A revolução dos dados no marketing

A personalização é a forma como as marcas chegam aos clientes para estimular, estabelecer e evoluir uma relação que não é apenas mais agradável – é também significativamente mais lucrativa. Considere que:

• 80 por cento dos clientes são mais propensos a comprar de uma marca que oferece experiências personalizadas.
• 77 por centodos clientes pagarão mais a uma marca que lhes ofereça experiências personalizadas.
• 72 por cento dos clientes só interagirão com marcas que ofereçam experiências personalizadas

A melhor – e, em muitos cenários, a única – maneira de as marcas se aproximarem dos clientes de uma maneira agradável, escalável e econômica é oferecendo conteúdo, conteúdo e ainda mais conteúdo excelente. Isso é ainda mais crítico no espaço B2B, onde o prospect médio (que normalmente é composto por vários profissionais) acessa 13 peças de conteúdo antes de tomar uma decisão final de compra. Qualquer conteúdo — seja um ebook, webinar, white paper, etc. — que não informe, impressione e influencie pode paralisar ou encerrar o relacionamento.

No entanto, pode ser extremamente difícil para as marcas determinar:

• Que conteúdo devemos criar?
• A quem devemos entregar conteúdo?
• Quando devemos entregar conteúdo?
• Através de que canais e pontos de contacto devemos fornecer conteúdo?

Essas são questões cruciais que não podem ser ignoradas, porque elas não influenciam apenas se uma marca terá sucesso – no panorama geral e a longo prazo, elas podem determinar se uma marca sobreviverá. Felizmente, há uma maneira comprovada e prática para as marcas obterem as respostas e insights de que precisam, e isso começa com a análise preditiva.

Em essência, a análise preditiva envolve o uso de dados históricos para gerar insights, que, por sua vez, ajudam a prever resultados futuros. Isso geralmente é feito atribuindo uma probabilidade (também referida como uma pontuação preditiva) à possibilidade de que uma determinada unidade ou entidade, como um segmento de clientes, atue de uma determinada maneira dado um conjunto de detalhes e variáveis. Existem três tipos principais de modelos preditivos:

• Modelos de regressão: Eles identificam padrões em grandes conjuntos de dados para estimar relações entre variáveis. Por exemplo, uma marca pode usar essa abordagem para identificar a influência dos custos de envio nas decisões de compra.
• Árvores de decisão: Estes são impulsionados por algoritmos que recolhem diferentes formas de dividir os dados em segmentos semelhantes a ramos e árvores (daí o nome). Por exemplo, uma marca pode usar essa abordagem para identificar qual dos três novos produtos possíveis adicionar à sua lista.
• Redes neurais (também conhecidas como redes neurais artificiais): Estes são usados para resolver consultas de reconhecimento de padrões altamente sofisticadas e multifacetadas. Por exemplo, uma marca pode usar essa abordagem para prever a probabilidade de um cliente em potencial clicar em um anúncio.

A análise preditiva tem aplicações práticas em muitos campos, como saúde, seguros, serviços financeiros, telecomunicações e cibersegurança. No marketing, diferentes tipos (e subtipos) de análise preditiva são usados por marcas bem-sucedidas para capturar métricas e indicadores-chave de desempenho (KPIs), tais como:

• Valor do tempo de vida do cliente
• Atribuição de marketing
• Recomendações de produtos
• Eficácia da campanha de marketing e ROI

A boa notícia é que a análise preditiva pode ser extremamente útil na previsão de eventos, bem como na probabilidade que as mudanças terão nos resultados futuros. Poderíamos usar a modelagem de regressão, por exemplo, para nos dizer que, se reduzirmos as taxas de envio em 10%, dentro de um mês veremos um aumento nas vendas gerais em 16%, o que compensaria nossos custos adicionais e aumentaria o valor da vida útil do cliente.

No entanto, a má notícia é que a análise preditiva pode ser menos perspicaz em cenários caracterizados por mudanças significativas — porque os dados históricos não são uma base confiável sobre a qual prever eventos e resultados futuros. É claro que não precisamos procurar muito por um exemplo disso na realidade: a pandemia que eclodiu em 2020 desencadeou problemas complexos e novos que a análise preditiva convencional lutou para prever, já que o paradigma era dramaticamente diferente.

Felizmente, é aí que AI e machine learning entram na história.

