IA, sua análise de marketing: 5 maneiras inovadoras de aproveitar a IA para obter insights de dados mais profundos

O burburinho em torno da IA ​​na análise de marketing e no marketing em geral pode fazer parecer que todos estão aproveitando a onda da alta tecnologia, ajustando suas estratégias ao enésimo grau. No entanto, a realidade é que muitos profissionais de marketing ainda estão descobrindo como integrar a IA nas suas operações diárias. A IA em análise de marketing vai além das tarefas superficiais de análise de dados de marketing ou otimização de conteúdo. O que realmente deixa sua marca é na capacidade de filtrar grandes quantidades de dados e fornecer insights sólidos e acionáveis.

Este artigo explora cinco aplicações poderosas de IA em análise de marketing que estão revolucionando a forma como coletamos, interpretamos e agimos com base nos dados de marketing para informar a tomada de decisões e impulsionar o ROI.

1. Aprimorando a segmentação de clientes com aprendizado de máquina

A aplicação de IA, especialmente aprendizado de máquina (ML), à segmentação de clientes ajuda a transformar grandes quantidades de dados em grupos precisos e acionáveis.

A IA pode identificar segmentos com base em comportamentos previstos, como a probabilidade de compras repetidas ou a suscetibilidade à rotatividade. Ao integrar-se com ferramentas de gerenciamento de campanhas, a IA permite que os profissionais de marketing atinjam rapidamente esses segmentos com conteúdo personalizado, otimizando os gastos com marketing ao focar em clientes de alto valor ou em risco.

Outros exemplos de segmentação de clientes baseada em IA:

• Segmentação psicográfica : a IA pode investigar os aspectos psicográficos dos dados do cliente, categorizando os consumidores por traços de personalidade, valores, interesses e estilos de vida, o que pode ser extremamente útil para a elaboração de mensagens e ofertas ressonantes.
• Segmentação acionada por eventos : os sistemas de IA podem segmentar clientes com base em suas reações a determinados eventos, como lançamentos de produtos ou grandes vendas. Isso ajuda a compreender como diferentes segmentos de clientes se envolvem com atividades específicas da marca.
• Segmentação de vendas cruzadas e upsell : a IA pode identificar quais clientes provavelmente estarão interessados ​​em produtos ou atualizações adicionais, ajudando os profissionais de marketing a adaptar campanhas de vendas cruzadas e upsell para segmentos receptivos.

Além disso, a segmentação orientada por IA permite ajustes em tempo real. À medida que os clientes interagem com sua marca, o sistema de IA atualiza os segmentos para refletir novos dados, tornando sua estratégia de marketing ágil. Pode desencadear campanhas direcionadas para retenção de clientes assim que uma mudança de comportamento for detectada.

Com o tempo, o aprendizado de máquina pode refinar ainda mais esses segmentos, aprendendo continuamente com os resultados das campanhas, levando a experiências do cliente ainda mais personalizadas.

Simplifique esse processo adotando o Improvado. A plataforma se conecta a todas as suas fontes de marketing e vendas para extrair os dados e centralizá-los em seu armazenamento. Depois que todos os dados são coletados, o Improvado limpa os dados e os prepara para análises posteriores, seja via BI ou IA.

2. Obtendo insights simplesmente perguntando ao AI Assistant

Com IA analítica avançada, as equipes de marketing agora podem consultar diretamente seus dados usando linguagem natural e receber insights em tempo real. Essa abordagem de análise conversacional fornece respostas rápidas a perguntas complexas sobre tendências de mercado, comportamento do cliente e desempenho de campanha, sem a necessidade de conhecimento técnico profundo. Além disso, esse acesso imediato a insights significa que você pode testar hipóteses em tempo real, ajustando campanhas rapidamente para otimizar o desempenho.

Converse com seus dados de marketing usando o Improvado AI Assistant. É um copiloto analítico conectado ao seu conjunto de dados que responde a qualquer pergunta que você tenha sobre o desempenho de marketing e fornece conselhos personalizados.

