Ao longo da história, o propósito básico do marketing não mudou. Como nas gerações anteriores, o papel do profissional de marketing hoje é estimular o envolvimento do consumidor na esperança de impulsionar as compras e construir a fidelidade à marca.
Mas, embora a função permaneça basicamente a mesma, alcançar a melhor experiência do cliente evoluiu drasticamente com a chegada de tecnologias baseadas em personalização e inteligência artificial (IA).
Isso equipou os profissionais com um conjunto totalmente novo e sofisticado de ferramentas para se conectar melhor com seus públicos-alvo.
Esses avanços permitem a entrega automática de experiências relevantes e personalizadas para o cliente de uma forma muito mais simples, rápida e eficiente do que antes.
Na verdade, de acordo com uma pesquisa da Demandbase , em 2019, 84% dos profissionais de marketing e vendas já estavam usando IA como parte de suas operações de negócios ou estavam em vários estágios de planejamento e implementação de suas estratégias de IA.
Mas como foi a jornada para as marcas no que se refere a esses sistemas inteligentes, como eles influenciaram o fluxo de trabalho de marketing e onde vemos a IA continuando a remodelar o setor?
Vamos rastrear sua história recente através das lentes do crescimento do Dynamic Yield no espaço e avaliar as lições aprendidas, bem como previsões sobre o que o futuro nos reserva.
AI: De hype a repensar
No final dos anos 2000, a IA e, mais especificamente, os algoritmos de aprendizado de máquina eram encontrados principalmente em discussões teóricas na academia ou deixados para grandes empresas de tecnologia como Google e Amazon.
Foi só por volta de 2009 que o aprendizado de máquina ganhou força e iniciativas como o Prêmio Netflix, um concurso de algoritmo de recomendação de conteúdo, impulsionou o know-how da indústria e demonstrou suas aplicações comerciais potenciais dentro do cenário da Martech e além.
Logo depois, novos algoritmos disruptivos batizados de "Bandidos contextuais" (Contextual Bandits) , "Filtragem colaborativa" (Collaborative Filtering) e mais ofereceram aos profissionais de marketing maior precisão, eficiência e escala na forma como entregavam, analisavam e otimizavam experiências ao longo da jornada do cliente.
Isso acabaria por se tornar o padrão da indústria, mas apesar dos muitos benefícios e impactos positivos no desempenho, os primeiros usuários queriam entender melhor como a tecnologia funcionava.
Afinal, se a IA e o aprendizado de máquina fossem substituir o profundo conhecimento do produto e experiência de domínio adquiridos pelos profissionais de marketing ao longo dos anos, só fazia sentido que eles quisessem saber exatamente o que entrava nos cálculos e por que, por exemplo, certo o usuário recebeu um determinado conteúdo em vez de outro.
Simplificando, a IA não poderia funcionar como uma caixa preta.
A mudança para inteligência aumentada
Para atender à crescente demanda dos profissionais de marketing por maior controle e compreensão dos resultados, os algoritmos implementados e a tecnologia tiveram que se adaptar.
Por exemplo, no Dynamic Yield, foi introduzido algoritmos adicionais que eram fáceis de explicar, entender e prever. Isso levou a uma alta adoção e, subsequentemente, a muitas experiências aprimoradas que geraram um impacto significativo nos negócios.
Também foi permitido que os profissionais de marketing testassem algoritmos A/B em relação ao controle existente ou outros algoritmos, com a decisão final sobre qual estratégia aplicar à esquerda do profissional de marketing (com base nos resultados de negócios gerados por cada algoritmo).
Em um aplicativo de IA no Dynamic Yield, em vez de aplicar automaticamente o que o algoritmo deveria recomendar, a solução Predictive Targeting foi projetada para "detectar" oportunidades de personalização, ou seja, sugestões baseadas em dados que as equipes poderiam "clicar para se inscrever" para ganhos adicionais de receita projetada .
Em 2017, mais e mais marcas começaram a ver a IA não como o único tomador de decisões, mas como uma ferramenta vital para aumentar o processo de tomada de decisão, ganhando a confiança dos profissionais de marketing.
E, ironicamente, à medida que a IA começou a se expandir em muitas áreas da vida cotidiana na forma de assistentes pessoais de voz, dispositivos domésticos inteligentes, respostas de pesquisa na web, veículos autônomos, bem como maior conteúdo e recomendações de produtos, uma mudança de mentalidade ocorreu ainda novamente.
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IA é uma zona segura para inovação contínua
Amplamente adotada em todos os setores, a IA de repente não era mais uma novidade, cada vez mais considerada uma obrigação pelos profissionais de marketing que agora esperavam uma tomada de decisão mais inteligente.
E à medida que a tecnologia de aprendizado de máquina melhorou, com o aumento de recomendações baseadas em aprendizado profundo que tornaram a IA ainda mais inteligente, os profissionais de marketing passaram a confiar (e a adotar) a IA em taxas ainda maiores.
Tão importante quanto, a implantação da infraestrutura em nuvem tornou a IA muito mais acessível e escalonável. Essa confluência de fatores levou algumas marcas a acreditarem tanto na IA que trataram a tecnologia como uma caixa preta, adequada para a tomada de decisões com pouco envolvimento humano.
Hoje, esses algoritmos avançados realmente mostram ótimos resultados e, como esperávamos, estão permitindo um salto quântico na qualidade das experiências.
No entanto, muitos profissionais de marketing exigem que a IA ainda seja acoplada à mecânica para ver o valor do negócio, pois, sem a capacidade de entender o valor que ela produz, não pode haver aceitação total e, sem aceitação, outras melhorias nos algoritmos não podem ser feitas para render desempenho superior.
Olhando para o futuro, prevemos uma abordagem mais híbrida, com maiores B sendo feitos em algoritmos que assumem mais responsabilidade na tomada de decisões, ao mesmo tempo que fornecem aos profissionais de marketing um maior nível de controle.
As marcas devem, portanto, avaliar suas ferramentas baseadas em IA de acordo com suas necessidades e preferências distintas, seja isso significa confiar totalmente nos algoritmos, testar A/B em cada etapa do caminho ou apenas aplicar o aprendizado de máquina se for totalmente informado sobre como funciona.
Seja qual for o caso, espero que a IA continue a desempenhar um papel importante na forma como os profissionais de marketing refinam a experiência do cliente e geram resultados significativos.
Traduzido e adaptado por equipe Nomadan
Fonte: ClickZ
