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A bola de cristal do marketing preditivo

Marketing preditivo

Com o avanço das tecnologias e da automação, a estratégia das empresas ganha um poderoso aliado, que pode praticamente adivinhar os comportamentos e próximos passos dos clientes: o marketing preditivo. Graças à popularização do uso de bancos de dados associados ao machine learning e à Inteligência Artificial, ele aumenta — e muito — a eficiência das campanhas.

O mundo digital tem uma bola de cristal

Os dados, ao contrário da lenda corrente na internet, não são o novo petróleo. Segundo o professor e empreendedor Sílvio Meira, eles são o novo urânio. Em um tweet recente, ele escreve: “têm que ser REFINADOS para separar o que se quer do que não serve, têm que atingir MASSA CRÍTICA para gerar energia [VALOR!] e o DESCARTE é um perigo, para o negócio e o ecossistema”.

Essa fonte trabalhosa e perigosa de riqueza traz benefícios aos negócios que sabem usá-la. Em um primeiro passo, é possível usar os dados para descrever o que acontece — relatórios de vendas, tráfego, conversão, abandono etc. No segundo, o preditivo, é possível usar algoritmos e inteligência artificial para descobrir o que vai acontecer: quão bem um produto venderá, quem o comprará e quais serão os melhores canais para conquistar os resultados.

O marketing preditivo faz maravilhas pelo e-commerce tradicional e dá ainda melhores resultados para os negócios B2B, em que o custo de aquisição de clientes é muito alto. Por meio de modelos estatísticos, o marketing preditivo consegue prever cenários possíveis e prováveis e tentar eliminar surpresas no relacionamento com clientes.

Um exemplo: a Universidade Estácio de Sá usou a base de dados dos alunos que já passaram pelos seus 200 cursos em todo o Brasil para determinar os perfis com maior probabilidade de evasão. Baseada nessas informações, criou uma campanha com o Watson Campaign Automation para aumentar o engajamento na rotina universitária. A taxa de conversão no primeiro semestre pulou de 31%, em 2018, para 48%, em 2019.

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O que o marketing preditivo pode prever para grandes empresas

Quanto mais os consumidores se apropriam da tecnologia e conhecem as marcas, melhor eles descobrem as alternativas — e há uma infinidade delas disponíveis. Com a tecnologia preditiva, você leva a personalização a outro patamar e aumenta o engajamento e o resultado de suas ações de marketing.

Algumas formas de incorporar a tecnologia preditiva na operação diária são:

  • disparo de recomendações personalizadas com base nas preferências de consumo;
  • melhoria das experiências de compra online, que estão em constante transformação e atualização;
  • criação e otimização de campanhas de e-mail em tempo real, que aumentam as conversões;
  • desenvolvimento de promoções e incentivos personalizados para aumentar as vendas.

Como as soluções preditivas usam um enorme volume de dados do cliente, ela influencia várias outras estratégias de marketing, da automação aos relatórios e insights. Os clientes oferecem seus dados pessoais de bom grado quando têm experiências realmente positivas na sua jornada.

Mais: com as soluções preditivas, é possível construir jornadas verdadeiramente omnichannel. Ao combinar os diversos aspectos da vida do cliente, as ferramentas preditivas usam web, mobile e e-mail, e criam experiências de compra que são consistentes, não importa qual o canal ou a plataforma em uso.

As soluções preditivas podem realmente se integrar ao dia a dia do marketing. Elas, inclusive, são projetadas para compor cada aspecto do marketing, tornando fácil a sua incorporação, personalização de conteúdo e estratégia.

No segmento B2B então, as ferramentas preditivas permitem economizar muito dinheiro na aquisição de clientes e no cumprimento de metas. O uso de marketing preditivo, nesse caso, permite investir seus esforços e recursos nos clientes que têm maior probabilidade de fechar negócio.

Mais um exemplo: na Nordstrom, com base nos dados de 1,2 bilhões de visualizações e 200 milhões de transações, o Technology People Lab buscou insights de consumo. As fontes de dados incluíram estoque, metadados, campanhas de e-mail, cliques e data de compra.

