Análise preditiva apoiada por IA: revelando oportunidades de marketing

Você está cansado de adivinhar seu jogo de marketing e esperar pelo melhor? É hora de liberar todo o potencial de seus esforços de marketing com análises preditivas apoiadas por IA!

Não é nenhum segredo que as empresas de hoje não podem ter sucesso sem dados. No entanto, apenas coletar toneladas de dados não é a resposta. O importante é obter informações valiosas deles para tomar decisões informadas. É aí que entram a análise preditiva e a IA.

A IA preditiva chega perto de prever com precisão os comportamentos e preferências de seus clientes, para que você não precise mais confiar em suposições. Ao analisar montanhas de dados, os algoritmos de IA descobrem padrões e tendências ocultos que orientam a tomada de decisão do consumidor.

Esse conhecimento permite que você adapte seu marketing precisamente às necessidades de cada cliente, aumentando as chances de resposta do cliente. Interessante? Espera, tem mais!

Continue lendo para entender a análise preditiva de IA em detalhes e descobrir as várias oportunidades que ela traz para os profissionais de marketing.

Como funciona a análise preditiva de IA?

A análise preditiva de IA usa algoritmos avançados, aprendizado de máquina e modelos estatísticos para analisar dados e encontrar padrões que possam prever resultados futuros. Essas ferramentas podem prever tendências e comportamentos que acontecerão no próximo segundo, dia ou até anos no futuro.

A maioria das empresas tem uma grande pilha de dados sobre seus clientes – coisas como:

• Histórico de compras,
• Interação passada com a marca,
• Informação demográfica,
• Atividade nas redes sociais e
• Padrões de navegação do site.

Os algoritmos de IA mergulham nesses dados, procurando padrões e conexões ocultos. Vamos quebrar isso com a ajuda de um exemplo.

Análise preditiva de IA na prática

Suponha que você possui uma loja de fitness on-line e deseja prever quais acessórios de fitness seus clientes provavelmente comprarão. Os algoritmos de análise preditiva de IA se aprofundariam em seus dados, examinando fatores como suas compras anteriores, metas de condicionamento físico e até mesmo os exercícios que eles praticam.

Por exemplo, os algoritmos podem descobrir que os clientes que compram tapetes de ioga com frequência também estão interessados ​​em comprar faixas de resistência. Com esse insight, você pode criar promoções direcionadas ou sugerir ofertas de pacotes para clientes que compram um tapete de ioga, oferecendo a eles um desconto em faixas de resistência para aprimorar sua rotina de exercícios.

Além disso, os algoritmos de IA também consideram fatores externos, como avaliações de clientes, discussões em mídias sociais ou recomendações de influenciadores de condicionamento físico.

Por exemplo, suponha que um acessório de fitness ganhe popularidade devido a avaliações ou endossos de influenciadores positivos. Nesse caso, os algoritmos podem sugerir destacar esse produto e oferecer promoções especiais para capitalizar o burburinho.

Oportunidade de análise preditiva de IA para marketing

Como você deve ter adivinhado, o potencial de análise preditiva em marketing é grande. Aqui estão algumas maneiras pelas quais as empresas podem aproveitar seu potencial:

Previsão do comportamento do cliente

Compreender e prever o comportamento do cliente é essencial para as empresas hoje. Isso os ajuda a entender claramente o que seus clientes desejam e precisam. É aí que entra a análise preditiva de IA.

Com algoritmos de IA, as empresas podem pesquisar dados anteriores, como compras anteriores, hábitos de navegação e até informações demográficas. Olhando para todo esse material histórico, os algoritmos podem descobrir padrões e prever o que os clientes podem comprar em seguida.

Com esse conhecimento, você pode oferecer recomendações personalizadas e ofertas especiais como o empurrão final para a conversão dos clientes. De certa forma, você está dando a eles o que eles querem antes mesmo que eles próprios percebam.

Essas previsões ajudam as empresas a entender melhor seus clientes e a criar experiências que os fazem pensar: “Uau!”

De acordo com o relatório State of Social Media de 2023, 45% dos líderes acreditam que o uso de análises preditivas para indicar o comportamento futuro do cliente será um aplicativo de IA essencial.

Campanhas de marketing personalizadas

Como profissional de marketing, você não gostaria que seus clientes sentissem que sua campanha de marketing foi feita apenas para eles? A análise preditiva de IA torna isso possível.

Eles analisam o histórico de navegação e compras anteriores de seus clientes e, com base nisso, entregam mensagens personalizadas que chamam a atenção. Um exemplo disso é o envio de recomendações personalizadas por e-mail que atraem seus clientes. Seria sensato usar os modelos de newsletter perfeitos para que seja mais fácil para o cliente tomar uma decisão.

