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IA generativa em marketing
Publicado em: 23 de agosto de 2024
Colaboradores: Molly Hayes e Amanda Downie
A IA generativa em marketing refere-se ao uso de tecnologias de inteligência artificial (IA), especificamente aquelas que podem criar novos conteúdos, insights e soluções para aprimorar os esforços de marketing. Essas ferramentas de IA generativa usam modelos avançados de aprendizado de máquina para analisar grandes conjuntos de dados e gerar resultados que imitam o raciocínio e a tomada de decisões humanos.
Esse recurso permite que os profissionais de marketing automatizem, personalizem e inovem em suas estratégias de marketing de várias maneiras. Por exemplo, eles podem criar conteúdo personalizado para consumidores individuais ou recomendações avançadas para os departamentos de marketing com base em grandes quantidades de dados de clientes.
Na última década, empresas de comércio eletrônico e outras organizações implementaram a IA para diversas aplicações de marketing, incluindo testes A/B de anúncios e automação de campanhas de marketing básicas, como envios de e-mail. Mas, com a sofisticação emergente de ferramentas de IA generativa, como o ChatGPT, novas tecnologias estão prontas para revolucionar o marketing digital. Esses avanços produziram inovações significativas no marketing de IA em um curto período de tempo.
Recentemente, a empresa automotiva Carvana criou 1,3 milhão de vídeos exclusivos gerados por IA, 1 adaptados às jornadas individuais dos clientes. O Spotify experimentou a tradução automática de podcasts, podendo alcançar novos mercados e públicos-alvo.2
Nos departamentos de marketing, a IA generativa pode automatizar tarefas repetitivas, como escrever a descrição dos produtos ou resumir o feedback de clientes, liberando os trabalhadores humanos para tarefas mais críticas e valiosas. À medida que os modelos de IA capazes de deep learning se tornam mais familiarizados com a voz, as ofertas de produtos e os clientes de uma marca, seus resultados melhoram e o desempenho geral aumenta.
Inovações como essas aumentaram muito o interesse em usar a IA generativa para marketing nos últimos anos. De acordo com uma pesquisa da IBM em parceria com a Momentive.ai, 67% dos CMOs relataram que planejavam implementar a IA generativa nos próximos 12 meses. Cerca de 86% planejavam fazer isso em 24 meses. No entanto, para muitas empresas, as iniciativas atuais de IA generativa continuam focadas no uso da tecnologia para eficiência e redução de custos, em vez de inovação e crescimento.3
Saiba como as organizações podem incorporar com confiança a IA generativa, modelos de base e aprendizado de máquina em suas operações de negócios.
Os modelos de IA generativa usam técnicas de aprendizado de máquina para gerar texto, imagens, áudio e vídeo. Esses modelos são treinados em vastos conjuntos de dados, aprendendo padrões e estruturas dentro dos dados para produzir resultados que imitam a tomada de decisões humana.
Em aplicativos de marketing, a IA generativa frequentemente é usada em conjunto com a IA tradicional para aumentar a eficiência. Para dar um exemplo simples, a IA generativa pode criar textos e imagens publicitárias, enquanto o aprendizado de máquina determina quais clientes recebem um ativo criativo específico.
Embora o GPT-4 e o Dall-E da OpenAI continuem sendo alguns dos modelos mais reconhecidos publicamente, cada vez mais organizações de ponta estão criando soluções de IA generativa personalizadas ou semipersonalizadas, treinadas em conjuntos de dados específicos de marcas ou tarefas. Por exemplo, a biblioteca Granite de modelos de base da IBM é treinada em dados empresariais dos setores jurídico, acadêmico e financeiro para melhor atender às aplicações de negócios.
Usando modelos orientados para a empresa como esses, uma organização pode colocar seus próprios dados em camadas (por exemplo, informações históricas sobre interações com clientes) sobre um modelo de base. Esse processo cria uma série mais específica e eficaz de ferramentas de IA. À medida que essas tecnologias "aprendem" ao longo do tempo, os modelos de IA criados para fins específicos e treinados para realizar tarefas específicas podem melhorar continuamente e desenvolver mais capacidade para tarefas específicas.
Os departamentos de marketing estão bem posicionados para aproveitar essa tecnologia, já que a comunicação com o cliente e a publicidade geram grandes quantidades de dados. A IA generativa é particularmente hábil em analisar dados não estruturados, como postagens em redes sociais ou comunicações por chat.
