A inteligência artificial (IA) é um recurso poderoso para as empresas, incluindo as equipes de marketing digital. Seu uso começa na automação básica e vai desde os simples chatbots que podem gerar leads e distribuir conteúdo em aplicativos como o WhatsApp, até tarefas mais complexas como a análise de sentimento e recomendações personalizadas baseadas nas preferências de cada cliente.
Sendo assim, existem várias maneiras pelas quais as empresas podem usar a IA no marketing digital. Mais um exemplo é quando os profissionais a utilizam para prever a demanda por produtos, desenvolver perfis de clientes, fazer compras programáticas de anúncios e assim por diante. Outra case importante de utilização da IA é a melhora da experiência do cliente. De acordo com Marco Stefanini, CEO global da Stefanini, uma das maiores companhias brasileiras de tecnologia da informação (TI), com IA vem a oportunidade de liderar o processo e não mais nos adaptar. “Temos uma empresa de IA há 12 anos, já construímos aplicações usando nossa própria tecnologia. Nos últimos anos, essas novas tecnologias mudaram tudo”, afirma.
E quando se trata de melhorar a experiência do cliente usando a IA, quatro áreas se destacam: chatbots, conteúdo preditivo e direcionado, criação de conteúdo e tecnologia de reconhecimento de imagem. Cada um deles pode ajudar a melhorar o atendimento e suporte ao cliente, bem como fornecer conteúdo mais direcionado e relevante. “A integração de IA nas organizações deverá ser ainda mais significativa nos próximos anos, pois ajudará as empresas a se tornarem mais eficientes e precisas em seus processos operacionais”, afirma Jordi Martinez, Diretor Executivo da Thing or Two.
1. Personalização baseada em IA
A IA pode personalizar o conteúdo com base no comportamento de navegação, dados demográficos e preferências do cliente. Isso melhora a experiência do usuário e ajuda as empresas a criar campanhas de marketing mais direcionadas e eficazes que aumentam a conversão.
Ou seja, a IA pode melhorar a personalização do marketing digital das seguintes maneiras:
- Analisando o comportamento de compra do cliente;
- Recomendando produtos em tempo real;
- Analisando os padrões de visualização dos clientes;
- Respondendo perguntas rapidamente;
- Analisando mídias sociais, produtos e pesquisas para auxiliar as marcas na personalização
2. Chatbots
Um chatbot é um software que pode manter conversas (ou “bate-papo”) usando IA para determinar respostas. Chatbots podem conduzir conversas auditivas ou textuais.
As campanhas de marketing digital podem se beneficiar dos chatbots com tecnologia de IA das seguintes maneiras:
- Os chatbots melhoram o atendimento ao cliente e reduzem a carga de trabalho da equipe de suporte, melhorando assim a satisfação e a fidelidade à marca;
- Podem conversar com os usuários, aumentando o envolvimento e o tempo gasto em um site ou plataforma de mídia social;
- Conseguem recomendar produtos e oferecer descontos ou promoções com base no comportamento e preferências do usuário;
- Podem coletar endereços de e-mail e números de telefone para geração de leads;
- Os chatbots podem analisar dados do usuário para encontrar tendências e insights para melhorar as campanhas e direcionar os usuários.
3. Análise Preditiva
Os algoritmos ajudam a entender os clientes e podem analisar grandes quantidades de dados. A análise preditiva baseada em IA pode auxiliar os profissionais de marketing digital a tomar melhores decisões baseadas em dados das seguintes maneiras:
- Publicidade direcionada: a análise preditiva pode identificar padrões nos dados do usuário e prever quais usuários estarão interessados em um produto ou serviço. Esses dados podem melhorar a segmentação e a conversão da publicidade;
- Conteúdo personalizado: a análise preditiva pode criar conteúdo envolvente e fiel à marca após analisar o comportamento e as preferências do usuário;
- Retenção de clientes: os dados podem ser usados para criar campanhas de retenção direcionadas mais eficazes.
- Desenvolvimento de produtos: pode identificar tendências e insights de dados para melhorar o desenvolvimento de produtos e a experiência do usuário.
- Previsão: a análise preditiva usa algoritmos de machine learning (aprendizado de máquina) para prever o comportamento e as tendências do cliente. Esses dados podem melhorar o marketing e a alocação de recursos.
- Satisfação do cliente: é possível melhorar a satisfação e a fidelidade do cliente usando análises preditivas baseadas em IA.
4. Conteúdo gerado por IA
As campanhas de marketing digital podem se beneficiar das ferramentas de geração de conteúdo baseadas em IA das seguintes maneiras:
- Os geradores de conteúdo alimentados por IA podem escrever descrições de produtos, textos simples e conteúdo de mídia social.
- Ferramentas baseadas em IA podem personalizar o conteúdo com base no comportamento do usuário.
- A IA pode analisar quais títulos ou imagens recebem mais cliques e ajustar o conteúdo.
