A expressão “dados são o novo petróleo”, cunhada pelo matemático inglês Clive Humby e reutilizada por Sergio Larentis em “Dataprep e sua importância para IA”, dá uma ideia da importância dos dados na realidade econômica atual, que se bem usados determinam o sucesso financeiro de uma empresa.
A gestão de dados é a raiz do Data Marketing, estratégia que considera o comportamento, preferências e interações dos consumidores para produzir campanhas mais eficazes e rentáveis.
Com a aplicação da Inteligência Artificial (IA) e o Machine Learning (ML), o Data Marketing mostra resultados que impulsionam campanhas de forma significativa e falamos mais sobre isso ao decorrer deste texto.
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A IA e o ML inovam o data marketing proporcionando o uso preciso de grandes volumes de dados de forma ágil, com insights altamente eficientes e lucrativos.
A seguir, três ações com as quais a IA e ML vem revolucionando o Data Marketing.
Com automatização eficiente de diversas ações de marketing rotineiras, a IA e ML reduzem a carga de trabalho manual e permitem que equipes se concentrem em atividades estratégicas e criativas.
Em campanhas publicitárias, as tecnologias processam dados do comportamento do consumidor, interações online, tendências de mercado e desempenho histórico de campanhas para definir lances ideais de anúncios, selecionar o conteúdo mais eficaz e determinar os melhores momentos para exibição de publicidade.
Já disparos de e-mails obtém resultados expressivos na automação inteligente com base em ações dos usuários. Por exemplo, quando um cliente se inscreve num webinar, a IA pode determinar o envio em momentos específicos de uma sequência de e-mails com informações antecipadas do evento, lembretes oportunos e follow-ups personalizados.
Caso haja e-mails ignorados ou com baixo interesse, algoritmos de ML "percebem" o problema e desenvolvem ajustes dinâmicos, com reenvios de mensagens com assuntos mais atraentes e conteúdos alternativos, aumentando significativamente as chances de engajamento.
Uma outra ação de marketing que é significativamente aprimorada com o uso de IA e ML é a gestão de leads.
A IA pode analisar visitas ao site, downloads de conteúdos, interações com e-mails e dados demográficos e atribuir uma pontuação de qualificação. Assim, pode-se definir quais leads têm maior probabilidade de conversão, permitindo que as equipes de vendas concentrem-se nos mais promissores.
Com o ML, os leads são classificados automaticamente como "quentes", "mornos" ou "frios" com base em comportamentos e engajamentos anteriores, tornando mais fácil identificar os leads prontos para serem convertidos.
Ao analisar comportamentos de navegação, preferências de produtos, interesses pessoais, histórico de compras e interações anteriores com a marca, as tecnologias de IA e ML apontam padrões e tendências que seriam difíceis de detectar manualmente, permitindo segmentações extremamente detalhadas e precisas.
Em meio a uma vasta quantidade de dados, a IA pode identificar consumidores que frequentemente exploram determinados produtos e têm maior probabilidade de compra em períodos específicos do dia ou da semana. Assim, empresas criam campanhas altamente direcionadas para maximizar o impacto nos momentos mais oportunos.
Além disso, algoritmos de ML analisam padrões de compras e visualizações para prever com precisão o que um cliente está mais inclinado a adquirir.
Dessa forma pode-se identificar uma compra recente e serem feitas sugestões de produtos relacionados, aumentando as oportunidades de vendas cruzadas (cross-selling). As previsões são continuamente refinadas e ajustadas com base em novos dados, fazendo com que a personalização seja mais eficiente e relevante continuamente.
O ROI (Retorno sobre o Investimento) é uma das principais métricas de sucesso em qualquer campanha de marketing. Com o uso de IA e ML, as estratégias voltadas para a melhoria do indicador avançam consideravelmente.
A gestão omnicanal é um exemplo claro de como essas tecnologias podem impactar positivamente o ROI. A aplicação da IA permite criar experiências fluidas e personalizadas, com mensagens integradas e coerentes em todos os canais de comunicação.
Um cliente que visita o site de uma loja e visualiza um produto específico, mas não conclui a compra, pode receber um e-mail personalizado com um incentivo para finalizar a aquisição. Além disso, ele pode visualizar anúncios dinâmicos em suas redes sociais que reforçam seu interesse pelo produto. Caso o cliente visite uma loja física, os vendedores, munidos de informações sobre sua jornada online, podem oferecer um atendimento mais personalizado, aumentando as chances de conversão.
