AI e aprendizado de máquina em marketing: você está implantando os modelos certos?

Agora que os consumidores esperam velocidade e hiperpersonalização em todas as coisas, os profissionais de marketing precisam encontrar maneiras inovadoras de atender às demandas e maximizar seus orçamentos. Para fazer isso, os profissionais de marketing estão se voltando para a inteligência artificial e o aprendizado de máquina. Na verdade, existe um novo termo apenas para isso – “Marketing de IA”.

As expectativas dos clientes nunca foram tão altas. Amazon, Netflix e Google estabeleceram o padrão para o que os clientes esperam de tecnologia e marketing. A Amazon recebe seu pedido em um clique e o entrega no dia seguinte. A Netflix percorre anos de suas opções de entretenimento e sugere imediatamente os próximos programas que você deseja assistir. O Google corrige sua ortografia, programa o Alexa para informar quando o pacote da Amazon está chegando e fornece respostas instantâneas para as apostas de barra mais obscuras.

O AI Marketing, conforme mostrado nesses exemplos, aproveita a tecnologia para coletar dados, desenvolver insights de clientes, antecipar as próximas melhores ações e tomar decisões automatizadas sobre os esforços de marketing. Se seu objetivo como profissional de marketing é gerar receita, ajudar a reduzir custos por meio da eficiência e impulsionar o envolvimento e a satisfação do cliente, o marketing de IA pode ajudá-lo a realizar todas essas coisas.

Vamos explorar três áreas em que o AI Marketing pode ser útil e o que você deve saber sobre cada área antes de iniciar qualquer projeto.

Para cada projeto, exploraremos brevemente o que é, como funciona para o marketing e quaisquer armadilhas – técnicas ou culturais – que você pode precisar estar ciente ao aplicá-lo.

1. Gerenciamento de dados de marketing

O que é isso

O gerenciamento de dados de marketing é o processo de coleta e tratamento de dados de marketing, inteligência competitiva e informações de pesquisa de mercado. Essa função não deve ocorrer no departamento de TI – isso é o cerne do que o marketing faz. Determinar quem é o melhor comprador para o seu produto ou serviço é claramente uma função de marketing. Coletar e gerenciar os dados associados aos seus compradores é a primeira consideração do marketing. O que você sabe sobre o seu cliente? Quantos deles você tem? Como você descreve um cliente? Quais compram quais produtos ou serviços? Qual é o tamanho de todo o mercado para o seu produto ou serviço? Todas essas importantes questões de marketing são respondidas por meio do gerenciamento de dados de marketing.

Como pode funcionar para você

O uso de IA e aprendizado de máquina nessa área pode ser aplicado tanto no nível macro quanto no micro. No nível macro, você pode implantar modelos de IA e aprendizado de máquina para entender como toda a sua base de clientes segmenta em grupos de compras específicos. No nível micro, você pode prever o valor da vida útil de um produto e associá-lo a clientes individuais. Essa análise de dados em nível micro ajuda você a determinar quais clientes ou prospects são os melhores para buscar com quais produtos. Acumular dados desses esforços apenas ajuda a tornar seus modelos mais fortes e precisos.

Acumular dados também requer que você gerencie a qualidade dos dados coletados. O aprendizado de máquina pode ser implantado em grandes conjuntos de dados para desduplicar registros ou fornecer ajustes para padronizar campos como CEPs ou endereços. O ML também é útil para ajudar a organizar conjuntos de dados para uso em outros aplicativos de IA.

Outros usos do aprendizado de máquina incluem técnicas como web scraping. Esse processo é útil ao tentar entender sua concorrência. O site de cada concorrente geralmente contém informações que podem ser acumuladas por meio desse método, como novos produtos disponíveis, clientes mencionados e programas especiais. Todas essas são informações públicas e, com os algoritmos certos, os cientistas de dados podem coletar informações básicas sobre concorrentes existentes e emergentes.

Leia a seguir: Por que nos preocupamos com a IA no marketing

Coisas a observar

Existem hordas de ferramentas e agências de consultoria no mercado que desejam ajudá-lo com o gerenciamento de dados de marketing. As ferramentas incluem uma ampla gama de Google Analytics a SAS, cada uma fornecendo um recurso específico. Entender o que você deseja alcançar – segmentação de mercado, análise competitiva etc. – o ajudará a decidir sobre ferramentas ou agências que podem apoiá-lo. Envolver seu líder de operações de marketing também é uma boa ideia.

Ao iniciar projetos de gerenciamento de dados de marketing, considere primeiro a finalidade de gerenciar seus dados e, em seguida, procure as ferramentas que são melhores para realizar essas tarefas identificadas. Ao contratar agências de consultoria, procure aquelas que tenham experiência em sua área de necessidade.

