Embora a Inteligência Artificial (IA) e o Aprendizado de Máquina (AM) sejam frequentemente usados de forma intercambiável, eles são dois termos distintos. É verdade que a IA e o ML estão intimamente relacionados, mas a distinção é importante.

Inteligência Artificial (IA)

Inteligência artificial é quando as máquinas tomam decisões imitando as funções cognitivas da inteligência humana. O objetivo é que uma máquina execute tarefas complexas como um ser humano faria. A lógica e as árvores de decisão permitem que a máquina aprenda, raciocine e se corrija de forma autônoma.

Alguns exemplos incluem o fato de uma máquina ser capaz de entender e interagir com a linguagem, tanto falada quanto escrita. A capacidade de analisar dados e fazer recomendações é outro aspecto fundamental da Inteligência Artificial.

Aprendizado de máquina (ML)

O aprendizado de máquina é uma parte da inteligência artificial. Ele está relacionado à capacidade de uma máquina de aprender com a experiência e melhorar como resultado. Ao contrário da programação explícita, o aprendizado de máquina utiliza algoritmos para estudar grandes volumes de dados. Em seguida, esses dados são usados para tomar decisões informadas com base em modelos estatísticos.

Quanto mais dados o algoritmo tiver, mais ele se aprimora. Isso significa que o aprendizado de máquina tende a melhorar com o tempo. Entretanto, a qualidade dos dados é importante, pois eles devem ser estruturados de alguma forma, em vez de serem aleatórios.

Inteligência Artificial vs. Aprendizado de Máquina

Em essência, a Inteligência Artificial é o conceito primordial de uma máquina capaz de sentir, agir, raciocinar e mudar como um ser humano faria.

O aprendizado de máquina é um subconjunto da inteligência artificial. É o aprendizado autônomo de uma máquina com base nos dados que ela extraiu. Observe que o aprendizado de máquina não imita a inteligência humana, seu único objetivo é fornecer resultados cada vez mais precisos ao executar uma tarefa específica com base nos dados analisados.

Observe que outros aspectos, como o processamento de linguagem natural e a aprendizagem profunda, se enquadram na Inteligência Artificial, mas não são considerados Aprendizado de Máquina.

Como as operadoras usam IA e ML?

Um dos principais usos do aprendizado de máquina é no marketing, pois há muitos dados a serem analisados. Vamos analisar isso sob a perspectiva de um cassino.

Quando um jogador se inscreve em um cassino, já existe uma certa quantidade de dados contextuais disponíveis para o operador. Isso inclui informações de navegador, dispositivo e geolocalização. Esses dados podem ser usados para promover jogos que tenham sido historicamente populares entre os jogadores naquele local e usando aquele dispositivo e navegador específicos.

É claro que tudo isso é muito vago.

No entanto, à medida que o cliente começa a jogar, mais dados ficam disponíveis. Isso inclui itens como saldo médio, valores médios de depósito, regularidade dos depósitos, valores médios de apostas, o tipo de jogos jogados e quando esses jogos são jogados. Tudo isso ajuda a criar um perfil de jogador e permite recomendações mais personalizadas.

Essas recomendações podem ser feitas no lobby, no site ou no funil de marketing. À medida que a jornada do jogador continua, o lobby pode ser adaptado com base em suas preferências. Além disso, como e quando um cassino comercializa para um jogador também pode ser alterado com base no que ele gosta e quando gosta de jogar.

Esses dados podem ser muito granulares. Por exemplo, você pode enviar uma notificação por push em uma determinada hora do dia, em um determinado dia da semana, para um jogo de cassino específico que você acha que seria mais atraente para esse cliente individual. Estatisticamente, como você está oferecendo uma recomendação personalizada no momento certo, é mais provável que você se envolva com esse jogador.

Isso significa que você pode usar a IA como um elemento-chave da sua estratégia de retenção. Você pode incentivar os jogadores regulares a continuarem jogando ou atrair de volta para o seu cassino os jogadores que já não jogam mais.

Conclusão

Está claro que o aprendizado de máquina pode ser um divisor de águas quando se trata de marketing, pois proporciona uma experiência personalizada para cada jogador. Como o processo é automatizado, não há custo manual para fazer isso. Além disso, essas experiências podem ser alteradas para favorecer os KPIs, o resultado final e os custos de um cassino, bem como outros parâmetros.

Em um mercado lotado, onde as coisas nunca foram tão competitivas, está claro que a IA e, especificamente, o aprendizado de máquina podem ser usados para proporcionar experiências mais envolventes e personalizadas. Isso pode ser crucial para fazer com que seus gastos com marketing sejam maiores. Também pode ajudar a aumentar seus lucros e ajudar seu cassino a se destacar da multidão.