Inteligência Artificial: como a tecnologia mudou a interação entre marcas e consumidores

A Inteligência Artificial é hoje uma opção estratégica para empresas na gestão e apoio a clientes. A tecnologia atua na otimização do conhecimento sobre os consumidores, para incrementar as vendas e promover maior fidelização.

Empresas que identificaram as necessidades dos clientes através das previsões de AI conseguiram aumentar a receita anual em aproximadamente 21%, segundo dados da Aberdeen. Mas como?

Inteligência Artificial - O conceito

A Inteligência Artificial (do inglês Artificial Intelligence - AI) é cada vez mais uma opção estratégica para empresas na gestão e apoio a clientes. A tecnologia, também conhecida como Machine Learning, atua na otimização do conhecimento sobre os consumidores, para incrementar as vendas e promover maior fidelização.

O conceito de AI é utilizado para descrever a inteligência demonstrada por máquinas ou computadores, ao “imitar” funções cognitivas do ser humano, principalmente na resolução de problemas e aprendizagem.

A interpretação de dados

Segundo a senior account manager da E-goi Digital Solutions, Cristiana Afonso, a investigação em AI está baseada sobretudo na capacidade de interpretar corretamente uma grande quantidade de dados.

Ao utilizarmos a Inteligência Artificial na interpretação de dados, facilitamos a análise dessas informações e podemos usá-las para atingir objetivos específicos a partir da adaptação contínua e flexível. Deste modo, as marcas conseguem entender melhor o comportamento do consumidor e assim otimizar as suas vendas, enquanto os consumidores têm acesso facilitado a produtos e serviços que são do seu interesse

Um exemplo de aplicação da Inteligência Artificial é na recomendação de produtos. A solução de Next Best Offer (NBO) incorpora, através da combinação de diferentes abordagens, as informações mais relevantes para cada modelo de negócio, com o objetivo de aumentar a eficiência das campanhas de marketing desenvolvidas.

No modelo de filtragem colaborativa, por exemplo, os comportamentos de compra do cliente são “observados”, estabelecendo uma relação entre os clientes de acordo com comportamentos similares. Desta forma, é possível gerar recomendações personalizadas e obter o melhor segmento de clientes para a comunicação de um determinado produto ou serviço. Já no modelo baseado em conteúdo, a relação de dados vai procurar perceber quais as combinações de compra entre produtos ou serviços, permitindo obter dados de “produtos comprados em conjunto” ou “produtos relacionados”, e assim associar recomendações para os clientes.

Aumento das receitas graças à AI

Segundo um estudo realizado pela Aberdeen University Artificial Intelligence (AUAI), empresas que identificaram as necessidades dos clientes através de previsões de AI conseguiram aumentar a receita anual em cerca de 21%. Dados de uma pesquisa da Deloitte apontam ainda que 82% dos executivos entrevistados tiveram um retorno positivo em iniciativas de AI.

Na E-goi Digital Solutions, as soluções de Inteligência Artificial utilizadas na área do retalho resultaram num CTR (do inglês Click Through Rate, ou taxa de cliques) 4% maior, em comparação com uma campanha sem produtos recomendados pelo AI. O resultado das vendas com produtos recomendados no checkout foi aproximadamente o dobro, ao comparar com as campanhas sem o uso da Inteligência Artificial.

Outro exemplo de aplicação da AI é para a previsão de Churn total e parcial, que analisam os perfis de consumo e as mudanças de comportamento para identificar os clientes em risco, a tempo de reverter a situação adequadamente.

O algoritmo analisa o perfil de consumo dos clientes, como frequência de compra, visualizações e cliques, para identificar possíveis comportamentos fora do padrão, de forma a gerar uma taxa de previsão de Churn parcial ou total. O cliente em risco de Churn então recebe uma campanha de incentivo ao consumo, de acordo com a taxa indicada pela Machine Learning.

Uma terceira opção de uso da Inteligência Artificial é a Send Frequency Optimization. Os módulos de otimização da frequência de envio reúnem informações relevantes, como visualizações, cliques, abertura e periodicidade de compras, para indicar o momento mais oportuno para se comunicar com os clientes. Ao identificar o melhor dia e horário para enviar a campanha e o envolvimento, a conversão e o retorno do investimento publicitário são maximizados.

De acordo com a account manager, as empresas que conseguem reunir várias soluções de AI conseguem destacar-se no mercado.

A Inteligência Artificial permite uma interpretação de dados que pode guiar as estratégias da empresa, mas também sugerir ações imediatas para aumentar as vendas e reter clientes.

Na E-goi Digital Solutions, desenvolvemos Customer Data Platforms, que reúnem as soluções de inteligência artificial integradas às ferramentas de marketing digital automatizadas da E-goi. O resultado são segmentações mais avançadas, de acordo com a necessidade do cliente, o que torna as campanhas muito mais comunicáveis e assertivas.