a_5423_cda2faa49c0b29a37d06f0479d357670

As principais aplicações da Inteligência Artificial no Marketing Digital

Conheça usos da Inteligência Artificial no Marketing Digital, além do papel do Machine Learning nessa relação

Neste post, vamos falar sobre como a Inteligência Artificial pode atuar no Marketing Digital. Algumas coisas já são realidade, enquanto outras ainda têm muito a se desenvolver. O importante é estarmos preparados para quando a revolução vier.

O que é Marketing Digital

Marketing Digital é o conjunto de estratégias voltadas para a promoção de uma marca na internet. É diferente do marketing “tradicional” por envolver o uso diferentes canais online e métodos que permitem a análise dos resultados em tempo real.

Os canais mais usados – que apresentam historicamente melhores resultados – são os seguintes: Marketing de Conteúdo, Email Marketing, Redes Sociais, Otimização da Conversão (CRO) e Marketing de Busca (SEM).

Se você está lendo este post, é porque fomos bem sucedidos em te atrair usando algum dos canais acima. Pode ser, também, que já leia habitualmente nosso blog. De qualquer forma, em algum momento nosso trabalho de Marketing Digital te impactou, certo?

Inteligência Artificial

O que é Inteligência Artificial

Muitas pessoas — incluindo a mim, no começo deste post — fazem a ligação, meio brincando, meio levemente desesperadas, da Inteligência Artificial com um domínio das máquinas sobre os humanos. Ao menos por enquanto, é o contrário: elas nos ajudam a resolver problemas.

Inteligência Artificial é algo amplo demais para uma definição direta. O termo em si se refere a uma inteligência parecida com ou que simula a humana, porém através de um mecanismo ou de um software. Ela também é um campo de estudo científico.

Sua face mais visível, além da de Arnold Schwarzenegger (prometo que essa é a última piada com o tema), são os bots de atendimento. Você certamente já viu um — aqui no blog, por exemplo, tem um robozinho. Eles resumem bem uma das grandes vantagens da IA: fazer uma tarefa em escala maior, liberando humanos para resolver problemas mais complexos.

Mas resolver problemas mais complexos não seria, exatamente, a função da tecnologia? Sim e não. A criatividade e a capacidade de adaptação ainda são características que nos diferenciam das máquinas.

Inteligência Artificial fail

Antes que você se ache muito especial, porém, saiba que há campos de estudos tentando acabar com essa nova vantagem. Entre eles, está o Machine Learning, que é relevante para falar sobre as aplicações de Inteligência Artifical no Marketing Digital.

O que é Machine Learning

Machine Learning é mais fácil de conceituar: é a habilidade de uma máquina ou sistema aprender sem necessidade de programação. Quem deu essa definição foi Avinash Kaushik, um especialista no assunto.

Para esse aprendizado, os computadores identificam padrões em uma grande quantidade de dados. A partir dessas informações, fazem previsões com alta precisão, lançando mão de algoritmos e técnicas estatísticas.

Dessa forma, o Machine Learning pode auxiliar empresas de diversos setores. Quer um exemplo do seu dia a dia? As sugestões que sites de ecommerce lhe apresentam após uma compra. Elas são o resultado da análise de milhões de interações de consumidores.

Os dois lados dessa relação têm vantagens: você recebe promoções que fazem sentido para o seu perfil, enquanto a empresa pode fazer uma nova venda. A Inteligência Artificial ajuda a criar uma relação de fidelização natural.

Usos da Inteligência Artificial no Marketing Digital

Os principais usos da Inteligência Artificial no Marketing Digital passam por Machine Learning. A seguir, listamos algumas ações que já combinam as duas coisas:

Qualificação de Leads

A mensuração das contribuições do time de Marketing para o aumento da receita da empresa é cada vez mais precisa e rápida. Saber o que gera mais Marketing Qualified Leads (MQLs) e Sales Qualified Leads (SQL) é um dos muitos benefícios que o Machine Learning traz.

Com ele, a Inteligência Artificial ajuda a qualificar de forma muito precisa as listas de clientes e os prospects, usando dados relevantes disponíveis online. Assim, eles podem construir um ideal customer profile (ICP).

