O guia definitivo para IA em marketing digital: ferramentas, exemplos e dicas práticas

A Inteligência Artificial (IA) tem remodelado muitos campos, e o marketing digital não é exceção. Os dados da IBM revelam que 35% das empresas já utilizam IA nos seus negócios, enquanto 42% estão a explorar a IA. Se você está pensando em como usar IA em marketing digital, você chegou exatamente onde precisa!

Aqui estão algumas maneiras pelas quais a IA pode ajudá-lo no marketing, com exemplos do mundo real e dicas práticas que você pode aplicar para se aproximar de seu público.

Índice

• Recomendações de conteúdo personalizado
• Análise preditiva para pontuação de leads
• Marketing Dinâmico por E-mail
• Chatbots para suporte ao cliente
• Direcionamento Comportamental em Publicidade
• Análise Semântica para Otimização de Conteúdo
• Escuta de mídia social e análise de sentimento
• Otimização automatizada de campanha
• Modelagem Preditiva do Valor de Vida do Cliente (CLV)
• Pesquisa visual e reconhecimento de imagens

1. Recomendações de conteúdo personalizado

Imagine uma experiência de navegação em que você é bombardeado com conteúdo que não considera interessante nem relevante. Em um labirinto digital tão barulhento, você provavelmente desistiria de navegar completamente.

Agora, compare isso com um cenário em que cada conteúdo que você vê parece escolhido a dedo para você, repercutindo em seus interesses e preferências. A segunda cena reflete o poder das recomendações de conteúdo personalizadas baseadas em IA.

Dados do Google mostram que nove em cada dez profissionais de marketing reconhecem que a personalização desempenha um papel importante no aumento da lucratividade dos negócios. A IA tornou muito mais fácil oferecer personalização usando algoritmos que analisam o comportamento do usuário para fornecer sugestões de conteúdo personalizadas.

Exemplo do mundo real: recomendações personalizadas do YouTube

O YouTube utiliza IA para oferecer recomendações de conteúdo personalizadas. A plataforma analisa os dados de interação de cada usuário, incluindo os vídeos assistidos, duração das visualizações, likes, dislikes e comentários, cada ação contribuindo para a construção de um perfil de suas preferências.

Nas últimas semanas, tenho assistido a vídeos sobre produtividade e redação. Também desenvolvi o hábito de tocar jazz ao fundo sempre que estou trabalhando.

Aqui estão minhas recomendações do YouTube quando o abri em meu navegador enquanto escrevo este artigo:

Essas recomendações despertaram meu interesse e eu provavelmente as observaria se não estivesse muito ocupado fazendo um trabalho profundo. Isso apenas mostra como a IA do YouTube entende o conteúdo e o contexto dos vídeos, ajudando a selecionar recomendações personalizadas para mim. Como as recomendações são precisas, consumo mais vídeos e fico mais tempo na plataforma.

Aplicando à sua marca

Considere usar ferramentas de personalização de IA em seu negócio de comércio eletrônico. Por exemplo, uma ferramenta como o Intellimaze permite que os sites mostrem variações de página exclusivas para cada visitante do site usando IA, aumentando assim as taxas de conversão.

O Dynamic Yield também oferece recomendações personalizadas de produtos usando algoritmo de aprendizado profundo, para prever o próximo produto em que cada visitante terá maior probabilidade de clicar.

2. Análise Preditiva para Pontuação de Leads

A pontuação de leads refere-se à metodologia de marketing usada para classificar os clientes potenciais em uma escala que representa o valor percebido de cada lead.

A estratégia envolve atribuir valores numéricos, pontuações ou descritores (como quente, morno ou frio). Tradicionalmente, os profissionais de marketing estabelecem critérios específicos para pontuar leads, como:

• Informação demográfica
• Tamanho da empresa
• Cargo
• Nível de envolvimento (como visitas ao site ou interações por e-mail)
• Onde eles estão no funil de marketing

A análise preditiva, por sua vez, é definida pela Harvard Business School como o “uso de dados para prever tendências e eventos futuros”.

A IA em marketing digital permite análises preditivas na pontuação de leads usando dados históricos para prever cenários potenciais. Afinal, a IA pode integrar e analisar grandes quantidades de dados de diversas fontes, incluindo:

• Sistemas CRM
• Mídia social
• Interações no site e
• Engajamentos por e-mail.

