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Marketing de IA: O que é Marketing de Inteligência Artificial?

Muitas empresas e as equipes de marketing que as apoiam estão adotando rapidamente soluções tecnológicas inteligentes para incentivar a eficiência operacional e, ao mesmo tempo, melhorar a experiência do cliente. Por meio dessas plataformas, os profissionais de marketing podem obter uma compreensão mais matizada e abrangente de seu público-alvo. As informações coletadas através desse processo podem então ser usadas para conduzir conversões e, ao mesmo tempo, aliviar a carga de trabalho para as equipes de marketing.

O que é marketing de inteligência artificial (IA) ?

O marketing de IA usa tecnologias de inteligência artificial para tomar decisões automatizadas com base na coleta de dados, análise de dados e observações adicionais das tendências públicas ou econômicas que podem impactar os esforços de marketing. A inteligência artificial é frequentemente usada em esforços de marketing onde a velocidade é essencial. As ferramentas de IA usam dados e perfis de clientes para aprender a se comunicar melhor com os clientes, por isso precisam de mensagens personalizadas no momento certo sem a intervenção dos membros da equipe de marketing, garantindo a máxima eficiência. Para muitos dos profissionais de marketing atuais, a INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL é usada para aumentar as equipes de marketing ou para realizar tarefas mais táticas que requerem menos nuances humanas.

Os casos de uso de marketing de IA incluem:

  • análise de dados
  • processamento de linguagem natural
  • compra de mídia
  • tomada de decisão automatizada
  • geração de conteúdo
  • personalização em tempo real


Componentes da IA em marketing

É claro que a IA desempenha um papel vital para ajudar os profissionais de marketing a se conectarem com os consumidores. Os seguintes componentes de marketing de IA compõem as principais soluções atuais que estão ajudando a preencher a lacuna entre as enormes quantidades de dados de clientes coletados e os próximos passos viáveis que podem ser aplicados a campanhas futuras:

aprendizado de máquina

O aprendizado de máquina é impulsionado pela inteligência artificial e envolve algoritmos de computador que podem analisar informações e melhorar automaticamente através da experiência. Dispositivos que alavancam o aprendizado de máquina analisam novos insights no contexto de dados históricos relevantes que podem informar decisões com base no que funcionou ou não no passado.

Big Data e Analytics

O surgimento das mídias digitais levou a um afluxo de big data, o que proporcionou oportunidades para os profissionais de marketing entenderem seus esforços e atribuirem com precisão o valor entre os canais. Isso também levou à supersaturação dos dados, já que muitos profissionais de marketing lutam para determinar quais conjuntos de dados valem a pena coletar.

Soluções de plataforma de IA

Soluções eficazes movidas a IA fornecem aos profissionais de marketing uma plataforma central para gerenciar as enormes quantidades de dados coletados. Essas plataformas têm a capacidade de obter insights de marketing aprofundados em seu público-alvo para que você possa tomar decisões baseadas em dados sobre como melhor alcançá-las. Por exemplo, estruturas como o Bayesian Learning and Forget podem ajudar os profissionais de marketing a obter uma compreensão mais clara do quão receptivo um cliente é a um esforço de marketing específico.

Desafios para o Marketing de IA

O marketing moderno baseia-se em uma compreensão aprofundada das necessidades e preferências dos clientes e, portanto, na capacidade de agir sobre esse conhecimento de forma rápida e eficaz. A capacidade de tomar decisões baseadas em dados em tempo real trouxe a AD à vanguarda das partes interessadas em marketing. No entanto, as equipes de marketing precisam ser exigentes ao decidir como integrar melhor a IA em suas campanhas e operações. O desenvolvimento e o uso de ferramentas de INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL ainda estão nos estágios iniciais. Portanto, existem alguns desafios a serem conscientizadores ao implementar a IA no marketing.