E adivinha? Eles realmente funcionam! Um relatório recente descobriu que e-mails personalizados com um endereço de e-mail comercial podem gerar uma taxa de cliques 139% maior.

Quando as empresas usam a análise preditiva de IA, elas abrem um novo mundo de marketing personalizado. Eles podem fazer conexões reais com os clientes em vez de apenas enviar mensagens genéricas.

Previsão de demanda

A previsão de demanda é um grande desafio para os executivos de negócios hoje. Embora a coleta de dados tenha aumentado para as empresas, os padrões de compra tornaram-se igualmente complexos. Isso tornou difícil prever tendências.

O problema com a previsão de demanda tradicional é que eles são tão bons quanto os dados e as pessoas que os interpretam. A previsão de demanda baseada em IA é uma solução melhor. Os algoritmos de IA podem detectar padrões, encontrar relacionamentos ocultos em conjuntos de dados massivos e até captar sinais que indicam mudanças na demanda.

Isso não quer dizer que a previsão de demanda de IA seja 100% precisa. No entanto, eles podem ajudar as empresas a reduzir significativamente as ineficiências da cadeia de suprimentos e melhorar seu planejamento financeiro.

De acordo com a Mckinsey, a aplicação de previsão baseada em IA à cadeia de suprimentos pode reduzir a indisponibilidade de produtos em 65%, reduzir o custo de armazenamento em 5 a 10% e reduzir o custo administrativo em 25 a 40%.

Estratégias de preços ideais

Outra aplicação útil da IA ​​preditiva nos negócios é determinar o preço ideal para seus produtos e serviços.

A precificação dinâmica é comum em setores como hotelaria e turismo, onde a demanda flutuante determina o preço. Ajuda as empresas a se manterem competitivas e lucrativas.

As empresas desses setores podem responder rapidamente à dinâmica do mercado para otimizar sua receita usando IA. As ferramentas preditivas de IA analisam dados históricos e em tempo real (por exemplo, dados de mercado, preços de concorrentes e tendências de comportamento do cliente).

Isso ajuda as empresas a definir o preço certo, equilibrando a atração de clientes e a geração de receita.

Previsão do valor da vida útil do cliente

Saber o valor vitalício de um cliente é ouro. Isso significa que as empresas podem colocar seus recursos onde mais importam. Eles podem fazer ofertas personalizadas, criar experiências especiais e fazer o que for preciso para manter esses clientes retornando.

Por que isso é importante? Porque 65% das compras de uma marca vêm de clientes recorrentes. E seus clientes fiéis pagam em média 33% a mais pela sua marca.

A análise preditiva de IA pode mudar o jogo nessa área. Ele ajuda as empresas a determinar o valor de um cliente a longo prazo, observando sua interação com o negócio e a lealdade à marca.

Um bom exemplo disso é a IA em serviços baseados em assinatura. As ferramentas preditivas apoiadas por IA identificam os clientes que provavelmente permanecerão com base em seus padrões de uso e nível de engajamento. Ele ajuda as empresas de assinatura a priorizar estratégias de retenção para manter seus melhores clientes satisfeitos.

Previsão de churn e retenção de clientes

Para sustentar um negócio saudável, entender por que os clientes saem e o que pode ser feito para trazê-los de volta é crucial. Esse processo é chamado de previsão de churn.

Com a modelagem de churn baseada em IA, as empresas podem prever quais clientes provavelmente mudarão para os concorrentes. Esse insight valioso ajuda sua equipe de retenção a reter esses clientes de forma proativa por meio de ofertas personalizadas, experiências aprimoradas do cliente ou campanhas de marketing direcionadas.

Como já vimos, perder clientes fiéis pode custar caro. Os modelos preditivos de IA oferecem uma tremenda oportunidade para as empresas economizarem dinheiro, reduzindo a rotatividade de clientes.

Análise de sentimento e gestão da reputação da marca

A análise de sentimentos é outra aplicação importante da IA ​​preditiva. Na era digital de hoje, gerenciar a reputação tem sido mais importante do que nunca. E isso só é possível monitorando de perto como as pessoas se sentem em relação aos seus produtos e serviços.

Você precisa mergulhar em conversas de mídia social, avaliações de clientes e avaliações online. E que melhor tecnologia para fazer isso do que a análise de sentimentos?

Com a análise de sentimento, você pode ficar de olho nas avaliações online e responder rapidamente aos comentários negativos. Isso mostra que você se preocupa com a satisfação do cliente e permite que você mude as coisas e reconquiste clientes insatisfeitos.

