Os recentes avanços na inteligência artificial (IA) estão transformando a forma como as empresas abordam o marketing. As ferramentas de marketing de IA podem reduzir a carga de trabalho das equipes de marketing, melhorar a tomada de decisões e impulsionar a experiência do cliente. Mas desenvolver uma estratégia integrada de marketing de IA é essencial. Apesar de sua promessa, a IA pode ser complexa e assustadora, especialmente para quem não está familiarizado com sua tecnologia. Aqui, exploraremos como as ferramentas de IA operam, possíveis casos de uso e como os profissionais de marketing podem integrar suas organizações à IA.
Como as ferramentas de marketing de IA são criadas?
Embora a inteligência artificial (IA) não seja nova, os avanços recentes no aprendizado de máquina criaram oportunidades adicionais para os profissionais de marketing. Antes de explorarmos como usá-las, aqui está uma breve visão geral de como essas ferramentas funcionam. A IA usa algoritmos para replicar o pensamento e o comportamento humanos. A IA difere da programação tradicional de computadores porque pode aprender com novos dados e melhorar com o tempo.
Aprendizagem automática
O aprendizado de máquina prevê resultados com base em dados. Os cientistas preparam grandes quantidades de dados e usam algoritmos para “treinar” a IA. A ferramenta pode então identificar novos padrões e gerar insights à medida que o sistema recebe dados adicionais. O aprendizado de máquina depende de dois tipos de aprendizado:
- Aprendizagem supervisionada: Os humanos fornecem uma entrada e uma saída. A máquina aprende a resposta correta e pode replicá-la em diferentes cenários.
- Aprendizagem não supervisionada: Os humanos fornecem os insumos. A máquina tira conclusões sem interferência humana.
Um exemplo de aprendizado de máquina é um serviço de streaming, como Netflix ou Hulu. Esses algoritmos geram recomendações personalizadas analisando seu histórico de exibição e as preferências de usuários semelhantes.
Aprendizado profundo
O aprendizado profundo é uma área do aprendizado de máquina. Ele usa um conjunto de algoritmos de várias camadas chamado rede neural artificial, modelado a partir do cérebro humano. Ao contrário do aprendizado de máquina, o aprendizado profundo pode avaliar imagens, vídeos, mensagens de texto, áudio e outras informações não estruturadas para tomar decisões.
Processamento de linguagem natural
O processamento de linguagem natural (PNL) usa aprendizado de máquina e aprendizado profundo para analisar e entender a linguagem humana. Isso permite que ferramentas, como o ChatGPT ou o Grammarly, processem as entradas, entendam o contexto e respondam como os humanos fariam. A PNL se baseia em dois métodos:
- Análise sintática: O computador examina a sintaxe gramatical de uma frase para determinar seu significado.
- Análise semântica: O computador identifica o contexto de uma palavra examinando as palavras ao redor dela.
Como os profissionais de marketing podem usar a IA
Atualmente, as ferramentas de marketing de IA ajudam as organizações a acelerar a tomada de decisões, otimizar os fluxos de trabalho e impulsionar o engajamento do cliente. Aqui estão nove casos de uso para marketing de IA.
1. Identifique as necessidades e preferências do consumidor
Com sua análise preditiva, as ferramentas de IA fornecem insights sobre o comportamento do consumidor e identificam tendências futuras. Esses dados ajudam as empresas a prever o estoque e promover uma experiência mais personalizada para o cliente.
De acordo com um estudo realizado pela LivePerson, os consumidores têm 69% mais chances de concluir uma compra se as marcas aplicarem seu histórico de compras. Esse número aumenta para 73% para consumidores mais jovens (ou seja, de 18 a 24 anos). As ferramentas de IA podem fazer recomendações de produtos hiperpersonalizadas analisando o comportamento e os atributos do consumidor.
