MENU

| BR

Campus

Cursos

Programas Executivos

Programas Executivos

Paises

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

E aí, já segue a gente no Twitter? Vem pra rede, vamos conversar sobre habilidades digitais! ;)

Outras notícias

O que é média móvel e por que está tão em alta na realidade atual? img
#Dados

O que é média móvel e por que está tão em alta na realidade atual?

No dia a dia das empresas, é muito importante que, em suas estratégias e planejamentos, as tomadas de decisão sejam baseadas em dados. Neste contexto, uma das principais ferramentas que ajudam na interpretação dessas informações é a média móvel.Esse indicador ajuda as organizações a entenderem as tendências em seus nichos de mercado. Sendo assim, de maneira mais embasada, os negócios podem saber quando é mais interessante fazer uma determinada ação ou que tipo de melhoria deve ser aplicada em seus processos, ao implantar a média móvel nas análises de dados.Quer entender mais sobre este conceito? Continue acompanhando este artigo.O que é média móvel?A média móvel é uma das ferramentas mais importantes para a análise técnica de informações, principalmente quando falamos do cenário atual do mercado, independentemente de setor ou assunto. Ele é um indicador muito utilizado em estatísticas e gráficos, onde é possível entender uma inclinação de comportamento ou de situação.Lembrando que elas só apontam uma determinada tendência quando esta já existe, de maneira que a velocidade com que os dados dela irão aparecer no gráfico depende também do tipo de média utilizada, o que explicaremos ainda neste artigo.Além de confirmar possíveis previsões, a média móvel também é capaz de sinalizar uma possível reversão, por meio da identificação de fortes movimentos nos dados mostrados em seu gráfico.Tipos de média móvelAssim como outros indicadores utilizados pelas empresas, a média móvel também possui diversos usos de dados, com cálculos que permitem o estudo e análise de informações em diferentes setores e nichos de mercado. Separamos os principais tipos e como funcionam o seu uso. Confira:Média Móvel Simples (SMA)Como o nome sugere, essa é a maneira mais simples de calcular o indicador. Ele é calculado a partir da média em um determinado período. No entanto, por ser móvel, o valor está sempre mudando, adicionando novas informações e eliminando dados muito antigos.Média Móvel Exponencial (EMA)O contexto dessa média é similar à simples, mas seu cálculo é um pouco mais complexo, a fim de proporcionar mais ênfase em dados mais recentes, com as informações antigas possuindo menos importância neste contexto. Isso torna a medida ainda mais dinâmica do que a média anterior, podendo identificar tendências de mercado mais rapidamente.Média Móvel Ponderada (WMA)Esse cálculo é uma variação da média anterior, mas ainda mais específica para tornar a linha do gráfico mais próxima possível da tendência. Para isso, a WMA acompanha o dado muito mais próximo do que a média e, ao mesmo tempo, uma análise ainda mais dinâmica do que a exponencial. Isso não quer dizer que ela é a melhor, mas pode ser mais indicada para quem prefere obter informações mais rápidas.Média Móvel de Hull (HMA)Por fim, mas não menos importante, temos a Média Móvel de Hull ou Hull Moving Average, como também é conhecida. Esse indicador apresenta menor ruído entre os tipos disponíveis, ou seja, os valores são mais exatos. Ele foi criado por Alan Hull, um dos maiores traders da Austrália.O cálculo é realizado com base na média móvel ponderada, mas também toma como base a raiz quadrada do período que está sendo analisada, suavizando os dados. Por que ele está em alta?Já faz um bom tempo que vivemos uma realidade bastante diferente, não é mesmo? Neste sentido, a complexidade da pandemia do coronavírus está presente não só no combate à doença, mas também na análise dos dados de novas infecções e óbitos.Para se entender a evolução, estabilização ou queda de contaminações, é preciso observar e analisar além dos números do próprio dia. Traçar a média móvel se tornou uma das formas mais eficazes de entender tudo isso.O recurso permite observar se o número de casos confirmados e o de óbitos têm aumentado ou diminuído em um determinado período, normalmente calculado semanalmente e em comparação com as anteriores. Talvez você esteja se perguntando: por que fazer tantos cálculos? A percepção sobre o aumento ou diminuição no número de casos é imprescindível nas tomadas de decisão do governo para as ações de combate à pandemia, como restrições e liberações. Deste modo, quanto mais preciso forem essas médias, medidas mais eficazes poderão ser tomadas e mais vidas poderão ser salvas.Uma vantagem é que esse é um indicador usado mundialmente, ou seja, permite fazer comparações não só em diferentes períodos, mas também em localidades diversas.Entenda como é calculada a média móvel no contexto da Covid-19Como comentamos, é importante calcular a média móvel na realidade pandêmica que estamos vivendo. Para isso, é preciso somar o número de casos ou mortes do dia com o dos 6 dias anteriores.Para saber a tendência, é preciso calcular a variação percentual das médias móveis em um período de 14 dias. Por exemplo, a média móvel do dia 14 deve ser comparada com a média móvel do dia 1º. Se o percentual for de até 15%, a situação é estável. Se for acima, está em crescimento, e se for mais de 15% negativo, está em queda.Seja um profissional de dados! :)Acompanhando o conteúdo até aqui, ficou clara a importância dos dados no dia a dia, não é mesmo? E além da pandemia, as empresas também precisam analisar informações para ajudar a tomar decisões mais assertivas em seus processos internos.De acordo com a Associação Brasileira das Empresas de Tecnologia da Informação e Comunicação (Brasscom), em torno de 420 mil novas vagas no mercado de tecnologia devem ser criadas até o ano de 2024. Entretanto, previsões confirmam que 150 mil delas não serão preenchidas por falta de profissionais qualificados. E isso também inclui a área de dados e suas análises.Com esse panorama, podemos entender que esse é o momento ideal para investir em um curso. Se você se interessou em seguir essa profissão, invista em sua capacitação no curso de Data Analytics da Digital House, que te proporciona toda a base de conhecimentos necessários para o seu futuro.Nossas aulas remotas são dinâmicas, 100% ao vivo e ministradas com os melhores especialistas do mercado. Impulsione sua carreira ainda este ano e conquiste o seu sucesso! Não deixe também de conferir nossos materiais gratuitos e ricos de conhecimento ao seu dispor em nossa biblioteca de conteúdo e no Blog DH.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! ;)