As organizações podem optar por integrar essas ferramentas de várias maneiras, com diferentes graus de interação humana e impacto em toda a empresa. Embora, nos últimos anos, as soluções de IA generativa pré-criadas tenham se tornado quase onipresentes em departamentos de marketing grandes e pequenos, as organizações estão adotando cada vez mais modelos personalizados e transformações digitais em grande escala impulsionadas por IA. De acordo com um relatório recente do IBM Institute for Business Value, mais da metade dos CMOs afirmam que planejam criar modelos de base utilizando dados proprietários de suas empresas.
Em termos gerais, o grau em que uma empresa adota a IA pode ser dividido em três categorias:
Modelos de IA generativa pré-construídos
Cada vez mais, os criadores de conteúdo individuais e os profissionais de marketing usam modelos pré-construídos, como o ChatGPT, para gerar ideias e criar os primeiros rascunhos das comunicações com os clientes. Da mesma forma, as ferramentas de marketing habilitadas para IA generativa prontas para uso, como o Generative Fill da Adobe, permitem que os indivíduos alterem rapidamente os ativos criativos usando prompts de linguagem natural. Essas soluções de IA, criadas com versatilidade em mente e destinadas a grandes audiências, aumentam a eficiência no dia a dia, ao diminuir o tempo que os funcionários gastam em tarefas rotineiras.
Modelos personalizados de IA generativa
Algumas organizações optam por personalizar rapidamente os modelos de base, treinando-os em informações proprietárias específicas da marca para casos de uso específicos. Isso pode incluir a geração de ativos criativos, a recomendação de palavras-chave de otimização de mecanismos de pesquisa (SEO) ou a análise de dados para prever o comportamento futuro do cliente. Usando esses modelos, os seres humanos recebem conteúdo de uma tecnologia de IA generativa e aprovam ou aproveitam seu input.
Transformação com IA em grande escala
Uma transformação de IA em grande escala combina várias tecnologias de IA, incluindo soluções de IA generativa personalizadas, para alterar os principais processos de marketing de uma organização. Além de usar modelos treinados em dados proprietários para aumentar a eficiência e incorporar as principais automações, esse tipo de prática de IA transformadora pode gerar formas totalmente novas de marketing. Por exemplo, ao usar IA generativa para analisar o sentimento do consumidor e desenvolver novos produtos ou fornecer orientação autônoma aos clientes enquanto eles fazem compras.
A IA generativa usa uma combinação de tecnologias avançadas para criar, personalizar e otimizar o conteúdo e as interações com os clientes. Alguns casos de uso comuns incluem:
Chatbots e experiência do cliente
A IA generativa aprimora a interação com o cliente ao fornecer respostas e suporte instantâneos e inteligentes em vários pontos de contato. Isso pode incluir um chatbot de IA lidando com possíveis consultas de clientes, fornecendo informações sobre produtos e orientando os consumidores por meio de uma venda, tudo em linguagem natural e intuitiva. Os assistentes virtuais orientados por IA também orientam os usuários em sites, recomendam compras e melhoram a experiência geral do usuário.
Por exemplo, as ferramentas de interação com o cliente com IA generativa podem responder automaticamente às avaliações e reclamações dos clientes com a voz de uma marca, resumindo os possíveis problemas para a equipe de suporte ao cliente de uma organização. A IA generativa pode até automatizar futuros descontos ou substituições de produtos.
Chatbots e agentes virtuais treinados com os dados proprietários da organização fornecem assistência ininterrupta e alcance global em todos os fusos horários. Combinados com a automação robótica de processos (RPA), eles podem acionar ações específicas, como iniciar um processo de venda ou devolução, sem intervenção humana. Como essas ferramentas de IA generativa “lembram” das interações com os clientes, elas podem nutrir leads por longos períodos, mantendo um relacionamento coeso com um consumidor individual. Essas experiências altamente personalizadas geram fidelidade e aumentam as taxas de conversão.
Os chatbots de IA generativa também coletam informações cruciais para profissionais de marketing sobre preferências e comportamento do consumidor. Eles podem analisar esse vasto e inestimável conjunto de dados para fazer recomendações e melhorar as operações de uma empresa.
Geração de texto e geração de imagens
A IA generativa revoluciona a cadeia de suprimentos de conteúdo de ponta a ponta, ao automatizar e otimizar a criação, distribuição e gerenciamento de conteúdo de marketing. As aplicações para IA no marketing de conteúdo incluem a criação automatizada de conteúdo. Por meio desses processos, as ferramentas de IA geram posts de blogs de alta qualidade, atualizações de redes sociais e texto de anúncios com base em palavras-chave, tópicos e estilos específicos.
A IA generativa também cria imagens e vídeos personalizados, adaptados à estética da marca e às necessidades da campanha, aprimorando o conteúdo visual sem a necessidade de amplos recursos de design.