Tempo de treinamento e qualidade dos dados

As ferramentas de IA não sabem automaticamente quais ações tomar para alcançar seus objetivos de marketing. Eles exigem tempo e treinamento para aprender objetivos organizacionais, preferências do cliente, tendências históricas, entender o contexto geral e estabelecer habilidades. Isso não só leva tempo, como também exige garantias sobre a qualidade dos dados. Se as ferramentas de IA não forem treinadas com dados precisos, oportunos e representativos de alta qualidade, a ferramenta tomará decisões não ideais que não refletem os desejos dos consumidores, reduzindo assim o valor da ferramenta.

privacidade

Consumidores e reguladores estão reprimindo a forma como as organizações usam seus dados. As equipes de marketing precisam garantir que eles usem os dados dos consumidores de forma ética e de acordo com padrões como o GDPR, caso contrário, eles correm o risco de pesadas penalidades e danos à reputação. Este é um desafio no que diz respeito à TI. A menos que as ferramentas estejam especificamente programadas para cumprir diretrizes legais específicas, elas podem ir além do que é considerado aceitável em termos de uso de dados de consumidores para personalização.

Obter o buy-in

Pode ser difícil para as equipes de marketing demonstrar o valor dos investimentos em IA para os stakeholders do negócio. Embora KPIs como ROI e eficiência sejam facilmente quantificáveis, mostrar como a IA melhorou a experiência do cliente ou a reputação da marca é menos óbvia. Com isso em mente, as equipes de marketing precisam ter certeza de que têm as habilidades de medição para atribuir esses ganhos qualitativos aos investimentos em IA.

Melhores práticas para implantação

Como a IA é uma ferramenta mais nova em marketing, não foram estabelecidas práticas recomendadas definitivas para impulsionar as implementações iniciais das equipes de marketing.

Adaptando-se a um cenário de marketing em evolução

Com o surgimento da IA vem uma interrupção nas operações diárias de marketing. Os profissionais de marketing precisam avaliar quais empregos serão substituídos e quais serão criados. Um estudo sugeriu que cerca de 6 em cada 10 empregos atuais de especialista em marketing e analista serão substituídos pela tecnologia de marketing.

Como usar a IA no marketing

É importante começar com um plano abrangente ao usar a IA em suas campanhas e operações de marketing. Isso garantirá que as equipes de marketing minimizem desafios dispendiosos e obtenham o maior valor de seu investimento em AD no menor tempo possível.

Antes de implementar uma ferramenta de IA para campanhas de marketing, existem alguns fatores-chave a considerar:

Definir metas

Como em qualquer programa de marketing, é importante estabelecer metas claras e análises de marketing desde o início. Comece identificando áreas dentro de campanhas ou operações que a IA poderia melhorar, como segmentação. Em seguida, estabeleça KPIs claros que ajudarão a esclarecer o sucesso da campanha de IA aumentada: isso é especialmente importante para metas qualitativas, como "melhorar a experiência do cliente".

Padrões de privacidade de dados

No início do seu programa de IA, certifique-se de que sua plataforma de IA não ultrapasse a linha de uso aceitável de dados em nome da personalização. Certifique-se de que os padrões de privacidade sejam estabelecidos e programados em todas as plataformas, conforme necessário, para manter a conformidade e a confiança do consumidor.

Quantidade de dados e fontes

Para começar com o marketing de IA, os profissionais de marketing precisam ter uma grande quantidade de dados à sua disposição. Isso é o que treinará a ferramenta de IA sobre preferências do cliente, tendências externas e outros fatores que influenciarão o sucesso de campanhas habilitadas para IA. Esses dados podem ser derivados de crm, campanhas de marketing e dados do site da sua organização. Além disso, os profissionais de marketing podem complementar isso com dados de terceiros e de segunda a terceiros. Isso pode incluir dados de localização, dados meteorológicos e outros fatores externos que podem contribuir para uma decisão de compra.

Ganhe talentos para ciência de dados

Muitas equipes de marketing não têm funcionários com as habilidades necessárias de ciência de dados e IA, dificultando o trabalho com grandes quantidades de dados e fornecendo insights. Para tirar os programas do terreno, as organizações devem fazer parcerias com organizações terceirizadas que possam auxiliar na coleta e análise de dados para treinar programas de IA e facilitar a manutenção contínua.


