Como o marketing pode ganhar mais eficiência com inteligência artificial?

A popularização do uso da inteligência artificial, que se deu muito em função do surgimento do ChatGPT, veio como uma onda avassaladora.

Esse movimento forçou Microsoft e Google, por exemplo, a lançarem suas próprias ferramentas para responder perguntas complexas — inclusive incorporando a IA a vários dos seus produtos e automatizando uma série de tarefas. A discussão já chegou a Hollywood, sendo determinante na disputa entre atores e roteiristas por garantias sobre o uso dessa tecnologia pelos estúdios.

A inteligência artificial e sua evolução se impõe em todos os setores — e ela já pode superar rapidamente uma pessoa em alguns domínios específicos.

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Inteligência artificial no marketing
Bom, e para o marketing? Embora estejamos acostumados a lidar com automação e tenhamos avançado nos últimos anos, ainda estamos atrasados em relação ao real aproveitamento do uso de dados nesse setor. O entendimento sobre seu valor e potencial é unânime, contudo ainda temos muito a aprender sobre tornar isso real e prático.

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E essa deficiência tem um impacto muito prático nas nossas relações comerciais. Preocupados com uma gestão data driven, profissionais da área são questionados diariamente sobre aspectos que às vezes envolvem a própria utilidade de uma campanha.

São comuns perguntas do tipo: “Mas vale a pena investir em mídia?”, “Qual a garantia de retorno terei para o meu negócio?”, ou ainda “Onde posso reduzir investimento?”.

No mercado de publicidade, historicamente, estamos acostumados a trabalhar sem grandes indicadores de resultado.

Grosso modo, o ROI sempre foi medido via volume de vendas. As campanhas de sucesso sempre foram — e seguem sendo — aquelas que vendem. Mas desde o boom do marketing digital, essa dinâmica mudou, com novas possibilidades não apenas de direcionar anúncios, mas também de mensurá-los com mais precisão.

Análise preditiva
Com a evolução da IA, entramos em uma nova era, que nos traz um elemento ainda mais determinante para avaliações dos cenários de uma campanha: a análise preditiva. Estamos avançando muito em soluções integradas para a medição unificada de marketing, o que nos permite prever resultados com base em padrões e tendências identificadas.

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Por um lado, há soluções que englobam framework, infraestrutura de big data, softwares e a capacidade de integração com outros sistemas, bem como ferramentas analíticas avançadas e inteligência artificial. Mas, para sermos efetivos, todo esse processo precisa ser eficiente e inteligente, aprendendo a cada nova interação, através de uma estrutura que nos permita:

organizar dados;
fazer a gestão de marketing data driven;
antecipar e agir precocemente.
Obtendo indicadores consolidados e preditivos
Em primeiro lugar, é preciso registrar estes dados das ações de comunicação e mídia — CRM, redes sociais, imprensa etc. — em uma fonte única, que guarde todo o histórico da organização.

E aqui falamos de dados e metadados: os primeiros nos mostram os resultados das ações, enquanto os últimos nos explicam esses resultados. Enquanto um engloba informações mais quantitativas, referentes sobretudo ao histórico de interações e análises de desempenho, o outro é qualitativo, com detalhes do conteúdo, da segmentação e da estratégia.

Já a gestão de marketing data driven é feita através de uma medição unificada que nos permite ter uma visão holística, integrada e abrangente do desempenho das campanhas. Isso nos permite otimizar recursos, com a identificação dos canais mais eficazes; personalizar, conforme necessidades da empresa; adaptar-se a fatores externos de maneira ágil; e, por fim, aprimorar a nossa tomada de decisão com insights mais precisos e confiáveis.

Tudo isso impulsiona o crescimento do negócio com base em dados concretos. Com esses processos bem desenhados, conseguimos identificar oportunidades e prever o comportamento futuro dos clientes, otimizando nossas estratégias e, claro, nossos investimentos.

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Este padrão contínuo de mineração de dados (data mining) fornece indicadores consolidados e preditivos que nos têm permitido, pela primeira vez, trabalhar com um Índice de Eficiência de Mídia. Ou seja, finalmente podemos traduzir resultados de uma campanha de maneira clara e objetiva, sem desconsiderar objetivos distintos de diferentes mídias.

Ao comparar em tempo real a performance de uma campanha, conseguimos agora analisar a eficiência por quantidade de anúncios e por investimento, garantindo aprendizado através da experimentação. Em suma, este índice busca na especificidade do dado o que determina o sucesso ou o fracasso de uma campanha, permitindo ajustes antes que ocorram prejuízos.

O mais importante, portanto, é olhar para o todo, para o conjunto de dados, a qualidade do seu processamento e a sua capacidade de gerar insights. Seja no marketing ou em outras áreas, a ciência de dados e a inteligência artificial têm de servir à otimização de recursos e à eficiência — e não trazer ainda mais dúvidas sobre problemas para os quais, felizmente, já possuímos ferramentas suficientes para resolvê-los.