15 Aplicações de Inteligência Artificial no Marketing

No mundo hoje se fala muito de AI ou Inteligência Artificial. Essa tecnologia possui inúmeras formas de usabilidade. Veremos nesse post as formas que foram usadas em Marketing.

Inteligencia Artificial é uma tecnologia que busca imitar a inteligência humana, que abrange uma enorme variedade de recursos, como reconhecimento de voz e imagem, técnicas de aprendizado de máquina e busca semântica. Profissionais de marketing gostam de falar sobre as mais recentes tecnologias e falar sobre inteligência artificial para reconhecimento de imagens, reconhecimento de voz, prevenção de vazamentos de dados ou até mesmo ataques a drones em comunidades remotas.

Aqui tem quinze técnicas de inteligência artificial que as empresas de todos os tamanhos podem implementar, em vez de técnicas que somente grandes gigantes da tecnologia podem dedicar recursos. Também tem as técnicas em todo o ciclo de vida do cliente para que você possa ter e como cada tática da IA ​​pode ajudar a levar seus clientes para o funil de marketing.

Todas as técnicas são ‘AI’, no sentido de que envolvem inteligência computacional, mas as esta dividido em três tipos diferentes de tecnologia

– Técnicas de Aprendizado de Máquina;
– Modelos de Propensão Aplicada;
– Aplicativos de IA.

As técnicas de aprendizado de máquina envolvem o uso de algoritmos para “aprender” a partir de conjuntos de dados históricos, que podem então criar modelos de propensão. Os modelos de propensão aplicada são quando esses modelos de propensão são colocados em prática, prevendo determinados eventos – como a pontuação de leads com base na probabilidade de conversão. As aplicações de IA são as que fazem tarefas que normalmente se associaria a um operador humano, como responder a perguntas de clientes ou escrever novos conteúdos.

Cada aplicativo diferente tem implicações importantes para os profissionais de marketing, mas os aplicativos têm papéis diferentes na jornada do cliente. Alguns são melhores para atrair clientes, enquanto outros são úteis para converter ou reengajar clientes antigos. É por isso que dividimos as técnicas em toda a estrutura RACE .

Alcance – atraia visitantes com uma variedade de técnicas de entrada
O alcance envolve o uso de técnicas como marketing de conteúdo, SEO e outras mídias premiadas para trazer visitantes ao seu site e iniciá-los na jornada de comprador. Os modelos de propensão a IA e aplicada podem ser usados ​​neste estágio para atrair mais visitantes e fornecer àqueles que chegam ao seu site uma experiência mais envolvente.

Vamos ver como a Ingeligencia Artificial pode ou já foi usada no Marketing

1. Conteúdo gerado por AI
Esta é uma área realmente interessante. A IA não pode escrever uma coluna de opinião política ou uma postagem de blog sobre recomendações de práticas recomendadas específicas do setor, mas há determinadas áreas em que o conteúdo gerado pela AI pode ser útil e ajudar a atrair visitantes para seu site.

Para certas funções, os programas de escrita de conteúdo AI são capazes de escolher elementos de um conjunto de dados e estruturar um artigo ‘humano que soa’. Um programa de escrita de IA chamado ‘WordSmith’ produziu 1,5 bilhões de conteúdos em 2016, e espera-se que cresça ainda mais em popularidade nos próximos anos.

Os criadores de AI são úteis para relatar eventos regulares e focados em dados. Exemplos que incluem relatórios trimestrais de ganhos, jogos esportivos e dados de mercado. Se você operar em um nicho relevante, como serviços financeiros, o conteúdo gerado pela AI poderá formar um componente útil da sua estratégia de marketing de conteúdo. A boa notícia é que os insights automatizados, a empresa por trás da Wordsmith, anunciou uma versão beta gratuita de seu aplicativo de criação de AI, para que você possa experimentar a tecnologia e ver se ela pode ser útil para sua marca.

2. Curadoria de Conteúdo Inteligente
A curadoria de conteúdo com AI permite que você envolva melhor os visitantes em seu site, mostrando a eles conteúdo relevante para eles. Essa técnica é mais comumente encontrada na seção “clientes que compraram o X e também compraram o Y” em muitos sites, mas também pode ser aplicada ao conteúdo do blog e à personalização mais ampla das mensagens do site. Também é uma ótima técnica para empresas de assinatura, onde quanto mais alguém usa o serviço, mais dados o algoritmo de aprendizado de máquina precisa usar e melhor se tornam as recomendações de conteúdo. Pense no sistema de recomendação da Netflix para poder recomendar consistentemente que você está interessado.

