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A aplicação da automação inteligente no marketing do e-commerce

Por: Nara Oliveira

Psicóloga graduada pela Universidad de Murcia, faz parte do time de Marketing da Amplificados.

A automação inteligente usa inteligência artificial para obter insights de big data e transformá-los em ação. Ao implementar modelos de machine learning em sistemas automatizados, os programas podem processar dados. Além disso, podem tomar decisões e, em seguida, agir sem a participação de seres humanos.

Os carros autônomos, por exemplo, usam automação inteligente para analisar dados sensoriais, o que possibilita a esses veículos permanecerem na estrada e evitando obstáculos.

Agora, se você usar a automação inteligente para insights de marketing e para a organização de dados de clientes, verá como poderá tomar decisões de marketing com muito mais eficiência, considerando todos os pormenores a respeito dos seus clientes e até mesmo as datas importantes para vender mais.

A seguir, conheça três formas de uso da automação inteligente no marketing da sua loja digital.

1. Sinalização de oportunidades de marketing em tempo real

Um dos maiores desafios que os profissionais de marketing enfrentam é descobrir novas oportunidades à medida que a concorrência aumenta e o espaço para a visibilidade diminui.

Com os sites recomendados nas páginas de resultados dos mecanismos de pesquisa do Google encolhendo cada vez mais, o alcance social orgânico também diminuindo e os novos concorrentes surgindo mais e mais a cada ano. Diante disso, como você encontra novas oportunidades antes que elas já sejam absorvidas por outras empresas?

A resposta está no big data, mas extrair informações de grandes conjuntos de dados leva tempo. A menos, é claro, que você tenha modelos baseados em inteligência artificial analisando os números para você e prevendo tendências antes mesmo que elas aconteçam.

Ter esse tipo de inteligência à sua disposição para descobrir novas oportunidades é uma coisa, mas aproveitá-las antes de qualquer outra pessoa é o verdadeiro desafio. Se a sua equipe de marketing de conteúdo tiver que rastrear relatórios da semana passada para encontrar essas informações, você já estará perdendo.

A automação inteligente pode remover o atraso, notificando os gerentes de marketing sobre novas oportunidades assim que surgirem. Dependendo da quantidade de dados com que você está trabalhando, os algoritmos preditivos de um software que ofereça a você uma automação inteligente podem até solicitar oportunidades de acordo com seu potencial, dificuldade, custo e qualquer outro critério que você decidir ser o mais importante.

2. Personalização comportamental com automação inteligente

As leis sobre privacidade e a legislação de dados estão tornando mais difícil a captura de dados pessoais. Com isso, as lojas digitais podem ter quem lutar um pouco mais para oferecer experiências relevantes aos seus compradores em potencial.

Felizmente, a automação inteligente nos permite adotar uma abordagem diferente para personalizar experiências sem depender tanto de dados pessoais.

A personalização comportamental adapta experiências e mensagens com base nas ações que os usuários executam durante as sessões. Ao analisar esses dados e compará-los com as sessões anteriores, a inteligência artificial pode prever quais mensagens o usuário atual responderá e as entregará automaticamente – de forma completamente anônima.

Essencialmente, você está usando análises preditivas para fornecer automaticamente experiências personalizadas.

A desvantagem da personalização comportamental é que você não pode atribuir ações a indivíduos em várias sessões até obter o consentimento deles para usar cookies e IDs de rastreamento.

No entanto, você pode superar isso, em grande medida, usando dados de clientes de terceiros para treinar os seus modelos de aprendizado de máquina para fazer previsões mais avançadas e precisas.

Chegará o momento em que fará sentido pedir consentimento e capturar dados pessoais dos usuários. Enquanto isso, a automação inteligente permite fornecer experiências personalizadas desde a primeira interação sem depender totalmente de dados pessoais.

3. Automatização da retenção de clientes

A análise preditiva não permite apenas oferecer experiências personalizadas. De fato, a capacidade do seu sistema de fazer previsões precisas e avançadas aumenta à medida que os leads se transformam em clientes e você compila mais dados. O que significa que a automação inteligente toma algumas de suas decisões mais valiosas no estágio de retenção de clientes do ciclo de vendas.

Agora, seus sistemas de IA estão procurando padrões comportamentais que revelam quando os clientes existentes estão prontos para fazer sua próxima compra e os que estão interessados ​​em comprar.

Você também não precisa de se sentar e esperar que a intenção do consumidor se intensifique. A Amazon, por exemplo, usa mecanismos de recomendação de IA para prever quais itens os clientes também podem ser tentados a comprar e mostra esses produtos em sessões futuras.

A empresa também envia e-mails automatizados para usuários com recomendações personalizadas. Essa estratégia já foi creditada por gerar 35% da receita da empresa.

O mesmo princípio pode ser usado para identificar comportamentos que resultam em rotatividade de clientes e automatizar estratégias de prevenção. Por exemplo, uma empresa de software pode analisar dados de sessões do usuário para identificar sinais de que os usuários estão tendo problemas com a plataforma.

Depois que os problemas do usuário são detectados, as notificações no seu aplicativo de automação inteligente podem ser acionadas automaticamente. Assim, ele oferece dicas úteis para resolver problemas e impedir que os usuários abandonem a sua loja digital.

Da mesma forma, se os dados da sessão mostrarem que os clientes estão simplesmente usando o software com menos frequência ou fazendo menos compras do que anteriormente, as campanhas de reengajamento podem ser acionadas automaticamente para trazê-los de volta.