7 exemplos de aplicação da inteligência de predição no marketing de pequenos negócios

7 exemplos de aplicação da inteligência de predição no marketing de pequenos negócios

A demanda por tecnologias de inteligência de predição está em alta. E não é para menos… Que empresa não gostaria de prever os comportamentos e as vontades dos seus clientes antes mesmo que eles se deem conta desses desejos?

Grande parte do alvoroço em torno deste assunto se dá devido aos incríveis resultados reportados por empresas que segmentam sua audiência com mensagens únicas baseadas em pesquisas, clicks, visitas, compartilhamento, comentários e downloads.

De acordo com um relatório da Salesforce, a inteligência de predição proporciona aumentos de até 40% na receita em até 36 meses após a implementação, com aumento de conversão em aproximadamente 22%.

E os pequenos empresários costumam ser bem tímidos em relação a tecnologias avançadas como a da predição, apesar de alguns experts no assunto dizerem que isso é um erro. Hoje, muitas plataformas já podem ser implementadas por empresas dos mais diversos tamanhos.

Como as pequenas e médias empresas normalmente não contam com um time próprio de marketing e data science, as plataformas de inteligência preditiva são, na verdade, uma grande ferramenta aliada à estratégia da empresa. Os avanços nessas ferramentas possibilitam que as companhias implementem a inteligência preditiva sem precisar de um time especializado em BI — deixando os profissionais de marketing lidarem diretamente com a ciência de dados para construir ações de impacto para o negócio.

Então, o tamanho da empresa não é desculpa!

Nesse post vamos falar sobre:

  • Como começar no mundo da inteligência de predição;
  • Como entender como os dados podem te ajudar a criar predições;
  • Como descobrir qual comportamento te ajuda a prever as ações dos clientes; e
  • Como aplicar a inteligência de predição para agir antecipadamente.

Para isso, listamos 7 maneiras para os pequenos empreendedores entrarem em ação e começarem a utilizar uma ferramenta de inteligência de predição hoje mesmo.

1. Comece com uma meta realista

Você precisa primeiro escolher um caso de uso de predição. Em outras palavras, o que você está tentando prever? As vendas de um determinado produto no próximo mês? A probabilidade de um cliente recorrente converter? Que produtos costumam ser vendidos em conjunto? A sua criatividade é o limite. Com isso decidido, você pode exportar os dados dos seus sistemas em uma planilha e então correlacionar suas variáveis de acordo com a sua pergunta principal. Esta é uma etapa onde dominar o conhecimento do seu negócio é fundamental.

2. Ofereça personalização

Utilize segmentações de audiência para dividir automaticamente os clientes em grupos bem específicos e direcione-os para campanhas especialmente criadas para cada um desses públicos. Clientes que estão mais propensos a não engajar com a marca podem receber uma campanha de reativação, como e-mails com ofertas e cupons de desconto, por exemplo.

3. Utilize os insights como insumo no planejamento

Utilize os insights resultantes das análises de dados para criar campanhas que atendam às necessidades mais comuns entre os seus clientes. Se você precisa definir o local de um evento, por exemplo, você pode tentar extrair da sua base de clientes qual a localização com maior número de clientes engajados com a sua marca. Com a ciência preditiva, as decisões passam a ser muito mais direcionadas pelos dados do que pelo feeling dos membros da equipe.

4. Tenha um bid estratégico em campanhas online

Pequenas empresas podem aproveitar as vantagens de uma funcionalidade muito conhecida nas ferramentas de marketing online: o bid automático. Ele determinará exatamente quanto o profissional de marketing deve pagar em determinado anúncio, de acordo com variáveis como competição e demografia escolhida. Essas plataformas estimam quais usuários são mais valiosos para cada anunciante, baseado em vendas e visitas, por exemplo. Com o tempo, essas capacidades preditivas são aprimoradas, graças ao “conhecimento” acumulado pelos computadores.

5. Avalie a probabilidade de conversão de cada cliente

A inteligência de predição é uma forte aliada quando o assunto é ganhar competitividade e ser mais eficiente no uso de recursos e tempo. Você pode, por exemplo, estabelecer uma nota para cada cliente de acordo com a probabilidade de engajamento ou de conversão, baseado nos dados históricos atrelados a ele. Ao identificar quais clientes estão mais propensos a fazer uma ação — como abrir um e-mail ou fazer uma compra — os empresários podem focar os esforços nos clientes mais propensos a trazer resultados.

6. Conecte as interações do cliente

Comece com os dados que conectam várias ações entre você e seus clientes — algo como programas de fidelidade e e-mails de boas-vindas. Insights resultantes desses dados não devem ser difíceis de ser extraídos. Análises mais complexas como a de recência, frequência e valor (RFV em português ou RFM em inglês) são interessantes para encontrar clientes de maior valor agregado para o seu negócio. Combiná-las com notas de engajamento também costuma funcionar. Depois, você pode utilizar esses resultados para entender em que grupos você deve focar mais esforços.

7. Feche o loop no seu modelo

Feche o loop do seu modelo de análise comparando-o com dados que ainda não foram analisados. Alguns modelos são muito bons com dados históricos, mas falham em transferir esse sucesso aos casos em tempo real devido a um efeito chamado overfitting (em português, sobreajuste). As ferramentas de inteligência de predição permitem que você quebre seus dados em grupos de amostras, assim você pode garantir que seu modelo está validado antes de colocá-lo em ação. Fechar esse loop também significa medir o impacto das suas ações frequentemente, seja através do ROI, da redução de custos ou do crescimento de vendas.

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Web Personalization

Graduada em Engenharia Mecânica, se apaixonou por tecnologia e marketing à primeira vista. Como CMO, mostrou por A mais B o potencial da personalização e dos números aplicados ao marketing. Nos últimos anos, vêm se dedicando a novas tecnologias, programação e análise de dados voltado ao desenvolvimento da Croct.