Marketing preditivo: tudo o que você precisa saber

O que é marketing preditivo?

O marketing preditivo é a prática de analisar dados do cliente para prever comportamentos e preferências futuras. Baseia-se em IA e aprendizado de máquina e permite que as empresas criem estratégias de marketing direcionadas, relevantes e personalizadas.

Você pode pensar no marketing preditivo como insights acionáveis ​​derivados da inteligência preditiva – uma capacidade tecnológica que usa dados históricos e vários algoritmos estatísticos para identificar a probabilidade de resultados futuros.

Como discutiremos neste guia, as previsões também podem vir de diferentes formas. Você pode prever quais clientes provavelmente comprarão, em qual canal eles provavelmente se envolverão, quais produtos eles gostariam de ver em seguida e muito mais.

Por exemplo, marcas como Amazon, Netflix e muitas outras analisam enormes conjuntos de dados para criar previsões altamente direcionadas e determinar quais produtos ou conteúdos você gostaria de ver. Isso é crucial para eles, pois possuem catálogos de produtos gigantescos que podem facilmente sobrecarregar os usuários.

6 benefícios do marketing preditivo

O marketing preditivo traz uma série de vantagens para os profissionais de marketing orientados por dados que buscam melhorar a experiência, a receita e a retenção do cliente.

1. Maior satisfação e engajamento do cliente

Como dissemos, o marketing preditivo usa dados anteriores para entender o que os clientes existentes gostam, desejam e precisam. Ao analisar pontos de dados como compras anteriores, comportamento de navegação e interações específicas do canal, as tecnologias de marketing preditivo podem adivinhar com precisão o que pode atraí-las no futuro.

Para os clientes, é como entrar em uma loja onde tudo que você vê se alinha perfeitamente com seus gostos e desejos. Esse nível de personalização faz você se sentir compreendido e valorizado, ao mesmo tempo que aprofunda sua conexão com a marca.

A satisfação do cliente muitas vezes se traduz em fidelidade à marca e em uma maior probabilidade de compartilhar experiências positivas com outras pessoas, bem como de reengajar-se com a marca no futuro.

2. Direcionamento, segmentação e alocação de orçamento ideais

Muitas empresas têm uma ideia aproximada do seu público-alvo, como “mulheres entre 20 e 30 anos em Nova Iorque”, mas esta abordagem é bastante ampla e não considera as diferenças únicas nas preferências e comportamentos de cada cliente.

O marketing preditivo ajuda você a eliminar muitas das suposições aqui e a tomar decisões verdadeiramente baseadas em dados .

Ao dissecar e compreender profundamente os dados dos clientes, os algoritmos preditivos permitem que as empresas direcionem com precisão cada cliente com base não apenas em características clássicas, como históricos de compras, dados demográficos e locais, mas também na probabilidade de compra, gastos projetados, afinidade com descontos e muito mais.

3. Taxas de conversão mais altas

Uma abordagem direcionada aumenta a probabilidade de os clientes comprarem porque veem mensagens e recomendações de produtos que realmente são importantes para eles.

Por exemplo, se alguém navega frequentemente por equipamentos esportivos em seu site, o marketing preditivo sugeriria mostrar anúncios, conteúdo do site ou e-mails sobre seus equipamentos esportivos mais recentes.

Mas não se trata apenas de ser relevante. O tempo também é fundamental. O marketing preditivo ajuda a descobrir o melhor momento para entrar em contato com os clientes . Talvez alguns clientes verifiquem seus e-mails logo pela manhã, enquanto outros são mais propensos a fazer compras online tarde da noite. Ao usar dados para compreender esses hábitos, o marketing preditivo garante que suas mensagens cheguem aos clientes no momento certo.

4. Campanhas de descontos mais inteligentes

Conforme mencionado anteriormente, muitas lojas de comércio eletrônico oferecem descontos constantemente para fazer os clientes comprarem. No entanto, isso pode prejudicar suas margens de lucro.

