São muitas as diferentes aplicações das ferramentas disruptivas. Mas e no marketing tech, como usar inteligência artificial?
Atualmente, a transformação digital é o movimento da vez. Empresas de tecnologia e de tantos outros setores vêm buscando entender de que maneira podem incorporar ferramentas disruptivas aos seus processos internos.
As novas soluções trazem facilidade e praticidade para uma série de tarefas, tornando o time mais produtivo e as organizações mais rentáveis. Contudo, quando ouvimos falar sobre inteligência artificial até parece que essa abordagem é muito futurista.
Na prática, isso não é verdade. Esse tipo de ferramenta já vem sendo usada por organizações de vários segmentos, inclusive pelas empresas de tecnologia. Até mesmo porque os resultados e benefícios são muitos. Então, não tem porque deixar para depois.
Quer saber como usar inteligência artificial em diferentes aplicações? Continue lendo esse artigo e entenda como a IA pode revolucionar a estratégia de marketing dos negócios de tecnologia!
Principais assuntos desta postagem:
Como a inteligência artificial funciona
Inteligência artificial nada mais é do que a capacidade de máquinas aprenderem e imitarem o comportamento humano. Esse processo se aplica a robôs, computadores, software e dispositivos.
Enquanto o cérebro identifica padrões para orientar a tomada de decisão, a inteligência artificial explora algoritmos de computação para fazer o mesmo, porém, em uma escala muito maior. É por isso que o Big Data e a IA andam lado a lado. A inteligência artificial é capaz de interpretar um volume de dados imenso, de maneira rápida e assertiva.
Em suma, a IA pode simular a capacidade de aprendizado e tomada de decisão do ser humano e ser incorporada em diversos processos.
Machine learning: um conceito associado à inteligência artificial
O Machine Learning, em português, aprendizado da máquina, é uma metodologia de análise de dados que orienta os computadores a aprenderem por conta própria.
A partir do processamento e da interpretação de dados, sem intervenção humana, as máquinas usam o histórico e a experiência dos sistemas, para aprimorar continuamente seu desempenho. Ou seja, o machine learning permite a criação de sistemas autônomos.
É claro que o aprendizado depende de treinamento. O sistema precisa ter acesso a uma grande quantidade de dados e interações para que consiga processá-los e construir conhecimento. Por isso, o Big Data é tão importante. É o machine learning que trabalha para que você receba sugestões de termos na sua busca do Google, por exemplo.
O uso da Inteligência Artificial nos diferentes setores
Na prática, como usar inteligência artificial? A resposta para essa pergunta é mais do que longa. Isso porque a IA pode ser aplicada em diversos segmentos de muitas maneiras diferentes. Os negócios de tecnologia, por exemplo, podem se beneficiar da IA ou usá-la como oportunidade, resolvendo dores de outras empresas.
Veja dois exemplos de setores nos quais a usa a inteligência artificial representou grandes ganhos.
1 – Como o RH das empresas explora a inteligência artificial?
Na área de Recursos Humanos, por exemplo, com o uso do Big Data e do People Analytics, os profissionais acompanham uma série de indicadores relevantes.
Sistemas focados nos processos de seleção e recrutamento têm sido explorados pelos gestores, impactando na redução dos índices de turnover. Além disso, o atendimento interno do RH das empresas de tecnologia e de outros setores também é facilitado pela IA.
A seguradora Tokio Marine, por exemplo, desenvolveu um software que responde várias perguntas dos colaboradores. A assistente virtual Marina é simpática, bem-humorada e eficiente no atendimento. Depois de seis meses de uso do chatbot, o RH registrou uma queda de 60% nas 2 mil chamadas mensais.
Em outro tipo de aplicação, a IA também permite que o RH das empresas de tecnologia melhorem o processo de recrutamento e seleção. A ferramenta permite, por exemplo, avaliar dados de desempenho de cargos anteriores e reconhecer quando candidatos semelhantes a funcionários de sucesso são recomendados.
Além disso, ao usar a inteligência artificial, os RHs dos negócios de tecnologia têm a oportunidade de melhorar a experiência do candidato e do funcionário. Com a automatização de tarefas operacionais e repetitivas, os colaboradores podem se concentrar no trabalho mais estratégico e criativo.
Com tantas aplicações possíveis, a IA já faz sucesso entre os profissionais de RH. A maioria deles vê com bons olhos e satisfação a integração de IA nos processos de gestão da área. De acordo com um relatório Oracle / Future Workplace, 64% deles relataram que tendem a confiar em um robô em vez de seu gerente para obter conselhos.
2 – Logística também utiliza inteligência artificial
A inteligência artificial vem sendo incorporada aos processos internos de produção e nas operações logísticas.
Hoje, empresas do segmento usam a IA em equipamentos e sistemas para otimizar a gestão de vários processos. Desde a armazenagem até o monitoramento em tempo real dos motoristas: tudo pode ser facilitado pela inteligência artificial!
Na gestão logística a IA permite, por exemplo, que a empresa identifique quando um caminhão fica vazio depois de uma entrega. Sabendo disso, é possível comercializar esse espaço para outras empresas. Assim, evita-se a perda recursos (tempo e combustível), aumentando os ganhos.