Por exemplo, perguntando a um assistente de IA: “Qual grupo demográfico teve a maior taxa de engajamento em nossa última campanha?” os profissionais de marketing podem dinamizar rapidamente estratégias para capitalizar esses insights, adaptando campanhas futuras para obter o máximo impacto.

O AI Assistant é alimentado por um modelo de linguagem grande personalizado (LLM) e tecnologia de texto para SQL. Você pode fazer qualquer pergunta em inglês simples em uma interface de usuário semelhante a um bate-papo, e o AI Assistant irá traduzi-la em SQL e consultar seus dados para fornecer insights instantâneos.

Esteja você perguntando sobre gastos com publicidade, desempenho da campanha ou ritmo orçamentário, o AI Assistant aproveita seu armazenamento e fornece respostas claras e concisas. Assim que tiver uma resposta, você pode continuar conversando com o Assistente sobre suas descobertas e como aplicá-las à sua estratégia.

3. Utilizando Processamento de Linguagem Natural para Análise de Sentimentos

Os profissionais de marketing muitas vezes enfrentam o desafio de decifrar as opiniões dos clientes sobre o lançamento de novos produtos ou campanhas de marca. Embora os métodos tradicionais de inquérito forneçam informações diretas, podem ser demorados, podem não captar os sentimentos espontâneos expressos nas plataformas digitais e muitas vezes mostram respostas socialmente aceites.

As plataformas de análise de sentimentos sociais alimentadas por Processamento de Linguagem Natural (PNL), por outro lado, podem filtrar rapidamente grandes volumes de texto para identificar sentimentos em grande escala. É adepto do processamento de dados de mídias sociais, avaliações de clientes e fóruns de discussão para discernir o humor geral e as tendências de opinião.

No entanto, a PNL não é uma solução abrangente. Pode interpretar mal expressões humanas complexas, como ironia ou gírias. Isso pode resultar em interpretações imprecisas. Além disso, algumas ferramentas podem não ter em conta as diferenças culturais de expressão, conduzindo a avaliações incorretas do sentimento nos mercados globais.

Os profissionais de marketing agora estão recorrendo ao ChatGPT, com sua interface de chat padrão, plug-ins de análise de sentimento e API, para análise de sentimento aprimorada. Uma vez que foi treinado num vasto corpus de dados de texto, espera-se que aborde alguns dos problemas das ferramentas de monitorização mais tradicionais:

• O ChatGPT pode considerar o contexto mais amplo em que uma declaração é feita, levando potencialmente a uma interpretação de sentimento mais precisa.
• O ChatGPT pode ser ajustado e personalizado para setores ou tópicos específicos, o que pode melhorar a precisão da análise de sentimento para nichos de mercado ou tipos específicos de produtos.
• Ao contrário das ferramentas independentes, o ChatGPT pode ser integrado a um ecossistema de IA mais amplo, combinando a análise de sentimento com outras fontes de dados para uma compreensão mais holística das opiniões dos clientes.

Embora já exista um plug-in feito sob medida para análise de sentimento, você pode começar usando o plug-in padrão de análise de dados avançada (antigo intérprete de código).

Por exemplo, você pode usar o seguinte prompt:

Tenho um arquivo CSV contendo várias entradas de texto para análise de sentimento. Preciso classificar o sentimento de cada entrada, identificar frases-chave que indiquem o sentimento e, se possível, deduzir quaisquer razões para um determinado sentimento expresso. Aqui estão as informações específicas que preciso para cada entrada:

1. Classificação de sentimento: Positivo, Negativo ou Neutro.
2. Frases-chave ou palavras que significam o sentimento.
3. Quaisquer motivos mencionados que possam ter influenciado o sentimento.

O arquivo CSV possui a seguinte estrutura: {explicar sua estrutura de colunas}.