2. SEO
A otimização de mecanismos de pesquisa (SEO) está em constante evolução. Hoje, várias ferramentas de IA estão disponíveis para acompanhar as melhores práticas de SEO e executar suas Estratégia de SEO, por meio de etapas como as seguintes:
- Conduza pesquisas personalizadas de palavras-chave
- Recomendar tópicos
- Crie resumos de conteúdo otimizados para SEO
- Forneça avaliações de títulos, meta descrições, tags de título e conteúdo
- Revise os backlinks
- Analise seu site
- Acompanhe a visibilidade e o desempenho das palavras-chave ao longo do tempo
- Análise completa da concorrência
3. Geração de conteúdo
As ferramentas de IA também simplificam o processo de geração de conteúdo. As ferramentas de conteúdo de IA tornam a criação de esboços, cabeçalhos, postagens no blog, e a cópia na web é mais fácil para as marcas. E os geradores de arte com IA ajudam as marcas a produzir imagens que complementam seu conteúdo.
4. Escuta nas redes sociais
As ferramentas de IA também podem oferecer insights com base em conversas e interações em suas contas de mídia social. Primeiro, as empresas usam essas ferramentas para identificar tendências e padrões do setor. Como resultado, as empresas atendem melhor às necessidades dos clientes e permanecem competitivas.
As ferramentas de IA também analisam comentários e mensagens diretas para entender o sentimento do consumidor. E com os recursos de reconhecimento de vídeo e imagem, as empresas entendem como os clientes usam seus produtos.
5. Segmentação de anúncios
Segmentação de anúncios usa dados demográficos, atributos, comportamento de navegação e histórico de compras para permitir que os anunciantes alcancem os consumidores certos com anúncios relevantes.
Com as ferramentas de IA, as empresas podem analisar o comportamento do usuário, identificar tendências e segmentar clientes mais rapidamente. Essas plataformas também examinam sites e contas de mídia social para localizar oportunidades de colocação de anúncios. Por fim, os profissionais de marketing usam a IA para entender o desempenho dos anúncios e ajustá-los em tempo real.
6. Geração de leads
Depois de capturar a atenção de um cliente em potencial, as ferramentas de IA simplificam a geração de leads. Essas plataformas analisam dados de clientes para qualificar leads e identificar indivíduos com maior potencial de conversão. Com esses insights, os profissionais de marketing priorizam e personalizam seus esforços de divulgação.
7. Atendimento ao cliente
A IA também tem o potencial de transformar a experiência de atendimento ao cliente, começando com os chatbots. Hoje, 85% das marcas dizem que a IA é “extremamente” ou “muito importante” para seus estratégias de engajamento do cliente. Mas apenas 43% dos clientes acham que os chatbots são fáceis de usar.
Aproveitando a PNL, os chatbots com inteligência artificial compreendem a linguagem humana natural em vez de esperar que os clientes limitem suas perguntas a algumas palavras. Esses chatbots podem fazer perguntas complementares, entender as nuances e reagir ao sentimento do cliente.
Ao mesmo tempo, a IA também ajuda os agentes de atendimento ao cliente a oferecer uma experiência melhor. Essas ferramentas “treinam” os associados na interação com os clientes. Eles também orientam os associados a impulsionar as vendas adicionais e cruzadas.
8. Preveja a rotatividade
Além disso, os profissionais de marketing usam ferramentas de IA para melhorar a retenção de clientes. Essas ferramentas identificam clientes em risco de rotatividade, segmentam clientes e monitoram as atitudes dos clientes. Esses dados permitem que os profissionais de marketing determinem quais clientes segmentar e personalizem as mensagens.
9. Automação de tarefas
Por fim, as ferramentas de IA aumentam a eficiência automatizando tarefas rotineiras, como:
- Envio de campanhas de marketing automatizadas por e-mail ou SMS, incluindo acompanhamento de leads qualificados ou clientes em risco
- Agendamento de postagens nas redes sociais
- Geração de relatórios e painéis personalizados
Ao delegar tarefas rotineiras às ferramentas de IA, os profissionais de marketing podem se concentrar na estratégia, no desenvolvimento de habilidades e na promoção do relacionamento com os clientes.
Como criar uma estratégia de marketing de IA integrada
Ao implementar uma estratégia de marketing de IA, as empresas devem garantir que as ferramentas de IA resolvam problemas sem criando mais trabalho. Aqui estão sete etapas para desenvolver uma estratégia de marketing de IA integrada.
- Comece aos poucos: Adote uma abordagem de “engatinhar, caminhar, correr” para o marketing de IA. Considere ferramentas que não sejam voltadas para o consumidor e automatize os processos.
