Marketing Analytics: desenvolvendo agentes de IA para estratégias de marketing

Entendendo o contexto - Apresentação

Olá! Meu nome é Brenda Goedert, sou líder de Growth e Performance na Alura e FIAP para Empresas, e instrutora na Alura.

Audiodescrição: Brenda é uma mulher de pele branca, tem olhos azuis, cabelos pretos com franja e presos com uma presilha. Usa uma camisa branca de botão e à sua frente há um microfone. Ao fundo, uma parede lisa com iluminação degradê do roxo ao laranja e objetos de decoração na parede.

Objetivos do curso

Nesse curso, vamos aprender a transformar dados em decisões estratégicas e entender como otimizar campanhas de marketing utilizando a inteligência artificial. Vamos criar um agente de IA que atuará como um analista de dados, acelerando as análises e gerando hipóteses para as campanhas. Esse agente analisará os dados para identificar padrões e trazer insights que possam acelerar os resultados.

O agente buscará soluções e estratégias práticas para marketing utilizando inteligência artificial. Além disso, compreenderemos como adotar boas práticas éticas no uso da IA em análises de marketing.

Este curso é especialmente voltado para profissionais de marketing e comunicação que desejam acelerar seus resultados e gerar ainda mais valor para suas campanhas por meio da utilização de dados.

No final dessa jornada, teremos a ISA, nossa inteligência sintética de análises. A ISA será um agente de IA especial e personalizado, capaz de analisar dados das campanhas e oferecer as melhores soluções para acelerar resultados e tornar as campanhas de marketing ainda mais eficientes.

Estamos muito animados para este curso e temos certeza de que aprenderemos muito juntos. Vamos começar?

Entendendo o contexto - Cultura de experimentação

Provavelmente já nos perguntamos como grandes empresas conseguem personalizar campanhas de marketing para milhares, até milhões de clientes simultaneamente. Neste curso, vamos entender como a inteligência artificial pode acelerar essas análises e melhorar as decisões. Mas, antes disso, precisamos discutir sobre Marketing Analytics e a cultura de experimentação, além da importância desses elementos para o crescimento das empresas.

O papel do Marketing Analytics

A área de Marketing Analytics trabalha em conjunto com equipes de Growth e produção de conteúdo, focando no processo de coletar, organizar e interpretar dados para compreender o comportamento das pessoas clientes e tomar decisões estratégicas.

Geralmente, quem trabalha com Marketing Analytics busca responder a algumas perguntas baseadas em dados, como: qual campanha teve o maior retorno sobre investimento?, qual público está apresentando maior engajamento?, quais produtos estão trazendo melhores recompensas para o negócio? Isso auxilia não apenas no direcionamento das comunicações, mas também no desenvolvimento de produtos.

No marketing, ao utilizarmos dados, conseguimos testar, aprender e escalar estratégias que têm maior probabilidade de sucesso. Embora exista um lado subjetivo, no qual devemos seguir nossos instintos e experiências com a pessoa cliente, quando utilizamos dados para comprovar nossas ações, aceleramos os resultados. Isso é conhecido como cultura de growth ou cultura de experimentação, pois quanto mais testamos e analisamos os dados, mais aprendemos e aumentamos nossas chances de gerar bons resultados.

Integração de Marketing Analytics e Inteligência Artificial

Atualmente, Marketing Analytics e inteligência artificial têm trabalhado lado a lado. Enquanto um coleta e estrutura os dados, o outro acelera os insights e otimiza as decisões. No curso de hoje, vamos entender como aplicar esse processo na prática. A inteligência artificial não substituirá um analista de marketing ou um analista de dados, mas sim auxiliará no dia a dia.

O fator humano é sempre essencial e responsável por garantir a integridade e a qualidade do processo na parte analítica em dados. No entanto, existem diversos benefícios do uso da IA em Marketing Analytics.

Facilidade e agilidade na análise de dados

O primeiro benefício que percebemos ao utilizar a IA para essas ações de análise é a facilidade de analisar os dados. A IA processa milhões de dados em segundos, poupando horas de trabalho manual. Anteriormente, precisávamos lidar com tabelas contendo bilhões de linhas para identificar dados incorretos ou faltantes. Hoje, com a IA, conseguimos realizar essa tarefa em questão de segundos, o que acelera significativamente nosso processo.

