No setor de marketing em rápida mudança, a integração da inteligência artificial (IA) é mais do que uma tendência – é uma necessidade. Entretanto, a eficácia da IA no marketing depende muito da qualidade dos dados fornecidos aos algoritmos. Dados limpos e bem estruturados são a base para o uso bem-sucedido da IA. Neste artigo, exploramos o papel fundamental do SQL na preparação de dados para IA, com um guia abrangente para as consultas SQL essenciais que os profissionais de marketing precisam dominar.
A importância da preparação dos dados
Antes de aproveitar o poder da IA, os profissionais de marketing devem realizar um processo meticuloso de preparação de dados. Isso inclui a limpeza, a transformação e a agregação de dados para torná-los adequados para algoritmos de aprendizado de máquina (ML) e análises avançadas. A SQL (Structured Query Language, Linguagem de Consulta Estruturada) desempenha um papel fundamental nesse processo, permitindo que os profissionais de marketing manipulem os dados de forma eficiente e eficaz.
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Limpeza de dados: garantir a integridade dos dados
A primeira etapa da preparação de dados é garantir que o conjunto de dados esteja livre de duplicatas, valores ausentes e erros. Vamos dar uma olhada em como resolver esses problemas:
Eliminação de duplicatas
Para manter os dados exclusivos, use a palavra-chave `DISTINCT` ou a cláusula `GROUP BY`. Por exemplo, se você quiser remover duplicatas com base em colunas específicas, poderá usar o seguinte comando SQL:
Ou se quiser remover duplicatas de uma tabela com base em colunas específicas:
Tratamento de dados ausentes
O tratamento de valores ausentes é crucial para um modelo de IA preciso. Você pode preencher essas lacunas ou remover linhas com valores NULL. Vamos ver como preencher NULLs com um valor padrão:
- Eliminar as filas com valores omitidos
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Pré-processamento de dados: transformação e aprimoramento de dados
Muitas vezes, os dados precisam ser transformados em um formato adequado ou complementados com novos recursos para aprimorar os modelos de IA.
- Conversão de tipos ou formatos de dados
É essencial unificar os formatos de data. Por exemplo, para converter um formato de data:
- Remoção do mês e do ano de um carimbo de data/hora
- Calcular novos recursos
A criação de métricas adicionais, como o valor da vida útil do cliente ou as pontuações de engajamento, pode melhorar significativamente o desempenho do modelo de IA. Por exemplo, para calcular o valor médio da compra:
- Calcular uma pontuação de envolvimento com base nas visitas e interações do site
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Agregar dados: Resumir a informação
A agregação de dados é essencial para obter resumos significativos que podem ser usados em modelos de IA.
- Agregação de dados
Para agrupar clientes por país e agregar seu gasto total
- Calcular segmentos
Segmente os clientes por mês de registro e analise o comportamento de compra.
- Combinar dados
Os modelos de IA geralmente exigem dados de várias fontes. As operações JOIN facilitam essa integração:
- Unir informações de clientes com informações de compras.
Funções de janela para totais em execução ou médias móveis
Para calcular o total de compras de cada cliente ao longo do tempo
Abaixo, mostramos a média móvel dos gastos mensais de cada cliente:
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Engenharia de recursos: variáveis para o sucesso
A engenharia de características é essencial para melhorar o desempenho dos modelos de IA por meio da criação de novas variáveis.
- Codificação de dados categóricos
As variáveis categóricas devem ser codificadas numericamente. Para codificação em um único ponto:
Para codificação de tags (atribuição de um valor numérico a categorias):
- Características temporais
As métricas RFM (Recency, Frequency, Monetary) são cruciais para segmentar os clientes e prever seu comportamento:
a. Recency: Dias desde a última compra
b. Frequency: Quantidade de compras
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Amostragem e particionamento de dados: Preparação para análise
O compartilhamento de dados em conjuntos de treinamento e de teste é fundamental quando se trabalha com aprendizado supervisionado.
- Amostragem aleatória
Para selecionar aleatoriamente uma amostra para teste
- Amostragem estratificada
Para manter as proporções das categorias durante a amostragem
Conclusão
A preparação de dados de marketing para aplicativos de IA requer uma abordagem sistemática que envolva a limpeza, a transformação e a agregação de dados para derivar recursos significativos do que muitas vezes pode ser um caos. As consultas SQL que discutimos neste artigo representam tarefas básicas que os profissionais de marketing devem executar para preparar seus dados de forma eficaz.
Ao dominar essas técnicas de SQL, os profissionais de marketing podem garantir que seus dados estejam prontos para os modelos de IA e de aprendizado de máquina. Essa preparação não apenas melhora a precisão dos insights derivados dos dados, mas também gera melhores resultados comerciais. Na era do marketing orientado por dados, a capacidade de manipular e preparar dados com eficiência é uma habilidade inestimável que pode diferenciar as marcas em um cenário competitivo.
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