Personalização de IA
Publicado em: 5 de agosto de 2024
Colaboradores: Molly Hayes e Amanda Downie
A personalização da IA se refere ao uso da inteligência artificial (IA) para personalizar mensagens, recomendações de produtos e serviços para usuários individuais. Ao analisar dados e aprender com o comportamento do usuário, as ferramentas impulsionadas por IA podem criar encontros altamente personalizados que aprimoram a experiência do cliente e aumentam o engajamento do cliente.
Avanços recentes na tecnologia de IA, como a IA generativa, aprimoraram as práticas de marketing ao gerar experiências personalizadas quase em tempo real. Esses avanços estão inaugurando uma era de hiperpersonalização omnicanal: uma experiência do cliente personalizada e integrada em todas as plataformas que responde imediatamente ao comportamento do cliente.
À medida que a personalização impulsionada por IA se tornou mais sutil e poderosa, os consumidores passaram a esperar essas experiências personalizadas. Um relatório recente do IBM Institute for Business Value descobriu que três em cada cinco consumidores gostariam de usar aplicativos de IA enquanto fazem compras. E de acordo com a consultoria McKinsey, 71% dos consumidores esperam que as empresas forneçam conteúdo personalizado. 67% desses clientes dizem que ficam frustrados quando suas interações com as empresas não são adaptadas às suas necessidades.1 A personalização também demonstrou impulsionar a expansão. O mesmo relatório constatou que organizações em rápido crescimento geram 40% mais receita com a personalização do que suas contrapartes em crescimento mais lento.
No cenário atual, a personalização de IA é usada em todos os setores para criar recomendações de produtos relevantes e experiências contextualmente apropriadas em escala. Essas táticas se aplicam independentemente de o usuário-alvo ser um único comprador online, um especialista em compras em uma organização business-to-business (B2B) ou um funcionário que recebe comunicações personalizadas.
Algumas aplicações específicas do setor para personalização de IA incluem:
Comércio eletrônico: no comércio eletrônico, a IA apresenta recomendações com base no histórico de navegação e compras, sugerindo produtos com base nas preferências e necessidades específicas do usuário. Ele também pode produzir e-mails personalizados ou outras mensagens para consumidores, facilitando campanhas de marketing personalizadas.
Entretenimento: as sugestões de conteúdo personalizadas em serviços de streaming geralmente são impulsionadas pela personalização de IA. Esses mecanismos de recomendação apresentam listas de reprodução, filmes ou outros conteúdos adaptados às preferências individuais.
Treinamento e educação: sistemas de aprendizagem adaptativa, seja no ambiente de trabalho ou em outro lugar, oferecem conteúdo e recursos educacionais personalizados. Usando IA, eles fornecem feedback personalizado e acompanhamento do progresso.
Finanças: a personalização de IA oferece consultoria financeira personalizada e recomendações de investimento com base nos objetivos do usuário e nas condições de mercado mais amplas.
Marketing: a personalização da IA impulsiona várias estratégias de marketing, incluindo campanhas personalizadas de marketing por e-mail ou anúncios online direcionados a grupos específicos de consumidores.
Saiba mais sobre o cenário atual dos clientes e o papel que a malha de dados desempenha na compreensão do consumidor moderno.
As ferramentas de IA podem interagir com os consumidores em todos os pontos de contato da jornada do cliente, desde a navegação em um mercado online até o recebimento de mensagens de acompanhamento sobre um produto ou serviço.
Implantada de forma eficaz, a personalização da IA afeta significativamente a receita. Uma pesquisa com centenas de CEOs líderes do IBM Institute for Business Value descobriu que as organizações que priorizam a experiência do cliente (CX) tiveram um crescimento de receita três vezes maior do que seus pares. 86% desses líderes consideraram a personalização uma parte essencial de suas campanhas de CX.
Alguns dos principais benefícios da personalização de IA incluem:
Experiências personalizadas impactam positivamente a satisfação e a fidelidade do cliente, proporcionando uma experiência digital contextualmente apropriada e com probabilidade de resultar em relacionamentos positivos com uma marca.
A personalização de conteúdo mantém os usuários engajados por mais tempo, fornecendo-lhes as informações que eles têm a maior probabilidade de precisar.
Recomendações relevantes aumentam a probabilidade de uma compra, levando a um número maior de vendas.
Com a IA, as organizações usam a automação para criar um grande número de campanhas de marketing, recomendações de produtos ou experiências de atendimento ao cliente, liberando recursos para serem implementados em outras áreas. Alguns estudos sugeriram que um programa de personalização reduz os custos de aquisição de clientes em até 50%.2
Oferecer experiências personalizadas com base nas preferências do cliente pode proporcionar uma vantagem competitiva significativa. Algumas marcas dependem muito da personalização de IA para seu modelo de negócios fundamental, como empresas de assinatura que fornecem produtos selecionados para seus clientes.
