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Um guia para a IA em marketing

Atualizado em: 10 de março de 2025

6 de setembro de 2023

Autor

Mesh Flinders

Author, IBM Think

Molly Hayes

Content Writer, IBM Consulting

IBM Blog

Um estudo recente da consultoria de gestão McKinsey estima que a IA generativa pode acrescentar até US$ 4,4 trilhões à economia global anualmente.1 E, principalmente nos últimos anos, ferramentas impulsionadas por IA se tornaram cada vez mais comuns no cenário de marketing para ampliar o trabalho humano e otimizar os fluxos de trabalho.

Desde a criação de conteúdo personalizado até a automação de tarefas e análise de dados, a IA tem aplicações aparentemente infinitas na área de marketing. Aqui estão algumas das principais definições, benefícios, casos de uso e, finalmente, um guia passo a passo para integrar a IA à sua próxima campanha de marketing.

O que é marketing de IA?

Marketing de IA é o processo de uso de recursos de IA, como coleta de dados, análise baseada em dados, processamento de linguagem natural (NLP) e aprendizado de máquina (ML) para fornecer insights de clientes e automatizar decisões críticas de marketing. Atualmente, as tecnologias de IA estão sendo usadas mais amplamente para gerar conteúdo, aumentar a eficiência das equipes, melhorar as experiências dos clientes e fornecer resultados mais precisos. De acordo com a consultoria McKinsey, em 2024, a adoção da IA no cenário global de negócios aumentará para 72%.2

Com a crescente utilidade da IA generativa, os departamentos de marketing usam a tecnologia para criar instantaneamente materiais de marketing hiperpersonalizados, refinar insights de dados de clientes e iterar as estratégias de marketing existentes. Considerando as enormes quantidades de dados omnicanal processados pelos departamentos de marketing e o valor de aproveitar esses dados, a adoção da IA é cada vez mais crítica para empresas que desejam permanecer competitivas. De acordo com o estudo anual do CEO do IBM Institute for Business Value, mais de 70% dos executivos de melhor desempenho entrevistados acreditam que a vantagem competitiva depende de ter a IA generativa mais avançada. 

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Benefícios do uso da IA em marketing

Tomada de decisão mais rápida e inteligente

As equipes de marketing que contam com ferramentas de IA de ponta podem ver o impacto de seus esforços de marketing em tempo quase real e ajustar adequadamente suas táticas. As plataformas de marketing de IA podem criar estratégias de marketing de IA e analisar dados mais rapidamente do que seres humanos usando algoritmos de ML e recomendar ações informadas pela análise de sentimento a partir de dados históricos de clientes.

Melhor retorno sobre o investimento (ROI) em iniciativas de marketing

As ferramentas de marketing de IA podem ajudar os profissionais de marketing a identificar insights praticáveis a partir de dados gerados por uma campanha quase em tempo real. Além disso, as mesmas ferramentas podem ajudar a identificar os canais certos para uma compra de mídia e até mesmo o posicionamento ideal de um anúncio com base no comportamento do cliente. As soluções modernas de marketing de IA ajudam os stakeholders a garantir que estejam obtendo o máximo de seu investimento em uma campanha.

Medição mais precisa dos KPIs

As campanhas digitais geram mais dados do que os seres humanos conseguem acompanhar, o que pode dificultar a medição do sucesso das iniciativas de marketing. Os dashboards aprimorados por IA ajudam os profissionais de marketing a vincular o sucesso de seus esforços a táticas específicas que implementaram, ajudando-os a entender melhor o que está funcionando e o que poderia ser melhorado.

Recursos aprimorados de relacionamento com o cliente (CRM)

As tecnologias de IA ajudam as equipes de marketing a melhorar seus programas de gerenciamento de relacionamento com o cliente (CRM) ao automatizar tarefas rotineiras, como a preparação de dados de clientes. Elas também podem reduzir a probabilidade de erro humano, fornecer mensagens mais personalizadas ao cliente e identificar clientes em risco.