Em sua essência, AI é sobre simular a inteligência humana através de sistemas computacionais ("máquinas inteligentes") que dependem de dados externos e algoritmos internos para tomar decisões. Geralmente, existem três tipos de sistemas AI:

• Inteligência Geral Artificial (AGI), em que os sistemas podem executar qualquer tarefa que um ser humano seja capaz de realizar — mas com muito maior proficiência, velocidade, precisão e resistência. A AGI é atualmente hipotética.
• Superinteligência Artificial (ASI), em que os sistemas são autoconscientes e superam a inteligência e as capacidades humanas. Ao lado do AGI, o ASI também é hipotético.
• Inteligência Artificial Estreita (ANI), em que os sistemas são concebidos para realizar um objetivo singular (por exemplo, pesquisar na Web, acionar aplicações de assistente de voz, etc.).

Um dos tipos mais populares de ANI é o aprendizado de máquina. Semelhante à análise preditiva, o aprendizado de máquina é um método de análise de dados, na medida em que automatiza o processo de construção de modelos analíticos, criando e refinando algoritmos para procurar padrões e comportamentos nos dados.

No entanto, ao contrário da análise preditiva, o aprendizado de máquina não precisa ser informado sobre o que procurar. Em outras palavras, o aprendizado de máquina não é ancorado ou limitado por dados históricos. Ele literalmente "aprende fazendo", e é por isso que está sendo abraçado por profissionais de marketing em todo o mundo. Exploramos o porquê na próxima seção.

Até agora, discutimos que:

• A análise preditiva consiste no uso de modelos baseados em dados históricos para prever eventos futuros.
• AI trata-se de criar máquinas inteligentes para simular a capacidade de pensamento e o comportamento humano.
• Machine learning é sobre máquinas inteligentes aprendendo com dados, experiências ou ambos, mas sem ter que ser explicitamente programado para fazê-lo.

A integração desses três abre possibilidades significativas – e, de certa forma, surpreendentes – para organizações em uma variedade de setores. Por exemplo:

• As organizações do setor de serviços financeiros estão usando AI para detetar e impedir fraudes.
• As organizações do setor de segurança cibernética estão usando AI para prevenir ameaças e responder a ataques ativos em tempo real.
• As organizações do setor de varejo estão usando AI para planejar quais itens estocar com base em tendências, estação do ano e outros fatores.

Mas e a entrega de conteúdo, que como observamos anteriormente é a chave para a personalização? O AI se aplica aqui? Sem dúvida. Aqui estão algumas das maneiras notáveis que os profissionais de marketing são alavancagem AI (e seu subconjunto machine learning) para impulsionar o envolvimento e a experiência em toda a jornada do cliente:

• Segmentação automatizada de clientes: AI pode analisar o comportamento de navegação dos visitantes do site (o que eles fazem, quando fazem, por quanto tempo, se já fizeram isso antes, e assim por diante) e automaticamente colocá-los em segmentos de público pré-construídos.
• Criação automatizada de novos segmentos: AI pode detetar se o comportamento de navegação dos visitantes do site não se alinha com segmentos de público pré-construídos e criar novos (esta é uma ilustração perfeita do valor do aprendizado de máquina).
• Personalização automatizada: AI pode entregar conteúdo seletivamente aos clientes em cada segmento e no momento ideal de sua jornada. Por exemplo, os clientes no "estágio de conscientização", que desconhecem em grande parte ou totalmente suas opções, podem ser solicitados a baixar um e-book fornecendo uma lista de verificação de como otimizar seu processo de pesquisa e avaliação. Alternativamente, os clientes que estão mais adiantados em sua jornada e prontos para tomar uma decisão final de compra podem ser solicitados a assistir ou ler depoimentos, estudos de caso ou outras formas de prova social que lhes permitam avançar com confiança em uma transação.
• Testes A/B automatizados: AI pode executar testes A/B divididos em vários ativos de conteúdo — e-books, white papers, listas de verificação, infográficos, banners, imagens, etc. — e identificar quais estão convertendo de forma eficaz e quais precisam ser atualizados ou aposentados.
• Marcação automatizada de conteúdo: AI pode obter o que uma imagem ou vídeo retrata e marcá-los automaticamente de acordo (por exemplo, "trem", "praia", etc.). Isso não só ajuda a quebrar silos de conteúdo, mas também libera os profissionais de marketing para gastar menos tempo em tarefas manuais tediosas e mais tempo em prioridades de alto valor.

