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4 categorias de IA que impactam o marketing: análise preditiva

Publicados: 2023-06-13

Nesta série de quatro partes, estamos explorando quatro categorias de inteligência artificial (IA), como elas podem impactar significativamente os profissionais de marketing e seus clientes e o que potencialmente evitar. A primeira parte (IA Gerativa) está aqui.

Neste segundo artigo, veremos análises preditivas — ferramentas que usam dados como o comportamento do usuário (agregado e por cliente) e outros fatores para fornecer aos profissionais de marketing previsões de comportamento futuro e outras tendências.

O que é análise preditiva?

A análise preditiva se baseia na riqueza de dados que as empresas têm sobre o comportamento e as ações de seus clientes e outras tendências e informações que possam estar disponíveis para eles. Portanto, é a IA que faz previsões sobre resultados futuros usando dados históricos combinados com modelagem estatística, aprendizado de máquina e outras formas de ferramentas analíticas.

Embora as ferramentas de IA generativas, como o ChatGPT, estejam recebendo a maior parte da imprensa atualmente, até 95% das empresas estão incorporando algum tipo de análise preditiva em seu marketing.

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Os clientes experimentaram os efeitos desse tipo de modelagem por anos dentro e fora do marketing. Qualquer pessoa que solicite um cartão de crédito ou empréstimo, por exemplo, teve seu histórico de crédito analisado e avaliado quanto ao risco e quanto crédito a empresa considerou merecedor.

A análise preditiva para marketing funciona da mesma forma e tem uma variedade de aplicações, incluindo:

  • Segmentação de clientes por meio de aprendizado de máquina usando relacionamentos complexos ou ocultos.
  • Priorizar leads para determinar os clientes em potencial mais promissores.
  • Cálculo de churn ou clientes em risco.
  • Determinar a propensão de um cliente atual ou potencial para.
  • Calcular o gasto ideal com publicidade para obter o resultado desejado.

Da mesma forma, a análise preditiva pode determinar quais clientes provavelmente abandonarão ou procurarão em outro lugar. Essas informações podem ser usadas para atrair esse indivíduo a ficar, caso já seja um cliente. Se eles ainda não são clientes, as mesmas informações podem determinar se eles valem ou não um grande investimento em publicidade para convertê-los.

Vá mais fundo: Inteligência Artificial: um guia para iniciantes

A análise preditiva é uma ferramenta poderosa que os profissionais de marketing experientes usam para ajudar a tomar melhores decisões, atingir os melhores clientes em potencial e ser mais eficientes na forma como usam o dinheiro investido em marketing e publicidade.

Por que vale a pena prestar atenção agora  

Existem alguns motivos para prestar atenção especial à análise preditiva ao considerar a adoção de IA em sua abordagem de marketing. Vamos explorar alguns deles.

Encontrando novas oportunidades

A análise preditiva é boa para identificar tendências de clientes com base em grandes quantidades de dados ou conjuntos de dados particularmente complexos. Ele pode usá-los para extrapolar e prever o que os conjuntos de clientes provavelmente farão. Isso pode incluir:

  • Encontrar novos e valiosos segmentos de audiência.
  • Determinar quando um cliente tem maior probabilidade de comprar.
  • Descobrindo outras oportunidades que podem se traduzir em um retorno tangível.

Ser mais eficiente com seus recursos

Além disso, a análise preditiva pode ajudar os profissionais de marketing a priorizar onde devem concentrar seus esforços – e dinheiro. Um exemplo: otimizar os gastos com publicidade observando o tempo, o posicionamento, a segmentação do público e muito mais.

Prevenção de resultados indesejáveis  

Além de encontrar novas oportunidades e ser mais eficiente com seus esforços de marketing, a análise preditiva pode ajudá-lo a evitar momentos ou interações negativas importantes. Usando esses métodos de IA, você pode tomar medidas para reduzir a rotatividade ou salvar relacionamentos com clientes em risco e tomar medidas para evitar esses resultados.

Parceria de análise preditiva com IA generativa

Embora diferentes tipos de inteligência artificial estejam disponíveis para os profissionais de marketing, ninguém está dizendo que você não pode combinar várias abordagens em uma única estratégia. Por exemplo, a parceria de análise preditiva com IA generativa pode identificar oportunidades de marketing oportunas e criar conteúdo para atender o momento.

Se um novo segmento de público identificado por suas ferramentas preditivas exigir uma nova abordagem de campanha, você poderá usar ferramentas de IA generativas para personalizar o conteúdo desse segmento. Isso economiza tempo e dinheiro e aproveita uma oportunidade de forma rápida e fácil.

Beneficiando-se do aprendizado contínuo

E, é claro, as previsões vão melhorar à medida que extraírem mais fontes de dados e aprenderem com o tempo. Afinal, esse é o objetivo do aprendizado de máquina – que ele aprende continuamente e melhora com o tempo!

Com o que se preocupar

Embora a análise preditiva seja uma área empolgante da IA, os humanos ainda são necessários em uma função estratégica. As pessoas devem ser os curadores e intérpretes das previsões de IA. A inteligência artificial só pode fornecer informações. Requer que as pessoas decidam quando, onde, como e se usá-lo. Tenha cuidado, então, para que você possa fundamentar por que as decisões são tomadas.

Além disso, observe como o viés pode se infiltrar em seu sistema. O viés pode começar sutilmente e se tornar mais problemático com o tempo, por isso é essencial poder ver como as previsões estão sendo feitas.

Conclusão

Como você pode ver, a análise preditiva é uma área da IA ​​que existe há tempo suficiente para amadurecer em várias áreas. Embora não deva ser um substituto para a supervisão estratégica por humanos, já existem aplicativos suficientes em uso que podemos chamá-los de type-safe para uso em um sentido relativamente amplo.

Essa também é uma área suscetível à introdução de viés, portanto, certifique-se de encontrar maneiras de permitir a transparência em como os modelos de IA fazem previsões e decisões.

No próximo artigo desta série, veremos outra área em que a inteligência artificial afeta o trabalho dos profissionais de marketing e os clientes que eles alcançam: jornadas personalizadas do cliente e a próxima melhor ação.


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As opiniões expressas neste artigo são do autor convidado e não necessariamente da MarTech. Os autores da equipe estão listados aqui.


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