Essa análise abrangente de dados fornece uma imagem mais completa de cada lead.

Exemplo do mundo real: pontuação de leads do Einstein da Salesforce

Salesforce, um software de gerenciamento de relacionamento com o cliente (CRM), permite que os usuários rastreiem seus leads. No CRM, cada lead é criado quando recebe novos dados de contato em seu banco de dados.

A plataforma usa uma tecnologia chamada Einstein Lead Scoring para qualificar leads. Esse recurso aproveita o poder da IA ​​para avaliar leads em relação aos padrões estabelecidos de conversões bem-sucedidas do usuário.

O Einstein Lead Scoring usa IA para analisar leads históricos, pois identifica quais leads atuais são mais semelhantes aos conversores anteriores. Com base nesses dados, o sistema atribui pontuações a esses leads com base em diversas informações. Quanto maior a pontuação, mais os leads têm em comum com os clientes anteriores.

Esse recurso permite que os profissionais de marketing vejam insights mais detalhados e priorizem leads de acordo com sua pontuação.

Aplicando à sua marca

Considere o uso de software baseado em IA para obter análises preditivas para pontuação de leads. Isso não apenas agilizará seus esforços de marketing, mas também aumentará a eficácia geral da sua marca no envolvimento de clientes em potencial.

3. Marketing dinâmico por e-mail

Com que frequência você abre e-mails de marketing em sua caixa de entrada? Dados do Mailmunch revelam uma taxa média de abertura de e-mail de 21,33% em todos os setores – isso representa apenas dois em cada dez e-mails.

Sem dúvida, o marketing por email pode ser complicado quando você não está munido de experiência, habilidades e as ferramentas certas. Felizmente, a inteligência artificial em marketing permite que as empresas otimizem suas campanhas, aproveitando o aprendizado de máquina para criar as mensagens certas a serem enviadas ao público certo, no momento certo.

No contexto de campanhas de email, a IA em marketing digital permite aos usuários:

• Analise o desempenho de e-mails anteriores para criar assuntos que chamem a atenção e identificar horários de envio ideais
• Análise agregada de e-mail, fornecendo informações valiosas sobre o desempenho geral da campanha
• Inicie fluxos de trabalho de e-mail automaticamente com base em ações específicas realizadas pelos destinatários
• Aprimore o gerenciamento de listas de e-mail limpando e organizando suas listas de contatos
• Gere cópias de e-mail personalizadas que repercutam em seu público-alvo
• Personalize o conteúdo do e-mail para atender a segmentos de público distintos

Exemplo do mundo real: ferramenta de marketing de IA do MailChimp

Mailchimp aproveita seu assistente de crescimento de IA, Intuit Assist, para revolucionar a forma como os clientes abordam suas campanhas de e-mail.

A ferramenta permite aos usuários automatizar e otimizar vários aspectos do marketing e criar conteúdo personalizado em grande escala. As funcionalidades de IA do Mailchimp incluem a geração de automação para receber novos contatos, recuperar carrinhos abandonados e reconquistar clientes perdidos.

A ferramenta também usa IA na elaboração de e-mails e textos de marketing sobre a marca, juntamente com recursos de design personalizado baseados em IA que se alinham com a estética da marca.

Aplicando à sua marca

Considere o uso de ferramentas de marketing por e-mail com tecnologia de IA para otimizar suas campanhas por e-mail. Isso ajudará você a enviar as mensagens certas no momento certo, melhorando sua taxa de abertura de e-mail e taxa de cliques.

4. Chatbots para suporte ao cliente

Os chatbots já existem há algum tempo. No entanto, quando os chatbots não são cuidadosamente configurados, as capacidades limitadas dos tradicionais podem prender os clientes num ciclo frustrante.

Entre nos chatbots conversacionais de IA – a mais nova revolução em IA em marketing digital e atendimento ao cliente.

Os chatbots tradicionais, também chamados de chatbots baseados em regras, dependem de um conjunto predeterminado de regras e respostas. Essas ferramentas funcionam com base na lógica “se-então”, respondendo a palavras-chave ou frases específicas identificadas na entrada do usuário.