Personalização e escalabilidade de campanhas

Conseguimos, como mencionado anteriormente, gerar mais campanhas baseadas em dados. Como fazemos isso de forma mais facilitada e ágil, aumentamos o número de campanhas e justificamos essas campanhas utilizando os dados que estamos analisando. Consequentemente, ao aumentar a quantidade de campanhas, temos maior probabilidade de elas performarem melhor, pois estamos baseando-as em dados, o que nos permite escalar essa personalização. Os algoritmos analisam as preferências e entregam comunicações personalizadas em maior volume para as pessoas usuárias.

Previsão de cenários e tomada de decisão

Além disso, ao analisar bilhões de dados de forma facilitada e ágil, podemos aproveitar essas análises para prever possíveis cenários. Isso auxilia na nossa tomada de decisão, pois, ao observarmos esses dados baseados em padrões passados, conseguimos tomar decisões mais assertivas e alinhadas com as informações que os dados nos fornecem.

Aceleração da cultura de Growth

Por último, ao falarmos de cultura de growth, isso acelera a criação de experimentos. A cultura de growth pressupõe que quanto mais testamos, mais aprendemos e maior a probabilidade de acertarmos em nossos experimentos. Assim, conseguimos acelerar, criar mais experimentos, tomar melhores decisões e, consequentemente, desenvolver campanhas e ações mais assertivas para nossa marca e empresa.

Entendendo o contexto - Cases de sucesso

Grandes empresas já estão aplicando o conceito de utilizar dados nas comunicações e no dia a dia. Com a inteligência artificial, elas conseguem acelerar ainda mais suas entregas. Vamos trazer aqui três casos de empresas conhecidas que utilizam essa abordagem.

Caso Starbucks: Personalização e gestão de estoque

A Starbucks é uma cafeteria com redes espalhadas pelo mundo inteiro. A questão é como a Starbucks, uma loja física, consegue utilizar inteligência artificial e dados para acelerar seus processos.

A empresa possui um aplicativo e, dentro dele, um programa de fidelidade chamado Starbucks Rewards. Funciona de maneira simples: por meio do aplicativo, os clientes acumulam pontos a cada compra, que podem ser trocados por recompensas. Esse sistema é totalmente gamificado, incentivando o engajamento dos usuários.

Além disso, o aplicativo coleta dados sobre as preferências e hábitos de consumo dos usuários. Com base nessas informações, a Starbucks consegue enviar ofertas e promoções alinhadas ao gosto dos usuários. Por exemplo, não adianta enviar uma promoção de café para alguém que consome apenas milkshake ou cookies.

Com essa estratégia de personalização segmentada e escalada, a Starbucks aumentou a retenção de clientes e o ticket médio das compras, pois o consumidor se sente valorizado e tende a consumir mais quando recebe uma oferta relevante.

Além disso, a Starbucks melhorou a gestão do estoque de suas lojas. Ao analisar os dados de consumo, a empresa entende quais produtos são mais consumidos em cada loja. Isso vai além do marketing, permitindo uma gestão mais eficiente do estoque e dos produtos oferecidos.

Caso Amazon: Sistemas de recomendação

Outra empresa conhecida é a Amazon, pioneira no uso de sistemas de recomendação. Eles analisam históricos de compra, comportamento de navegação e preferências dos clientes. Não se trata apenas do que o cliente vai adquirir, mas também de como ele navega no marketplace da Amazon.

A empresa sugere produtos que podem interessar ao usuário. Por exemplo, ao pesquisar café, podem aparecer sugestões de máquinas de café ou refis. Isso é feito propositalmente com sistemas de recomendação, onde clientes que compraram um item recebem sugestões de produtos relacionados.

O algoritmo identifica padrões e associações entre diferentes produtos. Alguém comprando café pode se interessar por uma máquina de café; alguém procurando um computador pode querer um periférico, como teclado ou fone. Essa abordagem de personalização melhora a experiência da pessoa usuária e impulsiona vendas cruzadas e fidelização. A Amazon estima que 35% de sua receita atual seja gerada por sistemas de recomendação. Isso facilita o dia a dia do usuário, que vê rapidamente produtos de interesse, e potencializa as vendas no marketplace.

