Como a Inteligência Artificial e Machine Learning ajudam no Marketing

Ainda será necessário falar muito sobre Inteligência Artificial e Machine Learning, já que estas novas tecnologias devem fazer parte de cada vez mais processos do marketing. Diferente do que muitas previsões sensacionalistas podem fazer parecer, a IA não deve “roubar” empregos, mas facilitar alguns processos e, com isso, mudar algumas funções e tarefas.

Para compreender melhor as mudanças que podem ser feitas a partir do uso da Inteligência Artificial e Machine Learning, podemos seguir alguns passos. O primeiro deles é a diferença entre ambos.

Inteligência Artificial X Machine Learning

A Inteligência Artificial é um campo de estudo! Trata-se de uma área ampla e abrangente, multidisciplinar, que funciona como um “guarda-chuva” que abrange diversos outros conceitos. A base da inteligência artificial está no fato de colocar em máquinas um processo de “pensamento” que simula o funcionamento do cérebro humano. Exemplo: o famoso ChatGPT, por exemplo, cria textos com base em informações disponíveis, tal qual um redator poderia fazer após alguma pesquisa.

Machine Learning é uma subárea da Inteligência Artificial que se propõe a fazer com que as máquinas aperfeiçoem suas práticas sem que haja qualquer inserção de informação por humanos. É essa tecnologia que permite que um anúncio feito no Google tenha sua campanha ajustada para melhorar a taxa de conversão, por exemplo.

Como a Inteligência Artificial pode ajudar no Marketing

Além de automatizar e personalizar a comunicação (com o uso de chatbots e ferramentas parecidas), a inteligência artificial tem um papel fundamental na seleção, organização e análise de dados. Vamos a alguns exemplos?

A ferramenta do Google Fotos (e outras semelhantes) consegue avaliar o que tem em uma imagem sem que seja necessário dar nenhum input. Empresas que trabalham com grandes quantidades de fotos podem armazenar os arquivos e procurar por eles com muito mais facilidade, sem que seja preciso o trabalho de selecionar, criar tags ou outros identificadores. Digitando “paisagem” no repositório, provavelmente você terá todas as imagens com paisagens, por exemplo.

O Analytics Intelligence, também do Google, utiliza a inteligência artificial para gerar relatórios e apontar falhas nas estratégias com bastante assertividade. Isso exige muito menos tempo no processo de compreender, por exemplo, qual página gera mais acesso e quais insights podem ajudar nas estratégias futuras.

Um cálculo feito por Avinash Kaushik, especialista em Analytics, divide o tempo gasto na análise de dados da seguinte forma:

Antes, gastava-se 50% do tempo na coleta dos dados, 40% interpretando-os e 10% analisando.

Com o suporte da inteligência artificial de uma ferramenta como o Intelligence, do Google, gasta-se 10% do tempo na coleta, 10% para interpretar as informações e 30% com análises. Sobra, segundo ele, 50% para realizar ações que tragam mais resultados.

Assim, podemos listar algumas das possibilidades que a inteligência artificial pode trazer para o marketing:

Melhorar a jornada do cliente: ferramentas de IA podem auxiliar na personalização e otimização dos pontos de contato, recomendando produtos, gerenciando campanhas e analisando sentimentos, de forma a proporcionar uma experiência mais envolvente e eficiente para o cliente.

Qualificar leads: além de segmentar os leads em categorias, as técnicas de machine learning e análise de dados permitem examinar grandes volumes de informações, como comportamento de navegação, histórico de interações e dados demográficos, para identificar padrões e prever quais leads têm maior probabilidade de conversão.

Automatizar tarefas mecânicas: os algoritmos de diversas ferramentas já podem ser usados para gerenciar e-mails, agendas reuniões, monitorar o funcionamento de máquinas, entre outras funções que antes pareciam apenas “gasto de tempo”.

Conversar por meio de chatbots e recomendações: as perguntas mais frequentes e outros contatos importantes do serviço de atendimento ao cliente podem ser feitos por chatbots. Além disso, há ferramentas para fazer recomendações (por e-mail, geralmente) de novos produtos, preferencialmente de acordo com o comportamento do cliente.