Até o momento, os profissionais de marketing de desempenho têm sido um recurso subutilizado, mas seus anos de experiência no uso da IA para o sucesso do marketing os tornam adequados para desempenhar um papel importante na adoção mais ampla da IA. Os discípulos cegos de todos os atalhos geradores de IA se queimarão e os resistentes à mudança se tornarão irrelevantes. Ninguém sabe disso mais do que os profissionais de marketing de desempenho.

No que se refere à corrida armamentista da IA no marketing digital, o Google e, em menor escala, a Meta, não foram tão proativos em destacar seu trabalho em relação à Microsoft (o maior investidor da OpenAI, a empresa responsável pelo GPT-4). A ironia é que o Google e a Meta estavam na vanguarda da incorporação de seus investimentos de longa data em IA, que já estava implantada em quase todos os cantos das plataformas e produtos do Google e da Meta Ads.

O Google e o Meta representam quase metade de todos os gastos com anúncios digitais nos EUA e representam uma parcela ainda maior do orçamento típico de mídia de desempenho. A integração da IA no Google e no Meta tem se concentrado principalmente em algoritmos de aprendizado de máquina para lances e veiculação de anúncios. Dito isso, também há exemplos de IA generativa (sugerindo textos de anúncios e criando textos de anúncios distintos a partir de permutações de títulos e textos existentes), e os tentáculos da IA podem ser sentidos em todos os lugares do ecossistema de anúncios do Google e do Meta. Exemplos proeminentes incluem:

• O Performance Max (Google) e o Advantage+ (Meta) são efetivamente campanhas automatizadas de ponta a ponta que usam IA para segmentar, gerar anúncios e otimizar para atingir metas definidas.
• Os lances automatizados definem lances dinâmicos em tempo real usando o aprendizado de máquina para otimizar de forma mais eficiente em direção ao ROI mais alto.
• O Responsive Search Ads (Google) usa a IA para misturar e combinar diferentes partes do texto para oferecer a melhor permutação para o pesquisador individual (anúncio certo para o público certo no momento certo).
• Recentemente, as conferências Google Marketing Live (GML) e Meta Connect 2023 anunciaram produtos relacionados a ativos alimentados por IA, imagens geradas por IA, IA generativa para criar textos de anúncios e aprimoramentos automáticos para posicionamento de texto, brilho etc.

Nessa mesma linha, os profissionais de marketing de desempenho, a maioria dos quais ganhou seu espaço administrando ou supervisionando o Google e/ou o Meta Ads, estão particularmente bem preparados para orientar os anunciantes nesse próximo estágio importante da transformação digital. A experiência de quase meia década da maioria dos profissionais de marketing de desempenho, tanto no aproveitamento quanto no controle das ferramentas de IA, justifica que eles desempenhem um papel central na orientação das equipes de marketing no desenvolvimento e na implantação da adoção de IA generativa.

O que essa experiência traz de vantagem para os profissionais de marketing de desempenho?

• Saber distinguir entre a adoção acrítica e a resistência total à mudança
• Compreensão da importância de entradas de dados de alta qualidade
• Entender a importância de definir barreiras e ajustá-las ao longo do tempo

Trazer um ceticismo saudável para a mesa.

Os profissionais de marketing de desempenho experientes tiveram que se adaptar e aprender novos tipos de automação muitas vezes e podem compartilhar suas histórias de guerra. De palavras-chave de correspondência ampla, colocações automáticas de Meta e iteração após iteração de lances automatizados no Google que deram errado, parece que já vimos de tudo. O Google e o Meta foram pioneiros na incorporação de IA em produtos de anúncios, e os representantes incentivavam com muita seriedade a adoção de produtos que poderiam apresentar bugs e, na pior das hipóteses, um desempenho inferior ao das alternativas manuais. No entanto, o Google e a Meta também foram diligentes no refinamento desses produtos ao longo do tempo, e os profissionais de marketing de desempenho que não estavam dispostos a continuar os testes nos últimos anos foram rapidamente deixados para trás. Palavras-chave de correspondência ampla, lances automatizados, campanhas de compras Advantage+ e muitos outros produtos proporcionaram mais escala com eficiência comparável à dos produtos não orientados por IA.

Como a IA desempenha um papel mais permanente na criação, na jornada do cliente, na identificação do público e muito mais, esse equilíbrio será crucial. Os discípulos cegos de todos os atalhos geradores de IA se queimarão e os resistentes à mudança se tornarão irrelevantes.

Entrada de lixo = saída de lixo.

Uma das maiores diferenças entre um profissional de marketing de desempenho forte e um medíocre é a compreensão de que as entradas para a automação podem ter um efeito profundo nos resultados. Os profissionais de marketing de desempenho que apertam o botão fácil e mudam de centenas de lances manuais por semana para o piloto automático não obtêm bons resultados. Pior ainda, eles são rápidos em declarar: "Isso não funciona!" O volume e a qualidade dos dados são a base de uma estratégia eficaz de implementação de IA. Saber quais fontes de dados devem ser usadas e excluídas e quais campanhas devem ser combinadas com cada tipo específico de lance automatizado é uma habilidade crucial. Os profissionais de marketing de desempenho sabem que devem incorporar dados de qualidade de leads aos lances automáticos B2B, iniciar testes em campanhas com volumes de conversão mais altos e não lançar imediatamente após um feriado forte ou período de volta às aulas.

Nesse sentido, os profissionais de marketing de desempenho têm anos de representantes de "engenharia de prontidão" sem sequer perceber que havia um nome para isso. As organizações de marketing podem colocar a IA no mercado mais rapidamente e se beneficiar mais cedo dos resultados positivos, aproveitando essa experiência.

Os profissionais de marketing de desempenho são mestres em ajustes finos.

O último nível de domínio que os profissionais de marketing de desempenho alcançaram tem a ver com o aprendizado das complexidades dos algoritmos. Aplicamos CPCs máximos, limites de custo e palavras-chave negativas para controlar os efeitos ocasionalmente deletérios da IA sem controle. Em um nível elevado, a IA pode ser inconstante e a inteligência humana é crucial para evitar esses erros. Já vimos um conjunto de anúncios de alto desempenho parar de ser entregue aparentemente do nada, apenas para que um pequeno aumento de 5% na meta de ROAS o fizesse voltar à normalidade. Aprendemos a buscar insights sobre como, por que e onde a IA está funcionando:

• O desempenho mais forte se deve ao fato de estarmos vendo um aumento na CTR ou na taxa de conversão?
• Estamos atingindo o mesmo público de forma mais econômica ou atingindo um público melhor?
• Criamos anúncios melhores ou as plataformas ficaram melhores em combiná-los com as pessoas certas?