Manter a qualidade dos dados

À medida que os programas de machine learning consomem mais dados, o programa aprenderá a tomar decisões precisas e eficazes. No entanto, se os dados não forem padronizados e livres de erros, as informações não serão úteis e podem realmente fazer com que os programas de IA torvam decisões que dificultam programas de marketing. Antes de implementar o marketing de IA, as equipes de marketing devem coordenar com equipes de gerenciamento de dados e outras linhas de negócios para estabelecer processos de limpeza e manutenção de dados. Ao fazer isso, considere as sete dimensões essenciais dos dados:

    • pontualidade
    • completude
    • consistência
    • relevância
    • transparência
    • precisão
    • Representatividade

Selecionando uma plataforma de IA

Selecionar a plataforma ou plataformas certas é um passo crucial para tirar um programa de marketing de IA do chão. Os profissionais de marketing devem exigir identificar as lacunas que a plataforma está tentando preencher e selecionar soluções com base em recursos. Isso vai girar em torno do objetivo que os profissionais de marketing estão tentando alcançar: por exemplo, as metas de velocidade e produtividade exigirão características diferentes das ferramentas usadas para melhorar a satisfação geral do cliente com a IA. Uma coisa a ter em mente ao selecionar uma ferramenta é o nível de visibilidade que você precisará sobre por que uma plataforma de IA tomou uma determinada decisão. Dependendo do algoritmo em uso, as equipes de marketing podem obter um relatório claro sobre por que uma determinada decisão foi tomada e quais dados influenciaram a decisão.

Vantagens da exploração da inteligência artificial no marketing

Há uma infinidade de casos de uso de IA em esforços de marketing, e cada um desses casos de uso produz diversos benefícios, como redução de riscos, aumento da velocidade, aumento da satisfação do cliente, aumento da receita e muito mais. Os benefícios podem ser quantificáveis (número de vendas) ou inquantificáveis (satisfação do usuário). Existem alguns benefícios gerais que podem ser aplicados a todos os casos de uso da IA:

 

Aumentar o ROI da campanha

Se aproveitado corretamente, os profissionais de marketing podem usar a inteligência artificial para transformar todo o seu programa de marketing, extraindo as informações mais valiosas de seus conjuntos de dados e agindo sobre eles em tempo real. As plataformas de IA podem tomar decisões rápidas sobre como alocar fundos melhor em canais de mídia ou analisar as colocações de anúncios mais eficazes para engajar os clientes de forma mais consistente, obtendo o maior valor das campanhas.  

Melhores relacionamentos com clientes e personalização em tempo real

A inteligência artificial pode ajudá-lo a entregar mensagens personalizadas aos clientes nos pontos apropriados do ciclo de vida do consumidor. A inteligência artificial também pode ajudar os profissionais de marketing a identificar clientes em risco e direcioná-los com informações que os farão reengajar a marca.

Medição avançada de marketing

Muitas organizações têm dificuldade em acompanhar todos os dados produzidos por campanhas digitais, dificultando a vinculação do sucesso a campanhas específicas. Os dashboards que alavancam a IA permitem uma visão mais completa do que funciona para que possa ser replicado em todos os canais e orçamentos alocados em conformidade. 

Tomar decisões mais rápido

A IA é capaz de realizar análises táticas de dados mais rapidamente do que seus homólogos humanos e usar aprendizado de máquina para chegar a conclusões rápidas com base na campanha e contexto do cliente. Isso dá aos membros da equipe tempo para se concentrarem em iniciativas estratégicas que podem então informar campanhas habilitadas para IA. Com inteligência artificial, os profissionais de marketing não precisam mais esperar o fim de uma campanha para tomar decisões, mas podem usar análises em tempo real para fazer melhores escolhas de mídia. 