Por outro lado, os chatbots de IA conversacional são alimentados por tecnologias como ML e processamento de linguagem natural (PNL). Isso significa que eles podem compreender, aprender e responder à linguagem humana de uma maneira mais sutil e consciente do contexto.

Exemplo do mundo real: KLM Royal Dutch Airlines

A base de clientes da KLM Royal Dutch Airlines abrange continentes. Com razão, ele implementa um chatbot multilíngue com tecnologia de IA no Facebook Messenger, acessível 24 horas por dia, 7 dias por semana. O chatbot gerencia 15.000 conversas sociais semanais em vários idiomas.

Tentei conversar com o bot em espanhol, ele entendeu minha dúvida e tomou as ações necessárias:

Ao compreenderem melhor as consultas em vários idiomas, esses bots não apenas melhoram o envolvimento do cliente, mas também economizam tempo dos representantes de atendimento ao cliente, permitindo-lhes se concentrar em tarefas mais complexas.

Aplicando à sua marca

Se você receber muitas perguntas complexas que podem ser difíceis de lidar com chatbots baseados em regras, considere usar chatbots de IA, como LiveHelpNow, Ada, Tidio e muitos outros.

5. Direcionamento Comportamental em Publicidade

O uso da IA ​​no marketing digital também inclui a segmentação comportamental, que permite às marcas criar campanhas publicitárias altamente direcionadas e personalizadas.

Se você já pesquisou uma mochila on-line e, imediatamente depois, anúncios de mochilas começaram a aparecer em seus aplicativos e navegadores, você viu o poder da segmentação comportamental.

Essa técnica usa dados coletados sobre o comportamento de navegação do usuário na Web, como pesquisas, páginas visitadas e produtos verificados, para selecionar quais anúncios exibir para esse indivíduo.

Por exemplo, faço questão de me manter atualizado sobre as novidades em IA e negócios, e é assim que os anúncios patrocinados na minha página do Instagram se parecem:

Exemplo do mundo real: anúncios personalizados do Facebook

O Facebook usa ML para aprimorar a entrega de anúncios personalizados, criando valor para consumidores e empresas.

Os anunciantes definem seu público-alvo por meio das ferramentas de autoatendimento do Facebook, utilizando dados como:

• Idade
• Gênero
• Ações do usuário na plataforma
• Informações personalizadas, como listas de e-mail ou dados de visitantes do site

( Fonte da imagem )

Os anúncios direcionados a esses públicos entram em um leilão. Nesse processo, o Facebook usa ML para calcular a pontuação de valor total de cada anúncio com base em seu lance, taxa de ação estimada (a probabilidade de um usuário realizar a ação desejada) e índice de qualidade do anúncio.

Este sistema garante que não apenas o licitante com lance mais alto ganhe, mas também os anúncios que se prevê serem mais envolventes ou de maior qualidade, permitindo que empresas de todos os tamanhos alcancem o público-alvo desejado de forma eficaz.

Aplicando à sua marca

Use plataformas como Facebook e Instagram, que oferecem algoritmos avançados de ML para identificar seus anúncios aos usuários com base em suas interações online. Fazer isso pode melhorar a relevância dos seus anúncios e ajudar a aumentar as taxas de conversão.

6. Análise Semântica para Otimização de Conteúdo

Digamos que você recebeu a tarefa de criar conteúdo para a palavra-chave “rock”. Em qual tópico você centralizará seu conteúdo?

Bem, existem alguns caminhos que você pode seguir. Por um lado, você pode criar conteúdo sobre rock e discutir sua história e os principais players do setor. Por outro lado, você também pode fazer um artigo sobre materiais minerais sólidos, seus tipos e usos.

De qualquer forma, como você não conhecia o contexto certo, metade das pessoas que pesquisam o termo “rock” podem achar seu conteúdo irrelevante. É aqui que a análise semântica entra em jogo.

No contexto da IA ​​no marketing digital, as ferramentas de análise semântica funcionam para compreender o contexto e as nuances da linguagem do conteúdo. Esse processo permite a criação de conteúdos relevantes à intenção do usuário e mais bem alinhados aos algoritmos dos buscadores.

Exemplo do mundo real: Google BERT

Google BERT (Representações de codificador bidirecional de transformadores) é uma técnica baseada em rede neural para processamento de linguagem natural (PNL).