Profissionais de Data Marketing dispõem de uma ampla gama de ferramentas inovadoras que combinam IA e ML, proporcionando uma vantagem competitiva significativa no mercado.
Destacamos cinco opções fundamentais para o Data Marketing.
O Google Analytics 4 integra recursos de IA e ML para fornecer insights profundos sobre o comportamento do usuário e otimizar estratégias de marketing.
Destaques
O HubSpot é uma plataforma de automação de marketing que integra IA e ML para aprimorar a gestão de leads, nutrição de clientes e personalização de campanhas de e-mail.
Destaques
O Salesforce Marketing Cloud é uma ferramenta de marketing digital que utiliza o Einstein AI, um mecanismo de IA integrado que impulsiona campanhas personalizadas e automação.
Destaques
O Marketo Engage, da Adobe Experience Cloud, realiza a automação de marketing com IA e ML para permitir uma segmentação avançada de públicos e campanhas de marketing.
Destaques
O Dynamic Yield tem foco na personalização com IA para otimizar a experiência do cliente em websites, aplicativos móveis e outras interfaces digitais.
Destaques
A Magazine Luiza, uma das maiores redes de varejo do Brasil, utiliza IA e ML para estabelecer uma conexão emocional com o consumidor, considerando suas diferentes etapas da jornada, desde a seleção dos produtos até a finalização da compra e o pós-venda.
Assim, realiza a recomendação de itens com base no histórico de compras do cliente, a oferta de promoções e descontos personalizados e adapta a adaptação da comunicação para cada perfil.
Com base no comportamento de navegação, histórico de compras e preferências do usuário, recursos de IA oferecem recomendações personalizadas de produtos em tempo real.
Com o ML, a empresa identifica e segmenta seus clientes e envia ofertas direcionadas por e-mail e notificações push, otimizando o engajamento e as taxas de conversão.
A marca francesa de roupas e acessórios tinha um desafio: aproveitar a temporada de verão de 2016 para impulsionar suas vendas na França, Reino Unido e Alemanha. Para atingir o objetivo, os profissionais de marketing da empresa decidiram adotar uma abordagem de publicidade programática direcionada.
Utilizando os dados disponíveis sobre os consumidores, a equipe recorreu a ferramentas de Inteligência Artificial (IA) e Machine Learning (ML) para criar segmentações precisas de seus públicos-alvo. Com base em tais organizações, foram aplicadas estratégias de direcionamento e retargeting, explorando uma variedade de opções de posicionamento e formatos criativos.
Com um orçamento significativo, a equipe aplicou testes rigorosos em diferentes formatos de banners, canais de mídia e estratégias de alocação diária de verbas em anúncios. Através de ajustes contínuos, refinamento e otimização das campanhas, eles conseguiram maximizar o retorno de cada anúncio exibido.
Como resultado, a empresa alcançou quase 20 milhões de impressões de marca e registrou 2.290 vendas nos mercados-alvo.
Para aprimorar suas estratégias de endomarketing, o Itaú Unibanco utiliza uma avançada ferramenta de gestão de marketing digital que permite criar, automatizar e gerenciar campanhas em múltiplos canais de comunicação.
Com mais de 92 mil colaboradores no Brasil e cerca de 5 mil em unidades internacionais, o banco enfrenta o desafio de se comunicar de maneira eficiente e personalizada. A adoção da nova ferramenta trouxe um ganho significativo: o tempo de entrega das comunicações internas foi reduzido de 3 horas para menos de 1 hora.
Utilizando tecnologias de (IA), o Itaú personaliza a comunicação interna com base no perfil, comportamento e preferências de cada colaborador. Através da análise de dados, a ferramenta recomenda os conteúdos mais relevantes para diferentes grupos de colaboradores, como newsletters personalizadas, atualizações sobre benefícios específicos e comunicados ajustados às necessidades de cada departamento ou função.
Por sua vez, o ML (ML) permite uma segmentação mais precisa e eficaz dos colaboradores, identificando padrões de comportamento e criando grupos segmentados com base em fatores como tempo de serviço, localização, departamento, e engajamento com comunicações anteriores, entre outros. Isso garante que as mensagens sejam direcionadas de forma mais relevante e estratégica, aumentando o engajamento e a eficácia das campanhas internas.
A evolução do Data Marketing, impulsionada por IA e ML, sinaliza um futuro em que as empresas estarão totalmente capacitadas para identificar os desejos e necessidades dos clientes, otimizando suas estratégias e reduzindo ao mínimo o risco de campanhas de marketing mal sucedidas.
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