Como podemos ver, a análise preditiva, o AI e o aprendizado de máquina têm o potencial de ajudar as marcas a melhorar drasticamente os resultados de marketing e, talvez ainda mais importante, dados os eventos recentes, florescer e aproveitar novas oportunidades – em vez de lutar e enfrentar contratempos – durante condições incertas e voláteis.

No entanto, tentar estabelecer e aplicar análises preditivas, AI e aprendizado de máquina sem a arquitetura certa pode levar ao caos em vez de clareza, problemas em vez de lucros. Isso nos leva a outra peça fundamental do quebra-cabeça: as plataformas de dados do cliente (CDPs).

As CDPs são pacotes de soluções de software que criam um banco de dados de clientes persistente e unificado acessível a outros sistemas. O Instituto Customer Data Platform decompõe esta definição:

• "Software embalado": Um CDP é um sistema pré-construído que é configurado para atender às necessidades de cada cliente. Alguns recursos técnicos serão necessários para configurar e manter o CDP, mas não requer o nível de habilidade técnica de um projeto típico de data warehouse. Isso reduz o tempo, o custo e o risco, dando aos usuários corporativos mais controle sobre o sistema.
• "Cria um banco de dados de clientes persistente e unificado": Um CDP cria uma visão abrangente de cada cliente, capturando dados de vários sistemas, vinculando informações relacionadas ao mesmo cliente e armazenando as informações para rastrear o comportamento ao longo do tempo. O CDP contém identificadores pessoais usados para direcionar mensagens de marketing e rastrear resultados de marketing de nível individual.
• "Acessível a outros sistemas": Os dados armazenados em um CDP podem ser usados por outros sistemas para análise e para gerenciar interações com clientes.

Esta definição é um bom ponto de partida. Mas não é a história completa, porque desencadeia uma questão criticamente importante: qual é a funcionalidade essencial de um CDP e o que ele deve ser capaz de fazer? Sem essas informações básicas, os profissionais de marketing correm o risco de escolher a solução errada.

Felizmente, tentativa e erro não são necessários. Uma solução de CDP superior é construída com três camadas: segmentação, decisão e otimização

• Segmentação: Esta camada rastreia cada clique, pesquisa e sinal de compra de perfis de clientes conhecidos e anônimos. Ele também consolida e conecta todos os dados de clientes em um só lugar, cria perfis e segmentos de clientes com dados em tempo real e integra dados perfeitamente de toda a organização. A segmentação robusta e confiável pode ser vista como o "motor" de uma solução CDP.
• Tomada de decisões: essa camada usa análise preditiva, AI e aprendizado de máquina para gerar interações positivas em toda a jornada do cliente. Ele também aproveita dados de clientes e negócios juntamente com o contexto em tempo real, usa tecnologia de decisão para tomar decisões poderosas baseadas em dados e permite testes A/B em qualquer canal digital — o que é crítico para otimização e experimentação inteligentes com base em dados confiáveis versus sentimentos intestinais. Essa capacidade de decisão poderosa, confiável e evolutiva (ou seja, "aprender fazendo") é o que torna uma solução CDP "inteligente".
• Otimização: essa camada orquestra cada interação em todos os seus canais, cria experiências perfeitas que saltam de canal para canal, oferece experiências hiperrelevantes para cada cliente e dispara mensagens personalizadas para ajudar os clientes a agir. A camada de otimização pode ser vista como o "hub" de uma solução CDP.

Enquanto alguns CDP soluções são extremamente sofisticados (e podem impressionar algumas pessoas fora do mundo do marketing como ficção científica, dado o quão poderosos, eficazes, úteis e precisos podem ser), escolher o certo não requer um PhD.

Profissionais de marketing que se concentram em uma CDP A solução construída com as três camadas descritas acima – segmentação, decisão e otimização – pode ter certeza de que seu investimento será recompensador em vez de lamentável.

Nas últimas décadas – e especialmente desde que a COVID-19 eclodiu – o marketing passou por mudanças tremendas. Os clientes que querem saber as marcas que escolhem ainda podem tratá-los como os indivíduos que são. E as marcas querem que os clientes saibam que estão comprometidos em construir, proteger e desenvolver um relacionamento genuíno – que seja adaptado às suas necessidades, mantendo sua segurança e privacidade.

Análise preditiva, AI e aprendizado de máquina — fundamentados e alimentados por um Solução CDP superior — ajuda a satisfazer essas expectativas e ambições, ao mesmo tempo em que libera recompensas revolucionárias para marcas e clientes.

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