Caso Sephora: Assistentes virtuais e realidade aumentada

Outra empresa que utiliza inteligência de dados com inteligência artificial de forma interessante é a Sephora. Essa é uma empresa de cosméticos e maquiagens mundialmente famosas que integrou tecnologias de IA, como chatbots, para aprimorar a experiência de compra dos clientes.

A empresa criou assistentes virtuais que fornecem recomendações de produtos com base nas preferências individuais dos usuários, histórico de compras ou tendências. Assim como a Amazon, conseguem propor produtos conforme o histórico de navegação, compras e preferências dos usuários. Por exemplo, quem está procurando uma base pode receber sugestões de um blush que coordena com aquela base, um batom, e tudo isso de forma automatizada e personalizada através dos dados.

Além disso, quando a pessoa usuária interage com o chatbot, pode receber sugestões de produtos que se alinham com o perfil e as necessidades que pesquisou pelo site. Essa personalização em tempo real torna a experiência mais atrativa, interativa e satisfatória. A tendência de aumento de conversão e vendas é significativa.

A Sephora já relatou que as vendas aumentaram quase 80% utilizando IA dentro dos chatbots, pois, além de oferecer produtos personalizados, a Sephora também utiliza machine learning e realidade aumentada, permitindo que os usuários experimentem as maquiagens. O sistema mapeia o rosto do usuário, possibilitando uma visualização aproximada de como o produto ficaria na realidade.

Oferecendo produtos personalizados e usando inteligência artificial com realidade aumentada para o consumidor poder experimentar, os clientes são mais propensos a finalizar a compra, aumentando as taxas de conversão e satisfação. Isso reduz a tendência de devolução dos produtos, pois o cliente teve a oportunidade de experimentar virtualmente.

Esses casos ilustram como a aplicação da IA para personalização pode trazer benefícios significativos não só nas vendas, mas também na retenção do cliente, no aumento do tíquete médio e no impulso das taxas de conversão e vendas cruzadas. Tornamos os produtos mais acessíveis e facilitamos a experiência do usuário. Um usuário satisfeito não só compra os produtos, mas também os recomenda para amigos, familiares e outras pessoas interessadas.

A Importância da integração de dados e inteligência artificial

Para obter resultados eficientes em marketing, precisamos da união de análises com inteligência artificial. Trabalhar apenas com dados, sem IA, enfrenta desafios de lentidão e dificuldade em escalar análises e ações. Por outro lado, usar IA sem um direcionamento estratégico e sem uma noção clara de objetivos gera insights muitas vezes genéricos e irrelevantes. A verdadeira transformação ocorre quando unimos essas duas áreas.

Combinamos IA com dados, potencializando as análises, tornando os insights mais estratégicos e personalizados, e conseguimos tomar decisões mais ágeis e assertivas a partir das análises aceleradas que a IA proporciona. Isso potencializa o trabalho, os resultados e gera um impacto real no negócio.

Aplicação Prática: Projeto com a empresa Fortal Fora de Rota

Falamos de empresas grandes e renomadas, muitas vezes distantes da nossa realidade. Mas se pudéssemos aplicar essas estratégias em um projeto real, será que daria certo? Precisamos testar na prática. Na próxima aula, vamos começar a entender a base do nosso projeto prático do curso. Atuaremos como consultores de Growth para a empresa Fortal Fora de Rota. Vamos entender o desafio da empresa, levantar hipóteses e começar a estruturar um plano de ação com o auxílio de dados e de um agente de IA.

Estamos muito animados para realizar esse projeto. Vamos juntos?

Sobre o curso Marketing Analytics: desenvolvendo agentes de IA para estratégias de marketing

O curso Marketing Analytics: desenvolvendo agentes de IA para estratégias de marketing possui 177 minutos de vídeos, em um total de 46 atividades. Gostou? Conheça nossos outros cursos de Marketing Digital em Inovação & Gestão, ou leia nossos artigos de Inovação & Gestão.

Matricule-se e comece a estudar com a gente hoje! Conheça outros tópicos abordados durante o curso:

• Entendendo o contexto
• Preparando o agente de IA
• Estratégias com IA
• Trabalhando com hipóteses
• Visão do futuro e boas práticas