Esta ferramenta foi projetada para compreender o contexto e as nuances das consultas pesquisadas, permitindo que o mecanismo de pesquisa forneça resultados mais relevantes para as pesquisas dos usuários.

Ao contrário dos modelos anteriores que entendiam o texto de forma linear (uma palavra após a outra na ordem), o BERT processa as palavras em relação a todas as outras palavras de uma frase, de forma bidirecional.

Aplicando à sua marca

Use ferramentas de SEO baseadas em IA que oferecem recursos de análise semântica para identificar não apenas palavras-chave, mas também conceitos, termos e perguntas relacionadas nas quais seu público-alvo está interessado. Crie conteúdo que aborde essas áreas e concentre-se em fornecer valor e responder a perguntas de maneira contextualmente relevante. maneiras.

7. Escuta de mídia social e análise de sentimento

Monitorar o sentimento do cliente sempre fez parte das boas práticas de marketing. Mas a IA em marketing levou esse método a um nível totalmente novo.

Os algoritmos agora permitem que os empreendimentos entendam melhor o humor dos clientes e a percepção do público e identifiquem tendências em tempo real. A IA pode analisar grandes quantidades de dados de mídia social, fornecendo aos usuários insights práticos sobre as preferências e comportamentos dos consumidores.

Exemplo do mundo real: análise de sentimento de avaliação do Airbnb

O Airbnb usa algoritmos de IA para obter informações importantes do feedback dos clientes. Ao usar métodos de PNL, a plataforma pode analisar o texto das avaliações dos hóspedes para obter uma compreensão abrangente dos sentimentos, gostos, desgostos e áreas de preocupação dos clientes.

Esta abordagem de IA permite que o Airbnb amplie a análise de sentimento básica e identifique oportunidades de melhoria precisas.

Aplicando à sua marca

Para usar IA na análise de sentimentos e escuta de mídia social, considere usar uma plataforma de gerenciamento de mídia social habilitada para IA.

Por exemplo, o Hootsuite permite que os usuários acessem dados sobre insights como a frequência de menções e palavras comumente usadas em uma pesquisa.

O contexto emocional das conversas sobre os termos pesquisados ​​é analisado para entender a percepção do público. Por exemplo, feedback negativo consistente sobre um produto deve ser comunicado à equipe de desenvolvimento do produto.

A identificação dos “principais autores” também pode revelar potenciais influenciadores ou detratores envolvidos com os termos de pesquisa, oferecendo oportunidades de colaboração ou envolvimento.

8. Otimização automatizada de campanha

Quando se trata de implementar e monitorar campanhas, as estratégias baseadas em IA permitem que os profissionais de marketing vão além das suposições.

A IA no marketing digital pode facilitar testes contínuos e ajustes em tempo real, permitindo que os usuários obtenham o máximo retorno do investimento (ROI).

Como funciona? Com a IA, você pode automatizar a alocação de gastos com publicidade para os elementos e canais criativos de melhor desempenho. Ao fazer isso, suas campanhas terão uma segmentação mais precisa e você poderá desfrutar de maiores taxas de conversão.

Exemplo do mundo real: soluções de campanha baseadas em IA do Google Ads

O Google Ads permite que os usuários aproveitem suas tecnologias de lances automáticos, chamadas Smart Bidding. Este recurso utiliza ML para otimizar campanhas para conversões ou valor de conversão.

( Fonte da imagem )

Com muitos usuários do Google Ads já usando lances automáticos, o foco agora está mudando para a otimização holística entre canais.

Essa tecnologia visa transcender as estratégias tradicionais de canal único, integrando lances em Pesquisa, Display, Vídeo e muito mais, adaptando-se à jornada multifacetada do consumidor que abrange vários canais.

Por exemplo, o estudo de compras de fim de ano conduzido pela Google/Ipsos entre outubro de 2021 e janeiro de 2022 revelou que mais de metade dos compradores nos EUA utilizaram cinco ou mais canais, como redes sociais e vídeo, quando fizeram compras num período de dois dias.

Aplicando à sua marca

Considere usar lances automáticos na próxima vez que executar uma campanha em plataformas de publicidade. No Google Ads, por exemplo, mais de 80% dos usuários já optam por lances automáticos, então é uma boa ideia ver se isso também funcionará para sua marca.

