Inteligência Artificial e Deep Learning no Marketing Digital

A jornada de compra está cada dia mais acessível com a era digital. Em poucos minutos, a compra está feita e basta apenas esperar que ela chegue à sua casa. No entanto, são milhares de lojas virtuais e milhões de opções para escolher, o que, por outro lado, torna o processo complexo. A escolha não é mais só entre cores e modelos, mas também pelo melhor custo-benefício, pelo menor custo de frete e assim por diante.

No Marketing Digital, o recurso de recomendações online aproveita essas inúmeras pesquisas do usuário para oferecer opções semelhantes e complementares ou ainda lembrar sobre aquele produto visitado. Esses sistemas são responsáveis por uma intensa mudança no comportamento dos consumidores, alterando a maneira como navegam e escolhem produtos. Eles são capazes de direcionar a decisão de compra e até mesmo acelerar esse processo.

Isso se deve a tecnologias como o Deep Learning (ou Aprendizagem Profunda), um subcampo da Inteligência Artificial que simula o cérebro humano no processamento de dados e na criação de padrões de tomada de decisão. Ele trabalha de maneira ainda mais assertiva com as recomendações, reunindo e analisando milhões de dados para gerar sugestões até mesmo daquilo que o usuário ainda não sabia de que precisava, com base em seus interesses.

Como usar a Inteligência Artificial a favor do seu negócio

As campanhas online precisam de dados para serem eficientes, isso é fato. Mas a Inteligência Artificial atua nesses resultados mais do que se esperava. De acordo com a RTB House, ao tornar as recomendações mais precisas, os algoritmos de autoaprendizagem podem garantir até 50% mais eficiência às campanhas online.

A Inteligência Artificial está transformando a maneira como se faz Marketing Digital e, como exemplo, trouxemos algumas aplicações práticas de como essa tecnologia tem sido usada para converter leads em clientes fiéis.

Chatbots

Os bate-papos via texto estão cada vez mais presentes em nosso dia a dia, seja para falar com amigos, no ambiente de trabalho e, principalmente, para resolver questões com empresas das quais somos clientes. Também estão ganhando espaço os robôs que automatizam o atendimento por meio da tecnologia de aprendizagem profunda, os chamados chatbots. De acordo com dados do instituto Gartner, em 2020, as pessoas conversarão mais com bots que com seus próprios cônjuges. Além disso, 20% das empresas terão colaboradores dedicados à operação de sistemas de Inteligência Artificial.

Mais do que atender a clientes de maneira automatizada, os chatbots também são responsáveis pela geração, qualificação e comunicação com os leads. Ou seja, eles também mostram seu valor para a criação eficaz de oportunidades de negócio.

Mas como isso é realizado? Por meio de apenas um contato com o usuário, já é possível reter algumas informações sobre ele e, com características que imitam o humano, o robô se torna praticamente um amigo do cliente. A partir dessa interação, a empresa pode apostar em oferta de conteúdos de qualidade, enviando informações às pessoas que entraram em contato em algum momento por chatbot. Dessa forma, elas sequer precisam acessar a página ou o blog da marca para terem acesso a conteúdos relevantes.

Cadastro de visitantes

O cadastro de visitantes também é uma maneira inteligente de obter conversão a partir de tecnologias de Inteligência Artificial. Basta encaminhar o usuário a uma landing page para que tenha acesso a um material rico, apenas preenchendo um formulário com seus dados.

Nutrição de leads

Para que os leads se tornem mais maduros na jornada de compra, saindo do topo para o fundo do funil de vendas, eles precisam ser nutridos de conteúdo – processo conhecido também como qualificação de leads. Isso significa que é necessário levar até os leads conteúdos cada vez mais aprofundados sobre temas que entreguem conhecimentos que eles estejam buscando, despertando, dessa forma, o interesse pela compra do produto ou serviço oferecido pela marca.

Acompanhamento da jornada de compra

Com base em Inteligência Artificial, ferramentas estão sendo criadas para entender a jornada completa da transformação do lead em cliente e identificar os leads mais quentes para, então, otimizar as taxas de conversão e fazer campanhas mais específicas. Conversica, Infer e Intexfy são alguns players que se propõem a entregar esse serviço.

Geração automatizada de conteúdo

A Inteligência Artificial também é capaz de gerar conteúdo automaticamente. A tecnologia tem sido usada pela Forbes, que “ensina” robôs a redigirem notícias sobre seus resultados financeiros. As ferramentas seguem um padrão para gerar conteúdo como anúncios e comentários sobre relatórios, por exemplo. Isso é possível graças ao aprendizado profundo, que considera inúmeros dados para construir novas informações.

Tecnologia recomenda produtos certos para cada usuário

O Deep Learning está cada dia mais presente no aprimoramento dos motores de recomendação. Com algoritmos de autoaprendizagem, eles se tornam mais inteligentes e capazes de identificar os hábitos do usuário com poucas informações, até mesmo de uma única visita a um site, para personalizar a experiência desse consumidor. Os dados podem ainda ser analisados em tempo real, o que torna as recomendações ainda mais eficazes, chegando de fato a prever o potencial de compra dos clientes.

Enquanto os mecanismos tradicionais de recomendação apenas reúnem informações e selecionam produtos para serem exibidos com regras predefinidas por um ser humano, a vantagem de destaque do Deep Learning está na dispensabilidade da interferência humana. Diferentemente de uma pessoa, ele vai analisar dados incansavelmente, sem ficar entediado nem ser influenciado por emoções, estresse ou dúvida. Os resultados são lógicos e confiáveis. Além de obedecer a regras do anunciante, o sistema baseado em Deep Learning pode aprender e escrever suas próprias regras. São os algoritmos de autoaprendizagem, responsáveis por uma eficácia para a indústria de anúncios nunca vista antes.

Como exemplo, enquanto os mecanismos tradicionais de recomendação entendem que devem mostrar joias para os usuários que visitaram roupas femininas, acreditando serem mulheres, o sistema baseado em Deep Learning consegue interpretar inúmeras outras variáveis. Além de reconhecer que a visita à seção de roupas femininas é um indicador para a compra de joias, ele consegue cruzar outras informações para identificar eventuais homens que possam comprar joias de presente.

Dessa forma, o Deep Learning e a Inteligência Artificial se consolidam como importantes ferramentas para o Marketing Digital, estreitando o relacionamento entre marcas e clientes e facilitando a conquista de resultados no comércio de produtos e serviços na internet.

E você? Já conhecia os sistemas baseados em Deep Learning e Inteligência Artificial? Acredita que sejam recursos favoráveis para sua empresa? Deixe seu comentário.