UX Strategy: o que é e quais as vantagens de se implantar em uma empresa? img
#UX

UX Strategy: o que é e quais as vantagens de se implantar em uma empresa?

A área de UX está se consolidando cada vez mais em empresas de diferentes tamanhos, setores e configurações. Neste contexto, como um processo natural da disciplina e com o aumento da importância desses profissionais no mercado de trabalho, é normal que haja posições mais especializadas, como o UX Strategy.Acompanhe este artigo, onde te explicaremos tudo sobre a função, sua relação com a área de UX design e os principais benefícios de implantá-lo em uma empresa.O que é UX Strategy?UX Strategy ou estratégia de UX, como também é chamado, é a construção e elaboração de toda a abordagem que está por trás do processo de desenvolvimento de um produto digital.Neste contexto, o profissional é o especialista que auxilia o negócio a entender quais são as suas metas e objetivos em relação às necessidades de seus usuários e, consequentemente, as experiências que terão, de modo a traçar o melhor caminho para que tudo seja atingido de forma assertiva.Uma estratégia de UX bem construída deve certificar-se de que a visão, a missão, os desejos dos clientes e as habilidades técnicas do negócio estejam todas bem alinhadas. Com isso, o profissional poderá trabalhar da melhor forma para oferecer soluções que atendam todas as expectativas.Qual a sua relação com o UX Design?Como comentamos, o UX é uma área que vem se consolidando no Brasil em diversas empresas. E a ramificação de funções mais específicas acaba sendo uma consequência natural de tudo isso, para que a área e o processo funcionem da melhor forma possível dentro dos negócios. Uma delas é o UX Strategy.Quando falamos da relação e diferença entre o UX Design e o UX Strategy no dia a dia, o primeiro possui suas ações e trabalhos com foco mais na evolução do produto, enquanto o UX Strategy foca no business.Basicamente, o UX Strategy é o profissional que lidera o projeto em que o UX designer atua, pois é ele quem define as estratégias a serem seguidas. Em outras palavras, podemos dizer que um foca mais na parte teórica e o outro, no caso o UX Design, foca na prática, ou seja, no desenho e no desenvolvimento do produto final.No dia a dia, nada impede que o UX designer também possa desenvolver uma estratégia. Mas quando falamos do mercado atual, a especialização do profissional é algo essencial para que as coisas aconteçam da melhor forma dentro das empresas.Isso porque contribui para que o negócio desenvolva um trabalho melhor, economizando recursos, pois os profissionais especializados podem resolver problemas com mais qualidade e em menos tempo.Agora que você já sabe o que é UX Strategy e sua relação com UX Design, deve saber também que realizar um curso na área é uma ótima alternativa para adentrar na carreira, adquirindo uma base sólida de conhecimentos para utilizar no dia a dia em grandes empresas.Na Digital House, temos o curso de Experiência do Usuário (UX). Além de ensinar o processo como um todo, ele também aborda o UX Strategy de forma detalhada, ou seja, caso o aluno deseje, é possível se especializar nisso.Todos os alunos também podem participar do programa de apoio à recolocação (gratuito), além de feiras de recrutamento exclusivas (Recruiting Day). Inscreva-se e impulsione sua carreira agora mesmo!Qual é o papel de um UX strategist?Quando falamos sobre o papel do profissional, sem dúvida, temos que considerar o livro “UX Strategy” escrito por Jaime Levy, que se tornou uma referência para a carreira e traz 4 papéis essenciais para um UX strategist. Confira:Estratégia de negóciosQuais são os diferenciais da marca? Como ela irá se posicionar no mercado? Como fazer com que o produto seja viável? Essas são algumas perguntas essenciais para que o profissional tenha uma visão ampla do nicho em que atua e a estratégia do seu próprio negócio. É preciso estar alinhado com a missão e os valores da empresa ou produto com o qual trabalha.No dia a dia, a partir desse papel, o profissional irá implementar design sprints, saber priorizar ações e encontrar soluções efetivas, que sejam interessantes tanto para o público quanto para a empresa.Inovação de valorUm dos papéis do UX strategist é definir como a empresa vai gerar valor para o público a partir da inovação e a diferenciação, alinhadas com o baixo custo de implantação de ações.Pesquisa com usuáriosComo o objetivo é oferecer as melhores experiências do usuário, é essencial que a pesquisa com o público-alvo seja um dos papéis principais do UX strategist. Isso porque, no mercado, não há mais espaço para achismos e todas as decisões de um bom planejamento devem ser tomadas a partir de dados.Experiência do usuárioPor fim, este último papel, que se relaciona muito com o anterior, se baseia no entendimento de todas as sensações de um usuário ao ter contato e interagir com o produto ou serviço desenvolvido. É preciso analisar e considerar todos os feedbacks para aplicar possíveis melhores e obter uma melhor performance. Quais são as principais vantagens de implantar o UX Strategy em uma empresa?Implementar o UX Strategy pode trazer diferentes benefícios para um negócio. Separamos os principais. Confira:Otimização e simplificação do acompanhamento dos padrões de comportamento dos usuários.Integração de diferentes times em torno da mesma visão de negócio.Mensuração de resultados para tomar decisões baseadas e orientadas por dados.Validar suposições e evitar achismos.Minimizar riscos e deixar os processos mais assertivos, pois identifica as necessidades reais dos usuários ainda no início de um projeto.E aí, gostou do conteúdo? Se sim, recomendamos que leia também nosso artigo sobre a carreira de UX writing, onde te contamos 5 grandes dicas para ingressar na carreira.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! ;)