4. Análise de imagem e vídeo de IA para monitoramento de marca

O monitoramento visual da marca, o processo de rastreamento e análise do uso e do contexto dos ativos visuais de uma marca em diversas plataformas digitais, tornou-se uma parte essencial da manutenção da integridade da marca. Com o volume de conteúdo compartilhado a cada minuto e o número de plataformas em que uma marca aparece, essa tarefa cresceu além das capacidades apenas das equipes humanas. As ferramentas de análise de marketing de IA automatizam a detecção e análise de elementos da marca no conteúdo visual.

Uma maneira de fazer isso é usando a API OpenAI Vision. A API Vision é um sistema avançado de IA que pode analisar imagens e vídeos para reconhecer logotipos, produtos, atividades e outros elementos visuais.

Guia passo a passo para usar a API de visão para monitoramento de marca:

1. Integração: comece integrando a API Vision ao seu sistema de gerenciamento de ativos digitais existente. Esse processo normalmente envolve algum trabalho de desenvolvimento para garantir um fluxo contínuo de dados entre a API e os repositórios de conteúdo da sua marca.
2. Definindo parâmetros: Defina o que a API deve procurar nas imagens e vídeos. Os parâmetros podem incluir seus logotipos, posicionamento de produtos, cores da marca e quaisquer outros elementos visuais que sejam relevantes para a identidade da sua marca.
3. Análise automatizada: à medida que o conteúdo da sua marca se espalha por vários canais, a API Vision trabalha em tempo real para analisar elementos visuais. Ele detecta e cataloga a presença de sua marca em conteúdo gerado por usuários, mídias sociais e plataformas de publicidade online.
4. Insights acionáveis: receba alertas e relatórios sobre onde e como sua marca está sendo representada visualmente. A API pode detectar o uso não autorizado do seu logotipo, monitorar a consistência da representação da sua marca e avaliar a eficácia da colocação de seus produtos.
5. Conformidade da marca: use os insights para garantir que todas as representações visuais da sua marca estejam em conformidade com suas diretrizes. Identifique rapidamente os casos em que a marca é usada de forma inadequada e tome medidas para corrigir o problema.
6. Monitoramento da concorrência: você pode amplie os recursos da API para ficar de olho em seus concorrentes. Acompanhe sua presença visual e compare-a com a visibilidade da sua marca para identificar oportunidades e insights competitivos.
7. Análise de tendências: a análise da API Vision pode destacar tendências emergentes em como o conteúdo visual está engajando seu público. Esse insight pode ajudar a otimizar campanhas de marketing e garantir que seus criativos repercutam no público-alvo.

5. IA para otimização de pesquisa por voz

O cenário da pesquisa mudou significativamente. 50% dos consumidores nos EUA recorrem diariamente a assistentes de voz para tirar suas dúvidas. 34% usam a pesquisa por voz semanalmente e 16% mensalmente.

A importância de otimizar o conteúdo para pesquisa por voz torna-se vital. Essa mudança significa ir além das palavras-chave tradicionais para uma abordagem mais coloquial que se alinhe aos padrões naturais de fala.

A inteligência artificial está acertando em cheio nessa abordagem. Ajuda a analisar grandes volumes de dados de pesquisa por voz para detectar padrões na forma como as pessoas formulam suas consultas. Esse insight é crucial para moldar o conteúdo que se encaixa perfeitamente na narrativa da pesquisa por voz, garantindo a visibilidade da sua marca em um mundo movido pela voz.