O marketing preditivo permite atingir usuários com maior intenção (ou seja, alta probabilidade de compra), para que você possa promover produtos pelo preço normal para esses clientes, em vez de desperdiçar seus descontos, já que eles provavelmente comprarão de qualquer maneira. Por outro lado, a segmentação preditiva também permite atingir clientes com alta afinidade com descontos.

Ambas as táticas protegem suas margens de lucro e ajudam você a tomar decisões de marketing inteligentes em relação aos seus descontos.

5. Maior receita, AOV e LTV

O marketing preditivo permite cultivar relacionamentos de longo prazo e aumentar métricas importantes, como receita, valor médio do pedido (AOV) e valor da vida do cliente (LTV).

Por exemplo, o Smart Recommender baseado em IA do Insider pode mostrar produtos diferentes para cada cliente, dependendo de suas necessidades e interesses exclusivos. Isso significa que você pode aproveitar os dados comportamentais anteriores dos clientes para determinar quais produtos eles gostariam de ver no futuro.

O Insider também possui um algoritmo de recomendação automatizado (chamado Chef) que pode detectar automaticamente as melhores estratégias de recomendação, testando os itens mais populares, os mais vendidos, os algoritmos baseados no usuário, com os maiores descontos, os recém-chegados e os itens de tendência para obter melhores taxas de conversão.

6. Estratégias de marketing proativas

Tradicionalmente, o marketing sempre trata de reagir – como enviar um cupom depois de notar uma queda nas vendas ou alterar uma campanha publicitária quando você percebe que ela não está atingindo o alvo.

Mas o marketing preditivo inverte o roteiro. Em vez de esperar por sinais e depois responder, a inteligência preditiva utiliza dados e análises para prever o que os clientes irão querer ou precisar no futuro . Dessa forma, você estará sempre um passo à frente.

Por exemplo, se a análise preditiva mostrar que um determinado tipo de produto está se tornando popular, você poderá acelerar seu marketing antes que a tendência atinja seu pico. Ou, se os dados sugerirem que um cliente pode estar perdendo o interesse em sua marca, você poderá envolvê-lo novamente com uma oferta personalizada antes que ele comece a procurar outro lugar.

Como funciona o marketing preditivo?

Dados precisos estão no centro do marketing preditivo. Quanto mais você tiver, melhor. As ferramentas de IA e aprendizado de máquina analisam esses dados usando diferentes algoritmos e modelos preditivos para prever comportamentos e preferências futuras dos clientes.

O processo combina ciência de dados com conhecimento de marketing para fazer suposições fundamentadas sobre o que os clientes poderão fazer a seguir, seja o que provavelmente comprarão, quando poderão fazer uma compra ou qual a probabilidade de se envolverem em um canal específico.

Embora muitas marcas tenham os dados necessários para fazer isso, eles geralmente estão espalhados em sistemas desconectados – como software de análise, plataformas de email marketing, ferramentas de fidelidade, soluções de atendimento ao cliente, plataformas de comércio eletrônico, ferramentas de mídia social e muito mais. Isso cria silos de dados que impedem os profissionais de marketing de obter uma compreensão clara de seus clientes e dificultam previsões precisas.

É por isso que uma boa plataforma de dados de clientes (CDP) como o Insider é tão crucial para fazer previsões precisas. Os CDPs unificam os dados dos clientes de diferentes fontes em um banco de dados conveniente. Isso significa que eles podem atuar como um hub central para armazenar e analisar dados de clientes.

Além disso, o mecanismo de intenção baseado em IA da nossa plataforma pode analisar esses dados unificados para obter previsões precisas sobre a probabilidade de compra de cada cliente, probabilidade de envolvimento em um canal específico, afinidade de desconto e muito mais.

Você também obtém um painel dedicado de análise de marketing preditivo com todos os tipos de estatísticas e métricas úteis, conforme mostrado abaixo.

