O futuro do marketing é aqui: inteligência preditiva

A inteligência preditiva pode soar como uma ferramenta futurística que pertence a um filme de ficção científica. Mas os profissionais de marketing de hoje estão usando a tecnologia para entregar o que seus clientes desejam, antes mesmo de saberem que desejam.

As ferramentas de inteligência preditiva estão ajudando empresas como a varejista de móveis Room & Board a melhorar seus resultados financeiros e alcançar os clientes de forma mais eficaz. Eles implementaram a tecnologia Marketing Cloud da Salesforce que analisou dados de tráfego de clientes e análises preditivas para sugerir compras adicionais aos clientes em tempo real. O resultado foi um ROI incrível de 2.900%.

É verdade que muitas empresas não terão o mesmo sucesso que a Room & Board. Mas a tecnologia evoluiu tanto que os profissionais de marketing não podem ignorar algumas novas revelações - como um sistema que oferece recomendações com base nos padrões de tráfego do cliente.

Fornecer aos clientes uma experiência personalizada continua a provar um ROI positivo. Se você não está familiarizado com o conceito, deve saber o que é inteligência preditiva e quais ferramentas estão disponíveis.

O que é inteligência preditiva?

Às vezes chamada de análise preditiva, a inteligência preditiva é um método de criar uma experiência do cliente exclusiva para um determinado indivíduo, monitorando o comportamento do cliente e construindo um perfil de suas preferências específicas. Esses dados de perfil são então usados ​​para prever o que os clientes vão querer em seguida.

Por exemplo, digamos que um comprador online acabou de comprar uma TV de tela plana. Essas novas ferramentas de inteligência detectariam a compra e enviariam ao comprador um e-mail em tempo real sugerindo uma mesa de centro ou um suporte de TV. Isso elimina a necessidade de humanos considerarem manualmente cada aspecto do perfil de um cliente e torna o marketing mais eficiente.

Como está mudando o marketing B2B

Os profissionais de marketing costumavam pontuar leads manualmente para determinar em que estágio os clientes em potencial se encontravam na jornada do cliente. A pontuação manual de leads ocorre quando os profissionais de marketing atribuem uma nota ou valor numérico a determinados leads com base em suas análises. Por exemplo, se um profissional de marketing percebe um padrão em que os leads que assistem a uma demonstração de produto convertem a uma taxa mais alta, os observadores de demonstração podem receber uma nota "A", enquanto os leads que não assistem à demonstração podem receber uma nota "B".

Por outro lado, a pontuação preditiva de leads usa o comportamento de um cliente potencial e o histórico de compras anteriores para determinar o que ele está procurando e se está procurando comprar. A pontuação preditiva de leads usa big data para determinar quais leads têm maior probabilidade de conversão, de modo que os vendedores possam se concentrar nos leads que fornecerão maior valor à empresa.

Lattice Engines e Mintigo são duas empresas que fornecem serviços de análise B2B baseados em nuvem, como pontuação preditiva de leads. O Lattice Engines pesquisa redes sociais, bancos de dados públicos e páginas da web e combina essas informações com dados internos do cliente para ajudar as empresas a encontrar os melhores clientes em potencial. A DocuSign usou a Lattice Engines da empresa de pontuação preditiva para encontrar os leads com maior probabilidade de conversão. O resultado foi um aumento de 38% na previsibilidade das conversões.

A Mintigo usa inteligência artificial para impulsionar sua plataforma de marketing preditivo, coletando continuamente informações como tendências de contratação, canais de marketing usados ​​e tecnologias instaladas. Em seguida, eles usam esses dados para determinar quais leads de B2B têm o valor mais alto. Em seguida, ele é combinado com a plataforma de automação de marketing interno da empresa para determinar onde as equipes de vendas devem concentrar seus recursos.