Os clientes foram categorizados por sua interação em segmentos — visualização, carrinho e compra. Com o sistema de score desenvolvido, a Nordstrom conseguiu aumentar a receita de cada e-mail convertido em 25%. Sim, os clientes convertidos gastaram 25% mais na loja. E o time também criou um modelo que prediz a recorrência com uma acurácia de 76%. 

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Dados são a chave para conhecer o futuro

Para que tudo funcione, é fundamental ter uma cultura data driven implantada em sua empresa. As soluções preditivas precisam de grandes bases de dados, muito bem estruturadas, devidamente tratadas, e de algoritmos de machine learning e inteligência artificial que possam se conectar a elas para extrair o melhor.

Cada empresa vai usar o melhor caminho para conquistar os seus objetivos, de acordo com seu público e possibilidades. Ao avaliar o impacto das soluções preditivas no desempenho, a Forbes concluiu que o marketing preditivo tem 1,8 mais chances de superar as metas estabelecidas e 2,9 vezes mais chances de conquistar crescimento de receitas maior do que a média da indústria.

Se reunir informação de clientes para melhorar os resultados futuros de marketing não é uma novidade, com o uso de machine learning e IA, temos o poder de processar um volume de dados, antes, inimaginável.

A vantagem disso para o marketing é produzir perfis de clientes que permitam desenvolver modelos preditivos, identificar os leads mais lucrativos e analisar o desempenho do programa. Além disso, as empresas que usam estratégias preditivas têm mais oportunidades de engajar seu público alvo, criando respostas personalizadas e calls to action específicos para cada situação prevista.

Melhor ainda: os sistemas preditivos atuais são flexíveis, adaptam-se a diversos modelos de negócios e são fáceis de implementar. Entretanto, dados muito fechados, fontes não confiáveis e atrasos nos relatórios são gargalos que impedem o seu funcionamento, impedindo o acesso às informações que permitirão aumentar a eficiência dos departamentos de marketing e vendas. Para que tudo funcione bem, é necessário escolher as melhores ferramentas para o trabalho.

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A qualidade de dados na era da inteligência artificial

Usando dados para saber o futuro

Diversas indústrias usam análises preditivas com sucesso no seu dia a dia:

  • empresas de óleo e gás para definir preços, ganhando competitividade e agilidade;
  • grandes conglomerados financeiros, prevenindo e reduzindo fraude, medindo riscos de crédito, maximizando cross-sell e up-sell e retenção de clientes. O Commonwealth Bank, por exemplo, consegue definir em 40 milissegundos a possibilidade de fraude em uma transação;
  • seguradoras de saúde, usando a análise preditiva não só para detectar fraude, mas também para definir o engajamento de seus segurados ao tratamento prescrito. Na Express Script, uma grande farmácia, a economia variou entre US$ 1.500,00 a US$ 9.000,00, por paciente;
  • varejo, ajudando a definir preços, analisando a eficiência das promoções, quais são as melhores ofertas para cada perfil de cliente, desde o infame estudo que mostrou que homens que compram fraldas também compram cerveja. A Staples fez um estudo profundo do comportamento de seus clientes e conquistou um aumento de 137% no seu ROI;
  • indústria: detectando o que reduz a qualidade do seu produto e leva a paralisações na linha de montagem, e otimizando setores, distribuição e recursos. A Lenovo, por exemplo, usou a análise preditiva para avaliar quais eram as reclamações na garantia e conseguiu reduzir os custos do setor em 15%.

O poder do marketing preditivo é só a ponta do iceberg. É possível fazer muito mais com dados. A informação, como disse o professor Sílvio Meira, é realmente explosiva. Com bases de dados, machine learning e IA, é possível fazer muito mais do que prever o que, quando e por que algo acontecerá. O mesmo conjunto de informações pode mostrar como chegar mais rapidamente ao mesmo objetivo, com menos esforço.

Os dados não moldam apenas o marketing preditivo, como também são a chave para a implementação de um marketing ágil. Leia o artigo que escrevemos sobre esse tema.

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