Valor de marca: o que é e qual a sua relação com o marketing digital? img
#Marketing

Valor de marca: o que é e qual a sua relação com o marketing digital?

No mercado, dentre as inúmeras opções de marcas, existem produtos que, apesar de possuírem a mesma função e serem semelhantes, são mais caros do que o outro e, mesmo assim, possuem clientes fiéis. Você já deve estar acostumado com essa situação. Mas você já refletiu o porquê disso? Neste contexto, vamos falar sobre o valor de marca e como ela se aplica no dia a dia.Este é um dos principais objetivos das estratégias de marketing digital das empresas, ou seja, fazer com que sua imagem se desenvolva de maneira que as pessoas se interessem por ela, além dos próprios produtos. Continue acompanhando este artigo para entender essa dinâmica de maneira clara.O que é valor de marca?Quando falamos sobre o termo, também conhecido como brand equity, em inglês, estamos falando sobre a relação do valor de produtos e/ou serviços com a força que a marca possui no mercado de consumo.Isso quer dizer que a imagem dela é reconhecida pelas pessoas, tanto pela eficiência quanto a boa experiência de tudo que oferece, sua história, status, percepções de mercado e/ou valores emocionais que variam para cada pessoa.Muitos fatores podem contribuir para a construção de uma boa imagem, como a qualidade, ponto de venda, conteúdos em seus diferentes canais, site, embalagem, psicologia das cores, identidade corporativa, entre outros.Sendo assim, construir um valor de marca é importante para qualquer organização que queira se manter firme em um mercado tão competitivo.Valor de marca no marketing digitalNo marketing digital, o valor de marca é uma estratégia essencial para as empresas. Não é nenhuma novidade que, nos últimos anos, tanto as organizações quanto as pessoas passaram a migrar para a internet, adquirindo novos comportamentos e hábitos de consumo, onde se inclui a aquisição de novas informações e entretenimento nesse meio digital.Para se ter uma ideia, dados mostram que 74% dos consumidores brasileiros fazem diferentes pesquisas nas redes sociais a respeito dos produtos que querem comprar. Além disso, ainda na mesma fonte, consta que 86% dos brasileiros são adeptos ao consumo online.Tudo isso foi impulsionado ainda mais com a pandemia, marcando uma tendência de consumo que se manterá mesmo com a normalização das atividades e o fim do isolamento social das pessoas. Isso nos leva a entender que a presença online não é mais um diferencial para as marcas do mercado, mas, sim, um fator de sobrevivência no meio de tantas opções.É por isso que gerar valor de marca acaba sendo um objetivo presente no marketing digital, podendo ser notado de diferentes formas, seja em um conteúdo, nas campanhas, entre outras ações e opções existentes dentro da área, atraindo leads e aumentando as vendas.Você possui interesse em ingressar nessa área profissionalmente e colocar todas essas ações em prática? Na Digital House, temos o curso de Marketing Digital, onde o aluno é capacitado a dominar as principais ferramentas e estratégias do mercado atual, podendo gerar valor para diferentes empresas.As aulas são online, 100% ao vivo e ministradas por especialistas da área, que estão no mercado. Inscreva-se agora mesmo e garanta o seu futuro profissional!Qual a diferença entre branding e brand equity?O branding é um termo que vem se tornando cada vez mais conhecido