5. Anúncios direcionados por IA
Os algoritmos de IA podem identificar padrões nos dados do usuário e prever quais usuários interagirão com anúncios específicos. A IA pode melhorar a segmentação da publicidade das seguintes maneiras:
- Os algoritmos de IA podem identificar padrões e tendências em grandes conjuntos de dados, como comportamento do cliente, hábitos de compra e dados demográficos;
- A personalização baseada em IA pode adaptar a publicidade às preferências e comportamento do cliente.
- Algoritmos podem prever o comportamento do cliente a partir de dados históricos.
- A tecnologia pode monitorar o desempenho das campanhas publicitárias em tempo real e fazer ajustes rapidamente para otimizar a eficácia da campanha.
6. Pesquisa por voz baseada em IA
Assistentes virtuais como a Siri, a Cortana e a Alexa podem auxiliar no recurso pesquisa por voz. Essa pesquisa por voz baseada em IA pode ajudar as campanhas de marketing digital das seguintes maneiras:
- Podem auxiliar as empresas a entender como as pessoas usam a pesquisa por voz e quais palavras-chave e frases elas usam;
- As empresas podem usar chatbots para suporte ao cliente, perguntas frequentes e orientação do funil de vendas e fazer com que Siri, Alexa e Google Assistant entreguem esses anúncios.
- É possível analisar dados de pesquisa por voz para entender o comportamento do usuário em seus sites e produtos.
7. Reconhecimento de imagem/vídeo
A IA pode identificar objetos, pessoas e outros elementos em imagens e vídeos e isso pode ajudar as empresas a criar conteúdo visual mais relevante e envolvente das seguintes formas:
- Algoritmos de IA podem colocar tags automaticamente imagens e vídeos com palavras-chave relevantes, facilitando a pesquisa, categorização e criação de conteúdo visual mais envolvente para as empresas.
- Conseguem melhorar a precisão da pesquisa
- Algoritmos de IA podem identificar padrões e tendências em conteúdo visual, ajudando as empresas a criar conteúdo visual melhor.
- Podem sugerir novos conteúdos visuais com base em tendências e preferências do usuário.
8. Detecção de fraude baseada em IA
Os algoritmos de IA podem detectar padrões de fraude e prevenir fraudes de cliques e invasão de contas das seguintes maneiras:
- Os algoritmos de IA podem detectar anomalias, como vários cliques no mesmo endereço IP, ou sinalizar quaisquer picos repentinos na atividade da conta.
- Podem usar machine learning para identificar padrões de fraude, como endereços IP, locais e tipos de dispositivos. Esses algoritmos podem então prever fraudes e evitá-las.
- Conseguem identificar palavras-chave e frases relacionadas a fraudes em registros de bate-papo e conversas por e-mail.
- As empresas podem detectar e responder a atividades fraudulentas em tempo real. Um algoritmo pode alertar o proprietário da conta quando ela é acessada de um novo local.
- Podem atribuir uma pontuação a cada transação ou atividade com base na probabilidade de fraude. Este sistema de pontuação pode ajudar as empresas a priorizar a sua resposta e concentrar os seus recursos nas transações de maior risco.
9. Análise de Sentimento
A análise do sentimento do cliente mede a emoção do cliente (de positiva a negativa). Ela capacita as organizações a obter insights examinando as opiniões, atitudes e emoções das pessoas expressas em várias formas. Pode fazer a análise de texto, de conversas que foram transcritas ou até mesmo o tom voz de um áudio.
Exemplos de análise de sentimento do cliente
A análise de sentimento tradicional usa processamento de linguagem natural (PNL) para analisar palavras e frases usadas e pontuar a interação de acordo.
- Sentimento positivo: “Muito obrigado, você foi muito útil.”
- Sentimento neutro: “Entendo o que você está dizendo.”
- Sentimento negativo: “o serviço é péssimo.”
Além disso, a IA pode analisar as redes sociais e o conteúdo online para avaliar o sentimento público e monitorar a reputação da marca. Isso já é feito a bastante tempo, mas a IA otimizar essa tarefa para que ela leve menos tempo e forneça insights melhores. Isso pode ajudar as empresas antecipar uma possível crise e começar a planejar seu gerenciamento.
10. Automação de marketing baseada em IA
As campanhas de marketing digital podem se beneficiar das ferramentas de automação de marketing baseadas em IA das seguintes maneiras:
- Melhorar as taxas de conversão e as vendas;
- Prever quais usuários converterão ou realizarão uma ação específica;
- O algoritmo pode ajustar automaticamente os anúncios de pesquisa paga ou o conteúdo do e-mail de marketing com base no comportamento do usuário;
- Os algoritmos de pontuação de leads podem atribuir uma pontuação a cada lead com base em sua probabilidade de conversão, permitindo que as empresas priorizem seu acompanhamento e concentrem seus recursos nos leads mais promissores.
