O aprendizado de máquina está mudando também o marketing das empresas. Antes, eram produzidas mensagens criativas para impulsionar o crescimento dos negócios. Na era digital, a busca é pelos dados para prever e atender com mais eficiência às necessidades dos clientes.

Embora a digitalização tenha tensionado os métodos e medidas tradicionais do departamento de marketing nos últimos anos, a função está recuperando sua energia conectando-se a uma fonte rica e abundante: os dados.

Os dados corporativos existentes, bem como as informações coletadas do envolvimento com os consumidores, tornaram-se um ativo comercial valioso. Com o advento do aprendizado de máquina – um tipo de algoritmo que identifica padrões em dados e melhora com a experiência – as empresas podem usar dados para prever e “aprender” a identificar melhor os consumidores que podem se tornar clientes de alto valor.

Reestruturação em todos os setores

A reestruturação de negócios que ocorre hoje reflete a transformação que está ocorrendo da mídia à manufatura, à medida que as empresas passaram a competir em um ambiente digital. 

“Por um longo tempo, nenhum de nós teria pensado que a venda de alimentos e bebidas no e-commerce poderia ser um negócio tão grande”, diz Shyam Venugopal, vice-presidente de mídia global e estratégia de dados do consumidor da PepsiCo. “Estamos operando em um ambiente que está mudando constantemente”, completa.

Devido à crescente complexidade das jornadas de compra dos clientes, que agora abrangem vários dispositivos, plataformas e pontos de contato, a tarefa de acompanhar pode parecer gigantesca. Os profissionais de marketing tiveram que repensar radicalmente suas abordagens para alcançar clientes em potencial em uma era com opções infinitas de criação e distribuição de conteúdo.

Seu objetivo é ainda mais ambicioso: antecipar com precisão os próximos movimentos de seus clientes em potencial, capturando e até moldando o que eles querem e precisam.

A profusão de dados que as empresas podem coletar representa uma oportunidade para os executivos de marketing construírem novas formas de relacionamentos com os clientes.

Investindo e aproveitando as técnicas de aprendizado de máquina para analisar os dados para insights, identificando padrões e criando modelos preditivos, eles podem mapear a jornada do cliente. Além de entender como segmentos diferentes tomam decisões de compra e fazer a empresa apresentar mensagens mais personalizadas.

Pesquisa sobre uso de dados

Uma pesquisa recente realizada pelo MIT Technology Review Insights, em associação com o Google, confirmou a centralidade dos dados na construção de uma estratégia de marketing hiper-personalizada.

A pesquisa entrevistou 1.419 executivos de marketing de empresas com receita anual de mais de US $ 100 milhões, de vários setores, incluindo serviços financeiros, varejo, tecnologia e educação.

Após uma análise cuidadosa das métricas de negócios, os entrevistados poderiam ser classificados como “líderes” ou “retardatários”. Os primeiros representam empresas que alcançaram um aumento de mais de 15% na receita em dois anos ou um aumento de mais de 15 pontos percentuais na participação de mercado no mesmo período de tempo.

Em contrapartida, os retardatários eram empresas que tinham receitas menores ou perda de participação de mercado no mesmo tempo. Dois terços disseram que a maneira como as empresas aplicam seus dados terá papel fundamental na sua capacidade de prosperar.

A pesquisa descobriu que os líderes são 60% mais propensos do que os retardatários a acreditar que a equipe de marketing deve possuir uma estratégia de cliente orientada por dados que suporte todas as partes interessadas na organização.

No passado, o marketing pode ter supervisionado a geração de demanda. Mas passou esses leads para as vendas. Agora, o setor precisa se apropriar de toda a experiência. E espalhar percepções e análises por toda a empresa.

Projetando o caminho

Com sua capacidade de entender e antecipar a abordagem mais eficaz para cada cliente atual e potencial, o aprendizado de máquina alivia os profissionais de marketing do trabalho pesado associado ao download e à manipulação de grandes quantidades de dados.

Considere, por exemplo, uma ação de marketing para 2,5 milhões de endereços de e-mail que deseja contatar pessoas com maior probabilidade de serem receptivas a uma nova oferta de produtos. A segmentação manual desse volume de clientes seria demorada e enviar spam, certamente, geraria “descadastramentos”.

O aprendizado de máquina pode extrair e-mails cujos proprietários tenham, por exemplo, 25% de chance de abri-los. Ou, por outro lado, selecionar aqueles que têm apenas 1% de probabilidade de cancelar a inscrição.

