15 aplicações da Inteligência Artificial no marketing
Inteligência Artificial é um tema em evidência no universo do marketing. Ainda assim, a IA é um termo amplo que abrange uma gama de diferentes tecnologias (no caso, qualquer tecnologia que busque imitar a inteligência humana, como reconhecimento de voz e imagem, técnicas de aprendizado de máquina e busca semântica).
Os profissionais de marketing gostam de falar sobre as mais recentes tecnologias e se apoiar em IA nos campos de reconhecimento de imagem, reconhecimento de voz, prevenção de vazamentos de dados ou até mesmo ataques de drones em comunidades remotas. Mas o que mais pode ser feito com essa informação?
Diante disso, ao invés de técnicas que somente grandes gigantes da tecnologia podem dedicar recursos, identificamos quinze técnicas de inteligência artificial que empresas de todos os tamanhos podem implementar. Vamos dividi-las em técnicas de Alcance, Atuação, Conversão e Engajamento:
Alcance: atrair visitantes por meio de técnicas de Inbound
1 – IA na produção de conteúdo
Esta é uma área realmente interessante para a IA. As máquinas não podem escrever uma coluna de opinião política ou uma postagem sentimental em um blog, mas há determinadas áreas em que o conteúdo gerado pela IA pode ser útil e ajudar a atrair visitantes para seu site.
Para certas funções, os programas de escrita de conteúdo AI são capazes de escolher elementos de um conjunto de dados e estruturar um artigo que soe “humano”. Um programa de escrita chamado “WordSmith” produziu 1,5 bilhão de conteúdos em 2016 e espera-se que cresça ainda mais em popularidade nos próximos anos.
Os redatores de AI são úteis para produzir conteúdos focados em dados. Relatórios trimestrais de ganhos, jogos esportivos e dados de mercado são exemplos disso. Se você operar em um nicho relevante, como serviços financeiros, o conteúdo gerado pela AI poderá formar um componente útil da sua estratégia de marketing de conteúdo. Existem agora soluções que retornam bons resultados em copywriting para anúncios do Facebook, e nutrição e-mails.
2 – Curadoria Inteligente de Conteúdo
A curadoria de conteúdo com IA permite que você envolva melhor os visitantes em seu site por meio de conteúdos relevantes e personalizados. Essa técnica é mais comumente encontrada na seção ‘clientes que compraram o X e também compraram o Y’ em muitos sites, mas também pode ser aplicada ao conteúdo do blog e personalizar as mensagens do site de forma mais ampla.
É também uma ótima técnica para empresas de assinatura, onde quanto mais alguém usa o serviço, mais dados o algoritmo de aprendizado de máquina precisa usar e melhor se tornam as recomendações de conteúdo. É como se a Netflix tivesse cada vez mais informações para te recomendar filmes.
3 – Buscas por Voz
A pesquisa por voz mudará as futuras estratégias de SEO, obrigando as marcas a acompanharem. Quem estiver trabalhando as buscas por meio de voz terá resultados orgânicos com alta intenção de compra, especialmente se considerarmos o aumento da presença de assistentes virtuais nas casas das pessoas.
4 – Compra de Mídia Programática
A IA é fundamental no processo de compra de Mídia Programática. A prática se apoia em machine learning para direcionar anúncios mais personalizados que vão gerar muito mais engajamento. A Inteligência Artificial também pode auxiliar a garantir Brand Safety das marcas, reconhecendo sites questionáveis e removendo-os da lista de sites em que os anúncios podem ser exibidos.
Atuação: fazer potenciais clientes conhecerem seus produtos/serviços
5 – Modelagem de Propensão
Como já mencionado, a modelagem de propensão é um dos grandes objetivos de um projeto de machine learning. O algoritmo de aprendizado de máquina é alimentado com grandes quantidades de dados históricos e usa esses dados para criar um modelo de propensão que (em teoria) é capaz de fazer previsões precisas sobre o mundo real.
6 – Análises Preditivas
A modelagem de propensão pode ser aplicada a várias áreas diferentes, como prever a probabilidade de conversão de um determinado cliente, prever em que momento um cliente pode converter ou quais clientes têm mais probabilidade de fazer compras repetidas. Essa aplicação é chamada de análise preditiva, porque usa dados de análise para fazer previsões sobre como os clientes se comportam.
A principal coisa a ser lembrada é que um modelo de propensão é tão bom quanto os dados fornecidos para criá-lo, portanto, se houver erros em seus dados ou um alto nível de aleatoriedade, ele não conseguirá fazer previsões precisas.
7 – Geração de Leads
A IA e o Machine Learning também podem atuar para que sua equipe de vendas estabeleça o quão “quente” um lead é e se vale a pena dedicar tempo para isso. Isso pode ser particularmente importante em empresas B2B com processos consultivos de vendas, em que cada venda ocupa um tempo considerável por parte da equipe.