Exemplos de estratégias de marketing preditivas

Abaixo, exploraremos alguns exemplos práticos de como os recursos de marketing preditivo do Insider podem impactar os fluxos de trabalho e as principais métricas de negócios.

1. Recomendações personalizadas de produtos

Como mencionamos anteriormente, as recomendações personalizadas de produtos são sugestões personalizadas para clientes com base em suas preferências exclusivas e comportamentos anteriores, como histórico de compras e padrões de navegação online.

Eles podem ter um impacto enorme nas conversões e receitas. Por exemplo, a Philips utilizou as recomendações de produtos baseadas em IA da Insider para melhorar as suas taxas de conversão móvel em 40,1% e gerar mais de 20.000 euros de receita incremental.

Além disso, com o Insider, essas recomendações não se limitam ao seu site. Você pode estendê-los a canais de mensagens como e-mail, SMS e WhatsApp para garantir uma experiência consistente em todos os níveis.

Se você estiver interessado, exploramos esse tópico com mais detalhes em nosso guia para mecanismos de recomendação de produtos.

2. Segmentação

A plataforma Insider oferece recursos robustos de segmentação, permitindo que as equipes de marketing criem segmentos de clientes altamente direcionados com base em mais de 120 atributos, incluindo características, comportamentos, preferências, dados demográficos e muito mais.

Além disso, o mecanismo preditivo baseado em IA do Insider permite segmentar e direcionar clientes com base em comportamentos preditivos futuros, como:

• Probabilidade de compra.
• Status do ciclo de vida do cliente.
• Atributo ou desconto de afinidade.
• Probabilidade de se envolver em um canal específico.

Esses públicos preditivos abrem inúmeras oportunidades para uma segmentação mais precisa do cliente. Por exemplo, você pode segmentar usuários que:

• Tem uma grande probabilidade de comprar e abriu recentemente seu aplicativo móvel.
• Ter alta afinidade com descontos e visitar a página de um produto específico sem comprar.
• Têm grande probabilidade de interagir com sua marca em um canal específico e afinidade com determinados atributos do produto.

3. Construção e otimização da jornada do cliente

Além da descoberta e segmentação de produtos, o marketing preditivo também é perfeito para construir jornadas de clientes relevantes e consistentes.

Especificamente, dois recursos preditivos podem ajudá-lo a entregar cada mensagem com extrema precisão: previsões do próximo melhor canal e otimização do tempo de envio (STO).

As próximas melhores previsões de canal tratam de descobrir o melhor ponto de contato para entrar em contato com cada cliente. Essa análise de recursos analisa o comportamento anterior e usa automaticamente o canal em que cada cliente tem maior probabilidade de se envolver – seja e-mail, notificações push, SMS, WhatsApp e assim por diante.

O STO analisa quando seus clientes estão mais ativos e responsivos em diferentes canais e programa suas mensagens de acordo. Por exemplo, se os dados mostrarem que um cliente costuma verificar e-mails à noite, o STO garantirá que seu e-mail chegue à caixa de entrada nesse horário. Isso aumenta as chances de que sua mensagem não seja apenas vista, mas também posta em prática.

Ambos os recursos garantem que cada etapa da jornada seja adaptada não apenas em termos de conteúdo, mas também através do canal certo e no momento certo. Eles também economizam muito tempo e esforço, já que você não precisa fazer testes A/B manualmente em diferentes canais e tempos de envio para determinar o melhor.

Marketing preditivo em ação: três estudos de caso da vida real

Agora que você sabe como funciona o marketing preditivo e onde ele pode ser aplicado, vamos explorar alguns exemplos reais de seu poder. As três empresas abaixo usaram diferentes tipos de estratégias que acabamos de explorar – recomendações de produtos, construção da jornada do cliente e segmentação.

#1 Adidas

Enfrentando um aumento no tráfego online durante os bloqueios da COVID-19, a Adidas procurou envolver e reter visitantes de forma mais eficaz. Especificamente, eles queriam prever melhor quais produtos os visitantes do site gostariam de ver para melhorar as taxas de conversão.

