Tendências no uso de IA para marketing: 2023-2024

Quais ferramentas baseadas em IA e técnicas de marketing digital as empresas de pequeno a grande porte devem considerar?

Tive a sorte de estar envolvido com marketing digital há mais de 25 anos. As oportunidades apresentadas recentemente pela IA são os desenvolvimentos mais entusiasmantes que vi neste período, desde os primeiros dias, onde tudo, desde a pesquisa orgânica, um website e marketing por e-mail, parecia uma oportunidade igualmente grande.

Esta série de projeções de avanço em IA apresentadas em Technology for Marketing by Implement AI destaca que estamos em um estágio relativamente inicial de adoção de IA, com os maiores avanços ainda por vir, como foi recentemente sugerido pela rápida adoção do ChatGPT.

Nesta postagem, resumirei as tendências em aplicações reais de IA e ferramentas a serem consideradas que estão abertas a qualquer empresa, de pequeno a grande porte. Algumas das aplicações e tendências de marketing mais recentes em IA que abordaremos estão nestas cinco categorias

1. IA generativa
2. IA autônoma
3. IA causal
4. Conversacional
5. Análise preditiva

Para cada tecnologia, veremos como elas podem ser usadas em marketing e recomendaremos algumas das melhores ferramentas gratuitas e pagas a serem consideradas. Além das técnicas e ferramentas, na última seção, também revisarei as questões de governança e gestão – quais ações as empresas deveriam tomar para melhorar o uso da IA.

A IA generativa está atualmente no auge do interesse, de acordo com o mais recente Gartner Hype Cycle sobre tecnologia emergente de IA. Isto significa que, em teoria, entrará em breve no “vale da desilusão” e a prova disso são os comentários em subreddits como o r/ChatGPT, onde utilizadores avançados se queixam de novas limitações causadas por preocupações legais e éticas. Há também recomendações para outros concorrentes de 'IA personalizada' que abordarei abaixo e que, dada a crescente popularidade destes e de soluções específicas de marketing pago, como Jasper e Writesonic, sugerem-me que esta categoria ainda está 'em alta'.

É claro que as aplicações da IA ​​em marketing não são novas. Em 2017, compartilhamos esses casos de uso de Inteligência Artificial (IA) em marketing

Nosso visual mostra a ampla gama de aplicativos de aprendizado de máquina e IA para marketing, que podem ser implementados hoje.

Nenhuma tecnologia é especulativa ou está no horizonte; essas são técnicas de marketing atuais que já estão sendo utilizadas por muitas empresas de sucesso.) em todo o ciclo de vida do cliente.

Um bom lugar para começar a revisar as últimas tendências em IA são os últimos Gartner Hype Cycles desde a categoria 'em ascensão'

1. IA generativa

Os desenvolvimentos em IA generativa que produz conteúdo de texto, visual e vídeo a partir de prompts viram muitos novos recursos introduzidos no ChatGPT este ano, apenas esta semana foi anunciado que o ChatGPT será capaz de ouvir e responder a prompts de áudio, ler recursos visuais e com DALL- E integrado, crie recursos visuais. Essa mudança de texto para conteúdo mais rico faz parte da tendência nesta categoria, podendo até produzir vídeos entregues por avatares semelhantes a humanos por meio de ferramentas como o Synthesia.

Este ano houve um enorme investimento em IA Generativa, sendo o investimento da Microsoft e a colaboração com a OpenAI o exemplo óbvio. Com a Amazon apostando recentemente US$ 4 bilhões na Anthropic, o desenvolvedor de Claude, podemos esperar que a versão renomeada de Claude da Amazon tenha um bom desempenho nos próximos anos.

Outra tendência dentro da Gen AI é que podemos esperar atualizações mais regulares nos modelos de Large Language, o que nos permite trabalhar com mais informações atuais do que 2021 atualmente oferecidas pela OpenAI. Embora a OpenAI não pareça ter resolvido esse problema ainda, o Google parece ter conseguido. Você pode pedir a Bard um resumo dos principais desenvolvimentos em marketing digital em 2023 e ele faz um trabalho decente – ótimo para ver o que você pode ter perdido. Você pode até perguntar sobre as tendências em IA dentro do marketing para 2024, mas os resultados são genéricos em comparação com este artigo, uma vez que não pode extrapolar tão bem quanto um ser humano.

Também podemos esperar que o lançamento da nova Search Generated Experience (SGE) do Google aumente drasticamente o uso da IA ​​generativa quando for lançada, o que deverá acontecer em 2024. Isso dará aos usuários do Google uma resposta de conversação de IA como o Bing AI. Atualmente está sendo testado nos EUA, Índia e Japão e, embora o Google esteja testando muitas mudanças para equilibrar usabilidade e monetização por meio de anúncios, parece provável que seja lançado em 2024. Alguns SEOs, como Eli Schwartz, estão prevendo um apocalipse de SEO à medida que cliques em sites diminuir à medida que a IA no SERP responde à consulta do usuário.