Fazemos essas perguntas diariamente. Essa curiosidade que beira a paranoia permite que os profissionais de marketing de desempenho tirem o máximo proveito da IA, além de limitar os riscos negativos.

Os profissionais de marketing de desempenho têm uma noção dos ritmos da IA, como um mecânico que sabe exatamente qual parafuso deve ser apertado para que o barulho do carro pare. Essa quilometragem, ou, em termos anacrônicos, "inteligência humana", é difícil de reproduzir.

Essa quilometragem da IA e suas amplas aplicações são a razão pela qual os profissionais de marketing de desempenho devem ter um lugar à mesa. Como líder de agência, estou mais bem equipado para avaliar como utilizamos a IA para lidar com tarefas, relatórios, integração de dados, scripts e implementar processos em torno da IA devido a esse DNA de desempenho.

59% da Geração Z assistem a vídeos mais longos que descobriram em aplicativos de vídeo de formato curto, o que demonstra a necessidade de os detentores de direitos de transmissão adotarem o pensamento em nível de ecossistema. Trabalhamos ao lado de marcas como Meta, Hasbro, TikTok e Verizon para evoluir sua abordagem de transmissão e atender aos hábitos dos espectadores de hoje por meio de experiências imersivas, interativas e que alcançam o público onde ele está. Agora, estamos desenvolvendo uma solução de IA que revolucionará ainda mais esse fluxo de trabalho de transmissão de última geração para criar conteúdo mais envolvente e personalizado para os consumidores com os Destaques de IA focados nos fãs.

O Fan-Focused AI Highlights cliva conteúdo hiper-relevante em velocidade e escala.

O Fan-Focused AI Highlights, atualmente em desenvolvimento, usa IA e aprendizado de máquina para recortar instantaneamente os destaques em transmissões ao vivo. O modelo de IA é capaz de segmentar pessoas e objetos individuais em transmissões ao vivo e elimina efetivamente a necessidade de seleção e edição manual, um processo que normalmente consome muito tempo.

A velocidade e o volume de conteúdo desbloqueado pelo Fan-Focused AI Highlights são cruciais para fornecer o conteúdo que os espectadores de esportes de hoje desejam. A Geração Z agora consome mais destaques (50%) do que conteúdo ao vivo (35%), o que valida o apetite por uma abordagem baseada em momentos para o fornecimento de conteúdo que também é mais personalizado.

O EVP, chefe global de experiência da Media.Monks e ex-jogador da NCAA, Jordan Cuddy, oferece um exemplo de como essa tendência está impactando o mundo dos esportes. "Com Lionel Messi agora contratado pelo Inter Miami, muitos de seus fãs podem não se interessar em assistir ao futebol americano", diz ela. "Em vez de assistir a um jogo de 90 minutos, eles só querem ver os oito minutos em que ele está tocando a bola." Seu argumento é apoiado pelo fato de que 80% dos fãs da Geração Z não apenas seguem um atleta profissional on-line, mas procuram assistir aos eventos dos quais esses atletas participam, bem como seguir as marcas com as quais eles se envolvem. Com os destaques de IA voltados para os fãs, você pode montar automaticamente uma sequência do jogo com foco nas melhores jogadas de Messi - ou de qualquer atleta - com facilidade.

Atenda à demanda por conteúdo baseado em afinidade.

A mesma abordagem acima poderia ser aplicada a conteúdos ainda mais específicos e aos interesses dos espectadores. Imagine um jogo de basquete que a inteligência artificial automaticamente divide em conteúdo de mídia social focado nos calçados usados pelos atletas e, em seguida, enviado a um público de fãs de tênis por uma marca de roupas esportivas. Isso é facilmente obtido com os Destaques de IA voltados para os fãs, ajudando as marcas e os detentores de direitos de transmissão a atingir o público de maneiras mais relevantes, além de expandir a quantidade e o valor dos seus direitos de transmissão.

Estamos em uma nova era em que as pessoas não são mais definidas por dados demográficos divididos de acordo com o local onde moram; agora se trata de grupos de identidade. Em vez de dividir territórios em um mapa, as emissoras podem empacotar conteúdo de forma criativa para várias subculturas simultaneamente, aproveitando o poder da IA e do aprendizado de máquina para distribuir conteúdo de destaque personalizado para públicos-alvo baseados em interesses personalizados com mais precisão e eficácia. Essa é uma grande oportunidade para os detentores de direitos, já que 73% dos espectadores de esportes percebem o uso de dados de fãs pelos detentores de direitos como "decepcionante" (23,4%) ou "abaixo das expectativas, mas em recuperação" (49,7%).

Adapte o conteúdo da transmissão para atender aos hábitos de visualização atuais.

O Fan-Focused AI Highlights é a solução mais recente da nossa oferta de produção definida por software, que efetivamente elimina a necessidade de uma grande planta física - como grandes salas de controle ou caminhões de OB que custam dezenas de milhares para alugar por dia ou as dezenas de membros da equipe para mantê-los - em favor de fluxos de trabalho de transmissão versáteis e ágeis. Aparelhos de uso único projetados para uma única tarefa abrem caminho para as GPUs NVIDIA na nuvem (ou em um rack de servidor), adicionando mais eficiência, flexibilidade e custo reduzido, enquanto as equipes remotas permitem que os detentores de direitos contratem os melhores talentos para o trabalho, independentemente de sua proximidade com o evento.

A produção definida por software nos permitiu até mesmo fazer o que nunca foi feito antes. Trabalhando com a UNC Blue Sky Innovations, transmitimos o primeiro evento esportivo em 3D estereoscópico a 60 quadros por segundo e resolução de 8K, diretamente para fones de ouvido de realidade virtual. O pipeline personalizado conta com uma câmera RED Digital Cinema; CPUs RED que decodificam, corrigem as cores e desvirtuam a filmagem diretamente dessa câmera; um controlador Blackmagic para comutação e codificação ao vivo (de GPUs NVIDIA para uma taxa de bits de alta qualidade); e uma rede de 1 GB para entregar o feed a uma instância do AWS a caminho dos headsets de RV.

Todo esse equipamento ocupou o modesto espaço de uma mesa dobrável padrão - um espaço pequeno para um pipeline inovador e uma transmissão histórica. Ainda assim, os profissionais de transmissão são um grupo tradicionalmente supersticioso, e é fácil entender por que a transferência de grande parte do equipamento e dos processos para o software pode deixá-los cautelosos: e se você tiver problemas de conectividade ou se um data center cair? Os mesmos data centers que a AWS usa também hospedam bancos e outras operações extremamente sensíveis, o que significa que existem várias proteções para garantir que o serviço não seja interrompido. E, se um deles ficar inoperante, podemos rodá-lo em outro. Com várias redundâncias implementadas, qualquer dificuldade técnica com o software é mais rápida e fácil de consertar do que se o gerador do seu caminhão falhar.