Marketing para Criação e Otimização de Conteúdo

A análise preditiva de IA oferece oportunidades empolgantes para marketing no campo da criação e otimização de conteúdo. Ao alavancar algoritmos avançados e processamento de linguagem natural, a IA pode ajudar os profissionais de marketing em vários aspectos da produção de conteúdo.

Ele começa com a pesquisa de tópicos e palavras-chave, identificando temas de tendências e consultas de pesquisa populares. A IA pode até ajudar a ter ideias de conteúdo, de artigos a postagens em redes sociais, seguindo diretrizes específicas.

Na verdade, você pode criar esboços orientados por IA com nosso novo AI Content Wizard .

A personalização é aprimorada à medida que a IA analisa os dados do usuário para fornecer recomendações de conteúdo personalizadas. Além disso, a IA prevê o desempenho do conteúdo antes da publicação, orientando os profissionais de marketing a tomar decisões informadas. Distribuição de conteúdo, promoção e teste A/B podem ser otimizados por meio da automação de IA.

As ferramentas de curadoria de conteúdo permitem a coleta e organização de conteúdo relevante de diversas fontes. Além disso, a análise de sentimento ajuda a avaliar a recepção do público, enquanto a otimização de SEO aumenta as classificações de pesquisa orgânica. Por fim, a IA de texto para vídeo facilita a transformação de conteúdo escrito em um vídeo para um alcance internacional mais amplo.

No geral, a integração da análise preditiva de IA simplifica a criação de conteúdo, tornando-a orientada por dados, eficiente e mais impactante para os profissionais de marketing.

Oportunidades de cross-selling e upselling

Compreender melhor seus clientes também melhora sua oportunidade de vendas cruzadas e upselling. Quando você tem dados em tempo real sobre as preferências do cliente, pode recomendar produtos complementares ou atualizados que possam atrair seu interesse e aumentar o valor do pedido.

Grande parte do sucesso dessas oportunidades reside no fornecimento de recomendações altamente personalizadas. Por exemplo, quando você adiciona um item ao carrinho ao fazer compras on-line, muitas vezes são sugeridas recomendações “Clientes que compraram isso também compraram…”.

Essas sugestões são possibilitadas por algoritmos de filtragem colaborativos alimentados por IA.

O uso da análise preditiva de IA para upselling e cross-selling aumenta o valor médio de cada compra. Ele também melhora a experiência de compra dos clientes ao recomendar produtos que, de outra forma, poderiam ter perdido.

Conclusão

A análise preditiva apoiada por IA abre um mundo de oportunidades de marketing para as empresas. A capacidade de antecipar as necessidades do cliente e adaptar as estratégias de acordo dá às empresas uma vantagem competitiva no mercado dinâmico de hoje.

No entanto, a implementação da IA ​​nas estratégias de marketing traz seus desafios. A privacidade dos dados e as preocupações éticas devem ser abordadas para garantir o uso responsável dos dados do cliente. Além disso, as empresas precisam da infraestrutura certa e de profissionais qualificados que possam entender e interpretar efetivamente os insights gerados pela IA.

Olhando para o futuro, o futuro da análise preditiva apoiada por IA é promissor. À medida que as tecnologias de IA evoluem e se tornam mais sofisticadas, podemos esperar previsões mais precisas e insights mais profundos sobre o comportamento do cliente.

A IA desempenhará um papel significativo na hiperpersonalização, permitindo que as empresas ofereçam experiências personalizadas que ressoam com clientes individuais. Além disso, a IA capacitará os profissionais de marketing a tomar decisões em tempo real, respondendo rapidamente às mudanças do mercado e às necessidades dos clientes.

À medida que o cenário da IA ​​evolui, a colaboração entre humanos e máquinas se tornará cada vez mais importante. O toque humano no marketing, como criatividade e inteligência emocional, combinado com o poder analítico da IA, impulsionará as estratégias de marketing.

É um momento emocionante para a análise preditiva apoiada por IA, e as empresas que adotarem essa tecnologia estarão bem posicionadas para prosperar no futuro do marketing.

Escrito por Ankit Solanki

Como investidor em tecnologia, adorei encontrar startups tecnológicas promissoras e ajudá-las a crescer. Mas comecei a me sentir como um espectador de um jogo de futebol e queria estar em campo! Uma das empresas do meu portfólio, a InVideo, arriscou e me ofereceu um playground para testar minhas habilidades e experiência na criação de startups. Quando não estou ocupado desenvolvendo a empresa, você me encontrará escrevendo sobre tecnologia, Inteligência Artificial, crescimento e investimento – e, às vezes, entrando furtivamente em um jogo de futebol.