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A experiência do cliente otimizada pela IA
A pesquisa baseada em dados da Reply analisou e mediu as tendências mais relevantes no campo da Inteligência Artificial para Marketing.
As tecnologias de ia estão otimizando o marketing e a experiência do cliente
Investigamos a ligação entre as principais tendências de marketing e as principais tecnologias facilitadoras, através da plataforma SONAR Trend da Reply. Isso nos permitiu ter uma visão geral e mapear as tendências relevantes com base em sua ocorrência em artigos de mídia especializada, mídia de massa, patentes e publicações científicas.
A Estrutura Estratégica para IA em Marketing
A “Estrutura Estratégica para Inteligência Artificial em Marketing” é um modelo para entender como as tecnologias avançadas estão incitando a transformação no âmbito das experiências do cliente - de Pesquisa de Marketing até a Estratégia de Marketing e Ação de Marketing.
"O planejamento estratégico é um processo circular. Neste contexto, a execução das ações de marketing retroalimenta a pesquisa de marketing com dados de mercado, o que constitui um ciclo contínuo de Pesquisa de Marketing - Estratégia - Ação."
Fonte: Huang, MH., Rust, R.T. November 2020. "A strategic framework for artificial intelligence in marketing.", J. of the Acad. Mark. Sci.
Um mergulho nas principais tendências de marketing remodeladas pela ia
Tendências das pesquisas de marketing
Análise de sentimentos
As 3 principais tecnologias facilitadoras de IA:
IA de emoção, processamento de linguagem natural e visão computacional
Por décadas, os clássicos grupos de pesquisa de mercado provaram ser a melhor maneira de descobrir como os consumidores se sentiam. O advento da análise via Web 2.0 criou meios de ouvir as reações do consumidor em grande escala. Mas com a linguagem humana se adaptando, evoluindo e mudando constantemente, julgar um sentimento ainda era feito de forma superficial. Ao treinar texto humano, a IA agora pode identificar nuances do sentimento do consumidor, ajudando a indústria a entender as emoções do consumidor em grande escala.
Análise da jornada do consumidor
As 3 principais tecnologias facilitadoras de IA:
processamento de linguagem natural, aprendizado de reforço profundo, Machine Learning automatizado
Antes do advento da análise de dados no marketing, a maior parte do planejamento da jornada do consumidor era uma suposição do cenário ideal. O que faltava era o teste de campo para validar o planejamento do melhor case. O status quo atual é a jornada do consumidor moderno já com KPIs anexados, prontos para serem rastreados e otimizados com base em dados. Em breve, a IA assumirá o controle dessa área de pesquisa em tempo real, ajudando a coletar, consolidar e otimizar os pontos de contato de marketing para melhorar a experiência do consumidor.
Audição visual
As 3 principais tecnologias facilitadoras:
IA de emoção, processamento de linguagem natural e visão computacional
Os algoritmos de reconhecimento de imagem permitem que as máquinas interpretem o que “veem” em imagens ou vídeos. Reconhecer o que está em milhões de fotos e categorizá-las é frequentemente chamado “rotulagem de imagens” ou “classificação de imagens”. Esses algoritmos de ML requerem treinamento sobre o conteúdo, a fim de aprender todos os elementos possíveis que levarão à sua rotulagem. Isso está ajudando os profissionais de marketing a economizar tempo e recursos, porque, em vez de pesquisar centenas de postagens por meio da intuição, a IA extrai imagens ou vídeos de milhões de exemplos e organiza-os com base em aspectos específicos, como humor, cor, cenário ou objetos encontrados nas imagens, tudo organizado instantaneamente.
Tendências de estratégia de marketing
Otimização e teste de conteúdo
As 3 principais tecnologias facilitadoras:
Operações de Machine Learning, processamento de linguagem natural e visão computacional
Os profissionais de marketing de conteúdo estão aproveitando algoritmos de Machine Learning para descobrir os tipos de conteúdo ou oferta que maximizem funções objetivas, como envios de formulários por e-mail, inscrições ou transações de compra para replicá-las. Além disso, aplicar as operações de Machine Learning à otimização e aos testes de conteúdo está maximizando o potencial de repercussão entre os consumidores, permitindo que as organizações mapeiem o conteúdo em relação ao seu público e forneçam o conteúdo mais relevante com base em onde cada pessoa está na jornada.
Segmentação de consumidores
As 3 principais tecnologias facilitadoras:
Operações de Machine Learning, Aprendizagem por Reforço Profundo e Processamento de Linguagem Natural
A segmentação de clientes tem sido usada há anos em todos os setores para ajudar a reduzir o desperdício em campanhas de marketing e ajudar em outras tarefas, como recomendações de produtos, preços e estratégias de vendas adicionais. Agora é o momento das empresas otimizarem a experiência do cliente, pois a tecnologia pode ajudar a adaptar a CX perfeitamente aos diferentes segmentos de clientes e às suas necessidades específicas, permitindo que as marcas visem indivíduos com mais precisão, usando mensagens e ofertas exclusivas em todos os pontos de contato na jornada de consumo e ocasiões de compra.