Uma abordagem sustentável para a inovação.

Além da redução de riscos e da flexibilidade adicional, a produção definida por software oferece outro benefício importante: a sustentabilidade. A Media.Monks ganhou o prêmio Sustainability in Leadership na NAB Show por reduzir consideravelmente a pegada de carbono das transmissões com o AWS. Além de evitar emissões relacionadas a viagens, o fluxo de trabalho de produção definido por software é alimentado por mais de 95% de energia renovável, reduzindo ainda mais o impacto ambiental.

Com os Destaques de IA focados nos fãs adicionados ao mix, as marcas podem continuar a fornecer conteúdo ainda mais personalizado e relevante, projetado para o público de hoje, com menos emissões, riscos, custos e pessoas no local. Como os espectadores desejam uma abordagem mais baseada no momento para a mídia e o entretenimento que consomem, esse modelo revolucionário de transmissão ajuda as marcas a expandir o valor de seus direitos de transmissão de maneiras inovadoras.

Em primeiro lugar, a Salesforce anunciou sua nova plataforma Einstein 1. Criada com base na estrutura de metadados aprimorada da Salesforce, a plataforma permite que as empresas conectem qualquer um de seus dados para criar aplicativos de baixo código e alimentados por IA. Enquanto a Salesforce prepara o lançamento de sua interface de IA generativa, o Einstein Copilot, neste outono, o Einstein 1 dará aos profissionais de marketing uma amostra de como a IA generativa pode alimentar novas experiências de CRM.

Mas isso não é tudo: liberar o poder da IA depende de dados empresariais robustos, e a Salesforce está preparando o Data Cloud para se tornar o hub de dados central do Einstein Copilot. Para ajudar as marcas a se posicionarem nesse novo território, a Salesforce está oferecendo acesso gratuito ao Data Cloud para alguns clientes existentes, o que significa que não há melhor momento do que agora para criar uma base sólida de dados em preparação para a implementação da IA em sua empresa. Vamos nos aprofundar nos detalhes do que foi anunciado, o que isso significa e como você pode começar.

Então, o que foi anunciado no Dreamforce?

Os clientes do Salesforce Sales Cloud e do Service Cloud com edições Enterprise ou Enterprise Unlimited receberão acesso ao Salesforce Data Cloud, além de duas licenças de criador do Tableau. Como parte desse acesso, a Salesforce fornecerá 250.000 créditos, que permitirão aos clientes integrar o Data Cloud e desenvolver casos de uso do Sales Cloud e do Service Cloud sem custo adicional.

O Data Cloud é a base que desbloqueia os recursos generativos de IA na plataforma Salesforce, que, por sua vez, ajudam os clientes a aumentar a eficiência de seus negócios. Com essa nova mudança, a Salesforce está tornando o Data Cloud mais acessível aos clientes e permitindo que eles comecem a aproveitar o poder da plataforma mais rapidamente - o que é fundamental, porque o melhor pipeline de dados vence quando se trata de perceber o potencial da IA.

Quais são os melhores casos de uso para iniciantes do Data Cloud?

O acesso sem custo adicional, aliado a 250.000 créditos, permite que os clientes comecem a usar a plataforma Data Cloud e criem casos de uso básicos que, em seguida, levam a casos de uso mais avançados e a uma maior utilização. Então, com quais tipos de casos de uso você deve começar? A Salesforce identificou os dois seguintes:

1. Unificar prospectos para vendas direcionadas: Consolidar dados em várias organizações do Sales Cloud para identificar oportunidades com clientes prioritários e aumentar a receita.
2. Unificar clientes para um serviço personalizado: Consolidar dados em várias organizações para capacitar os agentes de serviços com uma visão unificada e completa do cliente.

Esses casos de uso são voltados para clientes que buscam consolidar dados em várias organizações - seja por ser uma empresa de portfólio com várias empresas ou marcas, seja por ter instâncias separadas do Salesforce intencionalmente criadas.

Como posso começar?

Antes de ativar qualquer caso de uso do Data Cloud, os clientes devem primeiro avaliar seus padrões de gerenciamento de dados para garantir uma base de dados adequada. Embora o acesso de custo zero ao Data Cloud represente uma oportunidade de risco relativamente baixo, desfazer uma integração mal pensada pode levar a um trabalho complexo e demorado no futuro. Portanto, é imperativo que os clientes dediquem tempo para desenvolver um plano claro, considerando quais dados serão ingeridos e também como ingerir e organizar esses dados.

Na Media.Monks, nosso objetivo é ajudar os clientes a se sentirem confiantes em sua capacidade de aproveitar o Data Cloud para gerar valor para seus negócios. Nossa equipe de consultores de dados e arquitetos da Salesforce avalia a estratégia de dados primários e a arquitetura técnica dos clientes para criar um plano de implementação detalhado, garantindo que os clientes estejam preparados para o sucesso e recebam valor de longo prazo de sua implementação do Data Cloud.

Obtenha mais insights do Dreamforce.

Junte-se a nós em nosso Dreamforce to You que acontecem em todo o mundo. Lá, vamos nos aprofundar em como projetar e criar uma estratégia e um pipeline de dados eficazes e como liberar o poder do Data Cloud para sua empresa. Saiba mais sobre o primeiro evento, realizado em Londres, aqui - efique atento a mais eventos do Dreamforce to You em todo o mundo!

Como caçador de tesouros digitais, sei que não devo deixar esse ouro no chão e, como parceiro do Google, também sei como extraí-lo. Por meio da IA de Processamento de Linguagem Natural (NLP) do Google Cloud Platform (GCP), os parceiros de marketing digital podem ajudar as marcas a realizar a análise de sentimentos, entre outros métodos, para obter insights sobre os padrões de comportamento, as expectativas, as reclamações e o humor dos clientes e, assim, determinar o nível de fidelidade à marca.



Os dados quantitativos que você obtém por meio desse método de pesquisa permitem criar painéis e visualizar o sentimento da marca em todas as regiões. O objetivo aqui é descobrir quaisquer áreas de melhoria, pois esses pontos de dados podem ser usados para otimizar os aplicativos móveis e da Web ou os produtos e serviços de uma marca - informando, assim, as próximas etapas do processo de experimentação e ajudando-os a chegar mais perto de atender às necessidades do público.



Nos últimos meses, concentrei-me na integração da análise de sentimentos à nossa oferta de experimentação, e isso está mudando rapidamente o jogo. Com o objetivo de compartilhar aprendizados e garantir que nenhuma marca deixe seus valiosos dados intocados, vamos falar sobre por que esse método é tão bom quanto ouro.