Aqui estão alguns aplicativos de IA para otimização e análise de pesquisa por voz:

• Análise de pesquisa por voz: algoritmos de IA podem analisar o tom, o fraseado e a semântica das consultas por voz para descobrir o que os usuários estão realmente pedindo. Os profissionais de marketing podem usar esses insights para criar estratégias de SEO que correspondam ao estilo natural e informal das pesquisas faladas.
• Compreender as pesquisas por voz com PNL: o Processamento de Linguagem Natural (PNL) dá à IA a capacidade de interpretar a intenção e as nuances das consultas de voz. Isso é fundamental para criar conteúdos que falem diretamente com o usuário, utilizando a mesma linguagem coloquial que ele utiliza no dia a dia.
• Conteúdo que conversa: a palavra falada é naturalmente envolvente e a IA pode ajudar a criar conteúdo que capture essa qualidade de conversação. Ao usar algoritmos especializados na geração de texto semelhante ao humano, as ferramentas de IA permitem que os profissionais de marketing produzam conteúdo que pareça um lado de um diálogo. Esse tipo de conteúdo é naturalmente adequado para pesquisa por voz e pode melhorar drasticamente a visibilidade de uma marca nos resultados da pesquisa por voz.
• Otimização de pesquisa semântica: a IA ajuda a compreender a pesquisa semântica, onde o contexto e a relação entre as palavras são analisados ​​para fornecer resultados de pesquisa mais precisos. Ao otimizar o conteúdo para pesquisa semântica, os profissionais de marketing aumentam as chances de seu conteúdo corresponder à intenção do usuário.
• Teste e otimização automatizados: a IA pode automatizar testes A/B para estratégias de SEO para determinar o que funciona melhor para pesquisa por voz. Isso inclui testar vários aspectos do conteúdo, desde a densidade de palavras-chave até a estrutura e formato, para melhorar sua descoberta por meio de pesquisa por voz.
• Classificando a intenção de pesquisa com IA: as ferramentas de análise de IA podem ser treinadas para classificar a intenção por trás das pesquisas por voz de forma mais eficaz, distinguindo entre intenções informativas, de navegação, transacionais e locais. Essa classificação ajuda na criação de conteúdo mais direcionado.

Benefícios da IA ​​em Análise de Marketing

Por que as empresas deveriam se preocupar em usar IA em suas análises de marketing? A integração da IA ​​na análise de marketing não só agiliza as operações, mas também revela oportunidades anteriormente escondidas em grandes quantidades de dados.

• Insights mais rápidos: os sistemas de IA podem analisar grandes quantidades de dados em uma fração do tempo que os humanos levariam. Esta análise rápida significa que as empresas podem obter insights cruciais quase instantaneamente.
• Escolhas informadas: a IA garante que as estratégias de marketing sejam baseadas em dados sólidos, reduzindo a dependência de suposições e intuição. O resultado são campanhas de marketing mais eficazes e direcionadas.
• Personalização: a IA tem a capacidade de compreender as preferências individuais do cliente. Isto permite a criação de anúncios e promoções adaptados especificamente aos gostos individuais, aumentando a satisfação do cliente.
• Eficiência de custos: Automatizar a análise de dados com IA pode levar a economias de custos significativas. As empresas podem agilizar suas equipes dedicadas à análise de dados e evitar desperdícios em estratégias de marketing ineficazes.
• Responder às necessidades dos clientes: Ao compreender e prever o que os clientes procuram, as empresas podem melhorar as suas ofertas, levando a uma experiência do cliente mais satisfatória.
• Prever tendências futuras: a IA usa dados históricos para fazer previsões sobre tendências futuras do mercado. Essa previsão permite que as empresas sejam proativas, preparando-se para as próximas mudanças no mercado.
• Operações simplificadas: Operações simplificadas: a IA automatiza tarefas rotineiras e repetitivas, economizando horas de trabalho. Isto não só acelera os processos, mas também permite que os funcionários humanos se concentrem em tarefas mais estratégicas.
• Erros minimizados: Os sistemas de IA, tal como as máquinas, são menos propensos aos erros que podem ocorrer com a análise humana, especialmente quando se trata de vastos conjuntos de dados.

A IA promete um futuro onde os insights baseados em dados reinarão supremos, orientando as empresas para decisões mais estratégicas e informadas. Embora existam desafios, com a abordagem e as práticas corretas, a revolução da IA ​​na análise de marketing pode levar a um crescimento e sucesso incomparáveis.