Guiados pela lógica de aprendizado de máquina, os profissionais de marketing podem identificar e misturar a combinação ideal de elementos que provavelmente levarão a uma estratégia de negócios mais bem-sucedida.

Foco no cliente

A execução consistente nesse nível, no entanto, requer mais do que camadas em novas tecnologias. Maximizar os processos centrados no cliente significa unificá-los, unir sistemas diferentes e colocá-los no centro dos negócios.

Onde tal esforço deve começar? “Em cada parte da organização, a definição do que é o cliente pode ser diferente”, observa Allison Hartsoe, fundadora e CEO da Ambition Data, uma empresa de consultoria de análise de dados. “A organização precisa criar uma visão unificada do cliente – uma definição maior e mais ampla da qual todos compartilhem”.

O compromisso de focar no cliente e nos seus dados, invariavelmente, requer reestruturação organizacional. “Isso se torna necessário porque os dados do cliente estão espalhados por vários departamentos. Portanto, para ser abrangente, você precisa que a organização se alinhe”, diz Hartsoe. Em algumas empresas, para alcançar esse objetivo será preciso contratar um diretor de análise.

Trabalho em equipe

Em qualquer caso, transformar-se em uma organização forte, orientada por métricas, requer funções distintas para trabalhar em conjunto. É um trabalho de equipe.

Numa empresa de jogos, diz Hartsoe, os desenvolvedores não fazem escolhas sem falar com o grupo de pesquisa. “Antes que qualquer escolha seja feita, eles querem compará-las através das métricas, para que possam tomar decisões de forma centrada”, diz Hartsoe.

“O uso de métricas altera o processo de tomada de decisões. Também permite que as empresas avaliem preventivamente o impacto de qualquer alteração de produto em consideração”, completa.

Equipados com tecnologia de aprendizado de máquina, os profissionais de marketing não apenas farão seu trabalho de maneira diferente – eles também farão trabalhos diferentes.

Marketing tem mais tempo pra criar

Na pesquisa, quase três quartos (73%) dos líderes de marketing que investem em aprendizado de máquina dizem que mudaram mais de 10% de seu tempo de ativação manual para geração de insights estratégicos.

Eles agora podem gerenciar mais diligentemente suas decisões de alocação de investimentos, dedicando seus recursos limitados aos clientes potenciais mais promissores.

O aprendizado de máquina pode comparar dados históricos sobre pessoas que se tornaram compradores  eque apresentam comportamento semelhante na pré-compra. O resultado: um modelo preditivo baseado na intenção futura de um cliente.

Segundo a pesquisa, os líderes são 53% mais propensos do que os retardatários a dizer que os sinais de dados dos processos de aprendizado de máquina ajudam os profissionais de marketing a detectar melhor a intenção do consumidor.

A capacidade de coletar, organizar e analisar dados de várias fontes permite que os profissionais de marketing identifiquem como os clientes estão próximos de uma decisão de compra, moldando mensagens que sejam relevantes e não intrusivas.

Ganhando clientes

Os departamentos de marketing agora podem classificar os clientes em grupos com melhor precisão. Ao definir segmentos baseados em valor, as empresas podem impulsionar seu retorno de marketing sobre o investimento, sincronizando a entrega de suas mensagens quando os dados indicam que os clientes em potencial estão à beira de tomar uma decisão.

O aprendizado de máquina também pode medir a eficácia com que o marketing está investindo seu orçamento, calculando continuamente o retorno. A pesquisa constatou que os líderes são duas vezes mais propensos a concordar com os resultados do aprendizado de máquina em campanhas de mídia.

Os profissionais de marketing podem medir o impacto do uso de diferentes táticas e, ao mesmo tempo, quantificar o valor de elementos isolados dentro de cada uma dessas atividades. Com isso em mente, eles podem realocar seus orçamentos, afastando-se dos canais menos eficientes.

Ao unir dados desarticulados e aplicar o aprendizado de máquina a todos os dados da organização, o marketing ganhará e manterá uma visão mais clara do que nunca e impulsionará o crescimento dos negócios.

À medida que os profissionais de marketing desenvolvem confiança no valor agregado resultante da integração do aprendizado de máquina em sua função, um número crescente será convertido em estudantes entusiastas da tecnologia – uma mercadoria inestimável na era digital preditiva.

Fonte: Technology Review

 

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