dentro do mercado. Em resumo, trata-se da gestão de marca, ou seja, é o desenvolvimento e a implantação de diferentes trabalhos, estratégias de posicionamento para desenvolver a imagem de uma empresa no mercado.Com isso, podemos entender que o objetivo final do branding é gerar brand equity ou valor de marca, como também é conhecido. Vamos pensar como isso funciona na prática? Imagine, por exemplo, uma camiseta lisa, sem nenhum símbolo ou logo visível. Agora pense também na mesma camiseta com o logotipo da Gucci. Isso mostra o poder de determinadas empresas e é isto que o marketing digital considera como valor de marca.É através disso que as pessoas avaliam o preço, relevância, suas emoções com uma empresa, fidelidade e autoridade, ou seja, pontos muito importantes dentro do branding.Exemplos de valor de marca no mercadoNós acabamos de colocar um exemplo sobre como o valor de marca pode fazer a diferença para uma empresa. Neste contexto, aprender com as grandes organizações a utilizar o seu valor para impactar o mercado e garantir o sucesso dos seus produtos é algo essencial para qualquer negócio.Sendo assim, separamos mais três marcas que possuem grande crescimento e relevância dentro de seus setores. Confira:AppleEssa poderosa corporação é um dos maiores exemplos de como o valor de marca faz toda a diferença. Já parou para pensar na quantidade de pessoas que fazem filas nas portas das lojas quando há o lançamento de um novo modelo da empresa?Algumas vezes, as especificações técnicas de seus produtos nem sempre são melhores do que de seus concorrentes. Mas, mesmo assim, a Apple consegue se consagrar no mercado através de diversos diferenciais, como seu próprio design, atraindo uma legião de fãs.Quando você compra um de seus produtos, você não está comprando um smartphone, por exemplo, mas sim um iPhone. Quem o adquire possui a sensação de pertencer a um grupo seleto de pessoas.HavaianasNo Brasil, a empresa é um dos maiores exemplos de brand equity no mercado. A marca possui um reconhecimento tão grande, que muitos dos seus produtos são referidos pelo próprio nome Havaianas, ao invés de dizer o objeto em si.Um ponto interessante é que muitas das campanhas de marketing digital da organização possuem um toque humorístico. Isso contribuiu muito para desenvolver uma identificação com seus consumidores, gerando mais valor no mercado.Coca-ColaO valor de marca da empresa é tão grande, que a identidade visual dela serve de inspiração para muitos estilos, sejam em trabalhos gráficos até decoração de ambientes. Sua tipografia específica faz com que qualquer pessoa saiba identificar a marca, mesmo não sendo um consumidor frequente de seus produtos.Ou seja, a empresa investiu muito no seu branding. O slogan "abra a felicidade", de suas campanhas, traz o conceito de que você não está bebendo um refrigerante apenas, mas, sim, consumindo felicidade.Com essa ideia, sua legião de fãs só aumentou e, hoje, milhões de pessoas em todo o mundo consomem seus produtos.E aí, gostou dos exemplos? Possuir grandes marcas como inspiração e entender os cases é uma ótima maneira de entender o que é possível fazer para inovar e impactar o mercado, gerando valor de marca e rentabilidade aos seus produtos.Quer aprender mais? Confira também o nosso artigo sobre o que é tráfego orgânico e como gerar ainda mais conversões em seu site.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! ;)