3. Pesquisa por voz
A pesquisa por voz é outra tecnologia de IA, mas quando se trata de usá-la para marketing, é sobre utilizar a tecnologia desenvolvida pelos principais players (Google, Amazon, Apple) em vez de desenvolver sua própria. A pesquisa por voz mudará as futuras estratégias de SEO, e as marcas precisam acompanhar. Uma marca que busca por voz pode alavancar grandes ganhos em tráfego orgânico com alta intenção de compra graças ao aumento do tráfego de busca por voz devido a assistentes pessoais virtuais baseados em IA.

4. Compra de Mídia Programática
A compra de mídia programática pode usar modelos de propensão gerados por algoritmos de aprendizado de máquina para direcionar com mais eficiência os anúncios para os clientes mais relevantes. Os anúncios programáticos precisam ficar mais inteligentes após o recente escândalo de segurança da marca do Google. Foi revelado que anúncios colocados programaticamente através da rede de anúncios do Google estavam aparecendo em sites de terroristas. A AI pode ajudar aqui, reconhecendo sites questionáveis ​​e removendo-os da lista de sites em que os anúncios podem ser colocados.

Agir – atrair visitantes e conscientizá-los de seu produto

5. Modelagem de Propensão
Como já mencionado, a modelagem de propensão é o objetivo de um projeto de aprendizado de máquina. O algoritmo de aprendizado de máquina é alimentado com grandes quantidades de dados históricos e usa esses dados para criar um modelo de propensão que (em teoria) é capaz de fazer previsões precisas sobre o mundo real.

6. Análise Preditiva
A modelagem de propensão pode ser aplicada a várias áreas diferentes, como prever o capuz provável de um determinado cliente a ser convertido, prever em que preço um cliente pode se converter ou quais clientes têm maior probabilidade de fazer compras repetidas. Esse aplicativo é chamado de análise preditiva, porque usa dados de análise para fazer previsões sobre como os clientes se comportam. A principal coisa a lembrar é que um modelo de propensão é tão bom quanto os dados fornecidos para criá-lo, portanto, se houver erros em seus dados ou um alto nível de aleatoriedade, ele não conseguirá fazer previsões precisas.

7. Pontuação de Leads
Os modelos de propensão gerados pelo aprendizado de máquina podem ser treinados para pontuar leads com base em certos critérios, de modo que sua equipe de vendas possa estabelecer o quão “quente” um lead é, e se vale a pena dedicar tempo para isso. Isso pode ser particularmente importante em empresas B2B com processos consultivos de vendas, em que cada venda leva um tempo considerável por parte da equipe de vendas. Ao entrar em contato com os leads mais relevantes, a equipe de vendas pode economizar tempo e concentrar sua energia onde for mais eficaz. Os insights sobre uma propensão a comprar também podem ser usados ​​para segmentar vendas e descontos onde eles são mais eficazes.

8. Segmentação de anúncios
Os algoritmos de aprendizado de máquina podem percorrer grandes quantidades de dados históricos para estabelecer quais anúncios apresentam melhor desempenho em quais pessoas e em que estágio do processo de compra. Usando esses dados, eles podem atendê-los com o conteúdo mais eficaz no momento certo. Ao usar o aprendizado de máquina para otimizar constantemente milhares de variáveis, você pode obter posicionamento e conteúdo de anúncios mais eficazes do que os métodos tradicionais. No entanto, você ainda precisará de humanos para fazer as partes criativas!

Converter – incentive os consumidores interessados ​​a se tornarem clientes

9. Preços dinâmicos
Todos os profissionais de marketing sabem que as vendas são eficazes para os produtos. Os descontos são extremamente poderosos, mas também podem prejudicar sua lucratividade. Se você fizer o dobro de vendas com uma margem menor de dois terços, terá feito menos lucro do que teria se não tivesse uma venda.

As vendas são tão eficazes porque levam as pessoas a comprar o produto que antes não se consideravam capazes de justificar o custo da compra. Mas eles também significam pessoas que pagariam o preço mais alto pagar menos do que teriam.

O sistema de preços dinâmico pode evitar esse problema, segmentando apenas ofertas especiais apenas para aqueles que precisam deles para converter. O aprendizado de máquina pode construir um modelo de propensão cujas características mostram que um cliente provavelmente precisará de uma oferta para converter e que provavelmente converterá sem a necessidade de uma oferta. Isso significa que você pode aumentar as vendas sem reduzir as margens de lucro, maximizando os lucros.