Aproveitamento de dados textuais para determinar o sentimento da marca.

Imagine que você é uma marca global de alto nível no setor de alimentos e bebidas. Você adicionou recentemente novos recursos ao seu aplicativo e, por isso, está ansioso para saber se os clientes estão gostando dessa experiência aprimorada. Neste momento, há mais de 500 mil avaliações na Google Play Store. Analisá-las certamente seria uma grande ajuda, mas quem tem esse tempo? É um caso clássico que vemos o tempo todo: marcas que monitoram tudo, mas não fazem nada com as informações que monitoram. No entanto, esse tesouro de dados das interações ativas com os clientes só é um tesouro se for ativado e aplicado de forma eficaz.



É aí que entra a análise de sentimentos. Tornada possível pelo conjunto de ferramentas do GCP, essa técnica de pesquisa analisa o texto digital para determinar o tom emocional de uma mensagem, como uma avaliação. Como parte da experimentação, que tem tudo a ver com a criação de mudanças impactantes para atender às necessidades dos clientes, a análise de sentimentos permite traduzir dados textuais qualitativos em dados numéricos quantitativos. O objetivo é revelar insights importantes sobre a fidelidade à marca - no caso dessa marca, como os clientes se sentem em relação aos novos recursos do aplicativo. E depois? Isso mesmo, a tão necessária ativação de dados.

Coloque seus dados para trabalhar para melhorar seus negócios.

Analisando os detalhes da realização da análise de sentimentos, você verá que é muito fácil adotar esse método. Com essa solução de IA, não há necessidade de os profissionais de marketing analisarem manualmente uma avaliação após a outra para ter uma ideia da opinião das pessoas.



Aqui está o resumo. Depois de ter acesso a uma conta do Google Cloud, você pode organizar seus dados qualitativos, transacionais e comportamentais no Planilhas Google e no Google Cloud Storage. Em seguida, use o Apps Script (ou outra biblioteca de cliente de nuvem) para criar um menu personalizado e aproveitar a API de linguagem natural do GCP. Depois de ativar a API de linguagem natural e criar uma chave de API, você pode começar a processar seus dados em uma solicitação para a API de NLP e, em seguida, executar automaticamente a análise de sentimentos. Em última análise, isso abre a porta para que você aja com base nesses insights por meio de campanhas de teste A/B, otimização da Web e de aplicativos, marketing de marca e marketing de produto.



A API de Processamento de Linguagem Natural do GCP é tão avançada porque combina a análise de sentimentos com o reconhecimento de entidades nomeadas, que é uma subtarefa da extração de informações que busca localizar e classificar entidades nomeadas mencionadas em textos não estruturados em categorias predefinidas. Por exemplo, na frase "Eu tomo um cappuccino todos os dias e adoro o fato de que agora posso ganhar pontos no aplicativo e obter um desconto no meu produto favorito", já podemos identificar dois tipos de entidades: o produto e a plataforma. Portanto, a ferramenta não apenas fornece informações sobre o sentimento das pessoas, mas também conecta esse sentimento às entidades no texto.

É claro que isso não é de todo novo - apenas se tornou comum agora que o Universal Analytics foi oficialmente descontinuado e estamos todos migrando para o GA4 (se você ainda não o fez, este é o seu sinal para fazê-lo).

Nunca deixe que os dados de seus clientes sejam desperdiçados.

Compreender o comportamento, as expectativas e as dificuldades dos usuários deve estar sempre no centro de seus esforços. Essas informações essenciais alimentam todos os seus experimentos e o ajudam a ajustar seus produtos e serviços. Portanto, da próxima vez que você estiver pensando em deixar as avaliações sem ler e deixar o ouro murchar, pense novamente - porque essa solução fácil e alimentada por IA e os parceiros que sabem como aplicá-la estão aqui para ajudá-lo a extrair significado de seus valiosos dados primários e de terceiros. E para adicionar algumas cerejas frescas à torta, o Google tem novos serviços de IA que permitem que você responda automaticamente a essas avaliações e comentários, usando um Modelo de Linguagem Grande (LLM) - mas falaremos mais sobre isso na próxima vez.

Muito se fala sobre o potencial da IA - suas possibilidades e previsões futuras. Mas garanto que o momento da IA não está apenas chegando; ela está aqui, agora, e está causando impacto em todos os setores. E o que é especificamente interessante para mim é que ela está mudando o mundo do marketing e das plataformas digitais.

Mas e quanto às barreiras de entrada? É importante lembrar que a incorporação da IA em suas operações não significa que seja necessária uma reforma em grande escala. Na Media.Monks, entendemos que cada marca é única e que algumas podem exigir uma abordagem mais iterativa. Essa perspectiva permite economia e acessibilidade e, ao mesmo tempo, se beneficia da onda da IA. Uma introdução em fases de melhorias orientadas por IA pode trazer benefícios imediatos para seus clientes e para o desempenho de seus negócios. Você pode começar com um chatbot de IA para aprimorar o atendimento ao cliente ou aproveitar o aprendizado de máquina para personalizar o conteúdo para cada visitante do site. Etapas iniciais como essa podem proporcionar ganhos rápidos, proporcionando maior envolvimento do usuário e melhores taxas de conversão. À medida que esses aprimoramentos demonstram seu valor, você pode expandir gradualmente o papel da IA em seu cenário digital. Trata-se de criar um caminho estratégico e personalizado para a integração da IA, em vez de mergulhar de cabeça no fundo do poço.

Portanto, vamos fazer uma viagem pelas aplicações atuais e muito reais da IA no cenário das plataformas digitais, áreas em que a IA não está apenas oferecendo promessas, mas resultados mensuráveis para os profissionais de marketing.

Veja por onde começar com a IA.

Integração da IA com plataformas tradicionais. A integração da IA com as plataformas convencionais está ajudando as empresas a refinar as operações e as experiências dos clientes. A fusão dos sistemas de CRM com a IA, por exemplo, permite que uma marca aprenda com o comportamento de seus clientes em tempo real, oferecendo assim melhores serviços e produtos adaptados às preferências individuais.

Otimização da experiência do usuário. A análise de dados orientada por IA está fornecendo insights acionáveis que melhoram diretamente as experiências do usuário. Seja por meio de conteúdo personalizado, interfaces personalizadas ou eliminação de pontos problemáticos do fluxo do usuário, a IA está impulsionando uma nova era de plataformas centradas no usuário.

Facilitar o marketing personalizado. Já se foram os dias do marketing genérico e de tamanho único. A IA está possibilitando um novo nível de personalização que faz com que cada interação pareça ter sido criada exclusivamente para o usuário individual. De recomendações de produtos a mensagens personalizadas, a IA está ajudando as marcas a criar conexões mais profundas com seus clientes.