Insights mais significativos de dados de clientes

Atualmente, muitos profissionais de marketing têm dificuldade em lidar com a enorme quantidade de dados disponíveis ao planejar uma campanha. A IA pode ajudar realizando a análise preditiva de dados de clientes, analisando enormes quantidades em segundos usando algoritmos de aprendizado de máquina (ML) rápidos e eficientes. Ela usa os dados para gerar insights sobre o comportamento futuro dos clientes, sugerir conteúdo mais personalizado e identificar padrões em grandes conjuntos de dados para que os profissionais de marketing possam agir.

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IA em casos de uso de marketing

Os departamentos de marketing usam ferramentas de IA em uma ampla variedade de aplicações internas e voltadas para o cliente. Exemplos de IA para experiência do cliente incluem otimização de postagens em redes sociais, marketing por e-mail e esforços de marketing de conteúdo. Internamente, os profissionais de marketing usam a IA para realizar segmentação de audiência, analisar dados de consumidores e automatizar tarefas de rotina de forma inteligente. Alguns exemplos de como as empresas estão aumentando o uso da IA para alcançar metas de marketing incluem: 

Segmentação de audiência

A IA ajuda as empresas a dividir seus clientes de forma inteligente e eficiente por várias características, interesses e comportamentos, levando a uma segmentação aprimorada e campanhas de marketing mais eficazes. O resultado final é um engajamento do cliente mais forte e um ROI aprimorado.

Geração de conteúdo

O lançamento da plataforma de IA generativa da OpenAI, o ChatGPT, em 2022, gerou uma enxurrada de novos casos de uso para a IA. A IA usada para geração de conteúdo pode economizar tempo e dinheiro das equipes de marketing ao criar saídas como blogs, mensagens de marketing, materiais de redação, e-mails, linhas de assunto, legendas para vídeos, cópias de sites e outros tipos de conteúdo. A tecnologia também pode traduzir automaticamente o conteúdo de um idioma para outro ou criar várias iterações coesivas dos mesmos materiais de campanha em todas as plataformas. 

Assistentes de atendimento ao cliente

As primeiras ferramentas de suporte ao cliente impulsionadas por IA incluíam chatbots, que, uma vez treinados, podem interagir com os clientes em busca de respostas simples para perguntas frequentes. Atualmente, os assistentes impulsionados por IA generativa podem interagir com os clientes em linguagem natural, independentemente de onde estejam na jornada do cliente, ajudando a resolver os tickets rapidamente e aumentando a satisfação do cliente.

E-commerce

A IA permite que as empresas melhorem seus programas de comércio eletrônico e recursos de marketing digital, ao proporcionar uma compreensão mais sutil das necessidades e hábitos de compra dos clientes, automatizar tarefas e simplificar fluxos de trabalho. Tecnologias como os agentes de IA, que podem coletar e analisar dados de forma contínua, muitas vezes alimentam mecanismos de recomendação personalizados em sites de comércio eletrônico, rastreando a atividade do usuário e gerando produtos que um indivíduo está mais propenso a comprar. 

Análise de dados preditiva

A análise preditiva de dados analisa dados históricos e prevê tendências futuras, ajudando os profissionais de marketing a tomar decisões baseadas em dados e otimizar seus fluxos de trabalho. Ao identificar padrões de comportamento dos clientes, a IA prevê quais produtos podem ter um bom desempenho, otimiza as estratégias de preços e melhora a pontuação de leads. As empresas podem usar esses insights para refinar suas estratégias de marketing, reduzir a rotatividade de clientes e entrar em novos mercados com base na demanda do consumidor. 

Publicidade programática

A publicidade programática é a automação da compra e veiculação de anúncios em sites e aplicações. A IA aprimora significativamente a capacidade das organizações de conduzirem publicidade programática usando o histórico, as preferências e o contexto do cliente para fornecer anúncios mais relevantes, com taxas de conversão mais altas.

Otimização para mecanismos de busca (SEO)

Implementar uma solução de IA para aprimorar a otimização de mecanismos de pesquisa (SEO) ajuda os profissionais de marketing a aumentar as classificações das páginas e desenvolver estratégias mais sólidas. A IA pode ajudar os profissionais de marketing a criar e otimizar conteúdo para atender aos padrões em constante mudança. 

