Como a IA está modificando o marketing
Inteligência artificial

Como a IA está modificando o marketing

A Inteligência Artificial pode ajudar os profissionais de marketing a melhorarem em eficácia e eficiência.

Quando questionados sobre onde planejam investir, os profissionais de marketing classificaram a Inteligência Artificial como prioridade número 1, de acordo com pesquisa realizada pela Salesforce. A adoção de IA está crescendo: 84% dos profissionais de marketing relataram que usam IA em algum lugar em seus mecanismos de aquisição e retenção, quase três vezes mais do que há apenas dois anos.

Mas o que esses intrépidos profissionais de marketing estão fazendo com a IA?  Os usos relatados estão se expandindo rapidamente, de personalização aprimorada, segmentação aprimorada, descoberta de insights, modelagem preditiva e automação de processos.

A tecnologia de publicidade também pegou a onda de adoção de IA baseada em Big Data, à medida que as plataformas programáticas revolucionaram o processo de compra e venda de anúncios digitais. As vendas de anúncios programáticos estão disparando, de US$ 60 bilhões em 2019 para cerca de US$ 97 bilhões em 2022, de acordo com a eMarketer. Pode parecer, sob certa perspectiva, que as vendas de anúncios se tornariam uma espécie de carro autônomo, exigindo o redirecionamento ocasional, mas não muito mais do vendedor.

Como esses vendedores se sentem sobre o impacto da IA ​​em seu mundo? Duas palavras: cautelosamente otimistas. Por outro lado, 86% dos executivos de vendas consideram que a IA tem uma influência positiva em suas funções futuras, de acordo com nossas pesquisas mais recentes. No entanto, 68% dos mesmos executivos expressaram preocupações — principalmente sobre a relevância contínua de seus empregos atuais, e 31% disseram que a automação pode, em última análise, prejudicar a “arte” de vender, à medida que os relacionamentos entre humanos são substituídos por pontos de contato digitais otimizados.

4 razões para que você tenha mais retorno com o uso de IA nas vendas de anúncios

Apesar do medo natural do desconhecido, há boas razões para acreditar que a IA transformará o negócio e melhorará os empregos atuais dos vendedores de anúncios. Aumentando as vendas ao mesmo tempo em que permite que as pessoas façam o que fazem de melhor: ser humanos.

A IA pode nivelar o campo de jogo para anunciantes e editores, dando até mesmo aos vendedores as ferramentas que gostariam de ter no passado. Esses superpoderes impulsionados por IA podem ajudar os profissionais de vendas a melhorar sua eficácia (como seu produto funciona) e sua eficiência (velocidade e produtividade).

1. Melhor unificação dos dados

Com o fim dos cookies de terceiros no Chrome e as constantes mudanças de privacidade da Apple, os profissionais de marketing estão buscando dados próprios para alimentar seus programas, incluindo programas de mídia. Impressionantes 88% dos profissionais de marketing disseram que os dados primários são uma prioridade estratégica para eles em 2021, de acordo com o Relatório de Engajamento do Cliente 2021 da Merkle. Para os editores, os dados primários são essenciais para construir o público de que os anunciantes precisam; e para os anunciantes, os dados primários são cada vez mais importantes como uma semente para correspondência, segmentação e semelhanças.

No entanto, os dados primários costumam ser fragmentados e mal organizados, além de complexos. Por exemplo, 64% dos clientes começam uma jornada de compra em um dispositivo e terminam em outro, de acordo com a pesquisa da Salesforce. E os profissionais de marketing enfrentam uma média assustadora de 12 fontes principais de dados de clientes, um aumento de 20% em relação a 2020, de acordo com nosso Relatório de Estado de Marketing. Frequentemente, os dados nessas fontes contêm informações de identificação (IDs) inconsistentes, informações desatualizadas e taxonomias excêntricas.

A IA muitas vezes pode ser combinada com uma solução como uma plataforma de dados do cliente para melhorar muito a correspondência de identidade. Algoritmos podem ser aplicados para realizar “correspondência difusa” em IDs e resolver discrepâncias. E a IA pode ser usada para garantir que os dados de diferentes sistemas sejam mapeados para um modelo de dados comum para garantir a consistência.