Aprimoramento da análise. A análise preditiva com tecnologia de IA está transformando a maneira como as empresas entendem seus clientes e mercados. Essas ferramentas oferecem um nível de percepção sem precedentes sobre o comportamento futuro do cliente, as tendências do mercado e os possíveis riscos comerciais.

Colaboração entre departamentos. A IA não é apenas para equipes de tecnologia. Ela está oferecendo oportunidades de colaboração contínua entre departamentos, ajudando a criar abordagens unificadas e eficientes para tudo, desde o desenvolvimento de produtos até o atendimento ao cliente.

A IA resolve muitos dos desafios com os quais as marcas estão lidando no momento.

A seguir, vamos dar uma olhada em alguns ótimos exemplos do mundo real em que trabalhamos para trazer melhorias transformacionais para os principais KPIs por meio da implementação iterativa e de forma mais ampla do aprimoramento da IA. Aqui estão alguns dos desafios com os quais estamos ajudando no dia a dia:

"Socorro, estou me afogando em um mar de conteúdo!" Quando o volume e a complexidade das informações são esmagadores para os visitantes, às vezes a pesquisa padrão simplesmente não dá conta do recado. Uma possível aplicação da IA aqui é criar uma funcionalidade de pesquisa inteligente que aproveite o processamento de linguagem natural e o aprendizado de máquina. Ela entende melhor as consultas do usuário, permite o diálogo conversacional e fornece resultados mais relevantes, melhorando continuamente com base nos padrões de interação do usuário.

"Como podemos ampliar as conexões significativas com os clientes e, ao mesmo tempo, criar uma comunidade de usuários?" Uma plataforma aprimorada por IA poderia fornecer conteúdo personalizado com base nos interesses do cliente e nos padrões de uso do produto. Ao compreender a interação de cada cliente com o produto, a IA pode adaptar o conteúdo, ampliando a experiência da marca e promovendo uma comunidade on-line envolvente em torno de experiências compartilhadas com o produto.

"Como lidamos com a assustadora tarefa de gerenciar as solicitações de emprego de um vasto grupo de candidatos diversos e inúmeras funções?" Aqui, a IA pode ser empregada para desenvolver ferramentas de autossegmentação e criar jornadas de usuário individuais com base no perfil e nas preferências exclusivas de cada usuário. A IA pode analisar dados em escala, extraindo insights que permitem que uma agência de recrutamento personalize cada experiência e oriente os possíveis candidatos para funções que atendam às suas habilidades e aspirações.

"Como podemos apresentar com eficácia uma ampla rede de serviços e fornecer evidências da eficácia da campanha para clientes em potencial?" Ao implementar a análise orientada por IA, essa empresa poderia fornecer relatórios detalhados de desempenho de campanha aos clientes, até mesmo prevendo possíveis resultados futuros com base em dados históricos. Essa abordagem fornece uma medida tangível do ROI para os clientes.

Cada um desses cenários ilustra o potencial transformador da IA no cenário da plataforma digital. Em termos gerais, a IA complementa e aprimora nossas estratégias existentes, permitindo-nos criar experiências mais envolventes, personalizadas e eficientes para os usuários. A IA não é apenas uma caixa a ser marcada; é uma ferramenta versátil que estamos usando diariamente para criar experiências digitais significativas e impactantes.

Prepare-se para o sucesso contínuo com a IA.

Com o potencial da IA sendo realizado em tempo real, a emoção está em observar o desenvolvimento desses desenvolvimentos e aproveitá-los de forma transformadora. Lembre-se, o futuro não é um ponto distante no horizonte; ele está acontecendo agora mesmo. Ao adotar a IA de maneira ponderada e estratégica, podemos obter vitórias imediatas e estabelecer as bases para um sucesso sustentado e de longo prazo.

O motivo pelo qual medimos cada vez mais é simples: para que possamos prever o desempenho de diferentes cenários estratégicos e, assim, ajudar as marcas com as quais fazemos parceria a otimizar seus esforços de mídia. E, assim como qualquer outra disciplina dentro da publicidade, o campo da mídia continua a evoluir, portanto, vamos destacar o que é importante no momento e que dará suporte à sua medição de mídia.

Acolhendo a incrementalidade no mundo da mídia.

Primeiro, vamos dar um passo atrás e ver o que significa incrementalidade. Em termos simples, ela se refere ao aumento nas conversões ou vendas que podem ser atribuídas a uma campanha publicitária específica em relação àquelas que teriam ocorrido independentemente - também conhecida como base. A incrementalidade foi recentemente adotada por nós, pessoal de mídia, e o termo ganhou importância porque é uma solução de medição de mídia que isola o aumento incremental. Isso é importante porque, caso contrário, não é possível saber qual mídia está impulsionando o crescimento e qual está apenas colhendo conversões que você teria obtido de qualquer maneira. Dessa forma, a incrementalidade oferece uma visão muito mais precisa de como seus canais de mídia estão gerando conversões.

Por exemplo, a atribuição multitoque (MTA) tradicional geralmente não consegue separar a base do aumento da campanha publicitária. Isso pode levar a resultados exagerados. Em vez disso, para medir com precisão a incrementalidade, é importante usar a MTA em conjunto com técnicas incrementais, como a modelagem de mix de mercado (MMM). Dessa forma, você pode entender melhor o verdadeiro impacto das campanhas publicitárias, passar do ROAS para o ROI e, assim, ter uma conversa mais sensata com suas equipes financeiras sobre a eficácia da mídia.

Como o Marketing Mix Modeling tem ajudado a medição de mídia.

O Marketing Mix Modeling certamente não é nova no cenário, e essa técnica existe em sua aplicação comercial para entender os aumentos de mídia há várias décadas. No entanto, a disciplina melhorou significativamente, especialmente nos últimos anos.

O MMM contemporâneo percorreu um longo caminho. Antigamente, as atualizações anuais levavam meses para gerar resultados, enquanto hoje é possível colocar um piloto em funcionamento em seis semanas e usar a automação e o aprendizado de máquina para obter atualizações mensais em questão de dias. Além disso, as visualizações também se tornaram muito melhores, pois os painéis de relatórios atuais oferecem aos analistas uma infinidade de maneiras de abordar os conjuntos de dados.

É importante observar que o Marketing Mix Modeling considera todo o mercado - incluindo fatores como promoções e preços, a recente pandemia, sazonalidade e outros - e, portanto, oferece uma visão holística. Se você não levar em conta esses outros fatores, não conseguirá obter uma leitura precisa da mídia e correrá o risco de exagerar seu impacto. Por isso, estamos vendo cada vez mais marcas firmarem parcerias com especialistas em MMM para ajudar a criar modelos de mix de mercado ou trabalhar com eles para ter esse recurso internamente.