Esses modelos também aceleram significativamente o processo de produção criativa, permitindo que os profissionais de marketing criem e testem rapidamente vários ativos criativos, criando campanhas completas em questão de horas ou dias.
Personalização e segmentação
Enquanto a IA tradicional poderia ter ajudado os profissionais de marketing a segmentar o público em grupos amplos de acordo com o histórico de compras ou os gostos, a IA generativa inaugurou uma era de microssegmentação. A microssegmentação dá às organizações o poder de fazer marketing para indivíduos específicos quase em tempo real. Esse tipo de personalização é um ponto forte da IA generativa, permitindo que os profissionais de marketing ofereçam experiências altamente segmentadas e relevantes aos consumidores em escala e em todos os canais.
Por exemplo, a IA generativa pode criar receitas personalizadas e ideias para planejamento de refeições com base nos pedidos de mercearia dos clientes ou interpretar o feedback de um indivíduo para gerar recomendações de produtos.
A IA generativa também aprimora o conteúdo adaptável, no qual sites, e-mails e aplicativos móveis ajustam suas exibições em tempo real com base nas interações e dados individuais do usuário, criando a experiência mais relevante possível para os consumidores. Uma ferramenta de IA treinada na mensagem específica de uma marca pode criar ativos criativos individuais para pequenos segmentos de público, ajudando a garantir que as comunicações de marketing repercutam da forma mais eficaz possível em diversos grupos de clientes.
Análise de dados e análise preditiva de dados
A IA generativa é excelente na análise de grandes quantidades de dados para descobrir insights sobre os clientes e prever tendências futuras, possibilitando a tomada de decisões baseada em dados. Isso pode incluir análise de pesquisa de mercado, um processo por meio do qual algoritmos de IA interpretam dados de mercado ou preços de concorrentes para identificar o comportamento futuro do consumidor e a dinâmica mais ampla do setor.
Outras ferramentas de IA generativa podem usar dados de clientes para identificar e direcionar audiências particularmente relevantes. Usando a tecnologia, as organizações podem identificar de forma rápida e eficiente os melhores leads possíveis e prever tendências futuras, ajudando os profissionais de marketing a planejar campanhas proativas e otimizar seus recursos.
Automação de processos
A IA generativa simplifica os processos de marketing usando automação. Ao automatizar tarefas repetitivas e demoradas, as organizações podem obter maior eficiência e produtividade. Algumas ferramentas impulsionadas por IA podem automatizar vários fluxos de trabalho de marketing, como posts em redes sociais ou sequenciamento de e-mails, liberando recursos humanos para iniciativas mais estratégicas. Algumas são usadas para gerenciar campanhas de marketing específicas, monitorar dados de campanhas e otimizar a entrega de anúncios ou comunicações com base no desempenho.
A IA generativa também é usada para traduzir conteúdo de um idioma para outro ou converter arquivos em diversos formatos, simplificando as operações diárias dos departamentos de marketing e aumentando o alcance de uma marca.
A tecnologia também pode otimizar o processo de produção criativa. Usando a IA generativa, os departamentos de marketing podem gerar rapidamente dezenas de versões de um conteúdo e, em seguida, fazer testes A/B desse conteúdo para determinar automaticamente a variação mais eficaz de um anúncio.
Geração de ideias
A IA generativa pode estimular a criatividade e a inovação, ao gerar novas ideias e variações de conteúdo. Os departamentos de marketing podem usar a IA generativa para sugerir manchetes ou tópicos de otimização de mecanismos de pesquisa (SEO) com base nas tendências atuais e nos interesses da audiência.
Por exemplo, de acordo com a consultoria McKinsey, a Kellogg's utiliza tecnologias de IA para escanear receitas virais que incorporam cereais para o café da manhã. Então, a IA generativa usa esses dados para criar ativos criativos e posts de redes sociais.4 Durante o processo de criação de ideias, a IA generativa também pode ser usada para sugerir opções de logotipos ou anúncios, fornecendo uma grande quantidade de ideias para os departamentos de marketing escolherem e refinarem.
A IA generativa oferece várias maneiras de otimizar os processos de negócios e aumentar o engajamento do cliente, transformando a escala em que os departamentos de marketing se comunicam com os consumidores e aprendem com eles. Algumas das principais vantagens de usar a IA generativa em marketing incluem:
Aumento da eficiência por meio da automação
A IA generativa automatiza a criação de conteúdo, como posts em redes sociais e textos de anúncios, reduzindo significativamente o tempo e o esforço exigidos das equipes de marketing. Agentes virtuais ou chatbots impulsionados por IA que se comunicam em linguagem natural também fornecem suporte constante e 24 horas ao cliente com o mínimo de intervenção humana.