Análise de sentimento

A análise de sentimento usa a IA para avaliar opiniões e emoções dos clientes expressas nas redes sociais, avaliações online e feedback dos clientes. Por exemplo, um agente de IA pode filtrar enormes quantidades de dados textuais para extrair atitudes subjacentes. Ao entender o sentimento da audiência, as empresas podem ajustar suas mensagens, gerenciar sua reputação e responder proativamente às preocupações dos clientes. 

Automação do fluxo de trabalho

Usando o poder da IA, os profissionais de marketing podem simplificar tarefas repetitivas e demoradas, permitindo que se concentrem em iniciativas estratégicas. Ao automatizar processos como entrada de dados, transcrição e interações simples com o cliente, as empresas melhoram a eficiência e reduzem os custos operacionais. As ferramentas impulsionadas por IA também agendam conteúdo, gerenciam postagens de redes sociais e personalizam a comunicação, ajudando a garantir um engajamento consistente com os clientes. 

Melhores práticas para o uso da IA em marketing

Garantia da qualidade e precisão dos dados

As soluções orientadas por IA só são tão fortes quanto a qualidade dos dados em que são treinadas. Independentemente do quão tecnicamente avançada seja uma ferramenta, se ela foi treinada com dados imprecisos e não representativos, não será capaz de gerar respostas e decisões eficazes e de alta qualidade. Para se preparar para iniciativas de marketing de IA bem-sucedidas, muitas empresas dedicam tempo para padronizar e limpar seus conjuntos de dados para ajudar a garantir a precisão e a eficiência. 

Investimento em infraestrutura de dados robusta

A eficácia da IA depende da transferência de dados sem dificuldades entre sistemas. Para maximizar a eficácia dessas ferramentas, as empresas normalmente tentam garantir a integração de dados em todas as plataformas e sistemas, incluindo software de CRM, análise de sites e plataformas de vendas. A implementação de pipelines de dados robustos e infraestrutura baseada em nuvem permite o processamento de dados em tempo real, permitindo que a IA forneça insights precisos e experiências do cliente personalizadas. 

Treinamento da IA com os dados certos

Assim como os seres humanos, a IA exige um treinamento significativo para aprender uma nova tarefa. Por exemplo, se uma empresa precisar de uma solução de IA que se comunique de forma envolvente com seus clientes, ela precisará investir o tempo e os recursos necessários para ensiná-la. Para criar uma aplicação como essa, os departamentos de marketing geralmente precisam de uma grande quantidade de dados sobre as preferências dos clientes e, potencialmente, de cientistas de dados especializados nesse tipo de treinamento. Cada vez mais, as empresas líderes estão projetando ferramentas de IA criadas para fins específicos, treinadas com conjuntos de dados específicos da tarefa ou da empresa, aumentando a eficácia da tecnologia. 

Prática de uma boa governança de dados

Como a IA é treinada com informações pessoais dos clientes, as leis que cercam o que pode ser usado devem ser rigorosamente seguidas. Empresas que implementam a IA para fins de marketing são responsáveis por se adequarem às regulamentações de dados do consumidor ou correm o risco de incorrer em multas pesadas e danos à reputação. Praticar uma boa governança de dados e fornecer explicações transparentes sobre como a IA é criada e implementada facilita a confiança do consumidor. 

Monitoramento e otimização contínuos das ferramentas de IA

Antes de implementar com sucesso uma integração de IA, os líderes de marketing e os stakeholders em toda a organização normalmente determinam metas bem definidas. Isso proporciona um processo sistêmico para avaliar uma ferramenta de IA. Após a implementação, essas tecnologias devem ser continuamente monitoradas, para ajudar a garantir que estejam atendendo aos benchmarks. 

Aprimoramento das habilidades de funcionários de marketing

A integração da IA pode mudar a natureza fundamental do trabalho de um funcionário. Estabelecer programas de treinamento e sistemas de gestão de mudanças pode ajudar a facilitar a transição para a IA e ajudar a garantir que os departamentos de marketing aproveitem ao máximo a tecnologia. Isso também os ajudará a saber quais tarefas devem ser feitas por um ser humano em vez de uma máquina.

