12 maneiras como o aprendizado de máquina pode melhorar o marketing

O aprendizado de máquina pode ajudar os profissionais de marketing a extrair insights de dados e encontrar táticas acionáveis ​​para melhorar suas campanhas de marketing. Duas das perguntas de marketing mais comuns que os profissionais de marketing fazem são “Onde posso encontrar leads de qualidade?” e "Como posso melhorar minhas campanhas?"

O marketing baseado em IA ajuda os profissionais de marketing a obter melhores taxas de conversão e vendas porque se baseia em informações específicas sobre os clientes , incluindo seu comportamento, padrões de compra e muito mais.

Modelos alimentados por diferentes algoritmos ajudam em todos os tipos de diferentes aspectos do marketing. Eles ajudam a melhorar o alcance do cliente, criar conteúdo personalizado, acionar uma resposta e criar uma ótima experiência do usuário.

Aqui estão algumas das muitas maneiras pelas quais o aprendizado de máquina pode ajudar a melhorar o marketing.

O que é aprendizado de máquina?

O aprendizado de máquina é um subconjunto da inteligência artificial (IA) que possui reconhecimento de padrões em seu núcleo. Ele dá aos computadores a capacidade de analisar e interpretar dados e oferecer previsões precisas sem qualquer programação explícita.

Quanto mais pontos de dados forem usados ​​para treinar algoritmos, melhor, pois isso permite o desbloqueio de insights mais profundos e a descoberta de padrões cada vez mais sutis.

Uma pesquisa da QuanticMind descobriu que quase 100% dos especialistas do setor acreditam que o futuro do marketing digital será influenciado por técnicas de aprendizado de máquina e automação de marketing baseada em IA.

Muitos deles acreditam que melhorar a experiência do cliente será a área em que o aprendizado de máquina é mais benéfico.

1. Incorpore chatbots para melhorar o atendimento ao cliente

Uma visão comum em sites modernos são os chatbots que aparecem no canto inferior da tela e oferecem assistência logo após a chegada de um visitante ao site. O uso de chatbots permite que as marcas forneçam suporte 24 horas aos clientes.

Esses chatbots podem responder a perguntas simples dos clientes e encaminhá-los para as pessoas certas se não puderem ajudar. Eles continuam aprendendo com a interação com os visitantes e coletam e interpretam dados para oferecer respostas mais precisas.

O chatbot do eBay criado para o Google Assistant é um chatbot de comércio eletrônico que ajuda os clientes a usar a pesquisa por voz para encontrar a melhor oferta em produtos preferidos.

A Designer Shoe Warehouse ( DSW ) usa um bot do Facebook Messenger como assistente de compras. Depois que os clientes compram sapatos, a DSW facilita o rastreamento de seus pacotes e o recebimento de informações de envio personalizadas.

Os bots também podem ser usados ​​para muitas outras finalidades, como compartilhar informações sobre descontos ou cupons e anunciar lançamentos de novos produtos.

2. Otimize o conteúdo

A otimização de conteúdo é um dos aspectos mais importantes do SEO que ajuda a aumentar a visibilidade na busca orgânica. O conteúdo que recebe muitos cliques ajuda a contribuir para uma melhor posição nos motores de busca e direcionar mais tráfego para um site.

O aprendizado de máquina ajuda a revelar qual conteúdo tem melhor desempenho, sejam linhas de assunto de e-mail, títulos de artigos ou imagens. Por exemplo, pode descobrir que imagens de uma pessoa funcionam melhor do que imagens de grupo e priorizar esses resultados.

Insights extraídos de grandes quantidades de dados de clientes sobre interesses, compras anteriores e comportamento online podem ajudar os profissionais de marketing a criar o tipo de conteúdo que mais envolverá os leitores em todos os pontos de contato em sua jornada, desde os e-mails que escrevem até os produtos que oferecem.

De acordo com os especialistas do serviço de redação do Reino Unido , no passado, os profissionais de marketing lançavam suas campanhas publicitárias sem realmente conhecer seu público e desperdiçavam dinheiro em anúncios ou esforços promocionais que não ressoavam com eles.

O aprendizado de máquina ajuda a eliminar esse desperdício. Ele elimina as suposições e permite que os profissionais de marketing alcancem o público certo com o tipo de conteúdo que oferece a melhor chance de engajamento.

3. Desenvolver novos produtos e serviços

Os algoritmos de aprendizado de máquina podem ajudar a adaptar novos produtos e serviços com mais precisão de acordo com as necessidades do consumidor. Por exemplo, torna-se possível realizar pesquisas em todo o mundo com clientes em potencial e analisar os dados para entregar um produto.

Isso pode ajudar as empresas a identificar novas oportunidades e novos produtos que podem desenvolver para atender a um novo grupo de clientes.