10. Personalização da Web e de aplicações
Usar um modelo de propensão para prever o estágio de um cliente na jornada do comprador pode permitir que você atenda esse cliente, seja em um aplicativo ou em uma página da Web, com o conteúdo mais relevante. Se alguém ainda é novo em um site, o conteúdo que os informa e os mantém interessados ​​será mais eficaz, embora, se eles tiverem visitado muitas vezes e estiverem claramente interessados ​​no produto, um conteúdo mais aprofundado sobre os benefícios de um produto terá um melhor desempenho.

11. Chatbots
Os chatbots imitam a inteligência humana ao serem capazes de interpretar as consultas do consumidor e concluir pedidos para eles. Você pode pensar que os chatbots são extremamente difíceis de desenvolver e que somente grandes marcas com orçamentos enormes poderão desenvolvê-las. Mas, na verdade, usando plataformas abertas de desenvolvimento de chatbot, é relativamente fácil criar seu próprio chatbot sem uma grande equipe de desenvolvedores.

O Facebook está interessado em facilitar o desenvolvimento de chatbots para marcas. Ele quer que seu aplicativo Messenger seja o lugar para as pessoas conversarem com os embaixadores virtuais da marca. A boa notícia para as marcas é que isso significa que elas podem usar algumas das poderosas ferramentas de desenvolvimento de bots do Facebook. Usando as lições que aprenderam com os testes beta do ‘M’ (o próprio chat do Facebook Messenger), o Facebook criou o mecanismo wit.ai bot que permite treinar bots com amostras de conversas e fazer com que seus bots aprendam continuamente interagindo com os clientes . Se você estiver interessado em criar um chatbot para sua marca na plataforma Messenger, o Facebook criou instruções úteis sobre como fazer isso, que você pode encontrar em seu site do Facebook para desenvolvedores .

12. Re-targeting
Assim como na segmentação de anúncios, o aprendizado de máquina pode ser usado para estabelecer qual conteúdo tem maior probabilidade de trazer os clientes de volta ao site com base em dados históricos. Ao criar um modelo de previsão preciso de qual conteúdo funciona melhor para recuperar diferentes tipos de clientes, o aprendizado de máquina pode ser usado para otimizar seus anúncios de redirecionamento para torná-los o mais eficazes possível.

Envolva – Mantenha seus clientes retornando

13. Serviço de atendimento ao cliente preditivo
É muito mais fácil repetir vendas para sua base de clientes existente do que atrair novos clientes. Portanto, manter seus clientes atuais satisfeitos é fundamental para sua linha de fundo. Isso é particularmente verdadeiro em negócios baseados em assinatura, em que uma alta taxa de cancelamentos pode ser extremamente cara. A análise preditiva pode ser usada para descobrir quais clientes têm maior probabilidade de cancelar a assinatura de um serviço, avaliando quais recursos são mais comuns em clientes que cancelam a assinatura. É possível, então, entrar em contato com esses clientes com ofertas, avisos ou assistência para evitar que eles se alterem.

14. Automatização de marketing
As técnicas de automação de marketing geralmente envolvem uma série de regras, que, quando acionadas, interagem de iniciativa com o cliente. Mas quem decidiu essas regras? Geralmente, um profissional de marketing que está basicamente adivinhando o que será mais eficaz. O aprendizado de máquina pode percorrer bilhões de pontos de dados de clientes e estabelecer quando são os tempos mais eficazes para fazer contato, quais palavras nas linhas de assunto são mais eficazes e muito mais. Essas informações podem ser aplicadas para aumentar a eficácia de seus esforços de automação de marketing.

15. 1: 1 e-mails dinâmicos
De maneira semelhante à automação de marketing, a aplicação de insights gerados a partir do aprendizado de máquina pode criar e-mails dinâmicos de 1: 1 extremamente eficazes. A análise preditiva usando um modelo de propensão pode estabelecer a propensão dos assinantes a comprar determinadas categorias, tamanhos e cores por meio de seu comportamento anterior e exibe os produtos mais relevantes em boletins informativos. O estoque do produto, ofertas, preços estão corretos no momento da abertura do e-mail.

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Sou alguém apaixonado por tecnologia, empreendedorismo, redes sociais, Twitter, estatística e administração. Superintendente de Internet na Canção Nova

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