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Campanhas preditivas usam dados históricos para prever o comportamento do cliente e, assim, ajustar proativamente a estratégia e os próximos passos. A IA ajuda muito nesse processo, pois permite processar uma quantidade enorme de dados em pouco tempo e fazer previsões mais precisas. Neste artigo, exploramos o tema e discutimos todos os aspectos da otimização com IA: como exatamente ela beneficia seu marketing, quais casos de uso exigem IA, quais ferramentas usar e quais desafios podem surgir.
Como a IA leva campanhas preditivas a um novo nível
Campanhas preditivas não surgiram com a IA; elas já existiam muito antes e se baseavam na análise de dados históricos para prever possibilidades. No entanto, dependiam de segmentação básica, lógica baseada em regras e identificação manual de padrões comportamentais e previsões. Elas não eram personalizadas, e era necessário gastar muito tempo organizando dados antes de enviá-los a aplicativos e plataformas para análise. Como os aplicativos usavam apenas dados históricos sem considerar mudanças atuais, eles não conseguiam ajustar dinamicamente suas previsões ao presente. Padrões complexos também tendiam a se perder, assim como a precisão, especialmente ao escalar.
O surgimento da IA mudou esse cenário. Modelos de machine learning não apenas analisam muito mais informações com mais rapidez. Eles conseguem lidar tanto com dados estruturados quanto não estruturados, eliminando a necessidade de organizar os dados previamente. E consideram não apenas dados históricos, mas também a situação atual para prever mudanças dinamicamente, ajustando suas previsões e a estratégia de marketing durante o processo. Com o tempo, esses modelos se tornam ainda mais precisos, à medida que treinam e aprendem. Eles conseguem identificar e analisar padrões ocultos, algo que aplicativos anteriores à IA não conseguem fazer, e prever inúmeras coisas:
- Probabilidade de compra
- Risco de churn
- Próximo melhor conteúdo/canal/oferta
- Horário ideal de envio
- Sensibilidade ao preço
Em resumo, a IA ajuda com coisas como:
- Segmentação precisa
Antes, você criava segmentos gerais como “Comprou nos últimos 30 dias”. A IA atualiza a segmentação automaticamente, com base no comportamento atual.
- Personalização de alto nível
A IA ajuda com recomendações personalizadas para cada cliente, incluindo recomendações de produtos, tom de comunicação, melhores canais e timing. As recomendações da Netflix ou do YouTube são exemplos. Seus algoritmos aprendem o que você assiste e gosta, calculam quanto tempo você passa em diferentes conteúdos e, então, personalizam as recomendações.
- Aquisição de novos clientes
Adquirir um novo cliente segue o mesmo esquema: identificar seus 5% principais clientes por LTV (lifetime value) e trabalhar para atingir pessoas semelhantes em suas campanhas. No entanto, antes isso ficava no nível de “eles têm a mesma idade”, e esse direcionamento muitas vezes era impreciso. Agora, algoritmos de IA procuram pessoas com os mesmos padrões comportamentais em inúmeras variáveis. A probabilidade de elas comprarem de você aumenta, e o CAC (custo de aquisição de cliente) diminui.
- Análise do caminho de conversão
As pessoas raramente compram após uma única interação. Elas veem seu anúncio, visitam seu site, depois veem seu anúncio novamente, recebem seu e-mail, e é aí que uma compra se torna possível. No entanto, quais desses canais levam a uma compra e quais foram inúteis? Antes, todos os pontos de contato recebiam o mesmo crédito. Agora, a IA calcula isso usando modelagem em cadeia, modelagem de mix de mídia etc. Basicamente, ela experimenta e simula diferentes situações, por exemplo, removendo um dos canais. Imagine uma situação: você vê que 70% dos seus compradores interagiram com o YouTube antes da compra, mas apenas 5% deles converteram diretamente pela plataforma. Com o modelo clássico, você teria parado de usar o YouTube. No entanto, com simulações de IA, você consegue ver quão grande ou pequena pode ser a queda nas conversões e decidir. A IA ajuda a identificar esses sinais indiretos e evita subfinanciamento ou superfinanciamento de canais.
- Tomada de decisões automatizada
A IA determina sozinha a “próxima melhor ação” para cada indivíduo, economizando seu tempo.
Esses insights melhoram quem você segmenta, como faz isso, quais canais usa e como investe dinheiro.
Melhores ferramentas de IA para campanhas preditivas
Há muitos instrumentos, e a escolha também depende muito do seu setor (SaaS, eCommerce etc.) e do orçamento. No entanto, há alguns pesos-pesados que ocupam as principais posições. Para facilitar, agrupamos eles em categorias.
Plataformas de automação de marketing
Salesforce Marketing Cloud com Einstein
Sua IA se chama Einstein por um motivo: ela é integrada nativamente ao CRM. A ferramenta oferece uma visão 360 graus do cliente, Journey Builder com divisões preditivas, recomendações para personalização de conteúdo e produtos, além de integração profunda com outras nuvens, como Sales e Service. Como resultado, você tem uma compreensão clara do CTV dos clientes, da probabilidade de compra, do risco de churn e do próximo melhor passo. Ela também realiza segmentação e pontuação em tempo real.