Devo salientar que alguns participantes podem dizer que executam "modelagem de mix de mídia", mas, na verdade, estão apenas criando uma regressão simples com variáveis de mídia ou usando técnicas de caminho multitoque (o que não é uma análise incremental). O que é preocupante nisso é que eles oferecem as chamadas soluções de MMM a preços muito baixos, o que pode parecer atraente, mas os danos causados pelo uso dessas soluções não podem ser subestimados. Basear suas decisões em um modelo barato, mas ruim, pode dar errado e custar mais de 40% de sua receita de mídia - em comparação com um aumento de aproximadamente 30% se a técnica for aplicada corretamente. Você pode decidir o que é melhor para sua marca.

Aproveitamento da IA para acelerar nossa análise.

Outro motivo muito oportuno para eu estar tão empolgado com a aplicação da modelagem de mix de mercado é o recente crescimento da inteligência artificial e das soluções de automação que surgiram a partir dela - a IA vem avançando rapidamente em várias áreas e não se esqueceu do MMM.

Na Media.Monks, estamos otimistas com relação à IA. Dito isso, também sabemos que é importante ser cauteloso e fazer a devida diligência, especialmente porque vemos muitos provedores de IA alegando criar modelos de mix de mercado sem ter a experiência e as ferramentas certas para isso. Quando se trata de MMM, acreditamos que as soluções de IA e automação podem ser incrivelmente úteis para acelerar o processo, mas é claro que também há alguns casos que exigem trabalho manual. Vamos dar uma olhada.

Dados brutos e processamento. Isso pode ser automatizado com o uso de APIs ou modelos para transmitir dados e, em seguida, processos predefinidos automatizam a limpeza, economizando muito tempo. Cuidado com os provedores que levam vários meses para integrar inicialmente os pipes de dados, pois você deve estar pronto e funcionando em questão de semanas.

Modelos iniciais. Usamos algoritmos evolutivos para automatizar a criação do modelo inicial, executando milhares de modelos instantaneamente na nuvem e pontuando-os, o que nos permite chegar a um modelo básico muito mais rápido e economizar semanas em projetos de MMM com vários KPIs.

Modelos finais. Observe que isso (ainda) requer intervenção manual com uma equipe de modelagem muito experiente. Precisamos verificar os modelos, triplicar a verificação dos dados e usar nossa ampla experiência para identificar anomalias e análises alternativas para interrogar quaisquer descobertas controversas.

Efeitos de vendas e cálculos de ROI. Eles podem ser automatizados sem o uso de IA - esse é apenas um processo que pode ser facilmente repetido usando código.

Relatórios automatizados. Depois que todos os números são calculados, é fácil preencher automaticamente os painéis e as ferramentas de otimização de mídia. Uma coisa que não pode ser automatizada, no entanto, é responder às perguntas personalizadas dos clientes sobre a duração do segundo mais eficaz, o público-alvo e muito mais.

Engajamento. Informar os ROIs e as otimizações é uma coisa, mas ganhar a compreensão e a confiança nos modelos é outra. Portanto, nos estágios iniciais dos compromissos com o MMM, é imperativo ter pessoas que possam explicar os modelos e os resultados para a equipe mais ampla - não apenas de marketing, mas também de finanças, vendas, diretoria, para citar alguns. Meu conselho seria voltar a esse assunto em estágios posteriores, quando as pessoas entenderem e confiarem no modelo, e então você poderá passar para relatórios mais automatizados.

Em resumo, a automação pode substituir grande parte do trabalho pesado de processamento e visualização de dados e resultados, enquanto a IA pode ser usada no estágio inicial de modelagem. Mas o que não pode ser substituído é a verificação de sentido, a interpretação e a experiência de um bom modelador para garantir que os resultados sejam robustos, realistas, compreendidos e, portanto, utilizáveis.

Diminuição do tempo e aumento dos resultados.

No contexto de tempos economicamente incertos, uma solução que economiza tempo - e, portanto, economiza custos - como a modelagem de mix de mercado, especialmente quando é alimentada por IA e automação, é muito útil. Com base nesses modelos, a medição de mídia normalmente permite que as marcas prevejam diferentes cenários de vendas. Por sua vez, ter uma previsão robusta de desempenho é fundamental para justificar diferentes cenários estratégicos para a diretoria, os proprietários e os investidores de uma empresa.

A incrementalidade é fundamental na busca de um ROI preciso, e o MMM é a principal maneira de chegar lá. Embora essa técnica exista há décadas, seu ritmo de mudança e sua taxa de adoção estão se acelerando, o que, tenho certeza, será ainda mais impulsionado pela IA. Dito isso, para que você possa colher as muitas recompensas dessa técnica testada e comprovada, é fundamental trabalhar com um parceiro de mídia que inclua todo o mix de impulsionadores de vendas e que possa levar seus modelos de números absolutos a ações comerciais claras.

Na Media.Monks, estamos sempre procurando maneiras de integrar a melhor tecnologia de IA em nossos negócios. Fazemos isso não apenas porque sabemos que a IA é (e continuará sendo) altamente disruptiva, mas também porque sabemos que nosso pessoal experiente em tecnologia e incessantemente curioso está fadado a experimentar novas ferramentas interessantes - e queremos garantir que isso aconteça da maneira mais segura possível. Todos nós nos lembramos de erros cruciais dos últimos meses, como o vazamento de códigos privados para o domínio público, e, portanto, não é nenhuma surpresa que nossas equipes Jurídica e de InfoSec tenham freado um pouco a tecnologia que podemos adotar, levando em consideração a segurança de nossa marca e a de nossos parceiros.

Portanto, quando a OpenAI - a força por trás do ChatGPT - atualizou seus termos de serviço, permitindo que as pessoas que utilizam a API utilizassem o serviço sem que nenhum de seus dados fosse usado para treinar o modelo como configuração padrão, tivemos uma grande oportunidade. Naturalmente, nós a agarramos com as duas mãos e decidimos criar nossa própria versão interna da popular ferramenta, aproveitando a API da OpenAI: O MonkGPT, que permite que nossas equipes aproveitem o poder dessa plataforma e, ao mesmo tempo, coloquem em camadas nossas próprias verificações de segurança e privacidade. Por quê? Para que nossos talentos possam usar uma ferramenta que seja específica para os negócios e muito mais segura, com o objetivo de reduzir riscos como vazamentos de dados.

Não se pode correr o risco de colocar a proteção da marca em perigo.