A cada venda feita, os dados vão sendo atualizados, melhorando o prognóstico de novas possíveis vendas, ajudando os vendedores e pré-vendedores a economizarem tempo. Assim, podem priorizar os Leads mais qualificados e canalizar esforços de vendas para os locais e estratégias corretas.

Mídia paga

A Inteligência Artificial também pode ajudar a criar anúncios mais personalizados, chegando  a serem específicos para uma única pessoa. A partir das informações que você fornece para criar os anúncios, o Machine Learning interpreta qual combinação faz mais sentido para determinado perfil de cliente, usando as informações que os consumidores fornecem.

Isso inclui seus dados e também seu comportamento na internet, como sites que ele visita, onde ele clica etc. O Google anunciou que, em breve, todos os anúncios vão ser otimizados na sua plataforma por meio do Machine Learning.

Chatbots

Os simpáticos e prestativos chatbots já estão por todos os lados na internet. Pois eles também se utilizam do Machine Learning para auxiliar um visitante em determinado site.

Os bots de serviço ao cliente usam o processamento de linguagem natural e os dados de atendimento ao cliente. Assim, respondem perguntas comuns, melhorando a qualidade dessas respostas ao longo do tempo.

Sistemas de recomendação

Amazon, Netflix e Spotify estão sempre tentando acertar o seu gosto, não é? Nem sempre acertam, mas a verdade é que os mecanismos de recomendação online utilizados por essas plataformas são sim bons exemplos de como funciona o Machine Learning.

inteligência artificial recomendação

Esse tipo de Inteligência Artificial usa dados coletados de milhões de usuários e compradores. Dessa forma, pode prever itens que você gostará, de acordo com suas compras anteriores, hábitos de visualização e correlações mais comuns entre os usuários.

Marketing de Conteúdo

Antes de entrar neste item, vale lembrar: textos produzidos com criatividade e que buscam um diálogo verdadeiro com o leitor são essenciais para uma boa estratégia de Marketing de Conteúdo. Isso posto, é possível usar Machine Learning para analisar dados, criar novas ideias e construir uma estratégia de conteúdo personalizada.

Ou seja, profissionais de Marketing podem ter mais chances de criar conteúdos mais eficientes, personalizados e que gerem mais valor. Além disso, torna-os mais fáceis de serem encontrados pelos mecanismos de busca.

Evitar o churn

O churn também pode ser impactado positivamente. Ao invés de depender de abordagem caras e demoradas para minimizá-lo, o Machine Learning usa modelos de risco para ajudar a determinar como ações para evitar o churn geram, de fato, resultados.

Assim, profissionais de Customer Success, por exemplo, podem levar em consideração quando e como devem intervir para reduzir a probabilidade de churn, e também para calcular o lifetime value (CLV).

Fonte: resultadosdigitais

 

IA usada para paliar a falta de médicos na China.

Algumas empresas de tecnologia optam por máquinas que interpretam a frequência cardíaca ou as radiografias de um paciente.

Para superar a escassez de médicos na China, algumas empresas de tecnologia optam por máquinas que, graças à inteligência artificial, interpretam a frequência cardíaca ou as radiografias de um paciente.

Qu Jianguo, aposentado de 64 anos, coloca o pulso em um bracelete de metal colocado sobre a mesa. Alguns minutos depois, recebe em seu telefone celular uma análise médica realizada a partir dos batimentos cardíacos, tudo isso prescindindo de médicos.

Este aparelho criado pela empresa “Ping An Good Doctor” atraiu os olhares durante a Exposição Mundial de Inteligência Artificial, em Xangai, realizada entre 17 e 19 de setembro. Uma boa notícia para a China, que quer liderar os avanços tecnológicos no âmbito médico.

“Vim para ver como amedicina tradicional chinesa [que se baseia na frequência cardíaca para o diagnóstico] pode funcionar sem médico. Seria prático”, explica Qu.

A China conta com apenas 12 milhões de profissionais de saúde para uma população de quase 1,4 bilhão de habitantes.

Ping An Good Doctor, com 228 milhões de inscritos, é uma das maiores plataformas chinesas digitais de cuidados médicos. Afirma receber 500.000 solicitações de consulta por dia.

Diagnóstico express

Os pacientes introduzem dados pessoais e seu histórico médico no aplicativo da empresa e então descrevem seus sintomas. Partindo desta base, a inteligência artificial emite um diagnóstico, que é enviado a um médico.