A mesma solução pode ajudar as empresas a entregar diferentes produtos ou versões do mesmo produto para diferentes mercados. Por exemplo, as pesquisas podem indicar que os motoristas nos EUA preferem tração nas quatro rodas, enquanto na Europa os veículos híbridos estão em demanda.

Com esse tipo de informação , um fabricante de automóveis seria capaz de projetar um veículo adequado para os mercados americano e europeu.

4. Descubra tendências

O aprendizado de máquina explora dados não estruturados e permite insights sobre o que os clientes estão falando na esfera pública. Ele pode decifrar conversas sociais para inspirar novos produtos ou ideias de conteúdo que se relacionam diretamente com as preferências do cliente.

Um exemplo disso é quando a Ben & Jerry's descobriu que as pessoas estavam falando sobre sorvete no café da manhã em domínio público e decidiu lançar uma linha de sorvete com sabor de café da manhã.

5. Personalize as recomendações de produtos

Há muitas maneiras pelas quais o aprendizado de máquina pode melhorar a experiência de compra dos clientes. Ele pode orientar a jornada dos compradores e fazer recomendações personalizadas de produtos.

A Amazon gera uma porcentagem justa de sua receita anual por meio de recomendações personalizadas de produtos.

A Netflix também aumenta sua receita usando um algoritmo para oferecer recomendações personalizadas de filmes aos clientes. O aprendizado de máquina ajuda a sugerir que os espectadores de conteúdo provavelmente gostarão com base no que assistiram anteriormente, classificaram ou ignoraram.

O up-selling e o cross-selling podem ter um envolvimento muito melhor quando o aprendizado de máquina ajuda a acelerar e otimizar a recomendação de produtos.

Ao analisar o comportamento anterior do cliente e prever a demanda, os profissionais de marketing podem fazer ofertas direcionadas com melhores chances de conversão.

6. Melhore a geração e pontuação de leads

Os leads são a alma de um negócio e o aprendizado de máquina pode ajudá-los a gerar leads mais qualificados . Os bots que usam IA podem aprender com as conversas que acontecem em um site entre representantes e consumidores.

Essas informações permitem que eles respondam a perguntas, entendam mais sobre o que é um bom lead e gerem leads a partir de visitas em escala.

Saber a probabilidade de um lead fazer uma compra pode ajudar os profissionais de marketing que precisam lidar com muitos leads. O aprendizado de máquina usa dados para pontuar leads, o que pode aumentar a eficiência e economizar tempo.

Torna-se muito mais fácil concentrar as energias na tentativa de converter esses leads. Ao observar os perfis dos clientes que mais compram, os profissionais de marketing são capazes de identificar características comuns que podem ser lembradas durante o marketing.

7. Otimize a publicidade

Tradicionalmente, a publicidade exigia a tomada de decisões sobre qual canal de publicidade escolher, quanto espaço de anúncio comprar, quando colocar um anúncio e quanto tempo uma campanha deveria durar.

A publicidade é um custo importante para as empresas e o uso do aprendizado de máquina pode ajudar a otimizar seu desempenho .

As decisões anteriores que precisavam ser tomadas pelos profissionais de marketing agora são informadas pelo aprendizado de máquina. Por exemplo, usar um Público Semelhante do Facebook ajudará os profissionais de marketing a encontrar e segmentar clientes em potencial com atributos semelhantes aos clientes existentes.

O Smart Bidding é uma estratégia que usa aprendizado de máquina para tornar as campanhas de PPC mais eficazes. Ele combina aprendizado de máquina e sinais contextuais para otimizar lances. Bilhões de pontos de dados são usados ​​para estimar a probabilidade de conversão de um cliente em potencial.

8. Automatize o marketing

A automação leva o marketing para o próximo nível. O aprendizado de máquina analisa os números, aprende com os resultados anteriores e oferece insights acionáveis.

Ele ajuda em todos os aspectos do marketing, como segmentação de clientes, recomendações, personalização de conteúdo e atendimento ao cliente.

Isso ajuda a simplificar a tomada de decisões para os profissionais de marketing e, à medida que continua aprendendo, continua melhorando. As marcas que gerenciam a experiência do usuário usando a automação de marketing alcançam uma taxa muito maior de leads qualificados e experimentam um aumento na receita.

O marketing por e-mail com aprendizado de máquina ajuda os profissionais de marketing a segmentar clientes e personalizar altamente suas campanhas de e-mail. Eles podem escrever linhas de assunto de e-mail personalizadas e mensagens projetadas para promover o envolvimento do cliente.

Eles podem usar respostas anteriores para determinar o horário e a maneira ideais de enviar mensagens. A construção de testes A/B em seu marketing por e-mail pode ajudar a continuar aumentando o ROI.

9. Otimize os preços

A precificação dinâmica já existe há algum tempo e é frequentemente usada nos setores de hospitalidade e viagens. Esses setores oferecem preços flexíveis com base nas condições do mercado e na demanda do cliente.