É por isso que eles recorreram ao Recomendador inteligente e ao Otimizador de categoria com tecnologia de IA do Insider. Em apenas um mês de uso dessas ferramentas , a Adidas testemunhou um aumento impressionante de 259% no valor médio do pedido (AOV) e um aumento de 13% nas taxas de conversão .

Outra chave para o sucesso da Adidas foram as suas campanhas de marketing direcionadas e o uso estratégico de códigos de cupão personalizados, que melhoraram a experiência de compra online para clientes novos e antigos.

Por exemplo, o uso do Web Suite do Insider permitiu a criação de variações distintas de cupons para diferentes segmentos de clientes, resultando em um aumento significativo no AOV de novos usuários e em um aumento notável nas taxas de conversão para usuários recorrentes.

Por último, a Adidas aproveitou a ferramenta Category Optimizer para otimizar a experiência do usuário móvel, levando a um aumento de 50,3% nas taxas de conversão móvel .

Para se aprofundar na abordagem da Adidas, confira o estudo de caso completo.

#2 Cores Unidas da Benetton

Enfrentando desafios como o abandono do carrinho e a necessidade de mais inscrições, a United Colors of Benetton recorreu ao construtor de jornada do cliente baseado em IA da Insider - Architect.

Essa ferramenta permitiu que criassem jornadas personalizadas do cliente para diferentes casos de uso.

Por exemplo, para reduzir o abandono do carrinho, a Benetton implementou uma estratégia de notificação push na web em três estágios. Essa abordagem envolveu direcionar os clientes que deixaram itens no carrinho com notificações oportunas sobre novidades, seguidas de mensagens personalizadas e, se necessário, um código de cupom. Este método alcançou uma taxa de conversão de 4,8%, 7 vezes superior à média do setor .

Em termos de aumento de inscrições de novos utilizadores, a Benetton criou um fluxo de jornada web push, resultando numa taxa de inscrição de 5,7% – um número 10 vezes superior ao padrão da indústria . Estas estratégias, facilitadas pelo marketing preditivo, não só abordaram os desafios iniciais da Benetton, mas também levaram a um aumento substancial na sua receita incremental e na sua base de utilizadores.

No geral, o Architect permitiu que a marca criasse jornadas personalizadas para os clientes, levando a um aumento de 7x nas conversões e de 10x na aquisição de novos clientes . Você pode encontrar o estudo de caso completo em nosso site.

#3Pierre Cardin

Quando Pierre Cardin enfrentou o desafio de aumentar os custos de aquisição de clientes, eles recorreram ao Predictive Ad Audiences (PAA) da Insider. Usando a tecnologia apoiada por IA do Insider, Pierre Cardin conseguiu segmentar seus públicos de forma mais eficaz, concentrando-se no comportamento do usuário e nos dados preditivos. Essa abordagem permitiu que eles segmentassem clientes que demonstrassem uma intenção real de compra, levando a uma otimização significativa de seus gastos com publicidade.

Os resultados foram notáveis. Pierre Cardin obteve um aumento de 445% nas taxas de conversão e um aumento de 164,83% no retorno sobre gastos com publicidade (ROAS).

Ainda mais impactante foi a redução do seu custo por aquisição (CPA), que caiu 67,95%. Ao aproveitar a experiência e a tecnologia preditiva da Insider, a Pierre Cardin não só alcançou o seu objetivo de aumentar o ROAS, mas também reduziu significativamente os seus custos de publicidade, um resultado que foi ao mesmo tempo surpreendente e altamente benéfico para a marca.

Você pode aprender mais sobre como eles utilizaram a segmentação preditiva do Insider no estudo de caso completo.

Use o mecanismo de intenção baseado em IA do Insider para prever com precisão o comportamento do cliente

O mecanismo de intenção baseado em IA do Insider, as recomendações de produtos e os recursos de orquestração de jornada ajudam você a prever com precisão os comportamentos dos clientes e adaptar suas estratégias de marketing a eles.

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