Este último ganha tempo: basta verificar e validar a pré-análise realizada pelo sistema e escrever, se for necessário, uma receita digital, de modo que os pacientes não precisariam ir a um dispensário.

“Sem dúvida isto pode ajudar a resolver o problema da escassez de médicos. A inteligência artificial pode eximi-los dos gestos banais, simples e repetitivos”, aponta o médico Liu Kang, ex-funcionário do prestigioso hospital Xiehe em Pequim.

“A China ainda se encontra em uma fase de recuperação neste âmbito”, reconhece.

Nos Estados Unidos e na União Europeia (UE), as start-ups e os pesquisadores já se lançaram há algum tempo ao desenvolvimento de tecnologias para resolver as questões de saúde.

A China se inspirou neles e, com a ajuda da inteligência artificial e de big data, cria dispositivos para facilitar o diagnóstico, realizar intervenções cirúrgicas com robôs e participar no desenvolvimento de novos medicamentos.

 

 

Fonte: Exame.

inteligencia-artificial-melhora-experiencia-cliente-facebook

Como Inteligência Artificial melhorará a experiência do seu cliente

Com uma concorrência cada vez mais ferrenha e um leque enorme de serviços e produtos disponíveis ao consumidor, as empresas têm tentado se diferenciar no mercado por meio de conceitos, processos e estratégias que levem, a um nível superior, o relacionamento com o cliente.

Dentre essas estratégias, podemos destacar a aplicação de Inteligência Artificial a Customer Experience (CX), ou Experiência do Cliente. Com o suporte de tecnologias de IA, marcas e negócios estão potencializando toda e qualquer interação com os consumidores e transformando-as em verdadeiras oportunidades de fidelização e venda, como você verá neste artigo.

O que é Customer Experience?

Customer Experience refere-se à jornada, de ponta a ponta, do cliente com a empresa – e não apenas aos pontos-chave, como o momento em que ele adquire um produto ou contrata um serviço, ou ocasiões críticas, quando ele passa por situações de insatisfação com a marca ao interagir com a companhia. É o impacto cumulativo de múltiplos pontos de contato do cliente com a marca ao longo do tempo, resultando em um sentimento de relacionamento verdadeiro (quando esses pontos de contato são positivos) que tem se intensificado e se tornado contínuo graças à internet, por meio de ferramentas de interação em tempo real como chats, assistentes virtuais e redes sociais.

Falando em social media, só no Twitter as interações voltadas para atendimento ao cliente aumentaram em 250% nos últimos dois anos, como aponta a empresa norte-americana Conversocial, especializada em canais digitais de atendimento. Outra estatística interessante levantada pela companhia é a de que a resposta de marcas a reclamações direcionadas a elas, via mídias sociais, aumenta em 25% o chamado “customer advocacy”, conceito referente aos chamados “advogados da marca” (aqueles clientes dos sonhos para qualquer negócio, super fiéis e que recomendam e defendem a empresa em praticamente todas as situações). Dito isto, fica claro o peso das redes sociais na soma dos fatores resultantes na experiência do cliente.

Organizações capazes de gerenciar bem toda a jornada do cliente são recompensadas com níveis mais altos de satisfação de seus consumidores, diminuição das taxas de saída e cancelamento (o infame churn) e aumento de receita. Além disso, essas companhias descobrem formas mais efetivas de cooperação entre colaboradores de diferentes níveis e áreas, otimizando todo o seu processo de relacionamento com o cliente desde a prospecção de novos leads até as ações de upsell (quando você expõe o seu cliente a produtos Premium que são mais caros, encorajando o consumidor a gastar um pouco mais, mas fornecendo-lhe em retorno um melhor serviço/produto) e cross-sell (prática em que você oferece a clientes existentes produtos complementares àqueles que já foram ou estão a ser adquiridos).

Customer Experience abrange todos os tipos de percepção que o cliente tem em relação à empresa com que ele interage. Elas podem ser racionais, físicas, emocionais, subconscientes ou psicológicas, têm influência sobre o comportamento do consumidor e criam memórias que impulsionam a lealdade dele e afetam o valor gerado por um negócio.

