O guia introdutório do profissional de marketing para a inteligência artificial

A Inteligência Artificial (IA) é um campo enorme – tanto em termos de tamanho quanto de complexidade. E embora a tecnologia para colocar a IA em uso esteja disponível, a implementação dessas tecnologias ficou um pouco atrasada. De fato, aprender sobre IA, suas muitas implementações variadas e suas implicações e casos de uso mais amplos é suficiente para sobrecarregar rapidamente qualquer profissional de marketing que ainda não tenha uma compreensão completa do básico. Ainda assim, os profissionais de marketing digital precisam prestar atenção à IA agora se quiserem permanecer na vanguarda.

Vamos começar com uma definição básica:

A IA é um termo amplo que engloba muitos tipos diferentes de tecnologia, mas definido grosseiramente é a capacidade das máquinas de simular a inteligência humana e a tomada de decisões. O aprendizado de máquina é o que mais se refere quando os profissionais de marketing digital discutem a IA. Ele descreve a capacidade de algoritmos e softwares de agir com base em aprendizados de dados anteriores, em vez de exigir a entrada direta de humanos para influenciar o comportamento. Com base em dados e exemplos anteriores, esses algoritmos podem fazer previsões em torno das quais basear comportamentos futuros. Atualmente, algumas das principais aplicações da IA ​​para uso em marketing e publicidade incluem inteligência de negócios, publicidade programática e otimização de campanhas.

Uma palavra sobre por que a IA é importante:

Em poucas palavras, a IA tem o poder de melhorar a eficiência em humanos, retornar melhor desempenho em campanhas do que os humanos conseguem por conta própria e analisar dados e prever resultados de maneiras que os humanos nunca serão capazes. Isso não significa que a IA substituirá os humanos, apenas que pode nos ajudar a fazer nosso trabalho com mais eficiência e com melhores resultados. A IA permite que os profissionais de marketing forneçam experiências melhores e mais pessoais a seus usuários e, em última análise, obtenham melhor visibilidade e insights sobre as tendências ocultas em grandes conjuntos de dados que a maioria coleta, mas estão mal preparados para analisar adequadamente.

Formas de implementar:

Há um número aparentemente ilimitado de maneiras pelas quais a IA pode ser implementada para beneficiar a estratégia de marketing de quase qualquer empresa. Todas essas implementações exigem tempo e investimento inicial, embora algumas sejam consideravelmente mais difíceis de decolar. Abaixo estão alguns usos de IA que estão na extremidade mais fácil do espectro de implementação.

1. Chatbots

Chatbots são programas que usam inteligência artificial para interagir de forma conversacional com humanos por meio de texto ou fala. Eles podem ser empregados para atender a muitos propósitos diferentes: - aumentar ou substituir parcialmente o atendimento ao cliente humano - ajudar os usuários a obter produtos ou conteúdo - fornecer instruções e diretrizes de casos de uso - solicitar um serviço ou produto (uma carona do Uber, entrega da Pizza Hut ) - concluir uma transação de comércio eletrônico (usando Alexa para encomendar produtos da Amazon) Os chatbots ainda não têm muita visibilidade entre os principais usuários da web - a tecnologia ainda é nova o suficiente para que muitas pessoas ainda precisem interagir com um ou não percebem exatamente com o que estão interagindo quando encontram um. Uma pesquisa da eMarketer estima que, no início de 2016, cerca de 70% dos usuários não sabiam o que era um chatbot: No entanto, dos usuários (no conjunto millennial) que interagiram com chatbots, a maioria indica ter tido experiências positivas:

2. Análise Preditiva

A maioria das empresas atualmente usa análises para medir a eficácia de esforços e campanhas anteriores. As análises de hoje oferecem uma maneira poderosa de determinar o ROI de campanhas que já foram executadas. Eles permitem que os profissionais de marketing identifiquem padrões ao longo do tempo e otimizem campanhas futuras com base nesses padrões. A análise preditiva, por outro lado, emprega aprendizado de máquina para criar algoritmos que podem analisar grandes conjuntos de dados e fazer previsões sobre o desempenho futuro. Por exemplo, a análise preditiva pode ajudar as empresas a encontrar novos clientes identificando pessoas com maior probabilidade de conversão com base em um conjunto de critérios relevantes que as identificam como clientes potenciais valiosos (por exemplo, eles têm o mesmo perfil de clientes que converteram antes ou um perfil específico conjunto de atributos associados a clientes de alto valor) A empresa pode usar essas informações para enviar mensagens de marketing proativamente a esses clientes. A análise preditiva pode ser usada para pontuar os leads que uma empresa já possui, identificando os leads com maior potencial de conversão e ajudando a eliminar os menos qualificados. O resultado é uma melhor visibilidade de leads de alta qualidade. Outro caso de uso é entender o valor vitalício dos clientes de uma empresa. As empresas podem usar a análise preditiva para identificar clientes que exibem comportamentos indicativos de alguém que está pensando em abandonar o barco e entrar em contato com esses clientes para reduzir a rotatividade. As empresas também podem identificar clientes que estão bem posicionados para serem receptivos a um upsell e usar essas informações para aumentar ainda mais o valor da vida útil do cliente.

3. Publicidade programática

A publicidade programática automatiza o processo de compra de anúncios por meio do uso de tecnologia de IA que pode otimizar lances e canais com base em vários critérios relevantes: comportamentos do público, dados demográficos etc. A programática reduz a quantidade de trabalho manual necessário para gerenciar campanhas e, por meio de o uso de aprendizado de máquina, é capaz de otimizar essas campanhas em tempo real. A publicidade programática é usada para aumentar a eficiência no processo de compra de anúncios, reduzir o gerenciamento de campanhas do lado do anunciante e otimizar os gastos e o desempenho das campanhas. Lances em tempo real (RTB): os anúncios são comprados via leilão em tempo real. Os anunciantes especificam as categorias em que os anúncios devem ser exibidos, mas não podem especificar o site exato do editor. Há muito inventário disponível e os anunciantes têm a oportunidade de alcançar grandes públicos, mas o controle sobre onde exatamente um anúncio será exibido é um pouco limitado. Programático direto: alguns editores reservam inventários que não são vendidos por meio de um leilão. A programática direta é uma forma de automatizar a compra direta de anúncios com esses editores. Ele oferece mais controle (os compradores sabem onde seus anúncios serão exibidos) enquanto ainda automatiza grande parte do processo de compra de anúncios. Criativo programático: a publicidade programática oferece aos anunciantes a capacidade de determinar qual será o criativo mais eficaz para um público específico e veicular uma versão do criativo mais personalizada para eles. Na sua forma mais básica, isso pode incluir imagens de produtos visualizados recentemente. Em um nível mais sofisticado, poderia incluir legendas em imagens e títulos que são mais aplicáveis ​​ao usuário com base em seus atributos conhecidos. Os gastos com anúncios programáticos estão experimentando um aumento meteórico. De pouco menos de US$ 12 bilhões em 2014 para quase US$ 38 bilhões previstos em 2018, o que representa 82% de todos os gastos com display digital. Há muito a aprender quando se trata de IA. O campo vem se expandindo rapidamente nos últimos anos e há muitas mudanças e avanços para se manter atualizado. Os profissionais de marketing precisam conhecer o tremendo poder que a IA tem para aumentar e melhorar suas iniciativas. Manter-se atualizado sobre essas mudanças agora significa sucesso para sua empresa ou seus clientes no futuro.