2. Intenção do Cliente

O que é isso

Os dados de intenção do cliente são informações de vendas e marketing derivadas da observação das ações do cliente ao acessar o conteúdo on-line, observar concorrentes, registrar-se em eventos, entrar em contato com analistas ou participar de qualquer atividade de mídia social – desde pesquisar na Web até postar no LinkedIn . Quase todas as organizações de marketing hoje dependem desse tipo de dados até certo ponto, mas geralmente não funciona para todos os profissionais de marketing.

Como pode funcionar para você

A partir dos dados coletados sobre as interações de cada cliente com sua marca, site ou equipe, estatísticos e cientistas de dados podem fazer inferências sobre os interesses do cliente e suas intenções de engajar e comprar de sua empresa. Essas inferências podem ser úteis para posicionar para os clientes o produto certo no momento certo.

Depois que um algoritmo é desenvolvido para identificar esses clientes, é imperativo que você também colete informações sobre a saída do modelo de IA das equipes de vendas que usarão essas informações, bem como dos profissionais de marketing que podem estar aplicando-as a campanhas online. Teste a saída do modelo, mas também teste como vendas e marketing o estão usando.

Coisas a observar

As fontes de dados são mais importantes para determinar a intenção. Você já tem boas informações sobre o que seus clientes compram, quando compram, de quem compram e que tipo de empresa ou indivíduo está comprando. Mas os dados de intenção também dependem das ações que seus clientes ou prospects podem fazer antes da compra real.

Por exemplo, isso pode exigir que seu algoritmo de IA faça conexões entre uma consulta no site do seu concorrente e seu prospecto ou lista de clientes. Existem empresas que podem fornecer dados de intenção em nível de contato que identificam uma pessoa real que está realizando uma ação. Esta informação é útil, mas deve ser usada com cautela para evitar o efeito “assustador”.

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Além disso, ao usar dados de intenção, lembre-se de que é apenas direcional – não é específico ou real. Se sua equipe de vendas usar dados de intenção, eles precisarão de treinamento sobre o que as informações realmente significam. Por exemplo, identificar um CIO que provavelmente comprará um sistema ERP nos próximos 30 dias pode significar apenas que o CIO iniciou um processo de um ano para identificar um sistema. Dar isso às vendas como um lead sem a explicação pode ser um golpe para sua organização de marketing.

3. Oportunidade e previsão de compra.

O que é isso

A previsão é uma forma de prever o que acontecerá no futuro. Por exemplo, você pode prever quais serão as vendas de produtos e serviços em um determinado período.

A previsão de vendas ajuda a planejar o gerenciamento de despesas, crescimento de negócios ou desacelerações econômicas. É a bola de cristal que os gerentes de vendas usam para prever se atingirão suas metas ou não. A previsão de vendas geralmente é bastante precisa porque usa transações de vendas passadas para prever as futuras.

Como pode funcionar para você

O marketing também pode usar previsões em seu trabalho. Por exemplo, o departamento de turismo da Noruega usa metodologias de IA para prever quantos turistas visitarão o país. Embora não seja um número de vendas, é um KPI importante para o turismo na Noruega. A IA ou a análise estatística avançada também podem ajudar a prever a participação em eventos, o número de pessoas que aceitarão uma oferta especial feita em seu site ou o número de leads qualificados que chegarão à compra.

Coisas a observar

A previsão pode ser muito gratificante, mas só é útil se for precisa. Aqui estão algumas dicas:

• Considere mais do que apenas os números do último trimestre. Uma boa previsão de vendas tem pelo menos 18 a 24 meses de dados de desempenho da empresa. Trabalhar com tantos dados permite que você seja mais preciso em suas previsões. Se os dados não estiverem disponíveis, evite a previsão.
• Considere a mudança em seu negócio geral. Uma boa previsão é responsável pela venda do mesmo produto e serviço ao longo do tempo. Adquirir novos produtos para vender, alienar produtos e alterar preços ou estratégias afetam sua capacidade de prever com precisão as vendas. Além disso, se você estiver prevendo outros eventos de marketing, uma das variáveis ​​que costuma ser importante é o orçamento alocado para uma atividade. Se isso variar muito de trimestre para trimestre ou de ano para ano, pode ser mais difícil prever ou talvez seja necessário permitir essas variações no modelo.
• Não tente prever vendas em novos mercados com novos clientes. Por mais tentador que seja, você precisa de dados de desempenho para prever as vendas. Deixe essa previsão para suas equipes de vendas. Isso geralmente é considerado desenvolvimento de negócios, e essas equipes de vendas sabem avaliar se um cliente comprará ou não. Para os profissionais de marketing, isso é uma questão de coletar as informações da equipe de vendas, desenvolver um perfil de um bom cliente e, em seguida, aplicar análises de “semelhança” a outros prospects.

Essas são apenas algumas das principais áreas de marketing para aplicar técnicas de IA e aprendizado de máquina. À medida que você explora mais este mundo, descobrirá que as oportunidades são abundantes, especialmente para ajudar o marketing a otimizar as inúmeras decisões que eles tomam todos os dias.

As opiniões expressas neste artigo são do autor convidado e não necessariamente da MarTech. Os autores da equipe estão listados aqui.