7 exemplos de inteligência artificial no marketing

A inteligência artificial é usada em iniciativas de marketing em uma infinidade de casos de uso, em uma ampla gama de setores, incluindo serviços financeiros, governo, entretenimento, saúde, varejo e muito mais. Cada caso de uso oferece resultados diferentes, desde melhorias ao desempenho da campanha, até uma melhor experiência do cliente ou maior eficiência nas operações de marketing. 

Há uma série de maneiras pelas quais as empresas podem aproveitar o aprendizado de máquina para criar um plano de marketing mais abrangente. Considere o seguinte:

1. Ofertas para compras de publicidade programática

Um problema que as equipes de marketing muitas vezes encontram é decidir onde colocar anúncios e mensagens. As equipes de marketing podem criar planos informados com base nas preferências dos usuários, mas essas equipes não são flexíveis ou ágeis o suficiente para mudar o plano em tempo real com base nas informações mais recentes dos consumidores. A inteligência artificial é usada pelos profissionais de marketing para mitigar esse desafio por meio da publicidade programática. Plataformas programáticas alavancam o aprendizado de máquina para licitar espaços publicitários relevantes para o público-alvoem tempo real. A oferta é informada por dados como interesses, localização, histórico de compras, intenção do comprador e muito mais. Isso permite que as equipes de marketing direcionem os canais certos na hora certa, a um preço competitivo. A compra programática exemplifica como o aprendizado de máquina pode aumentar a flexibilidade de marketing para satisfazer os clientes à medida que suas necessidades e interesses evoluem.  

2. Selecione a mensagem correta

Por meio de canais, diferentes consumidores respondem a diferentes mensagens: alguns podem ressoar com um apelo emocional, algum humor, outros lógicos. Aprendizado de máquina e inteligência artificial podem rastrear quais usuários de mensagens responderam e criar um perfil de usuário mais completo. A partir daí, as equipes de marketing podem fornecer mensagens mais personalizadas aos usuários com base em suas preferências. Por exemplo, a Netflix usa aprendizado de máquina para entender os gêneros que um determinado usuário está interessado. Em seguida, personalize a arte que o usuário vê para corresponder a esses interesses. No Netflix Tech Blog, eles explicam como eles usam algoritmos para determinar qual obra de arte atrairá mais um espectador para assistir a um determinado título, dizendo:"Vamos considerar personalizar a imagem que usamos para representar o filme Good Will Hunting.

Aqui podemos personalizar essa decisão com base no quanto um membro prefere diferentes gêneros e temas. Alguém que já viu muitos filmes românticos pode estar interessado em Good Will Hunting se mostrarmos a obra de arte contendo Matt Damon e Minnie Driver, enquanto um membro que já viu muitas comédias pode ser atraído para o filme se usarmos a obra de arte contendo Robin Williams, um comediante conhecido. " Crédito: Netflix Tech BlogQuando a IA e o machine learning são usados, essas plataformas podem coletar dados valiosos do cliente que permitem às equipes de marketing aumentar as taxas de conversão e melhorar a experiência do cliente.

 

As equipes de marketing podem então analisar todos esses dados para criar uma visão mais matizada do cliente, mesmo considerando fatores adicionais, como se um usuário tinha olhado para um título independentemente da imagem e como ele joga em mensagens futuras.  

3. Personalização granular

Os consumidores de hoje esperam um nível altamente granular de personalização. As mensagens de marketing devem ser informadas pelos interesses do usuário, histórico de compras, localização, interações passadas com a marca e uma série de outros pontos de dados. A IA ajuda as equipes de marketing a ir além da demografia padrão para aprender sobre as preferências dos consumidores em um nível individual e granular. Isso ajuda as marcas a criar experiências curadas com base nos gostos únicos de um cliente. Por exemplo, o Spotify usa inteligência artificial para criar listas de reprodução personalizadas com base no que um cliente ouviu no passado, hits atuais de todos os gêneros e de que música você está falando. Use esses conjuntos de dados para criar listas de reprodução personalizadas para usuários e criar listas de reprodução de gênero com base nos artistas que aparecem em conversas, artigos, etc.

Outra tendência baseada na personalização habilitada para IA é o conteúdo atômico.