Finalmente, outra tendência dentro da IA ​​generativa é ilustrada por Pi da Inflection (fundada pelo ex-desenvolvedor do Google Deepmind, Mustafa Suleyman (CEO)). Em 2023, a Inflection AI anunciou US$ 1,3 bilhão em financiamento liderado por investidores atuais, Microsoft e NVIDIA.

Anunciado como uma IA pessoal, atualmente tem um estilo de conversação mais fácil de usar do que o ChatGPT, que pode ser habilitado por voz e alguns foram comparados à IA do filme: ‘Ela’. Para mim, é impressionante, pois proporciona uma conversa genuína onde a IA conduz você para orientar você através de um problema em direção a soluções. Compare isso com o ChatGPT, onde você precisa liderar com instruções inteligentes para aproveitar ao máximo…

2. Agentes autônomos de IA

O futuro dos agentes autônomos de IA foi destacado em 2023, quando o AutoGPT foi lançado. Observe que este não é um lançamento oficial do OpenAI, embora muitos dos comentários superficiais sugiram que sim. Em vez disso, envolve uma inovação inteligente de um desenvolvedor para adicionar um 'wrapper' de codificação ao ChatGPT por meio da API. Portanto, está disponível apenas para desenvolvedores que o instalam manualmente a partir do repositório de código GitHub. No entanto, ele envolveu muitos desenvolvedores com seu potencial, tornando-se o download mais popular no Github.

O Microsoft Jarvis é outro exemplo que mostra o potencial dos agentes autônomos. Assim como o AutoGPT, ele só pode ser configurado por desenvolvedores que baixam código – ainda não é um serviço. Este artigo sobre Como configurar e experimentar o Microsoft Jarvis/HuggingGPT mostra a abordagem por meio deste visual.

Assim, AutoGPT e Jarvis podem se conectar e controlar outros serviços da web usando APIs e realizar ações como pesquisa na web, formulários da web e interações de API. O AutoGPT funciona gerando automaticamente os prompts necessários para atingir a meta desejada. Isso é feito dividindo a meta em subtarefas para gerar prompts para cada subtarefa. Em seguida, ele executa os prompts e coleta dados para refinar ou validar seus prompts e suas saídas. O aplicativo então itera até concluir as tarefas e a meta de nível superior.

Para os profissionais de marketing, o impacto do AutoGPT está mais em mostrar o que a IA do futuro oferecerá no futuro, como bots autônomos que podem ter a tarefa de pesquisar um tópico e selecionar e comprar produtos, como o voo mais barato de X para Y. Na verdade, Paul Smith e eu escrevemos sobre isso em nossa primeira edição de 2001 do Digital Marketing Excellence como uma opção futura. Para mim, ainda faltam anos para adoção generalizada.

AutoGPT e Microsoft Jarvis destacam esses recursos de agentes autônomos de IA. Pode :

• Trabalhe através de uma série de etapas para atingir uma meta
• Encadeie uma série de ações com base em prompts
• Tomar decisões com base nos resultados de solicitações anteriores

Aplicações mais gerais de IA autônoma são carros autônomos e automação robótica.

3. IA causal

IA causal é a outra categoria de IA identificada pelo Gartner – veja Novidades em Inteligência Artificial do Ciclo de Hype 2023 do Gartner.

A IA causal possuirá uma inteligência mais semelhante à humana e será capaz de auxiliar na análise e na tomada de decisões. Seu objetivo é descobrir as relações de causa e efeito entre os esforços e resultados de marketing. O artigo acima dá estes exemplos do tipo de pergunta que pode ser respondida: e se tivéssemos como alvo apenas o Grupo A em vez de todo o Grupo B? E se gastássemos US$ 20.000 extras no TikTok em vez do Instagram? Quantas conversões adicionais isso geraria? Em outras palavras, permite-nos ir além da precisão preditiva e obter insights sobre a incrementalidade de nosso investimento em marketing.

Por ser uma tecnologia inovadora, existem poucos concorrentes neste espaço. Uma delas é a Lente Causal, que oferece suporte à tomada de decisões, compreendendo os motivadores do comportamento, como mostra este estudo de caso de motivadores de retenção para uma seguradora.

4. IA conversacional

Para as duas últimas categorias principais de IA, voltamos aos recursos de marketing de IA mais estabelecidos que não aparecem como IA emergente, de acordo com o Gartner.