Quando combinada com outras ferramentas disruptivas, como o Big Data, a IA permite coletar, filtrar e analisar os dados. Dessa maneira, os negócios de tecnologia podem investir no desenvolvimento de novas soluções.
Veja algumas aplicações que já estão em uso no setor logístico:
- Previsão de demanda: permite a empresa mapear a quantidade de suprimentos e mercadorias que ela precisará no futuro. Isso porque, segundo estudo da Deloitte, os algoritmos já podem fornecer resultados mais precisos do que as análises feitas pelos especialistas humanos.
- Veículos autônomos: essa é uma tecnologia que precisa amadurecer, mas tem potencial para revolucionar a cadeia de suprimentos em geral. De veículos terrestres de depósito e drones até a automação de processos robóticos (RPA): o setor logístico tem muito a ganhar com o uso desta solução.
- Depósitos automatizados: a tecnologia de inteligência artificial otimiza as operações de armazenamento e os processos de inventário. Como resultado, as empresas podem aumentar suas receitas.
Como usar inteligência artificial nas estratégias de marketing
Dentro do setor de marketing, a IA pode ser implementada em vários processos. A ferramenta tem potencial de digitalizar o setor, tornando-o mais ágil, assertivo e focado em resultados.
A transformação digital, facilitada pela IA, pode ser incorporada no atendimento, em insights para o desenvolvimento de ofertas, na coleta e análise de dados e resultados. Mas não para por aí.
A combinação do Machine Learning com a IA permite uma série de aplicações de uso no marketing. A seguir, apresentamos algumas iniciativas. Confira!
1 – Chatbots
Eles estão revolucionando o atendimento digital! Simpáticos e prestativos, os chatbots já são presença forte estão em muitos sites e plataformas. Ao usar Machine Learning, processamento de linguagem natural e os dados do cliente e a IA eles auxiliam os usuários esclarecendo dúvidas com respostas predefinidas ou, se preciso, direcionando o transbordo para o atendimento humano.
Com o Machine Learning, a qualidade dessas respostas e o desempenho dos chatbots melhoram ao longo do tempo.
Para negócios de tecnologia, que desenvolvem soluções bastante específicas, contar com o apoio de chatbots no atendimento é essencial. Afinal, eles estão sempre on-line, prontos para fornecer as informações que o usuário precisa. E isso faz o sucesso do cliente acontecer.
Além de apoiar no atendimento, os chatbots também podem facilitar a interação com os consumidores. Isso porque, a partir dos dados disponíveis, eles são capazes de enviar notificações relevantes e personalizadas para as redes sociais dos usuários.
O fato é que com os chatbots a estratégia de marketing das empresas de tecnologia pode ter um alcance muito mais amplo, com alto nível de engajamento. Até mesmo na nutrição de leads eles podem ajudar. Afinal, os robôs armazenam informações valiosas que podem facilitar a construção de uma jornada de vendas personalizada e eficaz.
2 – Sistemas de recomendação
Bigtechs como Amazon, Netflix e Spotify exploram o potencial do Machine Learning incorporando os mecanismos de recomendação online.
Essa é uma das maneiras de usar inteligência artificial no marketing. Na prática, a tecnologia usa dados coletados de milhões de consumidores. A partir daí, prevê quais itens o usuário poderá gostar, considerando suas compras anteriores, hábitos de visualização e correlações entre outros clientes.
3 – Qualificação de leads
A inteligência artificial e o Machine Learning têm potencial para contribuir também com a geração de Marketing Qualified Leads (MQLs) e Sales Qualified Leads (SQL).
Na prática, as tecnologias ajudam na qualificação precisa das listas de clientes e prospects, usando dados relevantes disponíveis online. Dessa maneira, é possível definir um ideal customer profile (ICP). Especialmente para empresas de tecnologia, que têm uma jornada de compras mais complexa, esse é um recurso importante.
Após cada compra, a base de dados é atualizada, melhorando o prognóstico de possíveis vendas e orientando a estratégia comercial. Ou seja, o setor de marketing pode ter um aumento de receita mais rápido e preciso. O primeiro passo é trabalhar com os leads mais qualificados e conduzir a energia para os canais certos.
4 – Mídia paga personalizada
Ao usar inteligência artificial na composição de anúncios, é possível ser muito mais eficaz, personalizando a mensagem para um único cliente.
A partir das informações fornecidas para o anúncio, o Machine Learning analisa qual combinação faz mais sentido para um perfil de cliente. A tecnologia toma como base os dados fornecidos por ele e o seu comportamento na internet, como sites que ele visita e onde ele clica, entre outros aspectos.
Seguindo essa linha, em 2019, o Google anunciou o uso de IA para direcionar os anúncios, sem ferir a privacidade dos usuários.
O mercado já oferece plataformas capazes de automatizar e otimizar todos os processos de campanhas de mídia paga. A Trapika, por exemplo, oferece uma solução que com uma série de funcionalidades:
- Prevê segmentações de público-alvo;
- Otimiza orçamentos e lances e até;
- Viabiliza a otimização de plataformas cruzadas, usando dados do Google para melhorar campanhas no Facebook, por exemplo.