Cada vez mais, as empresas de varejo também estão empregando preços flexíveis , graças a ter os dados de que precisam e o aprendizado de máquina para analisá-los.

A elasticidade de preços é determinada para cada produto considerando elementos como o período de vendas, o segmento de clientes, o posicionamento do produto e muito mais. Os algoritmos de aprendizado de máquina também podem ajudar a identificar quais clientes provavelmente responderão à oferta de um desconto.

10. Preveja a perda de clientes

Ser capaz de prever a rotatividade de clientes permite que as empresas entrem em contato com eles antes que eles saiam. É possível treinar um modelo de aprendizado de máquina com exemplos de clientes que fizeram ou não churn para descobrir padrões e identificar aqueles com pouca probabilidade de churn.

A Urban Airship, uma empresa de crescimento digital, usa um algoritmo de aprendizado de máquina para analisar o comportamento de clientes móveis para ajudar os editores de aplicativos a identificar usuários fiéis e prever aqueles com maior probabilidade de desligamento.

Os profissionais de marketing podem então tomar medidas para aprofundar o envolvimento do cliente ou investir mais na retenção de determinados segmentos de clientes.

11. Segmente os influenciadores certos

Mais e mais marcas estão usando influenciadores hoje. Eles sabem que não devem usá-los cegamente e querem aqueles que se alinham aos valores de sua marca. Isso pode ajudá-los a alcançar e se envolver com um público mais amplo e promover a credibilidade da marca.

Uma ferramenta de aprendizado de máquina pode ajudar a pesquisar postagens de mídia social para vários indicadores e recomendar influenciadores que melhor se conectariam com um público.

O aprendizado de máquina ajuda a combater um dos maiores problemas ao usar influenciadores, que é o de influenciadores com seguidores falsos e aqueles que inflacionam seu desempenho.

As ferramentas baseadas em aprendizado de máquina do Natural Language Processing (NLP) podem dar sentido ao conteúdo de vídeo postado por influenciadores e ajudar as marcas a escolher os defensores certos. Também os ajuda a entender como as mensagens da marca são feitas pelo influenciador.

A Mazda usou o IBM Watson para escolher influenciadores para o lançamento de um de seus novos veículos em um festival em Austin, Texas. Eles rodaram pela cidade no veículo e depois postaram sobre suas experiências usando a hashtag #MazdaSXSW .

12. Gerenciar mídias sociais

O aprendizado de máquina ajuda os profissionais de marketing a usar o poder dos dados para otimizar sua presença nas mídias sociais . Por exemplo, pode ajudá-los a identificar as críticas ou reclamações que precisam de uma resposta imediata para gerenciar a reputação da marca.

As ferramentas de escuta social alimentadas por aprendizado de máquina podem rastrear hashtags, palavras-chave e menções de marca em todas as plataformas de mídia social.

Os insights obtidos com a análise desses dados podem ajudar as marcas a criar o tipo certo de conteúdo para cada plataforma que envolve um público em um nível profundo.

O aprendizado de máquina não substitui o papel do profissional de marketing

Bons profissionais de marketing ainda são tão importantes como sempre, e o aprendizado de máquina não substitui seu papel. É irônico que o aprendizado de máquina ajude a humanizar seus esforços de marketing. = Eles não precisam perder tempo com conteúdo sem valor ou ignorar a relevância.

Eles têm a capacidade de alcançar os clientes de forma eficaz em todos os pontos de contato em sua jornada.

É possível prever quais clientes são mais leais e passar um tempo focando neles. Eles também podem prever quais clientes estão prestes a desistir e intervir antes que seja tarde demais. Eles entendem qual conteúdo é mais eficaz e traz os melhores resultados.

Ter que alcançar um público genérico e esperar o melhor é coisa do passado. Eles agora têm insights suficientes dos dados do cliente para planejar campanhas de forma eficaz e obter os melhores resultados, porque não estão atirando no escuro.

Uma palavra final

O aprendizado de máquina em marketing está se tornando um divisor de águas à medida que uma onda de novas tecnologias que o alavancam coloca o poder nas mãos dos profissionais de marketing. Isso está permitindo uma nova era de poder entender melhor os consumidores e aprimorar a experiência do cliente.

Nos próximos anos, é provável que fique ainda mais evidente como o aprendizado de máquina muda a forma como as marcas interagem com os clientes e oferece uma experiência mais autêntica em atrair, vender para eles e atendê-los.

É provável que isso tenha um grande impacto na linha de fundo do negócio.

Biografia do autor

Charlie Svensson trabalha como redator acadêmico sênior para um importante serviço de redação universitária no Reino Unido. Ele tem rica experiência em escrever teses, ensaios, relatórios de laboratório e cursos. Atualmente, ele está desenvolvendo um curso on-line para facilitar o aprendizado dos alunos que não falam inglês que estudam nos EUA e no Reino Unido.