À medida que a personalização de IA apresenta dados granulares sobre os usuários de uma organização, a tecnologia pode ser usada para obter insights sobre o comportamento atual e futuro do cliente, permitindo uma tomada de decisão mais informada. Com dados detalhados sobre os usuários, as empresas também coletam informações valiosas sobre seus clientes de maior valor, permitindo que eles iterem de forma inteligente e se movam rapidamente.
A personalização orientada por IA normalmente emprega alguma combinação de aprendizado de máquina (ML), processamento de linguagem natural (NLP) e IA generativa. Em geral, o processo funciona por meio da coleta de dados do cliente sobre o comportamento, as preferências e as interações do usuário, juntamente com dados contextuais como local, hora do dia e dispositivo usado. Muitas vezes, essa coleta de dados envolve a fusão de dados organizacionais com conjuntos de dados de terceiros.
Esses dados são então analisados por algoritmos de IA, que identificam padrões e tendências no comportamento do usuário. Normalmente, a IA também agrupa os usuários em segmentos com base em características e comportamentos semelhantes, em um processo conhecido como segmentação de público. Ao analisar esses segmentos e os comportamentos dos usuários, a IA recomenda produtos, serviços ou conteúdos que se alinham às preferências e aos dados demográficos do usuário. Ele também pode exibir conteúdo específico em um site ou aplicativo para diferentes usuários com base em seus perfis exclusivos.
Como a IA continua a "aprender" com os usuários ao longo do tempo, ela otimiza ainda mais seu processo de personalização, adaptando-se continuamente para refinar suas recomendações e respostas.
A personalização de IA aprimora o engajamento do usuário, fornecendo recomendações específicas e oferecendo conteúdo exclusivo com base nas preferências e necessidades de um indivíduo. Algumas aplicações importantes de personalização de IA incluem:
Recomendações personalizadas de produtos
A IA analisa os dados do usuário, incluindo o histórico de navegação, as interações nas redes sociais, os padrões de compra e as preferências para sugerir produtos que se alinham aos gostos individuais. Essa técnica é amplamente utilizada em plataformas de comércio eletrônico como Amazon e Netflix, ajudando a aumentar as vendas e a melhorar a experiência do cliente, apresentando os itens mais relevantes. Quanto mais dados uma IA tiver durante toda a jornada do cliente (por exemplo, itens comprados ou visualizados durante determinadas épocas do ano), mais refinadas e precisas serão suas recomendações.
Impulsionado por chatbots de IA
Os chatbots e assistentes virtuais com inteligência artificial fornecem interações personalizadas em linguagem de conversacional ao "ler" e entender as dúvidas dos usuários e, em seguida, oferecer respostas personalizadas. Esses chatbots podem lidar com o atendimento ao cliente, fornecer recomendações de produtos e ajudar na solução de problemas, criando uma experiência de usuário mais eficiente e personalizada. Disponíveis a qualquer hora do dia, esses chatbots também coletam insights valiosos sobre os padrões de compra dos consumidores e hábitos de engajamento, impulsionando a eficiência.
Conteúdo inteligente
A personalização de conteúdo envolve o uso de IA para fornecer e-mails, artigos, descrições de produtos, vídeos, mensagens de texto ou outras mídias personalizadas aos usuários com base em seu interesse e comportamento. Ao usar a personalização de conteúdo, as organizações podem oferecer ativos envolventes e de alta qualidade que ressoam com o público-alvo e, ao mesmo tempo, economizam tempo e recursos.
Segmentação de anúncios
A IA aprimora a publicidade direcionada analisando os dados do usuário para veicular anúncios com maior probabilidade de interessar a um determinado indivíduo. Isso aumenta a eficácia das campanhas de marketing e reduz o desperdício em campanhas publicitárias ao alcançar o público certo com a mensagem certa.
Preços dinâmicos
A precificação dinâmica é uma estratégia orientada por IA, em que os preços são ajustados em tempo real com base em vários fatores, como demanda, oferta, comportamento do consumidor e condições de mercado. Embora historicamente seja usado com mais frequência por organizações de hospitalidade e viagens, os preços dinâmicos agora são usados em vários setores para otimizar os preços para maximizar a receita e oferecer tarifas mais baixas aos consumidores fora dos períodos de pico.
Personalização preditiva
A personalização preditiva usa a IA para prever as necessidades e preferências dos usuários antes que eles as expressem explicitamente. Ao analisar dados históricos, a IA pode prever quais produtos ou conteúdos podem interessar a um usuário, melhorando a experiência geral do usuário. Por exemplo, a Starbucks iniciou um programa de personalização preditiva desenvolvido com algoritmos de aprendizado de máquina que oferecia bebidas específicas aos usuários do aplicativo com base em seu histórico de compras. As previsões sobre o que os consumidores pediriam com base na hora do dia ou no clima também foram integradas ao sistema de gerenciamento de inventário da marca.