É o tipo de ferramenta perfeita para impulsionar os resultados obtidos pelo marketing dos negócios de tecnologia.
5 – Automação do gerenciamento de comunidades
A interação com os seguidores da sua marca nas redes sociais também pode ser descomplicada com a ajuda da IA. O mercado já oferece soluções que, além do agendamento de publicações, são responsáveis também por comentar e curtir posts e seguir usuários.
Dessa maneira, se torna mais fácil gerenciar os perfis nas diferentes redes sociais.
6 – Redução de churn com uso de Machine Learning
Ao usar a IA o Machine Learning, o setor de marketing tem a ajuda da tecnologia para ajudar identificar quais ações podem, de fato, evitar o churn gerando resultados positivos.
Dessa maneira, o time de Customer Success sabe exatamente quando e como intervir para garantir a redução da probabilidade de churn, bem como calcular o lifetime value (CLV).
Isso é possível porque, por meio do aprendizado de máquina, entrega os dados relevantes para você. Com o acesso a eles, o time de marketing tem condições de construir estratégias de vendas e marketing para reter os clientes. Como o sistema é preditivo, você saberá com antecedência qual será o resultado.
7 – Marketing de Conteúdo
A produção de conteúdo é uma tarefa essencialmente humana, mas que também pode contar com o suporte da inteligência artificial. O Machine Learning já é explorado na análise de dados, na criação de novas ideias e na definição de uma estratégia de conteúdo personalizada.
Ao usar inteligência artificial, o time desenvolve materiais capazes de gerar mais valor para o cliente. Além disso, os conteúdos são criados com vocação para serem facilmente localizados pelos mecanismos de busca.
Na prática, o marketing de conteúdo gera uma série de vantagens para as empresas de tecnologia. Veja só algumas delas:
Os dados acima mostram que o marketing de conteúdo para empresas de tecnologia é a melhor estratégia para quem quer investir menos do que no marketing tradicional e busca:
- Aumento do tráfego no blog e no site;
- Ampliação do reconhecimento e engajamento do público com a marca;
- Informação e educação do cliente, orientando-o para a tomada de decisão;
- Redução de custos com aquisição de clientes (CAC);
- Facilidade no acompanhamento de resultados;
- Impulsionamento das vendas.
O marketing de conteúdo é uma estratégia que otimiza a jornada de vendas e impulsiona o alcance de resultados para os negócios de tecnologia.
As empresas do segmento que adotam estratégia de marketing de conteúdo apresentam, em média, 3,4 vezes mais visitas no site. Além disso, conquistam 1,2 vezes mais leads do que aqueles que não exploram o inbound marketing.
Por que usar inteligência artificial no marketing?
São muitas as possibilidades de aplicação da inteligência artificial no marketing. A tecnologia coloca o setor no centro da transformação digital, garantindo a modernização dos processos e uma série de outras vantagens para o time. Veja cinco delas:
1- Melhoria de desempenho
Com boa parte do trabalho automatizado, os profissionais ganham produtividade e assertividade no desenvolvimento das atividades. Além disso, as ferramentas ajudam a avaliar o desempenho das ações e projetos, apontando as melhorias e ajustes necessários.
2- Satisfação dos clientes
Ao usar inteligência artificial, a performance da marca melhora e a satisfação dos clientes aumenta. O uso de chatbots, por exemplo, torna o atendimento mais rápido e personalizado para o cliente. É claro que isso reflete na fidelização.
3- Gestão com foco em aumento de ROI
Além de facilitar a relação com os clientes, melhorando a experiência do usuário, a inteligência artificial e o Machine Learning também orientam o desenvolvimento de novos serviços e soluções.
O setor de marketing das empresas de tecnologia pode, por exemplo, identificar para qual estratégia deve direcionar os recursos, se o objetivo é maximizar o ROI.
4. Visão 360° do cliente
As soluções de marketing preditivas, baseadas em IA, exploram todos os dados das empresas de tecnologia, permitindo que elas desenvolvam uma visão completa do cliente. Dessa maneira, as estratégias de vendas e marketing serão muito mais assertivas, melhorando o desempenho dos negócios de tecnologia.
5. Estratégia de marketing orientada por dados
A inteligência artificial permite assimilação de várias fontes de dados internas e externas por meio do Machine Learning. Dessa maneira, é possível pontuar leads de acordo com seu valor e probabilidade de conversão. Em seguida, a plataforma vai além, identificando as principais estratégias que são capazes de desbloquear o valor desse lead.
Contribua para o movimento de transformação digital
Como vimos, a transformação digital segue a todo vapor em empresas de diferentes segmentos. Os negócios de tecnologia precisam mostrar sua contribuição para esse movimento de inovação.
Por isso, é tão importante investir em marketing de conteúdo. Não adianta ter uma solução tecnológica diferenciada e não apresentá-la para o seu público.
A verdade é que não faltam razões para que as empresas de tecnologia produzam bons conteúdos. Confira o post “Marketing de conteúdo tech na crise: por que investir?” e entenda porque você precisa priorizar a divulgação do seu negócio.