- Defina objetivos: Examine as metas de longo prazo da sua organização de marketing e defina objetivos para implementar a IA.
- Realize uma auditoria de marketing: Avalie suas práticas de marketing atuais e identifique áreas de melhoria.
- Identifique os casos de uso: Determine onde a IA pode melhorar a eficiência e aprimorar sua estratégia de marketing.
- Avalie as ferramentas de IA: Ao explorar as plataformas de IA, considere como será fácil integrá-las ao seu fluxo de trabalho atual. Essas plataformas são compatíveis com aplicativos de terceiros?
- Desenvolva um plano de implementação: Identifique as partes interessadas, crie um plano de treinamento, determine os requisitos de recursos e estabeleça um cronograma.
- Monitore e meça: Defina e acompanhe as principais métricas para garantir que as ferramentas forneçam resultados.
As desvantagens da IA no marketing digital
Embora as ferramentas de marketing de IA possam oferecer vários benefícios, as empresas devem usá-las de forma ética para aprimorar seus negócios. Aqui estão algumas desvantagens do marketing de IA a serem consideradas.
A IA não é um substituto
As ferramentas de IA podem agilizar os fluxos de trabalho e criar empresas mais eficientes. No entanto, eles não substituem as funções de marketing. As empresas devem ter cuidado para não se tornarem excessivamente dependentes das ferramentas de IA. Embora as ferramentas de IA possam analisar grandes conjuntos de dados, as empresas deve fazer as perguntas certas. Ao mesmo tempo, a IA pode não ter o toque humano necessário para construir relacionamentos com os clientes. Se forem mal utilizadas, as empresas correm o risco de tomar decisões erradas e irritar os clientes.
Dependência da tecnologia
As plataformas de IA também podem ser vulneráveis a erros ou dificuldades técnicas. Se houver um problema com uma ferramenta, isso pode afetar as operações de marketing e a experiência do cliente. As empresas devem estabelecer procedimentos para monitorar o desempenho técnico.
Viés
A IA não está imune ao preconceito. Esses algoritmos dependem de grandes quantidades de dados. As ferramentas de IA podem apresentar viés se o conjunto de dados ou o método de coleta de dados não forem diversos. Ao mesmo tempo, dados gerados pelo usuário pode refletir preconceitos sociais, resultando em conclusões discriminatórias. As empresas devem manter a integridade dos dados e monitorar os resultados para evitar insights ou mensagens ofensivas.
Privacidade e segurança
Nos últimos anos, novas legislações e restrições aos cookies de navegadores de terceiros aumentaram a conscientização do consumidor sobre questões de privacidade de dados. A ascensão da IA aumentou o escrutínio. Em 2022, 17 estados introduziram legislação ou resoluções abordando o uso comercial da IA. A IA é uma área de interesse dos clientes, com 69% dos consumidores apoiando o uso da IA para melhorar a experiência do cliente. A transparência é essencial para manter a confiança do consumidor. As empresas devem divulgar como coletam dados e como os usam. Ao mesmo tempo, as empresas devem monitorar as mudanças na legislação para garantir a conformidade.
Fazer com que sua organização adote o marketing de IA
Sejamos sinceros: as ferramentas de marketing de IA ainda são novas. As melhores práticas e casos de uso estão em constante evolução. E a implementação pode ser cara e demorada. Como resultado, obtendo adesão de executivos e colegas pode ser um desafio.
- Identifique as principais partes interessadas: Os aplicativos de marketing de IA não afetarão apenas a equipe de marketing. Considere como essas ferramentas afetarão outros departamentos.
- Informe os colegas: Crie confiança compartilhando sua estratégia com antecedência e convidando perguntas e preocupações.
- Considere o tempo: A implementação da IA não deve sobrecarregar sua equipe nem criar prioridades concorrentes. Evite a implementação durante temporadas movimentadas ou períodos de transição.
- Evite jargões: A introdução de novas tecnologias pode ser intimidante. Evite termos técnicos e acrônimos. Torne a ferramenta acessível usando uma linguagem simples.
- Peça feedback: Incentive as partes interessadas a participarem do processo pedindo feedback em todas as etapas.
- Compartilhe métricas: Aumente a transparência compartilhando regularmente dados sobre desempenho.
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