2. Públicos mais fortes

Os clientes de hoje, especialmente os Millennials digitalmente nativos, dizem que esperam experiências relevantes: ou seja, mensagens que sejam úteis e oportunas no contexto de suas vidas digitais. Oferecer uma experiência personalizada requer dados organizados e algoritmos inteligentes para encontrar segmentos e descobrir necessidades que são difíceis de descobrir usando métodos manuais.

A IA se destaca na segmentação inteligente — revelando grupos de clientes e clientes potenciais que têm atributos em comum — em escala e profundidade que não são possíveis para analistas humanos. Algoritmos de IA podem percorrer bilhões de linhas de dados de clientes em busca de padrões que possam significar a diferença entre um público de editor valioso e o mesmo velho “mães de 18 a 35 anos”.

Por exemplo, imagine uma editora com um público estabelecido de entusiastas da ficção científica. Suponha que haja um subgrupo significativo de pessoas que preferem histórias dirigidas por robôs a histórias dirigidas por humanos, mas não há como saber isso sem combinar dados de análise de conteúdo, análise da web, escuta social, e-mail e comércio.

Sem a IA, o editor venderia um amplo segmento de “Amantes da ficção científica”. Com a IA, eles podem direcionar o “Gear-Head Sci-Fi” para, digamos, uma campanha para um novo veículo futurístico.

Ao combinar os dados do cliente de seus sistemas de fidelidade, ponto de venda e marketing, o varejista Casey’s (rede com mais de 2000 lojas no Oeste dos Estados Unidos) foi capaz de aumentar as vendas de sua amada pizza fresca em 16%. O segredo? Ele usou os dados combinados para entregar promoções para o tipo de pizza que o cliente comprava com mais frequência, aumentando a relevância de suas mensagens.

3. Interfaces de linguagem natural com tecnologia

Poucas áreas da IA ​​têm mais potencial de impacto em nossas vidas do que o processamento de linguagem natural (PNL) e o reconhecimento de imagem. Já vimos o rápido aumento de chatbots de conversação em serviço, e as interfaces de voz são familiares para qualquer um de nós que já pediu para a Alexa para nos contar uma piada ou disse para a Siri que estamos com vontade de comer sushi.

O Voice já está embutido no software do call center e em algumas ferramentas analíticas, mas a tecnologia de marketing está no início da curva de adoção. Imagine um vendedor de anúncios nunca ter que tocar no teclado novamente ou — melhor ainda — ter que clicar nos menus suspensos e procurando exatamente o comando certo para selecionar.

A IA pode reduzir esses desperdícios de tempo, pois o reconhecimento de voz se aproxima de 95% de precisão e a navegação por voz se torna comum. A eficiência aumentará (menos cliques nas teclas) e também a integridade (menos razão para procrastinar na atualização de registros de chamadas ou ideias). O resultado é menos tempo gasto em pesquisa e atualização e mais tempo em vendas.

4. Otimização e Indicadores

Acelerado pela pandemia, o aumento da publicidade digital tem sido impressionante. Mais da metade de todos os gastos com publicidade é agora digital, com uma proporção crescente fluindo por meio das maiores plataformas e editores. A IA pode ajudar a ingerir e analisar todos os dados de uma forma que ajude editores e anunciantes a estimar o impacto das campanhas nos resultados desejados, como as vendas.

Medir o impacto de campanhas multicanais requer a ingestão de informações de dezenas de fontes e a aplicação de modelos complexos para determinar quais elementos criativos, canais, dispositivos, editores e táticas (como hora do dia ou tamanho do anúncio) causaram impacto.

O “ruído” pode incluir fatores como movimentos competitivos – eles realizaram uma venda ao mesmo tempo? Houve um lançamento de novo produto? – a economia e até o clima.

A IA é adequada para ajudar os vendedores de anúncios a separar o sinal do ruído e identificar o que funciona e o que não funciona. Algumas das principais ferramentas baseadas em IA já fornecem recomendações de otimização automatizadas com base no histórico de desempenho de marketing e anúncios.

A IA se destaca na automação de tarefas mundanas e também em filtrar enormes quantidades de dados em uma velocidade estonteante. Humanos, não. Ao permitir que os assistentes de IA façam o que fazem melhor, já estamos tornando os trabalhos de vendas de anúncios menos artificiais e mais inteligentes.


Este artigo foi produzido por Carlos Busch, Vice Presidente de Vendas e Marketing Latin America na Salesforce, TEDx palestrante e colunista da MIT Technology Review Brasil.

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