Também vale a pena investigar se a otimização entre canais pode ser uma boa estratégia para guiar seu público através do funil à medida que ele se envolve com várias plataformas diariamente.

9. Modelagem Preditiva do Valor de Vida do Cliente (CLV)

O valor da vida do cliente (CLV) é uma métrica que estima o valor total que uma empresa pode esperar de um cliente ao longo do relacionamento comercial.

Aqui está uma fórmula básica para esta métrica:

CLV = Valor Médio de uma Venda x Número de Transações Repetidas x Tempo Médio de Retenção

Digamos que o valor médio de uma venda seja de US$ 100, o número de transações repetidas por ano seja cinco e os clientes sejam retidos por três anos em média. Se usarmos a fórmula acima ($100 x 5 x 3), o CLV seria de $1.500.

A IA no marketing digital permite que os empreendimentos calculem essa métrica em grande escala, sem a necessidade de fazer cálculos manuais. Com o CLV preditivo, os usuários podem prever o valor futuro dos clientes analisando seus comportamentos passados ​​e atuais.

Exemplo do mundo real: Microsoft Dynamics 365

O Dynamics 365 da Microsoft, um conjunto de aplicativos de software de planejamento de recursos empresariais (ERP) e gerenciamento de relacionamento com o cliente (CRM), usa IA para prever CLV agregando histórico de transações e atividades do cliente.

Ao fazer isso, permite que os usuários identifiquem clientes de alto valor e criem estratégias adequadas, segmentem os clientes com base no valor potencial e uniformizem as decisões de desenvolvimento de produtos.

O Dynamics 365 utiliza um sistema de pontuação para avaliar o desempenho do modelo de IA na identificação de clientes de alto valor. Essas notas são:

• Grau A – o modelo de IA prevê com precisão pelo menos 5% mais clientes de alto valor em comparação com o modelo de linha de base
• Nota B – O desempenho do modelo de IA na previsão de clientes de alto valor cai entre 0-5% mais precisão do que o modelo de linha de base
• Nota C – Este modelo de IA prevê com precisão menos clientes de alto valor em comparação com o modelo de linha de base

Este sistema de classificação permite que os usuários avaliem a eficácia de seus modelos CLV preditivos e decidam se devem confiar nas previsões do modelo de IA para decisões estratégicas.

Aplicando à sua marca

Considere implementar uma solução de IA para integrar dados em modelos preditivos que possam prever o CLV. Você pode então usar esses insights para ajustar seus esforços de marketing para clientes de alto valor e personalizar suas experiências, oferecendo recompensas personalizadas.

10. Pesquisa visual e reconhecimento de imagens

Você já usou a pesquisa de imagens para procurar um item online? Se você respondeu sim, então sabe como esse recurso pode ser útil para os consumidores.

Juntamente com a tecnologia de IA, a pesquisa visual e o reconhecimento de imagens permitem uma experiência de compra mais eficiente. Afinal, os clientes precisariam apenas fazer upload de fotos dos produtos e poderão obter resultados relevantes automaticamente.

Os algoritmos também podem analisar as imagens para identificar cores, formas, padrões e outras características, tornando mais fácil para os clientes encontrarem o que desejam.

Exemplo do mundo real: Amazon Lens

Amazon Lens é um bom exemplo de tecnologia de pesquisa visual baseada em IA no setor de comércio eletrônico.

Os usuários podem acessar a ferramenta diretamente pelo aplicativo Amazon. Você só precisa selecionar o recurso Lente na barra de pesquisa e fazer upload de uma imagem existente ou tirar uma foto de um item. Os algoritmos de reconhecimento de imagem identificarão então os produtos que correspondem às características visuais do item na imagem.

Por exemplo, tirei uma foto do mouse do meu computador e o Amazon Lens obteve resultados semelhantes a ele:

Aplicando à sua marca

Integre um recurso de pesquisa visual ao seu site de comércio eletrônico. Os usuários do Shopify, por exemplo, podem escolher entre vários aplicativos na app store do Shopify que oferecem esse recurso. Também seria inteligente usar plataformas de comércio eletrônico que já utilizam esse recurso, como Amazon e eBay.