Claramente, a inteligência preditiva está ajudando os profissionais de marketing a se tornarem melhores em obter insights sobre o comportamento do cliente. Aqui estão algumas das ferramentas que os profissionais de marketing estão usando para se tornarem mais eficientes:

Aprendizado de máquina

Um estudo de 2014 da Forrester Consulting perguntou a 121 entrevistados quais eram seus três principais desafios. Listados em 3 e 4, respectivamente, estavam analisando fluxos de dados de cada interação com o cliente e aplicando esses insights para melhorar as experiências do cliente:

Conforme o big data continua a evoluir, os profissionais de marketing estão trabalhando com fluxos cada vez maiores de dados que podem ser difíceis de gerenciar. O aprendizado de máquina é uma solução para esse problema. O aprendizado de máquina é o processo em que os sistemas vasculham grandes conjuntos de dados para procurar padrões e, em seguida, ajustam seu programa com base nas novas informações.

A Staples está usando o aprendizado de máquina para coletar informações sobre as preferências de seus compradores corporativos de algumas maneiras distintas: com compradores de autoatendimento por meio de seu site e seu Easy Button conforme as pessoas falam nele. Ambos ajudam a Staples a prever melhor suas necessidades de compras. Conforme os compradores falam no botão ao longo do tempo, o bot identifica o que o cliente precisa e melhora suas respostas.

Inteligência artificial

Um dos maiores problemas dos profissionais de marketing é que nem sempre são fornecidos dados que fornecem uma imagem completa. A inteligência artificial pode encontrar novas fontes de dados na web, como notícias, atualizações de mídia social e bancos de dados. Todos esses dados adicionais ajudam os profissionais de marketing a encontrar leads de maior qualidade e a personalizar melhor o conteúdo para seus clientes em potencial.

A inteligência artificial também é uma ferramenta forte para personalização. A IA pode adaptar e-mails especificamente às preferências de marca de seus clientes, usando seu histórico de compras e perfil de consumidor. A ferramenta é tão poderosa que uma pesquisa da Demandbase descobriu que 80% dos profissionais de marketing acreditam que a IA revolucionará a indústria de marketing nos próximos 5 anos:

Embora os profissionais de marketing acreditem muito no poder da inteligência artificial, eles ainda não têm certeza de como implementá-la. Apenas 26% dos profissionais de marketing pesquisados ​​pela Demandbase disseram ter um conhecimento muito confiável da IA. Imagine ter um carro esporte em sua garagem, mas não entender como operar um veículo. Esse é o estágio em que muitos profissionais de marketing estão atualmente com a inteligência artificial.

Se os profissionais de marketing desejam usar o aprendizado de máquina, a inteligência artificial e outras ferramentas de maneira eficaz, é essencial que eles saibam quais são as tendências no horizonte. Aqui estão três tendências que estão impulsionando a mudança no marketing B2B.

3 tendências de inteligência preditiva

A pesquisa mostrou que a inteligência preditiva produz maior engajamento dos funcionários e valor ao longo da vida do cliente. Um estudo de 2016 do Aberdeen Group indicou que a análise preditiva pode aumentar a margem de lucro média por cliente em quase 5% e o valor da vida do cliente em 10% em relação aos não usuários:

Com mais empresas investindo em inteligência preditiva, é importante saber o que esperar nos próximos anos.

A ascensão dos chatbots

Os chatbots estão usando cada vez mais o aprendizado de máquina para se tornarem mais inteligentes e fornecer melhores respostas aos clientes ao longo do tempo. Os clientes podem obter respostas às suas perguntas sobre um produto ou serviço sem ter que vasculhar uma página de perguntas frequentes ou fazer uma ligação demorada.

Os chatbots se tornaram uma ferramenta importante para empresas que buscam automatizar mais processos e fornecer a melhor experiência de usuário possível. Somente nos primeiros 6 meses de 2016, US $ 58 milhões foram investidos em chatbots. Além disso, o Gartner prevê que, em 2020, os clientes dificilmente irão interagir com uma empresa em um nível de humano para humano:

A tecnologia sem dúvida amadurecerá e as perguntas feitas pelos clientes provavelmente serão adicionadas ao seu perfil de consumidor para formar uma imagem melhor de onde eles estão na jornada do cliente e quais serviços podem comprar.

Aplicativos inteligentes

O aprendizado de máquina não será mais apenas uma ferramenta que gigantes da tecnologia como o Facebook podem pagar. Aplicativos inteligentes se tornarão populares mais cedo do que você pensa. Em breve, a maioria das empresas estará usando aplicativos que analisam rapidamente grandes quantidades de dados e mudam seu programa com base em novas informações. E se você não acredita nisso, acredite nisto: em 2016, o TechCrunch descobriu que 90% das startups com as quais se reuniram planejavam usar o aprendizado de máquina para melhorar a experiência do cliente.

