas tendências de TI e no processo de construção das interfaces digitais, pensando em proporcionar o melhor ao cliente em seu resultado final.A computação em nuvem, por exemplo, permite que os desenvolvedores tenham seus processos mais flexíveis e integrados, não precisando necessariamente estar no ambiente de trabalho para elaborar uma ferramenta. Para isso, basta uma boa conexão com a internet para acessar seus frameworks e IDEs.Para a construção de interfaces, a área de User Experience (UX) é cada vez mais essencial. Desde descobrir as reais necessidades do público-alvo, aplicar um design responsivo, informações e conteúdos dispostos estrategicamente até a escolha certa das cores e imagens fazem parte de todo esse processo.Independentemente de qual meio de comunicação ou área, quando o assunto é tecnologia e habilidades digitais, as notícias sempre são sobre o crescimento constante do setor e as inúmeras oportunidades disponíveis no mercado.A Digital House tem consciência de todas essas tendências e oferece os cursos de Desenvolvimento Web Full Stack, Desenvolvimento Mobile Android e Desenvolvimento Mobile iOS, para quem possui interesse na área de programação e o curso de Experiência do Usuário (UX) para os apaixonados em criar produtos e interfaces que oferecem a melhor interação para cada cliente.Principais tendências para a área de dadosJá ouviram falar que o dado é o novo petróleo da atualidade? Pois é, todos os dias, muitas informações são geradas no mundo online. Com isso, as empresas estão sempre buscando informações relevantes nesse infinito universo, para melhorar e otimizar suas demandas e tomar as melhores decisões.A área abarca carreiras mais generalistas, como o analista, que formula novos conceitos e identifica informações em comum entre diferentes informações, vindos de diversas origens, campos e assuntos, para orientar o planejamento das empresas.Ao mesmo tempo, há áreas mais específicas, como o cientista de dados, que precisa de um background maior em determinadas habilidades, como matemática, estatística, computação e o especialista em inteligência artificial, que manipula os diversos softwares que operam e aprendem novos recursos por conta própria.A área é relativamente nova. Porém, quando se pesquisa o que está em alta no mercado, não há dúvida de que ela está superaquecida. Normalmente, as pessoas que ingressam no campo possuem diversas origens profissionais, como Estatística, Engenharia, Administração ou Economia.Em meio a sua trajetória de carreira, todos buscam uma especialização para adquirir os conhecimentos necessários e transitar de área. Sendo assim, qualquer pessoa possui potencial para ingressar no campo.De acordo com um levantamento da Associação Brasileira das Empresas de Tecnologia da Informação e Comunicação (Brasscom), cerca de 420 mil novas vagas no mercado de tecnologia devem ser criadas até o ano de 2024. No entanto, as previsões apontam que 150 mil delas não serão preenchidas por falta de profissionais qualificados.Se você está pensando em ser um profissional da área de dados, este é o melhor momento para começar esta jornada. Com pouca gente qualificada para muita oferta por parte das empresas, quem se interessa por este universo já está à frente da concorrência, considerando a alta possibilidade de alcançar sua estabilidade profissional e financeira.Recomendamos que você confira a grade completa dos cursos de Data Science, Data Analytics e Inteligência Artificial (IA) da DH. Eles preparam o aluno para lidar com os desafios do dia a dia da melhor maneira. Termine o curso com um portfólio completo, contando também com o projeto integrador para se colocar no mercado de trabalho.Nós acreditamos que a educação profissional deve estar sempre aliada com o desenvolvimento pessoal. Temos um departamento de carreiras que oferece cursos complementares, palestras, plantão de dúvidas e apoio na transição de carreira e novas oportunidades aos alunos. Nossos dados confirmam que a Digital House tem 95% de empregabilidade dos alunos.Se você gostou deste artigo, baixe também o nosso mapa de carreiras digitais, e veja quais são as áreas e profissões que estão em alta, além de como é a jornada profissional, os panoramas de mercado e o salário médio de cada uma.Leia mais no blog DH:+ Google Analytics Dashboard: crie e personalize com o nosso passo a passo+ O que é brand equity e como as empresas geram valor de marca em seus produtos e serviços+ Marketing digital para iniciantes: 10 dicas de como começar na carreiraE aí, já segue a gente no Twitter? Vem pra rede, vamos conversar sobre habilidades digitais! ;)