A IA conversacional é onde a IA oferece suporte a interações diretas com o cliente, das quais existem dois tipos:

• Consultas recebidas de clientes direcionadas ao cliente, enviadas por meio de formulários de contato na web
• Comunicações externas orientadas pela empresa, como boas-vindas por e-mail e sequências de incentivo que são para promoção e engajamento

O principal desenvolvimento entre os fornecedores deste setor está relacionado com a IA Generativa, onde as soluções são agora menos baseadas em modelos rígidos, mas respostas mais relevantes baseadas na solicitação da consulta do cliente e sintonizadas com a questão comercial relevante. Agentes autônomos substituirão cada vez mais perguntas simples, mas a supervisão humana ainda é, em grande parte, necessária.

Os fornecedores neste setor incluem serviços como Intercom, que usamos, e Drift, que oferecem recursos de entrada e saída, e outros, como Genesys e Zendesk, que se concentram mais em comunicações de entrada.

5. Análise Preditiva

Estou abordando a análise preditiva por último, já que em grandes empresas com equipes de business intelligence esta é uma das tecnologias mais antigas, com inúmeras aplicações em marketing, incluindo

1. Segmentação de clientes: a análise preditiva é usada para segmentar clientes com base em vários atributos, como dados demográficos, comportamento, valor vitalício e histórico de compras.
2. Pontuação de leads: ao analisar dados históricos e identificar padrões, a análise preditiva pode atribuir pontuações aos leads, indicando sua probabilidade de conversão em clientes. Isso ajuda as equipes de marketing e vendas a priorizar seus esforços em leads de alto potencial, levando a um gerenciamento de leads mais eficiente.
3. Previsão de desligamento: modelos preditivos prevêem quais clientes estão em risco de desligamento (saída) com base em seu comportamento e interações. Os profissionais de marketing podem implementar estratégias de retenção para reduzir a rotatividade de clientes.
4. Mecanismos de personalização e recomendação: plataformas de comércio eletrônico e conteúdo usam algoritmos preditivos para sugerir produtos, serviços ou conteúdo aos usuários com base em seus comportamentos e preferências anteriores. Isso melhora a experiência do usuário e impulsiona vendas ou engajamento.
5. Otimização de campanhas de marketing: a análise preditiva pode ajudar a otimizar as campanhas de marketing, prevendo quais canais, mensagens e momentos têm maior probabilidade de gerar as taxas de conversão mais altas. Isso maximiza o retorno do investimento (ROI) dos esforços de marketing.

Todas essas aplicações continuarão, mas apoiadas por outros tipos de inovações de IA que analisamos, como IA Causal e Generativa.

Tendências na gestão de IA e governança

As empresas estão a rever as oportunidades da IA, mas também precisam de gerir as desvantagens. A Implement AI identifica esses fatores negativos da IA ​​que precisam ser gerenciados em seu artigo sobre The AI-Assisted Organization – a blueprint for Small and Medium Businesses.

• Deslocamento de Trabalho . Os trabalhadores que realizam tarefas analíticas e mecânicas repetitivas enfrentam deslocamentos por meio da automação.
• Privacidade de dados . As preocupações com a recolha, o processamento e a proteção de conjuntos de dados cada vez maiores levantam preocupações em torno do consentimento, da transparência e da utilização indevida que podem minar a confiança do cliente se não forem geridos de forma inteligente.
• Ética Digital . Dado que os sistemas automatizados têm impacto na vida das pessoas, o desenvolvimento proativo de quadros éticos precisa de ser guiado por princípios de transparência e responsabilização.
• Riscos de segurança . A crescente dependência da IA ​​e de sistemas interconectados significa
  a segurança deve ser considerada.

Política de IA para comunicações de marketing

Acreditamos que o desenvolvimento de mais organizações é uma tendência importante, dado o impacto que a IA Generativa em particular teve, por isso temos uma seção separada sobre isso.

Neste podcast, Implement AI analisa outras recomendações para a política de IA resumindo como gerenciar esses desafios para estes tipos de negócios:

Para grandes empresas:

• Criar uma estrutura de política de IA para fornecer diretrizes sobre ética, privacidade de dados, segurança e explicabilidade dos sistemas de IA em toda a organização
• Forme um comitê de IA com líderes multifuncionais para governar e revisar continuamente a política e estratégia de IA
• Forneça treinamento abrangente de IA aos funcionários sobre o uso responsável de novas ferramentas e a otimização de fluxos de trabalho
• Nomear um Diretor de IA para possuir e impulsionar a estratégia e o roteiro de IA
• Envolva as partes interessadas, como clientes e funcionários, nos planos de IA para reter a confiança e o talento

Para PME:

• Elabore uma política de IA, mesmo que básica, para começar a alinhar as metas de negócios com a adoção de IA
• Atribua a responsabilidade da IA ​​a um líder sênior, mesmo que seja em tempo parcial, para impulsionar a estratégia
• Avalie o tratamento de dados do cliente e as práticas de segurança necessárias para sistemas de IA
• Explore oportunidades de IA para obter vantagem competitiva através da conclusão mais rápida de tarefas
• Seja transparente sobre os planos de IA com a equipe para aliviar a incerteza e alinhar-se à visão