Também haverá um mercado crescente para algoritmos que capacitam aplicativos inteligentes. Algorithmia é um desses mercados. Mashape é outro mercado para APIs que os desenvolvedores usam para construir aplicativos inteligentes. Os profissionais de marketing contarão cada vez mais com algoritmos para executar aplicativos inteligentes que fornecem soluções personalizadas para seus clientes.

Os mercados são importantes porque reduzem o atrito no processo de compra e venda. Com um processo de compra mais simples, isso significa uma adoção mais rápida de aplicativos inteligentes e das APIs que os alimentam.

Big data aumenta o investimento

Uma pesquisa da DNV GL - Business Assurance descobriu que 76% de todas as organizações estão procurando aumentar ou manter seus investimentos em big data entre agora e 2019. A pesquisa também descobriu que a maioria das empresas em todo o mundo vê o big data como uma oportunidade. As empresas que investem mais em big data estão percebendo melhorias na eficiência e na tomada de decisões, e também estão adotando o big data como uma forma de capturar e armazenar informações críticas sobre seus clientes:

Com um novo foco no aprendizado de máquina e inteligência artificial, os dados que alimentam esses processos precisam vir de algum lugar. O big data fornece a essas ferramentas as informações de que precisam para traçar um quadro mais completo para os profissionais de marketing. Sem grandes quantidades de dados, a inteligência preditiva pode levar a conclusões erradas e apontar os profissionais de marketing na direção errada. É por isso que o big data deve ser cultivado junto com ferramentas de previsão.

Exemplos de inteligência preditiva do cliente

As empresas estão tendendo a usar mais análises preditivas. Mas não é apenas uma técnica para o futuro. No momento, as empresas estão usando ferramentas de previsão para melhorar seus resultados financeiros e se tornar mais eficientes.

Vista interior

A InsideView é uma empresa de marketing e vendas que precisava de uma maneira mais eficaz de determinar quais leads valia a pena perseguir. Na época, InsideView tinha apenas dois representantes de vendas e determinar quais leads inbound eram de maior prioridade era um processo demorado de 18 dias , um número que a empresa queria reduzir drasticamente.

Eles então se voltaram para a solução de análise preditiva da SalesPredict para insights inteligentes sobre pontuação de leads. A solução usou milhares de sinais para produzir insights sobre a intenção de compra de um lead. A análise preditiva permitiu que a InsideView criasse uma pontuação para cada lead que foi incorporado à automação de marketing existente da empresa.

O resultado? O processo de qualificação de chumbo da InsideView foi reduzido para 2 dias. Além disso, sua taxa de conversão aumentou 25% e a empresa experimentou um crescimento de 100% em seu pipeline de vendas qualificado.

US Cellular

A US Cellular queria saber quais otimizações de site eles poderiam implementar para gerar receita e qual a eficácia de cada uma dessas ações. Eles contrataram a Cardinal Path para concluir uma análise de intenção de compra (uma forma de análise preditiva) para descobrir quais ações do site eram mais preditivas de compras futuras.

Acreditava-se que os clientes em potencial que usavam o recurso adicionar ao carrinho ou localizador de lojas no site da empresa eram leads de maior valor. A Cardinal Path descobriu que os clientes em potencial que usaram o recurso "Chat Now" ou "Ofertas" da US Cellular tinham maior probabilidade de fazer uma compra futura do que os clientes em potencial que usaram um localizador de lojas. A US Cellular usou esses insights para se concentrar em leads mais qualificados, o que resultou em um aumento de 61% no valor da vida útil do cliente.

De qual tecnologia você aproveitará?

A tecnologia de inteligência de negócios preditiva, como aprendizado de máquina e IA, não são mais conceitos estranhos que você pode ignorar. Eles estão aqui para ficar e mudar o marketing digital como o conhecemos. Ambos permitem que os profissionais de marketing criem soluções personalizadas para os clientes e ficar por dentro das tendências relacionadas pode ajudar sua empresa a se tornar mais eficiente no futuro.

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