NPS: o que significa e qual a sua importância para a DH img
#Otros

NPS: o que significa e qual a sua importância para a DH

Você provavelmente já deve ter recebido algum tipo de e-mail de pesquisa de satisfação para responder, mas nem sempre ficam claros os motivos e as formas pelos quais os resultados são utilizados. Por esse motivo, resolvemos explicar quais são as ideias por trás do esforço permanente em medir a satisfação com os cursos e, por extensão, na escola.Na Digital House o aluno responde a três tipos de pesquisa: uma na metade do curso e uma no final, ao NPS (Net Promoter Score); a cada três semanas de aula, é aplicado o NSI (Net Satisfaction Index); pôr fim, ao final de cada aula as perguntas vêm na forma do 3Q (que bom, que pena, que tal). A frequência, as métricas e a metodologia de cada uma são diferentes entre si, e a ideia aqui é esclarecer o papel do NPS, suas origens e o que esse indicador revela para nós.NPS é uma sigla que significa Net Promoter Score, uma métrica de lealdade do cliente a uma determinada empresa, baseada na atribuição de uma nota numérica entre 1 e 10 ao produto ou serviço consumido. O indicador foi criado a partir da experiência de uma rede de locadoras de automóveis dos Estados Unidos, e parte do pressuposto de que, mais do que a média de satisfação da clientela, o que interessa aos negócios que visam crescimento e resultados de longo prazo é a quantidade de clientes que, de tão satisfeitos, passam a indicar a empresa a colegas e familiares.Ao empregar a escala de 1 a 10, aqueles que atribuem notas 10 e 9 ao produto ou serviço consumido são os “promotores”; os que deram notas 8 e 7 são “neutros” e, de 6 para baixo, estão os “detratores”. A nota final é dada pela subtração da proporção de promotores e detratores, conforme figura abaixo:Fonte: File:Nps.jpg - Wikimedia CommonsAqui na Digital House, os alunos são chamados com frequência a responder pesquisas de satisfação. Periodicamente são disparadas enquetes via email que são, em última instância, um retrato da escola na visão de seu público-alvo.A invenção do NPSAs ideias por trás do NPS vieram à luz num artigo da Harvard Business Review em 2003, sob o ambicioso título “O único número que você precisa para crescer”. Ciente das limitações e custos envolvidos na realização de grandes e complexas pesquisas de satisfação dos clientes (surveys), Andy Taylor, CEO da Enterprise Rent a Car, introduziu uma pesquisa mensal composta de apenas duas perguntas, uma sobre a qualidade da experiência de locação e outra, sobre a probabilidade do cliente repetir a locação com a empresa. A simplicidade das perguntas possibilitou que a empresa fornecesse um feedback rápido para suas mais de 5 mil filiais, com foco apenas nos clientes mais engajados, ou seja, aqueles que fornecem as notas mais altas.E os demais clientes? Obviamente todos interessavam à Enterprise e interessam a qualquer negócio, mas o foco nos entusiastas parte do pressuposto de que estes, e não a média dos clientes, são aqueles que não apenas voltam a consumir, mas recomendam o produto ou serviço a outros consumidores. Afinal de contas, ao recomendar uma empresa para uma pessoa próxima, estamos não apenas atestando nossa satisfação com o ato de consumo, mas também colocando em risco nossa própria reputação. Usando um exemplo que quase todo mundo já viveu, nada pior do que indicar um encanador, por exemplo, e descobrir que a sua indicação foi responsável pelo alagamento da casa dos amigos.Com base na experiência da Enterprise, o professor Frederick Reichheld sistematizou dados sobre outras companhias e setores de atividade, procurando identificar uma suposta correlação entre a fidelidade do cliente e o crescimento e lucratividade do negócio. Os dados levantados ao longo de dois anos levaram à conclusão de que o único caminho para o crescimento lucrativo baseava-se na habilidade das companhias em tornar seus clientes fiéis a ponto destes recomendarem constantemente seus produtos, captando novos clientes e agindo, na prática, como seus departamentos de marketing.As premissas do NPS colocavam em xeque uma série de outras métricas, especialmente aquelas relacionadas à satisfação do cliente. Taxas de retenção, por exemplo, são um bom indicador de lucratividade, mas não de crescimento, e os níveis de satisfação passada não apresentam evidências fortes de estarem relacionadas com o comportamento atual do consumidor ou com o crescimento do negócio.A