 

Aqui, a IA aprende as preferências do cliente e extrai peças de uma biblioteca de conteúdo para criar uma oferta personalizada ou de e-mail para um cliente com imagens, vídeos ou artigos relevantes. 

4. Chatbots e experiências de conversação

Com o desenvolvimento do processamento de linguagem natural via inteligência artificial, os chatbots estão sendo usados para aumentar os agentes de atendimento ao cliente. Clientes com perguntas mais básicas podem se referir a chatbots que darão respostas imediatas e precisas. Eles serão capazes de aproveitar perguntas passadas e dados históricos para fornecer resultados personalizados. Isso dá tempo aos agentes de atendimento ao cliente para trabalhar em solicitações complicadas que requerem mais nuances humanas.  

5. Análise de marketing preditivo

Com tantos dados chegando, as equipes de marketing têm dificuldade em obter insights com isso. A IA permite que as equipes de marketing aproveitem ao máximo esses dados usando análises preditivas, que aproveitam uma variedade de aprendizado de máquina, algoritmos, modelos e conjuntos de dados para prever comportamentos futuros. Isso pode ajudar as equipes de marketing a entender os tipos de produtos que um consumidor procurará e quando, permitindo que eles posicionem campanhas com mais precisão.

por exemplo. A Amazon usa análises preditivas para sugerir produtos aos consumidores com base em compras e comportamentos passados, aumentando as conversões e a satisfação do cliente. A IA também pode ser usada para ajudar as equipes de marketing a rastrear com mais precisão a atribuição, permitindo que as equipes vejam quais campanhas contribuíram mais para o ROI. 

 

Crédito: Woo Commerce

6. Operações de marketing

Outro caso de uso fundamental para inteligência artificial em marketing é aumentar a eficiência em diversos processos. A inteligência artificial pode ajudar a automatizar processos táticos, como classificar dados de marketing, responder a perguntas comuns dos clientes e realizar autorizações de segurança. Isso permite às equipes de marketing mais tempo para trabalhar em trabalhos estratégicos e analíticos.    

7. Preços dinâmicos

A inteligência artificial pode ajudar a tornar as marcas mais competitivas, permitindo preços dinâmicos. As plataformas de IA podem sugerir preços ideais para produtos em tempo real, avaliando enormes quantidades de dados históricos e competitivos. Essa estratégia tem sido particularmente eficaz no varejo. Permite que as marcas ajustem os preços para refletir a demanda por determinados produtos, aumentar as vendas e superar a concorrência. 

Previsões e tendências para o marketing de IA

Embora a inteligência artificial ainda seja amplamente nova no espaço de marketing, ela só promete crescer em popularidade. Existem algumas tendências em A que os profissionais de marketing verão nos próximos anos e devem começar a se adaptar a:

A inteligência artificial está crescendo:

  • O Gartner previu que até 2022 a IA substituirá cerca de 33% dos analistas de dados em marketing.
    • Gigantes da tecnologia percebem os benefícios e o potencial da inteligência artificial. Em 2016, eles já gastaram, em média, entre 20 e 30 bilhões de dólares. 90% desse orçamento foi focado em distribuição e pesquisa.
    • Além disso, em 2020, o Gartner previu que mais de 40% das tarefas de ciência de dados serão automatizadas

Equipes vão escalar através da IA

As equipes de marketing estarão sob maior pressão para demonstrar valor de marketing e ROI para os stakeholders executivos. As equipes aproveitarão as soluções de IA para impulsionar essas metas e melhor alocar fundos para campanhas bem-sucedidas e fornecer métricas de marketing que demonstrem o valor das campanhas.

Líderes de marketing que não alavancam a IA serão substituídos por aqueles que fazem

De acordo com o Gartner, os responsáveis por insights de marketing não serão mais tão competitivos neste cenário de marketing em evolução. A maioria dos entrevistados do Gartner usa soluções de IA em sua estratégia de marketing ou pretende fazê-lo. Apenas 13% não veem uso dele nos próximos três anos.

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