Adobe Experience Platform com Sensei
Esta é uma opção de nível empresarial para personalização de conteúdo e experiências. Ela cria perfis de clientes em tempo real e calcula a possibilidade de compra. A ferramenta é especialmente boa para marketing multicanal. A integração com Adobe Analytics e Campaign proporciona uma compreensão completa da eficácia das suas ações.
Esta plataforma foi criada para marcas de e-commerce de médio porte e oferece opções fáceis de integração com Shopify/Magento. Ela oferece previsões importantes como LTV, risco de churn ou data esperada do próximo pedido. Segmentos preditivos aparecem em painéis visuais.
Customer Data Platforms (CDPs)
A plataforma coleta dados de vários pontos de contato, de sites a CRMs. Assim que um cliente realiza qualquer ação, seja um clique ou um cadastro, a ferramenta atualiza o perfil do cliente, conecta o ID do usuário, e-mail etc. em um perfil unificado e envia esses dados atualizados para modelos de IA para previsões. Segment é fácil para equipes técnicas conectarem a outras ferramentas e, como se conecta a plataformas de anúncios ou IA, ajuda a identificar seu cliente ideal e encontrar o público-alvo.
Uma solução para grandes empresas que usam muitos canais, esta plataforma é flexível e funciona em tempo real. Ela limpa e aprimora automaticamente os dados recebidos dos pontos de contato e, em seguida, atualiza os perfis dos clientes. Você também pode criar segmentos e pontuar públicos em tempo real. Outro motivo pelo qual Tealium é boa é que ela rastreia usuários em sistemas server-side, web e aplicativos móveis.
Ferramentas de otimização de mídia
Mesmo sendo gratuita, a plataforma é escalável e oferece métricas preditivas importantes, como probabilidade de compra, risco de churn e integração contínua com Google Ads.
A ferramenta combina abordagens determinísticas e probabilísticas e fornece análise de contribuição de canais e insights sobre uso de orçamento.
Publicidade
A plataforma usa IA para otimizar os gastos do orçamento e prever os melhores posicionamentos e criativos. Entre seus recursos estão uma estrutura de campanha unificada e sinais de intenção para previsões. GPM funciona em Search, Display, Discover, Gmail e YouTube.
Plataformas de machine learning
Essas ferramentas não são necessárias; são uma escolha caso você precise de modelagem personalizada além dos recursos padrão de IA dos fornecedores.
A ferramenta lida com enormes quantidades de dados dentro de um único sistema e ajuda você a criar modelos sofisticados para previsões de churn, LTV e cálculo da próxima melhor oferta. Basicamente, ela combina IA, armazenamento de dados e processamento em uma só solução. Isso torna o aplicativo bom para trabalho em equipe.
Esta é uma solução completa: ela permite criar, treinar e lançar modelos de IA, mesmo se você for iniciante. O aplicativo funciona bem com dados do BigQuery, oferece muitos recursos e fornece a opção AutoML para equipes não técnicas.
Desafios da otimização com IA
Há alguns obstáculos que você pode enfrentar ao adicionar IA ao seu fluxo de trabalho:
- Qualidade dos dados – qualquer modelo é tão bom quanto os dados que você fornece a ele. Dados precisos e confiáveis são seu objetivo, e obtê-los pode ser difícil. Se os dados forem tendenciosos, incompletos, desatualizados etc., eles não têm utilidade.
- Dados não estruturados – informações espalhadas por sistemas são muito menos úteis.
- Preocupações com privacidade – ao obter e usar dados e treinar seu modelo, você deve obedecer às leis de regulamentação de dados como GDPR e outras; na Europa, o EU AI Act também está chegando.
- Falta de transparência – às vezes pode ser difícil explicar ou entender por que um modelo tomou determinada decisão.
- Problemas de implantação – você precisa treinar suas equipes.
- Custos adicionais – para conseguir usar IA, você precisa de engenheiros de ML e infraestrutura tecnológica atualizada, o que pode exigir investimentos.
Considerações finais
A IA certamente leva campanhas preditivas a outro nível, permitindo alcançar um grau de precisão e escalabilidade que era impossível com ferramentas clássicas ou análise manual. No entanto, outro desafio aparece aqui: dados. Você precisa de dados de alta qualidade para treinar seu modelo e dar a ele algo com que trabalhar. Ao mesmo tempo, é preciso cumprir as leis ao obter, usar e armazenar dados. Aqui, DataImpulse pode ajudar você. Com nossos proxies residenciais obtidos de forma ética e em conformidade com GDPR, a partir de $0.7 por GB, você pode coletar dados de forma fluida e rápida. Entre em contato com nossa equipe de suporte ou clique no botão “Try now” para começar.