pergunta que interessaPara encontrar a pergunta-chave a ser feita aos consumidores e, a partir daí, a métrica ideal para aferir a fidelidade do cliente, o professor Reichheld associou dados de surveys com informações sobre o comportamento real de mais de 4 mil consumidores, especialmente em relação à repetição de compras e padrões de recomendação, usando para isso ferramentas como Satmetrix e um questionário de 20 perguntas chamado Loyalty Acid Test. Esse trabalho possibilitou determinar quais questões apresentavam a mais alta correlação estatística com a repetição de compra e a recomendação. Se inicialmente procurava-se a melhor pergunta para cada setor de atividade, o que se descobriu é que apenas uma pergunta era a ideal para a maioria dos setores: “qual é a probabilidade de você recomendar a empresa X para um amigo ou colega?”.Encontrada a pergunta, era necessário estabelecer a escala de resposta, uma escala que fosse simples, sem ambiguidade e pudesse ser compreendida de forma intuitiva por consumidores, investidores e jornalistas, enfim, pelo grande público. Essa escala serviria como base para o estabelecimento de grupos de consumidores que resumiram a experiência do cliente, servindo como guia de orientação dos esforços da empresa em busca do crescimento sustentado.Dessa forma, quando a Digital House aparece na sua caixa postal perguntando qual é a possibilidade de você nos recomendar para seus familiares e amigos, o que queremos saber é qual é a proporção dos alunos que, de tão satisfeitos, colocam sua reputação em jogo pela qualidade percebida em sua jornada. Sem nunca descuidar dos feedbacks negativos, que são analisados semanalmente por coordenadores, professores e áreas de apoio, nossa preocupação é proporcionar uma experiência de aprendizagem que tenha valor e faça a diferença na sua trajetória.Assim, mais do que nunca, pedimos: responda às pesquisas! A sua opinião que tornará a DH cada vez melhor.Leia mais no blog DH:+ Google Analytics Dashboard: crie e personalize com o nosso passo a passo+ O que é brand equity e como as empresas geram valor de marca em seus produtos e serviços+ Marketing digital para iniciantes: 10 dicas de como começar na carreira

Conheça o curso de Ads e como se tornar um bom profissional img
#Marketing

Conheça o curso de Ads e como se tornar um bom profissional

Os profissionais que trabalham na área de Ads são responsáveis pela promoção da imagem de uma marca para o mercado, a fim de gerar leads, visibilidade, engajamento e mais vendas, ou seja, tudo que é essencial para o seu crescimento. Que tal entender melhor as vantagens de fazer um curso de Ads e as principais habilidades de um bom profissional neste segmento? Continue acompanhando.O que é um curso de Ads?Em um curso de Ads ou mídia paga, como também pode ser chamado, o aluno aprende a atuar com campanhas de publicidade online. Ele adquire habilidades técnicas e competências para construir e gerenciar campanhas de links patrocinados em diferentes canais, como o Google Ads, Facebook Ads, Instagram Ads, LinkedIn Ads, entre muitos outros.Durante sua formação, o aluno também aprende a analisar dados, como métricas e indicadores de performance das campanhas em ação, utilizando ferramentas, como o Google Analytics, além de gerar relatórios personalizados, usando o Google Data Studio, por exemplo. Ao término do curso, o profissional também estará apto para planejar e aplicar estratégias de publicidade online, através de parcerias com influenciadores digitais, redes de afiliados e e-mail marketing.Mídia paga: como funciona?Depois de saber o que é um curso de Ads, você deve estar se perguntando: mas no que consiste a mídia paga? Como funciona? Vamos te explicar.O segmento consiste em qualquer comunicação que uma marca realiza, investindo dinheiro para ter um determinado resultado além do próprio retorno financeiro, como a visibilidade, geração de leads, vendas ou/e engajamento, entre outros objetivos.Parece fácil até aqui, né? Mas não é somente investindo dinheiro em campanhas e anúncios pagos que você terá o retorno esperado. É preciso considerar diferentes fatores ao planejar uma estratégia. Separamos as principais para você. Confira:Plataformas de anúncioSão diversas plataformas disponíveis para utilizar, podendo ser tanto as redes sociais (Facebook, Instagram, YouTube, Twitter, LinkedIn etc.), quanto buscadores e outros sites, como Google, Yahoo, Waze, Bing, entre outros.Formato do anúncio O anúncio será em imagem? Vídeo? Enquete? Slides? Esses são alguns dos diversos