No ambiente online hipercompetitivo de hoje, ouvir de consumidores algo como “até parece que a marca leu minha mente” soa como música para os ouvidos de profissionais de marketing e da área de customer engagement, encarregada de fazer com que clientes não apenas comprem, mas que retornem muitas vezes.
Sabemos que, assim como na cultura popular, somente abrir a porta de casa não garante uma futura visita. É preciso antecipar-se às necessidades e desejos do consumidor e entregar experiências personalizadas a essa base, seja por meio de uma seleção de produtos relevantes para aquele público ou acertando o timing de um e-mail que conduz à conversão. Esse tipo de personalização aumenta o engajamento do cliente já que somos mais propensos a comprar de marcas que parecem nos “entender”.
Mas o engajamento é só uma parte do processo: é o encantamento que transforma um cliente ocasional em um consumidor fiel. É sobre não somente cumprir o combinado, mas ir além e deixar o cliente extremamente feliz e surpreso com o que foi entregue. O ingrediente secreto por trás desse encantamento, no entanto, não tem a ver com habilidades telepáticas ou bola de cristal e sim com o marketing preditivo.
Nesta abordagem, aproveitam-se algoritmos, modelos estatísticos e técnicas de aprendizado de máquina para prever resultados futuros com base em dados históricos. Todas essas atividades se valem da quantidade colossal de dados que empresas geram, ao passo em que desenvolvem seus canais digitais.
A análise preditiva ajuda empresas a atenderem seus clientes com uma abordagem mais assertiva e relevante, sendo um divisor de águas para os times de marketing. Ao reunir vários pontos de dados para ter uma visão abrangente da jornada do comprador, marcas eliminam achismos do processo decisório, criam conteúdos mais envolventes, simplificam ciclos de vendas. O resultado de quem faz um bom uso do marketing preditivo é um conjunto de campanhas mais personalizadas, bem-sucedidas e que geram mais receita.
Intenções de investimento em marketing preditivo ilustram a oportunidade que empresas ao redor do mundo enxergam nesta evolução. Segundo a McKinsey, 64% de empresas no segmento B2B pretendem aumentar o orçamento nessa área. Essa mudança no padrão de investimentos demonstra que organizações entenderam a relevância do marketing preditivo para atrair, reter e expandir suas bases de clientes mais valiosas.
Um mundo de aplicações
Criar condições para que consumidores se tornem não só compradores frequentes, mas embaixadores de uma marca, é um dos principais objetivos do marketing preditivo. Com isso, marcas podem antecipar as necessidades de clientes antes mesmo que eles se deem conta de que precisam de um produto ou serviço. Um exemplo clássico de empresa que usa esta abordagem é a Netflix. Ao fornecer sugestões de conteúdos com base no que você já assistiu, o serviço aumenta as chances de sucesso nas recomendações e melhora a experiência do usuário.
Em marketing preditivo, empresas podem se valer de uma série de aplicações de Analytics, que incluem a identificação de clientes de qualidade em potencial com insights usados para a geração de leads qualificados e segmentação de públicos-alvo. O monitoramento do desempenho de campanhas é outra frente que permite a gestão de anúncios e alocação de recursos com base em métricas como mapas de calor, cliques, impressões e conversões. Em previsão de demanda, ferramentas de análise de dados permitem que profissionais de marketing examinem dados históricos e elementos de sazonalidade que podem influenciar a criação e condução de campanhas.
A Starbucks é outra empresa que faz uso desta abordagem de marketing baseado em dados. Ao combinar dados de seu programa de fidelidade, que possibilita que clientes paguem por bebidas e acumulem pontos, e dados correlacionados — como informações do ponto de venda como horário de compra, inventário, clima e outros — a rede de cafeterias consegue personalizar seu atendimento e ofertas. Para além disso, a Starbucks faz uso intensivo dos dados coletados para aumentar a relevância de novos produtos para o consumidor. Por exemplo, a empresa descobriu que 43% de seus clientes que consomem chá não adoçavam a bebida — e assim, lançou uma linha de chás gelados sem açúcar.
Outra nuance relevante para o debate do marketing preditivo é o fato de que a comunicação entre empresas e consumidores se tornou bidirecional: as pessoas querem interagir com as marcas. Neste contexto, técnicas e tecnologias de marketing conversacional são grandes aliadas, sofisticando essas interações com análise de dados. Um exemplo de empresa que tem apostado nesta abordagem é a Domino’s Pizza, que com sua campanha Domino’s Anyware possibilita que pedidos sejam feitos por canais como assistentes de voz, redes sociais e até mesmo smart TVs. Esse entendimento das necessidades dos clientes e das preferências da base em relação a produtos faz com que consumidores voltem mais vezes, sabendo que repetir pedidos é fácil e conveniente.
