O marketing de análise preditiva é confiável e como se beneficiar dele

A inteligência artificial tornou-se uma parte inseparável do marketing digital contemporâneo. Contamos com várias ferramentas para automatizar tarefas repetitivas, rastrear KPIs de campanhas, comunicar com nossos clientes e trazer novos leads. Essas soluções nos permitem adotar uma abordagem baseada em dados para tomar decisões e melhorar a forma como fazemos negócios.

No entanto, se dependermos apenas de dados de períodos passados, estaremos sempre um passo atrás. É aí que entra o marketing de análise preditiva. Ele fornece conhecimento que nos permite evitar que os clientes saiam, diminui os custos de aquisição, melhora o CLV e, em última análise, aumenta a receita.

Neste artigo, nos concentramos nas aplicações práticas e na confiabilidade da análise preditiva no marketing digital. Portanto, continue lendo para obter dicas práticas sobre como adotar a tecnologia em sua estratégia.

O que é análise preditiva?

A análise preditiva (PA) é uma tecnologia que usa inteligência artificial (IA), aprendizado de máquina (ML) e técnicas de modelagem estatística para analisar dados passados ​​e presentes e identificar tendências potenciais.

A tecnologia requer um fluxo constante de grandes quantidades de dados para fornecer previsões precisas. No entanto, à medida que as soluções de software modernas acumulam um suprimento praticamente infinito de informações, a análise preditiva tem aumentado e está se desenvolvendo rapidamente. Além disso, o avanço da computação em nuvem acelerou seu crescimento, pois reduz o custo de manutenção, hardware e equipe de TI.

De fato, a pesquisa mostra que o mercado global de análise preditiva deve atingir US $ 25,2 bilhões até 2026, mostrando um CAGR de cerca de 20,8% no período de 2019 a 2026.

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A tecnologia é amplamente utilizada em muitos setores, incluindo, entre outros, serviços bancários e financeiros, seguros, telecomunicações e TI, varejo, comércio eletrônico, saúde, manufatura, governo, defesa, energia, transporte e logística e assim por diante.

A PA permite que as empresas capitalizem seus ativos de dados e, entre outras coisas, minimizem os riscos de investimento, acelerem a inovação, aprimorem a segurança, reduzam custos e aumentem os lucros.

O que é Marketing Preditivo?

Da mesma forma que outros setores, o marketing pode se beneficiar muito da análise preditiva.

As modernas ferramentas de marketing fornecem um fluxo constante de informações, permitindo que a jornada digital do cliente seja facilmente rastreada e registrada.

Os algoritmos de análise preditiva observam o comportamento do cliente em tempo real e o correlacionam com os dados existentes para identificar padrões e nos fornecer uma compreensão mais profunda de nossos clientes. Além disso, os resultados podem ser cruzados com dados de outros departamentos, como vendas e atendimento ao cliente, para fornecer insights sobre o que leva o cliente a fazer uma compra.

Aproveitando esse conhecimento, as empresas podem otimizar seus orçamentos, melhorar o desempenho e aumentar o ROI dos canais de comunicação.

Como um dos 15 principais fornecedores de análise preditiva do mundo, a Salesforce estimou que, se usado de forma consistente em sua estratégia de marketing, pode aumentar as conversões em 22,66%, influenciar 26,34% de todos os pedidos totais e melhorar a receita em 40,38%.

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No entanto, embora os resultados sejam impressionantes, deve-se levar em consideração que os algoritmos de aprendizado de máquina precisam de tempo para treinar e aprender. Isso significa que a confiabilidade da tecnologia depende em grande parte do tempo em que você a usa. A precisão das previsões aumenta drasticamente após o primeiro ano de adoção e continua a melhorar progressivamente.

Aplicações da análise preditiva em marketing

Entender o cliente e adotar uma abordagem orientada por dados é uma estratégia viável que pode resultar em personalização aprimorada, otimização de desempenho e melhor segmentação.

Algumas das aplicações mais bem-sucedidas da análise preditiva no marketing contemporâneo são:

Segmentação de mídia social

O Facebook usa análises preditivas para criar públicos semelhantes. As informações sobre sua base de fãs são extraídas de sua página, aplicativo para dispositivos móveis e tag de pixel. Com base nos seus melhores perfis de clientes, o algoritmo identifica potenciais clientes viáveis ​​para mostrar seu conteúdo.

Segmentação de anúncios

O Google Ads usa a tecnologia em pesquisas pagas para exibir anúncios PPC para as pessoas com maior probabilidade de clicar neles. A empresa de mecanismos de busca é uma das líderes no desenvolvimento de IA e ML e seus algoritmos estão em constante evolução, o que torna sua segmentação cada vez melhor ao longo do tempo.

Marketing de email

As aplicações do PA no email marketing são inúmeras e podem melhorar drasticamente o desempenho das campanhas. A automação inteligente beneficia a recuperação de carrinhos de compras abandonados, marketing por gotejamento, personalização avançada, e-mails pós-compra, notificações de novas chegadas, e-mails de retorno ao estoque, etc.

Recomendações de produtos

A análise do comportamento do cliente permite que as empresas façam recomendações precisas de produtos e façam vendas cruzadas e upsell com sucesso para seus clientes.

Algoritmos avançados levam em consideração fatores como compras repetitivas, intervalos de compra, mudanças sazonais, tendências e flutuações de comportamento e assim por diante. Isso permite que eles prevejam com precisão quando um cliente pode comprar um determinado produto e no que mais ele pode estar interessado.

