Como a inteligência artificial se encaixa no marketing digital?

Se você trabalha com marketing digital e está plenamente em dia com processos de transformação necessários para atingir um status de maturidade digital, você certamente tem ouvido falar muito em Inteligência Artificial (AI). 

Nessa publicação falaremos sobre as principais inovações que a IA trará para as estratégias de marketing digital: busca por voz, bots e machine learning, assim como as consequências de cada um.

O que é Inteligência Artificial?

De acordo com o HubSpost, Inteligência Artificial é como uma área da Ciência da Computação que faz que máquinas realizem procedimentos que exigiriam inteligência caso fossem postos em prática por seres humanos. Isso inclui procedimentos como aprendizado, observação, diálogo, socialização, raciocínio e resolução de problemas. 

E então, como a inteligência artificial se encaixa no marketing digital?

Um exemplo prático de como a IA ajuda em processos de marketing digital vem da IBM.

Como explica Juliano de Mello Araujo, Partnership Manager responsável por ações em conjunto com a IBM na Math Marketing, as estratégias de marketing estão cada vez mais dependentes de uma enorme quantidade de dados sobre clientes, transações, tendências, entre outros. Assim, para conseguir uma compreensão rápida e extrair informações valiosas de tantos dados a IBM está apostando em Inteligência Artificial como um suporte fundamental para os profissionais de Marketing.

Pesquisas por voz – tendência proeminente em IA

Uma das aplicações mais populares de inteligência artificial atualmente é a pesquisa por voz, que funciona mediante ao processamento de mensagens de voz. 

Através da IA é possível acessar informações complexas a partir de perguntas em linguagem natural, como pedir um comparativo de performance de todas as campanhas do ano, ou como estas se comportam em relação às campanhas do ano anterior. Juliano explica:  “A IBM passou a incorporar o Watson Assistent como complemento às ferramentas de marketing, possibilitando aos profissionais ter acesso rápido e simplificado a uma série de dados analíticos que podem facilitar a tomada de decisões e rápidas melhorias em estratégias em execução”

ChatBots – você nunca viu, mas já ouviu falar

Os chatbots já são amplamente utilizados para simplificação de atendimentos rotineiros e há um ganho de escala com seu uso. Porém, para atender muitos clientes em ambientes complexos, os Bots exigem longo treinamento e investimentos. 

Uma tendência sugerida pela IBM é o uso de chatbots como suporte aos agentes que estão em contato direto com clientes. “Neste caso a conversa com o cliente é feita por uma pessoa, que tem melhor capacidade para entender o contexto sendo discutido, porém o atendente é suportado por um bot, que o auxilia a encontrar a resposta correta dentro dos diversos processos e manuais de atendimento”, explica Juliano. “O bot acelera o trabalho do agente e ajuda a entregar a resposta correta à necessidade. Este serviço já vem sendo implementado por vários clientes IBM, como Bradesco que criou seu bot de suporte aos gerentes de agência em 2016. O resultado foi tão positivo que agora o sistema está sendo aberto também para clientes”, completa Juliano, falando do sistema de suporte via chatbot BIA.

Machine Learning – aperfeiçoamento via aprendizado

Trata-se de uma área avançada da AI que permite que programas absorvam volumes gigantescos de dados e criem algoritmos preditivos que vão se aperfeiçoando com o tempo. 

O Machine learning não é novo, é uma parte da IA com cerca de 50 anos, porém, durante esse tempo, e principalmente nos últimos anos, sua evolução acelerou consideravelmente por conta da capacidade de armazenamento de dados em grande volume proporcionada pelo cloud computing, “Com grande capacidade de processamento e armazenamento de dados, foi possível descobrir coisas novas que antes a gente não conseguia”, afirma Sérgio Larentis, VP Marketing Engineering na Math Marketing, 

Através do Machine Learning, o jogo de adivinhação do marketing será eliminado, os profissionais de marketing podem alimentar seus contatos com conteúdo e ofertas mais alinhados com os perfis individuais, para garantir conteúdo de impacto relevante. E assim definir o timing do email marketing, personalizar ads em redes sociais e muito mais, tudo isso pois terão acesso aos dados necessários para a estratégia. 

Com a consolidação do Machine Learning, usuários passarão a exigir um novo calibre de suas ações de marketing, um nível apenas atingido através dos dados que a inteligência virtual proporciona.