Desde que a IA generativa entrou em cena, estamos experimentando essas ferramentas e explorando as infinitas possibilidades que elas oferecem. Como se vê, as ferramentas de IA são incríveis, mas não necessariamente vêm sem limitações. Além de não serem adaptadas a necessidades comerciais específicas, as plataformas públicas de IA podem usar algoritmos ou modelos proprietários, o que pode gerar preocupações com relação a direitos de propriedade intelectual e propriedade. Além disso, essas ferramentas públicas geralmente coletam dados, cujo uso pode não ser transparente e pode não atender às políticas de privacidade e às medidas de segurança de uma organização.

O risco para a marca é o que mais nos preocupa, pois nossa principal prioridade é proteger nossa propriedade intelectual e os dados de nossos funcionários e clientes. É interessante notar que uma solução importante é criar as ferramentas por conta própria. Além disso, não há melhor maneira de entender verdadeiramente os recursos de uma tecnologia do que arregaçar as mangas e colocar a mão na massa.

Quebrando recordes de implementação, apesar dos obstáculos.

Ao criar o MonkGPT, não houve necessidade de reinventar a roda. É claro que podemos treinar nossos próprios LLMs, mas, com o rápido sucesso do ChatGPT, decidimos aproveitar a API da OpenAI e as bibliotecas populares de código aberto examinadas por nossos engenheiros para trazer essa funcionalidade de IA generativa para nossos negócios de forma rápida e segura.

Na verdade, o principal obstáculo que tivemos que superar foi interno. Nossas equipes Jurídica e de InfoSec são críticas em relação aos termos de serviço (ToS) das ferramentas de IA, especialmente quando se trata de como os dados são gerenciados, de propriedade e armazenados. Portanto, precisávamos nos alinhar com elas sobre o risco dos dados e as atualizações dos ToS da OpenAI, que haviam sido modificados especificamente para os usuários da API, de modo a desativar os dados transmitidos pelo serviço da OpenAI para serem usados para treinar seus modelos por padrão.

Embora a OpenAI armazene os dados transmitidos pela API por um período de 30 dias para fins de auditoria (após o qual eles são imediatamente excluídos), seus ToS afirmam que ela não usa esses dados para treinar seus modelos. Juntando isso à nossa documentação interna de práticas recomendadas, à qual todo o nosso pessoal tem acesso e é solicitado a revisar antes de usar o MonkGPT, garantimos que minimizamos qualquer possibilidade de persistência de dados confidenciais no modelo da OpenAI.

Como já vi várias vezes, não há obstáculo suficientemente alto para nos impedir de transformar nossas ideias em realidade e em ferramentas úteis para nossos talentos. Em apenas 35 dias, conseguimos implementar o MonkGPT, ampliá-lo em toda a empresa e lançá-lo em nossa reunião global All Hands. Falando em mais rápido, melhor e mais barato, esse projeto é o nosso lema manifestado. É claro que não paramos por aí.

Incluindo benefícios para nossa força de trabalho.

No momento, temos nossa própria interface e pilha de aplicativos, o que significa que podemos começar a criar nossas próprias ferramentas e funcionalidades, aproveitando todos os tipos de tecnologia de IA generativa. A intenção por trás disso é aprimorar a experiência do usuário e, ao mesmo tempo, atender às necessidades dos nossos casos de uso. Por exemplo, atualmente estamos adicionando recursos como a Prevenção contra perda de dados para aumentar ainda mais a segurança e a privacidade. Isso envolve a implementação de maneiras de remover efetivamente qualquer possibilidade de envio de informações confidenciais para o ecossistema da OpenAI, de modo a aumentar nosso controle sobre os dados, o que não seria possível se tivéssemos passado diretamente pelo serviço do ChatGPT.

Outro recurso interessante que estamos desenvolvendo gira em torno da descoberta e do compartilhamento imediatos. Um dos principais desafios para aproveitar um software de LLM baseado em solicitações é descobrir quais são as melhores maneiras de perguntar algo. É por isso que estamos trabalhando em um recurso - que o ChatGPT ainda não tem - que permite aos usuários explorar os prompts mais úteis em todas as unidades de negócios. Digamos que você seja um redator, a ferramenta poderia mostrar os prompts mais eficazes que outros redatores usam ou gostam. Ao integrar essa capacidade de descoberta ao uso da ferramenta, nosso pessoal não precisará se desdobrar tanto para chegar ao mesmo destino.

Na mesma linha, também estamos treinando LLMs para fins específicos. Por exemplo, podemos treinar um modelo para nossos consultores jurídicos que revela todos os sinais de alerta em um contrato com base na linguagem para pessoas jurídicas e no que eles viram em contatos semelhantes. Imagine o tempo e o esforço que você pode economizar acessando o MonkGPT e, dependendo da sua unidade de negócios, selecionando o modelo com o qual deseja interagir - porque esse modelo foi treinado especificamente para seus casos de uso.

É apenas uma questão de tempo até que todos nós sejamos alimentados por IA.

Todos esses esforços contribuem para nossa oferta geral de IA. Ao desenvolver novos recursos, não estamos apenas avançando em nossa compreensão dos LLMs e da IA generativa, mas também expandindo nossa experiência em levar essas ferramentas para o próximo nível. Trata-se de nos perguntarmos: "Quais desafios nossas unidades de negócios enfrentam e como a IA pode ajudar?" com o objetivo de fornecer aos nossos talentos os superpoderes certos.

Não é preciso dizer que minha equipe e eu aplicamos esse mesmo tipo de pensamento ao trabalho que fazemos para todos os nossos clientes. Nossa missão de IA vai muito além de nossa própria organização, pois queremos garantir que as marcas com as quais fazemos parceria também colham os benefícios de nossas tentativas e erros. Isso porque sabemos com absoluta certeza que, mais cedo ou mais tarde, todas as marcas terão seus próprios modelos que conhecem seus negócios de dentro para fora, assim como a MonkGPT. Se você ainda não está adotando essa inevitabilidade agora, tenho certeza de que o fará em breve. Quer para chegar lá seja necessário apenas um pouco de consultoria ou suporte completo, minha equipe e eu temos as ferramentas e a experiência para personalizar a capa perfeita para você.

Os lances modelados com base no valor abordam esses desafios para os profissionais de marketing:

• A descontinuidade dos cookies de terceiros e o endurecimento das regulamentações de privacidade representam ventos contrários significativos para as marcas que buscam se conectar com os consumidores.
• Com fontes de dados primárias e volumes de dados crescendo a uma velocidade vertiginosa, muitos profissionais de marketing estão sobrecarregados com o gerenciamento manual de dados.
• As empresas que têm grandes conjuntos de dados não podem gerenciar estratégias de lances manuais com uma pessoa ou mesmo uma equipe.
• Cada vez mais anunciantes estão procurando entender como a IA e o aprendizado de máquina podem se encaixar em suas estratégias de dados e publicidade digital para ajudar a aumentar a eficiência.