Pontuação de Leads

A pontuação de leads é uma das principais aplicações do PA no marketing digital. Há uma variedade de ferramentas no mercado que permitem que as empresas rastreiem e analisem as ações do usuário e identifiquem quando um lead está pronto para ser convertido. Isso permite que os profissionais de marketing abordem o cliente no momento certo com a oferta certa e fechem o negócio.

Segmentação de clientes

A análise preditiva permite segmentar seu público com base em várias características. O algoritmo processa os dados do seu cliente e identifica padrões que você talvez nunca tenha notado de outra forma. Cruzadas com o comportamento nos canais de comunicação, essas informações podem ajudá-lo a identificar seus melhores clientes, melhorar suas personas de compradores, direcioná-los melhor e, finalmente, fazer mais vendas.

Modelagem de atribuição de conversão

Aproveitando a PA moderna, os profissionais de marketing podem usar os dados de sua estratégia omnicanal para criar modelos de atribuição precisos. Isso permite que eles distribuam o crédito pelas conversões entre seus canais e monitorem o desempenho. Usando essas informações, eles podem melhorar a eficiência e otimizar o ROI das campanhas de marketing.

Prevenção de atrito do cliente

O atrito, ou taxa de rotatividade de clientes, é uma métrica importante para negócios baseados em assinatura porque, se não for atendido, pode impedir o crescimento. A análise do comportamento do cliente permite identificar e monitorar sinais que mostram que um cliente está prestes a sair. Aproveitando essas informações, você pode atender melhor às necessidades de seus clientes e tomar medidas para mantê-los por perto.

Soluções acessíveis

O avanço do aprendizado de máquina e da IA ​​democratiza o marketing preditivo e o torna acessível para pequenas e médias empresas, não apenas para corporações com grandes bolsos.

Os aplicativos que listamos dificilmente esgotam os benefícios da análise preditiva em marketing, mas destacam alguns dos tipos de ferramentas mais usados ​​atualmente.

As soluções de PA proporcionam conveniência e confiabilidade e, à medida que a tecnologia se desenvolve, pode abrir portas para ainda mais oportunidades.

Dicas de marketing de análise preditiva

Para aqueles que são novos no marketing de análise preditiva, listamos algumas dicas práticas que podem ajudá-lo a acelerar seu progresso com a tecnologia.

• Tenha paciência com os resultados . Conforme mencionado, a análise preditiva precisa de grandes quantidades de dados para fornecer resultados precisos. Quanto mais informações eles processam, melhor os algoritmos de aprendizado de máquina aprendem e mais intuitivas e precisas se tornam suas previsões. Isso significa que pode levar mais tempo do que você gostaria para obter resultados totalmente confiáveis. No entanto, a espera deve valer a pena.
• Contrate especialistas em dados treinados . O gerenciamento de dados não é algo que você pode aprender da noite para o dia e, se quiser aproveitar ao máximo suas ferramentas, deve trabalhar com especialistas treinados. Eles saberão como limpar os dados, processá-los e analisá-los.

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• Invista em uma solução flexível . Embora as soluções prontas para uso possam parecer tentadoras, elas podem não ser capazes de fornecer os resultados esperados. Como o investimento será substancial de qualquer forma, considere optar por uma solução flexível que possa ser adaptada para atender às suas necessidades.
• Considere a Integração Omnicanal . Ao criar modelos preditivos, certifique-se de integrar dados de diferentes canais. Além disso, como mencionado, você também deve considerar a adição de dados de outros departamentos, como atendimento ao cliente, vendas, finanças, etc. Isso tornará os resultados mais relevantes e poderá apresentar insights valiosos inesperados.
• Atualize regularmente seus modelos . Provavelmente, o maior benefício do PA é que ele permite monitorar o mercado e as mudanças comportamentais em tempo real. Isso significa que, se você atualizar regularmente seus modelos, poderá testar estratégias e responder rapidamente às mudanças da melhor maneira possível.

Além disso, isso lhe dará uma vantagem sobre os concorrentes que constroem suas estratégias apenas em dados históricos de períodos anteriores.

• Equilibre Personalização e Privacidade . A PA depende exclusivamente dos dados do cliente e, para coletá-los, você deve solicitar o consentimento informado. Embora as pessoas possam desfrutar das vantagens da personalização tanto quanto as empresas, elas valorizam seu espaço pessoal e querem que você o respeite também.

No entanto, o que é conhecido como Paradoxo de Personalização e Privacidade não é um impasse sem solução. Se você adotar uma abordagem transparente, reunir apenas as informações necessárias e se concentrar na segurança cibernética, você e seu cliente ficarão satisfeitos.

Resultado final

Com o desenvolvimento da inteligência artificial, aprendizado de máquina e computação em nuvem, a análise preditiva teve um enorme crescimento e deve avançar ainda mais nos próximos anos. A tecnologia beneficiou muito o marketing, permitindo-nos confiar em dados, em vez de suposições, e construir resiliência em um mercado competitivo.

Os profissionais de marketing com experiência em tecnologia, que tiram proveito de soluções inteligentes e buscam as inovações mais recentes, têm mais chances de superar a concorrência e aumentar a receita. Além disso, na batalha pelo coração do cliente, as empresas que conhecem bem seu público, entendem suas necessidades e respondem ao seu comportamento estão fadadas a estar um passo à frente.