Ao entrar em contato com os leads mais relevantes, o time comercial pode economizar tempo e concentrar sua energia onde for mais eficaz. Os insights sobre uma propensão a comprar também podem ser usados para direcionar vendas e descontos onde eles são mais eficazes.
8 – Definição de Targets
Grandes quantidades de dados históricos podem mostrar quais anúncios apresentam melhor desempenho em quais pessoas e em que estágio do processo de compra. Usando esses dados, é possível atender conteúdos mais eficazes no momento certo. Usando o Machine Learning para otimizar constantemente milhares de variáveis, você pode obter posicionamento e conteúdo de anúncios mais eficazes do que os métodos tradicionais. No entanto, você ainda precisará intervenção humana para desenvolver os criativos.
Conversão: estimular consumidores a se tornarem clientes
9 – Preços Dinâmicos
Os descontos são muito importantes para uma equipe de vendas, mas também podem prejudicar sua lucratividade. Se você fizer o dobro de vendas com uma margem menor do que dois terços, terá feito menos lucro do que teria se não tivesse oferecido desconto.
As dinâmicas de promoção são eficazes porque levam as pessoas a comprar produtos que antes sequer consideravam. Por outro lado, também podem atrair pessoas que estariam dispostas a pagar um peço mais alto (se não houvesse desconto aplicado no produto).
O sistema de preços dinâmicos pode evitar esse problema, segmentando ofertas especiais apenas para aqueles que precisam deste valor mais camarada para converter. O Machine Learning pode construir um modelo de propensão cujas características mostram que um cliente provavelmente precisará de uma oferta para converter. Isso significa que você pode aumentar as vendas sem reduzir as margens de lucro.
10 – Personalização de sites e apps
A Inteligência Artificial também ajuda a identificar o perfil do usuário de um app ou visitante de um site. Se um usuário acessa aquela página pela primeira vez, por exemplo, o conteúdo precisa mantê-lo interessado logo de início. Agora, se eles tiverem visitado muitas vezes e estiverem claramente interessados no produto, um conteúdo mais aprofundado sobre os benefícios deste produto terá um melhor desempenho.
11 – Chatbots
Os chatbots imitam a inteligência humana ao serem capazes de interpretar as dificuldades do consumidor e concluir pedidos para eles. Você pode pensar que os chatbots são extremamente difíceis de desenvolver e apenas grandes marcas com grandes orçamentos podem fazer isso. Mas, na verdade, usando plataformas abertas de desenvolvimento de chatbot, é relativamente fácil criar o seu próprio.
12 – Retargeting
Assim como na segmentação de anúncios, o Machine Learning pode ser usado para estabelecer qual conteúdo tem maior probabilidade de trazer os clientes de volta ao site com base em dados históricos. Ao criar um modelo de previsão preciso sobre qual conteúdo funciona melhor para recuperar diferentes tipos de clientes, o machine learning pode ser usado para otimizar seus anúncios de retargeting e torná-los os mais eficazes possível.
Engajamento – Garante que seus clientes retornem
13 – Estratégias Preditivas de Customer Service
É muito mais fácil repetir vendas para sua base de clientes existente do que atrair novos clientes. Portanto, manter seus clientes atuais satisfeitos é fundamental para o negócio. Isso funciona ainda melhor em negócios baseados em assinatura, nos quais uma alta taxa de cancelamentos pode ser extremamente cara.
A análise preditiva pode ser usada para descobrir quais clientes têm maior probabilidade de cancelar a assinatura de um serviço, avaliando quais recursos são mais comuns nesse tipo de caso. É possível, então, entrar em contato com esses clientes com ofertas, avisos ou assistência para evitar que eles percam o interesse no produto/serviço.
14 – Automação de Marketing
As técnicas de automação de marketing geralmente envolvem uma série de regras, que, quando acionadas, gatilham interações de iniciativa com o cliente. Mas quem definiu essas regras? Geralmente, um profissional de marketing que está basicamente tentando prever o que será mais eficaz.
O Machine Learning pode percorrer bilhões de pontos de dados de clientes e estabelecer quando é o momento mais eficaz de fazer contato, quais palavras funcionam melhor e por aí vai. Essas informações podem ser aplicadas para aumentar a eficácia de seus esforços de automação de marketing.
15 – Emails Dinâmicos
De maneira semelhante à automação de marketing, a aplicação de insights gerados a partir do Machine Learning pode criar e-mails dinâmicos extremamente eficazes.
Pode-se estabelecer a propensão dos assinantes a comprar determinadas categorias, tamanhos e cores por meio de seu comportamento anterior e exibe os produtos mais relevantes nas newsletters e e-mail marketing. O estoque de produtos, ofertas, preços já se atualizam no momento da abertura do e-mail.
Fonte: conteúdo original do blog da Smart Insights