Todos nós já vimos e ouvimos como a IA generativa pode turbinar a produção de conteúdo criativo, criando grandes volumes de imagens, vídeos e textos em apenas alguns segundos. Essa é apenas uma parte do potencial da IA, pois as interfaces de conversação que aprendem conosco transformarão profundamente a maneira como pesquisamos e descobrimos produtos e informações. E já estamos vendo isso acontecer diante de nossos olhos: A Instacart oferece conselhos contextuais para compras de supermercado, a Zalando criou um consultor de moda virtual e a Intercom lançou uma solução de mensagens comerciais com tecnologia GPT4 que pode resolver 50% das perguntas dos clientes instantaneamente. A IA está mudando a forma como as pessoas interagem com a sua marca, e isso está provocando uma mudança de paradigma nas interfaces da marca e no design do produto.

Para muitas marcas, isso cria um desafio. Como conectar as pessoas com a resposta, o conteúdo ou o produto certo que elas estão procurando? Os exemplos acima sugerem uma resposta: A IA e os LLMs contribuem muito para tornar as experiências do consumidor mais intuitivas. Veja como estamos pensando sobre isso em nossa prática de Plataformas.

Novos comportamentos de busca elevarão o papel das empresas

Uma área que influenciará drasticamente o comportamento do consumidor é a pesquisa. A pesquisa já é o ponto de partida padrão para os consumidores, mas a nova página de resultados do Google , alimentada por IA, em breve será o único lugar que o usuário precisará visitar, trazendo comparação e conversão para uma única tela.

Isso traz alguma urgência para a forma como as marcas abordam suas próprias plataformas, pois, para levar seus produtos ao topo da pesquisa, elas precisarão pensar menos em palavras-chave e mais em contexto e intenção. Que contexto os usuários pesquisariam em relação aos seus produtos? O que eles pretendem fazer com eles? Quais são os valores que suas ofertas oferecem às pessoas?

Ninguém ainda pode dizer como resolver o SEO no futuro. Mas podemos ajudar as marcas a começar a integrar essa camada de informações em seus catálogos e experiências de usuário agora para se prepararem para esse tipo de mudança - porque, nesse novo mundo, vejo um papel elevado para a marca pontocom. Pense no Google como a loja de departamentos que tem todas as marcas, e na sua plataforma como os espaços de marcas expressivas que os usuários escolherão para se conectar e criar um relacionamento. Atender a essa expectativa será o fator-chave para o sucesso na era da IA.

A IA está elevando a experiência da marca.

Vou estender a analogia da loja de departamentos um pouco mais para ilustrar o papel da IA nas plataformas digitais modernas. Um bom funcionário de uma loja só pergunta se pode ajudar no momento certo, e a IA também servirá para cutucar os usuários de forma gentil e orgânica por meio de conversas. A diferença é que a IA será totalmente treinada em sua marca, produtos e serviços e poderá representá-los perfeitamente. Pense em aconselhamento pessoal sobre produtos, respostas, vendas cruzadas e vendas adicionais, tudo no contexto da intenção de um usuário.

Uma rede de restaurantes, por exemplo, pode usar a linguagem natural para transformar sua plataforma de pedidos, especialmente para serviços de bufê e pedidos grandes. Em vez de percorrer um menu, os usuários poderiam descrever uma ocasião, como "Estou organizando uma festa de aniversário para meu filho de 5 anos. Teremos 15 pessoas, a maioria crianças" O sistema pode então pegar essas informações e recomendar um pacote de festa personalizado. Há alguma alergia ou restrição alimentar no grupo? Não há problema - a IA pode editar o pedido para que o cliente o revise. Pense na IA como um mordomo para sua marca e seus clientes.

Experiências mais personalizadas oferecem mais oportunidades para a construção de relacionamentos.

Esses pequenos detalhes - por que você está fazendo o pedido, quando precisa dele, além de quaisquer solicitações pessoais adicionais - ajudam muito a conhecer seus clientes. Os resultados são experiências melhores para o cliente e a capacidade de criar relacionamentos hiperpessoais, cumprindo, em última análise, a promessa original do digital.

Finalmente, estamos indo além dos segmentos e das personas. Uma IA adequadamente programada entende os sentimentos, as curiosidades e as necessidades pessoais de cada usuário, porque é capaz de extrair e conectar diferentes partes de dados de todo o ecossistema do consumidor. Ela pode se lembrar desses fatos e se tornar mais pessoal a cada interação, como oferecer promoções personalizadas e incentivos de fidelidade ajustados ao contexto de cada usuário. Esse novo tipo de personalização é muito promissor para a conversão.

Também é excelente para fidelizar os clientes, pois a IA permite interações projetadas especificamente para criar relacionamentos mais duradouros com eles. À medida que os clientes se envolvem ao longo do tempo, suas interações na plataforma produzem insights maiores e mais detalhados que podem ser usados para otimizar ainda mais a experiência e atender às suas necessidades exclusivas.

Comece com um sprint, depois otimize e personalize.

A IA continuará a moldar as expectativas e os comportamentos dos consumidores, ressaltando a necessidade de plataformas que possam se adaptar com velocidade e agilidade. Agora é mais importante do que nunca ser capaz de ouvir, aprender e se adaptar à forma como seus clientes estão se envolvendo.

Por outro lado, isso significa que sua implementação de IA também é sempre um trabalho em andamento. Se alguma das opções acima lhe parecer interessante, fique tranquilo, pois não é necessário fazer uma reforma completa do seu site. Tudo começa com a análise do que você já tem e a verificação se sua pilha de tecnologia pode suportar essas experiências hiperpersonalizadas. Sprints de inovação ou experimentos para criar experiências melhores - no pontocom principal ou talvez em um domínio separado - são ótimos lugares para começar, assim como funções de pesquisa mais inteligentes que são bastante fáceis de implementar. Em seguida, otimize continuamente para aperfeiçoar seu kit de ferramentas e ampliar sua capacidade de personalização.

Ainda é muito cedo para dizer com extrema especificidade como a IA moldará as experiências dos clientes nos próximos anos. Mas, ao perceber como os recentes desenvolvimentos de IA estão atendendo a objetivos de marketing pré-existentes - fluxos de usuários mais personalizados, maior fidelidade do cliente e uma experiência de marca elevada -, fica claro que agora é o momento de estabelecer as bases para as jornadas do cliente impulsionadas pela IA.

Deseja saber mais sobre como nossa equipe de plataformas pode ajudá-lo a criar experiências mais personalizadas?