Como Inteligência Artificial otimiza a Customer Experience

Os benefícios da Inteligência Artificial para Customer Experience são variados e resultam em altos ganhos de negócio. Não à toa, 45% das companhias varejistas pretendem utilizar IA dentro de três anos para reforçar a Experiência do Cliente, como apontado por este estudo da empresa de consultoria BRP.

Veja, a seguir, como as empresas têm explorado o potencial da Inteligência Artificial aplicada a Customer Experience.

Automação do relacionamento com o cliente

As empresas têm investido cada vez mais na automação de seus diversos setores, a fim de torná-los escaláveis, mais produtivos e menos custosos – e as áreas de relacionamento e suporte ao cliente não fogem a isso.

Por meio de diferentes tipos de agentes virtuais – programas computacionais de conversação que interagem diretamente com os consumidores sem intervenção humana –, como os chatbots, que estão na moda (você provavelmente já conversou com um deles), tornou-se possível automatizar, de forma efetiva e precisa, as interações dos clientes com as marcas, criando experiências mais personalizadas e imediatas. Inclusive a Gartner já previra há alguns anos que, até 2020, 85% das interações dos consumidores com as marcas acontecerão sem precisar falar com um único ser humano!

A automação da Customer Experience viabilizada pela Inteligência Artificial presente nos agentes virtuais inclui:

  • Suporte ao cliente 24/7, uma vez que os assistentes virtuais não dormem nem têm dias de descanso;
  • Personalização do relacionamento com os clientes, fruto dos dados fornecidos por eles durante as interações com os agentes;
  • Atendimentos sempre em tempo real, sem a necessidade de deixar o cliente esperando para interagir com algum funcionário “de carne e osso”.

Técnicas de IA, como aprendizado de máquina (machine learning) e processamento de linguagem natural (PLN), têm sido utilizadas para a evolução constante dos agentes virtuais, ao ponto de torná-los capazes de reconhecer emoções humanas. Contudo, eles ainda não conseguem realizar todas as funções de um humano.

O ideal, pelo menos no cenário atual, é que chatbots e seus similares sejam utilizados como ferramentas de apoio aos clientes, realizando tarefas mais básicas – como responder dúvidas ou realizar processos de vendas simples –, enquanto os profissionais da empresa se encarregam dos aspectos mais complexos do relacionamento com o consumidor. Desta forma, as chances de o cliente ter uma boa experiência com a marca aumentam exponencialmente.

Visual listening

Você se lembra que, no início do artigo, abordei a importância crescente das redes sociais para uma boa experiência do cliente? Pois bem: as empresas que já têm ou que querem construir um longo e positivo relacionamento com seus consumidores sabem disso e têm recorrido às tecnologias de Inteligência Artificial para acompanhar de perto como as pessoas estão interagindo com as marcas nestes canais digitais.

Visual Listening é uma dessas tecnologias. Ela assemelha-se a social listening, mas com uma diferença importante: o que é analisado pelos algoritmos de IA não são textos, mas imagens. E em um mundo em que 3,2 bilhões de imagens são compartilhadas diariamente, sendo que 80% das figuras e fotos que incluem uma marca não possuem qualquer menção a ela no texto ou descrição que a acompanha, não utilizar uma ferramenta como essa significa ficar alheio a boa parte do que é dito, mesmo que implicitamente, sobre a sua empresa.

Por meio de Visual Listening, as companhias conseguem não apenas analisar cada uma das menções feitas a elas, como ver (literalmente) os tipos de experiência que os clientes estão tendo com elas. Essas abrangentes análises geram oportunidades para, por exemplo, uma determinada marca surpreender um consumidor com uma interação inesperada, ao responder a uma postagem feita por ele no Instagram em que o logotipo da empresa aparece na imagem. Tais ações criam experiências personalizadas e aumentam o nível de satisfação do cliente, contribuindo para uma CX altamente positiva.

Conclusão

Está mais do que claro que se as empresas quiserem manter seus clientes (e felizes, de preferência), elas precisarão estar na vanguarda das novas tecnologias.

O uso de Inteligência Artificial para otimização da Customer Experience já é realidade e, por isso, pergunto: a sua empresa já utiliza IA ou outras tecnologias para levar a um novo patamar a experiência dos seus clientes? Conte nos comentários!

Fonte: Hekima