formatos disponíveis em cada plataforma, de acordo com as necessidades e objetivos do negócio.Definição do público-alvoA definição do público-alvo é uma das etapas mais importantes e define como será toda a estratégia de uma determinada campanha com mídia paga. É a partir disso que se identifica quais são as oportunidades para a marca, além de orientar todo o planejamento de atuação da marca no mercado. Afinal, para se comunicar da melhor maneira e construir um relacionamento com os clientes, é preciso conhecê-los antes de tudo.Quais as habilidades de um profissional de performance?Ficou interessado em adentrar ainda mais na área e fazer um curso de Ads? Para te ajudar nessa jornada, listamos 3 habilidades de um bom profissional de marketing de performance ao atravessar a nova realidade. Confira a seguir:Análise de dadosA construção de campanhas produz indicadores que geram relatórios e informações relevantes para o negócio. Neste contexto, ter a capacidade analítica com todos esses dados é essencial. Com isso, a empresa terá maior controle e organização, utilizando tudo o que for relevante para tomadas de decisão e ajudando a marca a entender, com mais exatidão, as expectativas de seu público-alvo.LGPDA Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais (LGPD) é um assunto essencial para qualquer empresa que trabalhe com dados pessoais de clientes. Sendo assim, surge a necessidade de saber quais são as exigências que se tornam cada vez mais importantes para o profissional de performance.Independência e dinamismoNão é só de hard skills que vive o profissional de performance, pois as soft skills também são essenciais para os desafios do dia a dia. Neste sentido, quem trabalha na área sabe que é preciso resolver as crises o mais rapidamente possível, tendo dinamismo para tomar decisões de forma independente, com o emocional em controle.Dica extra: organizaçãoNão há profissional de marketing de performance que seja bem-sucedido e desorganizado com seu trabalho. Desde o planejamento, até colocar os anúncios pagos no ar, é preciso que tudo seja muito bem pensado e estruturado.Qual curso de Ads fazer?Ao contrário do que muitos pensam, a mídia paga pode ser usada para diferentes objetivos e não somente para anúncios de venda direta. Em um curso de Ads, o aluno adquire toda a base de conhecimentos necessários para aplicar tudo isso, entendendo que uma verba disponibilizada para a elaboração de uma campanha, por exemplo, pode influenciar o rumo que ela terá com seus anúncios, em suas diferentes possibilidades.Além disso, mesmo que as empresas possam investir pouco, elas não deixam de aumentar sua visibilidade, em uma campanha de período curto. Todo esse processo gera métricas e indicadores, que são essenciais para a identificação de oportunidades de melhorias e novas tomadas de decisão.A tecnologia está em constante avanço. Sendo assim, a procura por um curso de Ads também faz parte deste crescimento. Segundo uma pesquisa, em 2018, foram registrados 3,9 bilhões de usuários online. É muita coisa! Ainda na mesma pesquisa, em 2023, esse número deve evoluir para 5,3 bilhões, um aumento de 36%. (Fonte: Cisco, 2020).A Digital House tem consciência de todo esse panorama e todo o poder de retorno que uma boa mídia pode oferecer para uma empresa, mudando seu destino. Caso esteja interessado em ingressar na área, que faz parte do marketing digital, saiba que possuir um diploma de curso é um diferencial para que consiga ingressar na carreira com tudo, pois ele prova toda sua base de conhecimentos.Que tal se inscrever no curso de Marketing Digital Avançado? Ele prepara o aluno para dominar os diferentes tipos de estratégia, incluindo o marketing de performance e as diferentes plataformas e técnicas para criação de anúncios pagos.Se você possui um negócio, saiba também como planejar, otimizar e automatizar as suas estratégias e ferramentas de campanha que você já usa atualmente. Não é demais?Todas as aulas são dinâmicas, 100% ao vivo, nas melhores plataformas digitais para educação e ministradas por profissionais especialistas do mercado. Garanta a sua ascensão profissional no futuro!Não deixe de conferir também nosso post sobre empregos em tecnologia e quais os melhores sites de oportunidades para ingressar na área.Leia mais no blog DH:+ Google Analytics Dashboard: crie e personalize com o nosso passo a passo+ O que é brand equity e como as empresas geram valor de marca em seus produtos e serviços+ Marketing digital para iniciantes: 10 dicas de como começar na carreira