Predição, antecipação e influência: o machine learning no marketing digital

Predição, antecipação e influência: o machine learning no marketing digital

Os dados são a base de todo plano de marketing digital. O que distingue algumas abordagens de marketing de outras é o modo como os dados são coletados, processados e como eles podem gerar resultados. A capacidade de dominar essas competências, otimizadas pelas tecnologias certas, pode determinar se seu negócio terá sucesso ou será um fracasso.

Programas de fidelidade

Os programas de fidelidade podem ser fontes robustas de informações de clientes e são particularmente adequados para coletar dados no topo do funil de vendas.

Ver os programas de fidelidade e as promoções simplesmente como um veículo para impulsionar compras incrementais é um grande erro. Reconhecê-los como mecanismos eficazes de coleta de dados torna a segmentação de usuários mais simples e possibilita que o marketing influencie futuros comportamentos dos clientes.

Entretanto, considerar o programa de fidelidade apenas uma fonte de dados não é suficiente. Os e-commerces e os grandes varejistas precisam da tecnologia certa para:

  • Coletar dados de leads e clientes;
  • Conectá-los com dados de outras fontes (site, aplicativo, sistema de CRM, etc); e
  • Processá-los para gerar insights.

Muitos e-commerces já têm sistemas sofisticados para integrar as mais diversas fontes de dados, com o objetivo de criar uma visão única do perfil do cliente e possibilitar a execução de estratégias de marketing. É no terceiro tópico, no entanto, que as tecnologias emergentes ー inteligência artificial e machine learning ー podem ser a chave para prever e modelar com mais eficiência o comportamento do cliente.

Utilizando os dados em machine learning

Normalmente, os dados são utilizados como base histórica, fornecendo insights sobre o que um membro do programa fez no passado, para que os profissionais de marketing possam adivinhar o que ele pode fazer no futuro.

Para muitos objetivos de marketing, identificar a posição dos clientes no funil de vendas ou entender hábitos e preferências é suficiente, mas para influenciar a próxima decisão de compra e prever ações futuras do cliente, a IA e o machine learning são indispensáveis.

Muitas indústrias já estão usando machine learning para uma variedade de aplicações, mas só recentemente essa tecnologia está começando a ser utilizada para campanhas de fidelização de cliente em e-commerces.

Os consumidores, de certa forma, também estão se familiarizando ​​com o uso dessas tecnologias: pesquisas mostram que eles estão cada vez mais dispostos a confiar em algoritmos para terem uma experiência mais personalizada.

A IA e o machine learning podem ser úteis para simplificar a experiência do cliente, mas são mais promissores no gerenciamento e interpretação de dados capturados em interações com clientes. Uma estratégia de marketing que utiliza machine learning é capaz de criar uma visão única do cliente, em tempo real.

Com isso, e-commerces com muitos produtos e muitas campanhas rodando em paralelo podem entender seus clientes mais rapidamente e reagir a mudanças no mercado com mais eficiência.

Preveja com precisão e influencie de forma eficaz

Talvez a aplicação mais intrigante do machine learning seja a capacidade de prever com mais precisão o comportamento do cliente, assim como a agilidade para influenciar esse comportamento no menor espaço de tempo possível. O programa de fidelidade pode ser um ponto de partida para o funil de vendas, e a integração robusta entre sistemas pode facilitar a visualização de todos os dados em um único lugar.

Ao processar os dados de cadastro e combiná-los com análises em tempo real do comportamento de navegação, fica muito mais fácil prever qual deve ser o próximo passo para exibir mensagens, ofertas ou incentivos personalizados. Em resumo, essas tecnologias transformam a abordagem do data-driven marketing em um processo preditivo.

É claro que o entusiasmo por essas tecnologias está na moda e há muitas previsões variadas sobre o impacto que a IA terá no mundo como um todo. Nos âmbitos de marketing e fidelização de clientes, no entanto, a adoção será incremental, à medida que os e-commerces determinem como ela se encaixa em suas estratégias e qual o ROI de ações como essa.

Para os profissionais de marketing que desejam impulsionar os resultados de suas estratégias de marketing, antecipar-se para adotar a revolução da IA ​​os ajudará a fazer muito mais com os dados que já estão coletando. Qualquer abordagem de marketing que possa alavancar essas vantagens se mostrará valiosa em termos de melhor envolvimento dos clientes e maior receita.

Tecnologia

Graduada em Engenharia Mecânica, encantou-se por tecnologia e a aplicação da matemática voltada para o marketing à primeira vista. Na Rocket Internet, onde atuou como CMO, mostrou por A mais B o potencial dos números aplicado ao marketing, tornando-se rapidamente uma das profissionais mais cotadas no grupo, onde com frequência colocava marmanjos para chorar utilizando apenas uma planilha de Excel. Nas horas vagas, Juliana dedica seu tempo ao empreendedorismo, fotografia e viagens.

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