A IA generativa e outros avanços nas tecnologias de IA afetaram profundamente a prática e a implementação da personalização no comércio e no mundo dos negócios. Cada vez mais, as tecnologias de IA têm a capacidade de criar conteúdo específico para usuários individuais ou de prever as necessidades dos clientes. Alguns avanços recentes na personalização de IA incluem:
Personalização extrema
A hiperpersonalização avança a prática de personalização usando dados em tempo real e IA para oferecer experiências altamente personalizadas. Quando a segmentação agrupa clientes, esse processo permite que as organizações falem diretamente com os consumidores individuais. Isso pode incluir recomendações de produtos em tempo real, conteúdo dinâmico do site que responde à navegação do usuário e campanhas de marketing personalizadas que se adaptam com base nas interações do usuário. Com um profundo entendimento dos consumidores individuais e como eles interagem com uma empresa, as organizações são capazes de fornecer informações contextualmente relevantes no canal correto exatamente no momento certo.
Personalização omnicanal
A personalização omnicanal, ou personalização sem canal, garante uma experiência consistente e personalizada em todos os pontos de contato com o cliente, incluindo sites, aplicativos móveis, mídias sociais e compras na loja. A IA pode integrar dados de vários canais para criar uma jornada de usuário perfeita e coesa: por exemplo, a varejista de beleza Sefora tem sido eficaz em sua estratégia de personalização omnicanal, oferecendo um aplicativo complementar que ajuda os consumidores a encontrar itens. O aplicativo unifica pontos de dados, como compras anteriores e marcas experimentadas no balcão da loja.
Criação de conteúdo
A IA generativa pode criar textos de marketing, artigos e até mesmo ativos criativos com base nas preferências e no comportamento do usuário. Isso permite que as marcas produzam um grande volume de conteúdo relevante de forma eficiente e criem muito mais conteúdo com base nas preferências individuais do que no passado. Por exemplo, a IA generativa pode criar anúncios específicos para um consumidor individual com base na hora do dia ou na proximidade de uma loja específica do usuário do aplicativo.
Transformação de talentos
Embora muitos casos de uso de personalização de IA se apliquem ao marketing externo, táticas semelhantes também são implementadas internamente. A personalização orientada por IA no RH ajuda a identificar e estimular talentos, adaptando programas de treinamento, planos de desenvolvimento de carreira e estratégias de engajamento de funcionários a usuários específicos. Isso garante que os funcionários recebam o apoio e as oportunidades certas para crescer, levando a uma melhor retenção de funcionários e satisfação no trabalho. Agentes virtuais e assistentes virtuais também oferecem comunicações personalizadas aos funcionários relacionadas às suas responsabilidades diárias, reduzindo erros e aumentando a eficiência.
Os esforços de personalização estão transformando a forma como as empresas interagem com os clientes e funcionários, mas as campanhas escalonáveis e bem-sucedidas tendem a começar com uma base sólida de dados e a auditar rotineiramente as práticas internas.
Algumas práticas recomendadas comuns para implantar a personalização de IA incluem:
Sistemas de IA eficazes e ágeis são construídos sobre uma base de dados sólida. Capturar e limpar esses dados, tanto dados internos quanto informações de terceiros, geralmente exige um investimento significativo.
Isso também pode significar contratar engenheiros e adquirir o poder computacional necessário para hospedar um sistema de IA.
Mesmo que os consumidores de hoje desejem personalização, o usuário médio continua preocupado com a privacidade dos dados. Programas eficazes de personalização de IA se esforçam para fornecer aos consumidores informações que eles podem usar, sem minerar desnecessariamente dados pessoais que eles podem se sentir desconfortáveis em compartilhar.
Uma boa governança de dados também pode exigir que uma organização implemente protocolos de segurança robustos para proteger os dados contra violações.
Usar uma IA para personalizar a experiência do usuário normalmente requer uma comunicação clara na qual os usuários sejam informados sobre como seus dados estão sendo usados.
Expectativas claras em torno do uso e do gerenciamento de dados também podem garantir que os modelos de IA sejam treinados com dados diversos para evitar vieses e discriminação.
As organizações geralmente obtêm melhores resultados quando auditam cuidadosamente o modelo usado para treinar e ajustar seu sistema de IA de personalização. Ao escolher um modelo de IA adequado para casos de negócios e tarefas de personalização, as marcas podem facilitar produtos com melhor desempenho. Os modelos bem-sucedidos também são normalmente atualizados regularmente e treinados novamente em novos dados para melhorar a precisão.
As campanhas bem-sucedidas geralmente envolvem um planejamento significativo antes do treinamento de um sistema de IA. A criação de um roteiro para alinhar as estratégias de personalização com os objetivos comerciais gerais pode ajudar a garantir que o produto final gere crescimento e lucratividade.
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Notas de rodapé
O valor de acertar—ou errar—na personalização está se multiplicando (link externo ao site ibm.com), McKinsey, 12 de novembro de 2021.
2 O que é personalização? (link externoa o site ibm.com), McKinsey, 30 de maio de 2023.