Modelagem de mix de mercado em marketing
As 3 principais tecnologias facilitadoras:
Aprendizado de reforço profundo, Machine Learning automatizado e redes neurais artificiais
Por alguns anos, a Modelagem de Mix de Mercado em Marketing liderou o caminho na análise do impacto da mídia e das comunicações nos resultados financeiros de uma marca e de uma empresa. Novas ferramentas de IA estão ajudando a inovar a modelagem de mix de Mercado em marketing - capturando dados sociais e de pesquisa, e criando proxies algorítmicos para prever o desempenho de vendas. Prevemos um futuro próximo, onde o planejamento de marketing será substituído pela otimização reativa - usando modelagem ao vivo para corrigir o curso e melhorar a eficácia da publicidade em tempo real.
Tendências de ação de marketing
Chatbots e assistentes virtuais
As 3 principais tecnologias facilitadoras de IA:
Processamento de linguagem natural, visão computacional e aprendizado por reforço profundo
Chatbots e assistentes virtuais são tecnologias de IA lucrativas para a indústria de marketing. Quando bem utilizadas, essas tecnologias oferecem a oportunidade para marcas e empresas oferecerem atendimento personalizado em grande escala. A próxima iteração deste campo de ação de marketing focará não apenas na capacidade tecnológica, mas também na oportunidade de coleta de dados. Marcas e empresas que podem não apenas implantar chatbots em toda a experiência do cliente, mas também aproveitar os dados que eles produzem, poderão ficar um passo à frente da concorrência do setor no futuro.
Marketing de fidelidade e retenção
As 3 principais tecnologias facilitadoras de IA:
Processamento de linguagem natural, visão computacional e aprendizado por reforço profundo
Aumentar a fidelidade à marca é um passo além da mera satisfação do consumidor, garantindo geração de receita sustentada e, talvez, até recrutando mais consumidores por meio da afinidade com a marca. Para chegar ao cerne do que faz os consumidores se sentirem leais a uma marca, a IA pode ser empregada em pesquisa e estratégia de marketing para chegar ao centro desses motivadores e oferecer experiências significativas, seja via promoções ou engajamento personalizado.
Experiências personalizadas do cliente
As 3 principais tecnologias facilitadoras de IA:
Processamento de linguagem natural, visão computacional, operações de Machine Learning
Hoje, a cultura e o conteúdo estão sendo ditados por algoritmos personalizados. No entanto, o marketing e o e-commerce ainda têm um longo caminho a percorrer. Com as mudanças nos dados da plataforma e nas políticas de cookies, muitas marcas ainda seguem os clientes em suas jornadas de busca por produtos e serviços que já compraram ou não têm interesse. À medida que outras indústrias abrem caminho em sistemas de recomendação de clientes, a pressão recairá sobre os departamentos de marketing para melhorar seus próprios algoritmos ou não arriscar serem evitadas pelos clientes.
Principais Vantagens
Mais ia significa mais insights
A integração da IA com as práticas de marketing e negócios existentes abre novos caminhos para a coleta de dados do consumidor, ajudando as marcas a obter vantagens competitivas únicas que eram inimagináveis no passado.
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Previsões precisas estão se tornando realidade
Por meio da IA, o cenário de marketing atual pode ser modelado para fazer previsões fundamentadas para o futuro, permitindo que as equipes de marketing tenham perspectivas precisas sobre onde podem conduzir suas experiências de cliente no futuro.
A contribuição humana na ia ainda é crucial
No curto prazo, a IA ainda é tão inteligente quanto os humanos que a programam. Até o momento, a interação humana e a supervisão ainda são cruciais para mitigar o viés algorítmico e também aprimorar as experiências do cliente de um ponto de vista curatorial criativo.
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Combinação do roi
A promessa da IA de conduzir ativações de consumidor dinâmicas e quase instantaneamente personalizadas - onde as ações são analisadas em tempo real e tratadas como novos dados para pesquisa de mercado - cria um efeito de combinação no ROI, abrindo novas oportunidades para os profissionais de marketing.
Adote a IA para tornar os dados acionáveis em sua empresa
Otimizar a sua empresa com uma abordagem orientada para IA pode ajudar a alcançar efetivamente
seus clientes e construir uma experiência de usuário cada vez mais personalizada.
Dados
A sua organização tem acesso a uma combinação completa de dados zero, primários e de terceiros? Estruturados e não estruturados? Os dados estão limpos?
Plataforma
Quais plataformas de BI você já está usando? Elas podem tornar seus dados interoperáveis e fornecer insights, através de modelagem preditiva, visualização ou recomendação?
Cultura
Existe uma disposição interna para experimentar e iterar? Existe precedente para estimular a criatividade por meio de combinações e aplicações exclusivas de conjuntos de dados?
Organização
A sua organização está aberta à colaboração multifuncional de equipes para aproveitar ao máximo os recursos de IA?