Um guia passo a passo para incorporar a IA a uma estratégia de marketing

A integração de IA pode ser tão simples quanto automatizar de forma inteligente um fluxo de trabalho de marketing com aplicativos criados previamente, ou tão complexa quanto criar uma série de ferramentas internas de produtividade com base nos dados da empresa. Em ambos os casos, as cinco etapas a seguir podem ajudar uma empresa a incorporar com sucesso a IA a sua estratégia de marketing. 

Etapa 1: estabelecer metas

O primeiro passo para integrar a IA a uma campanha de marketing é definir metas e expectativas. Durante essa etapa, os líderes empresariais identificam gargalos e descrevem maneiras pelas quais esperam que a IA possa melhorar as práticas de marcação a longo prazo. Depois que os stakeholders estiverem alinhados quanto às expectativas, será mais fácil escolher uma solução de IA e definir métricas-chave de desempenho (KPIs) significativas para avaliar seu sucesso. 

Etapa 2: adquirir os talentos certos

Cientistas de dados ou engenheiros com experiência em IA, aprendizado de máquina e deep learning normalmente não fazem parte das equipes de marketing, mas sua experiência é necessária para iniciativas de marketing de IA bem-sucedidas. Para lidar com esse problema, as organizações podem investir em contratar os cientistas de dados e engenheiros de que precisam ou podem recorrer a um fornecedor terceirizado para ajudar a treinar e manter sua ferramenta de marketing de IA. Ambas as abordagens têm suas vantagens e desvantagens, principalmente em relação ao nível de investimento que uma organização está disposta a fazer.

Etapa 3: cumprir as regulamentações de privacidade de dados

Um dos maiores desafios enfrentados pelas soluções de marketing de IA é o uso de dados de clientes para fins de treinamento e implementação sem violar as leis de privacidade. Durante todo o processo de treinamento, as organizações devem encontrar maneiras de manter a segurança e a privacidade de seus clientes. Isso pode significar investir em mais infraestrutura para armazenar com segurança as informações dos clientes.

Etapa 4: testar a qualidade dos dados

O sucesso de uma ferramenta de marketing de IA depende da precisão e relevância dos dados em que ela é treinada. As ferramentas de IA treinadas em dados que não refletem com precisão as intenções do cliente ou da empresa não fornecerão insights úteis sobre o comportamento do cliente nem farão recomendações estratégicas úteis. Ao priorizar a qualidade de seus dados, as empresas  ajudam a garantir que suas soluções de IA as ajudem a alcançar melhor os resultados que buscam para seus programas de marketing.

Etapa 5: escolher a solução certa

As organizações que selecionam uma solução de IA têm muitas plataformas e recursos diferentes para escolher. Se elas seguirem as quatro primeiras etapas cuidadosamente (definir suas metas, contratar o talento certo e garantir a qualidade e a precisão de seus dados), escolher a ferramenta certa é simples.

Etapa 6: integrar e implementar a IA 

Dependendo da ferramenta, integrar a IA pode ser tão simples quanto inserir conjuntos de dados em uma aplicação pronta para uso ou tão complexo quanto integrar sistematicamente a IA para várias funções em um departamento. Em qualquer cenário, à medida que surgem novos fluxos de trabalho, essa etapa envolve prestar muita atenção à gestão de mudanças enquanto os funcionários se acostumam às novas formas de trabalhar.

Etapa 7: monitorar e melhorar as ferramentas de IA

Durante essa etapa, as organizações analisam fluxos de trabalho impulsionados por IA para ajudar a garantir que estejam cumprindo as metas de KPIs, monitorar as saídas e alimentar de forma intermitente as ferramentas de IA com novos dados para melhorar a precisão. Os líderes também podem monitorar a adoção pelos funcionários e os principais indicadores de produtividade, alterando estratégias para otimizar continuamente fluxos de trabalho aprimorados por IA. 

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