Com estratégias preditivas, marcas também podem aprimorar o diálogo com consumidores, o que abre caminhos para campanhas de marketing ultrafocadas em que equipes conseguem prever quais formatos trazem os melhores resultados, seja em termos de awareness ou buzz para a marca, bem como fidelidade ou conversões.
Foco na IA e automação
É impossível falar de tendências em martech e especificamente marketing preditivo sem falar de Inteligência Artificial. À medida em que se torna mais preditivo e promove ações afinadas às necessidades e desejos dos clientes, o marketing assume uma função ainda mais estratégica. Por outro lado, como a tecnologia viabiliza mais possibilidades, as entregas dos times de marketing consequentemente aumentam.
Nesse contexto, a utilização de automação e IA se torna instrumental para a execução de tarefas criativas que a tecnologia não entrega. Segundo o estudo anual de tendências em marketing da Hubspot, um profissional de marketing lidera, em média, cinco campanhas simultaneamente a cada trimestre. Ainda segundo o estudo, esse movimento não deve desacelerar: 42% dos profissionais de marketing globais consultados para o estudo relataram que o número de campanhas aumentou em 2022 e isso deve acontecer novamente este ano. Os dados evidenciam que há muito trabalho a fazer e é preciso buscar formas de otimizar as entregas. A aceleração no uso de IA no segmento para apoiar o fluxo de trabalho é, inclusive, corroborada por um dos destaques na edição de 2023 das previsões de marketing anuais da empresa de pesquisa Gartner. O relatório prevê que, até 2025, empresas que usam IA vão remanejar 75% de suas atividades operacionais para tarefas mais estratégicas.
Com um posicionamento entusiasmado sobre IA, sobretudo a generativa, a McKinsey tem reforçado o fato de que a tecnologia pode ser instrumental em vários estágios do processo de marketing. Isso, segundo a consultoria, se manifesta em aspectos como automação de campanhas de nutrição de leads, além de suporte ao longo do processo de vendas. Imagine a IA generativa oferecendo comunicação direcionada com e-mails hiperpersonalizados e suporte via chatbot, além de atuar como uma assistente virtual para a equipe, 24 horas por dia. Isso já está acontecendo em empresas como o site de viagens Expedia, que integrou o ChatGPT em seu app para ajudar usuários a montar planos de viagem, como se fosse um agente de viagens virtual.
À medida em que o processo de marketing e vendas avança, a consultoria nota que a IA generativa pode oferecer orientação nas negociações em tempo real, além de insights em tempo real com base em dados históricos, mas, conforme argumenta a McKinsey, o glacê no bolo são as informações preditivas sobre comportamento do consumidor e precificação. Depois da venda fechada, a IA generativa pode ajudar no onboarding e na retenção, com recomendações em tempo real para a liderança, além de prever a taxa de churn com base em padrões de comportamento e uso do produto ou serviço.
Considerando estes movimentos, a orientação para profissionais de marketing é, além de focar em IA responsável — que gera valor para o negócio, mas também para a sociedade, uma preocupação de 70% dos CMOs até 2025, segundo o estudo anual do Gartner — usar IA generativa para refinar o conteúdo e a experiência do cliente. Isso pode alimentar a capacidade preditiva e possibilidade de sucesso nas iniciativas de marketing de uma organização.
Com o aumento na geração de conteúdo de marketing com IA, surge a preocupação sobre conteúdo falso, adverte o Gartner, o que vai demandar um monitoramento constante por parte das marcas para uma gestão de reputação eficiente.
O marketing preditivo tem o poder de facilitar o engajamento do cliente, ao fornecer dados para criar experiências cada vez mais relevantes, usando estas análises para ir além e encantar clientes. A capacidade preditiva serve como ponte entre o simples envolvimento de clientes com uma marca e o verdadeiro encantamento, o que é a base de uma estratégia robusta de retenção de clientes e geração de receita.
À medida em que o segmento de martech continua sua expansão, a capacidade preditiva vai desempenhar um papel cada vez mais crítico na estratégia de negócio. Nesse cenário, entender as capacidades e complexidades das ferramentas torna-se fundamental para aproveitar esse potencial e pode fazer uma grande diferença em como marcas atraem, encantam e retém clientes.
Simone Bervig