Escalabilidade
A IA generativa lida facilmente com grandes volumes de interações com clientes ou necessidades de criação de conteúdo, acomodando audiências em crescimento. Ela também converte rapidamente conteúdo em vários idiomas ou formatos, ajudando as organizações a alcançar e engajar os consumidores em escala global.
Eficácia em custo
Usada nos departamentos de marketing, a IA generativa otimiza os recursos, liberando os funcionários humanos para tarefas valiosas e criativas. Ela também reduz o custo de experimentação e inovação, gerando rapidamente diversas variações de conteúdo, como anúncios ou posts de blogs, para identificar as estratégias mais eficazes.
Tomada de decisões baseada em dados
Os modelos de IA interpretam, analisam e resumem grandes quantidades de dados para descobrir insights sobre o comportamento do cliente, tendências de mercado e desempenho de campanhas. Eles também preveem tendências futuras e necessidades dos clientes, ajudando os profissionais de marketing a antecipar e responder de forma proativa.
Melhoria na experiência do cliente
As ferramentas de marketing de IA ajudam na geração de conteúdo, criando experiências mais envolventes para os clientes e aumentando as taxas de conversão. A IA generativa em várias plataformas também cria mensagens de marca consistentes, porém exclusivas, em vários canais e pontos de contato.
Etapas para implementar a IA gerativa em marketing
Embora toda implementação de IA generativa dependa da capacidade e dos objetivos da organização, algumas etapas comuns para implementar IA generativa para marketing incluem:
1. Definição de metas de experiência do cliente
Normalmente, os tomadores de decisões gastam muito tempo delineando as metas de sua organização antes de projetar uma implementação de IA. Isso pode incluir a auditoria de processos existentes que podem se beneficiar do aprimoramento, a identificação de fluxos de trabalho que podem se beneficiar da IA generativa e a descrição da experiência do cliente desejada.
2. Coleta e análise de dados
Durante essa fase, uma organização normalmente coleta dados de vários pontos de contato com o cliente para entender suas preferências, comportamento e pontos de dados. Uma empresa também pode coletar e limpar dados proprietários internos ou engajar dados confiáveis de terceiros para criar um conjunto de dados coeso no qual treinar uma IA.
3. Escolha de ferramentas de IA generativa
Dependendo do escopo da implementação da IA, uma organização pode decidir por uma ferramenta pré-construída ou identificar que tipo de modelo usará para treinar uma IA sob medida durante essa fase. Independentemente do quanto a solução eventual será personalizada, as organizações geralmente pesquisam as opções minuciosamente antes de tomar uma decisão.
4. Integração e implementação da IA generativa
As integrações podem levar apenas algumas semanas ou um ano. As transformações da IA em grande escala podem exigir infraestrutura e talentos adicionais, enquanto os modelos pré-construídos podem simplesmente ditar que os departamentos de marketing insiram conjuntos de dados que identificaram anteriormente. Durante o período de treinamento e ajuste, a ferramenta de IA aprende com dados internos e de terceiros para funcionar com mais eficiência.
Melhores práticas ao implementar a IA generativa em marketing
Embora o uso da IA generativa ofereça inúmeras vantagens para os departamentos de marketing, ele também apresenta alguns desafios que as organizações normalmente enfrentam para implementar e se beneficiar da tecnologia de forma eficaz. Alguns desses desafios e possíveis soluções incluem:
Qualidade e disponibilidade de dados
Os modelos de IA generativa exigem uma enorme quantidade de dados de alta qualidade para funcionar de forma eficaz. Dados imprecisos ou dados com viés podem levar a um desempenho ruim e a resultados não confiáveis. Além disso, reunir e gerenciar os dados necessários pode ser demorado e caro, especialmente para empresas menores com recursos limitados. As organizações que embarcam em um projeto de IA generativa podem contratar cientistas de dados e engenheiros de dados adicionais para ajudar a garantir a qualidade e a consistência de um corpus de treinamento ou envolver um terceiro confiável com práticas de dados verificadas.
Privacidade de dados e confiança do usuário
O uso de dados de clientes para personalização orientada por IA e criação de conteúdo normalmente exige que as organizações prestem atenção às regras e regulamentos de privacidade de dados . Como o tratamento inadequado de dados pode levar a problemas de conformidade e perda de confiança do consumidor, uma organização pode precisar investir em infraestrutura de segurança avançada. As soluções de IA generativa bem-sucedidas são normalmente transparentes e explicáveis, o que significa que a empresa que projeta a IA tem uma documentação clara sobre como ela foi treinada e ajustada. Além disso, uma organização que usa dados proprietários ou de usuários pode projetar cuidadosamente as ferramentas de IA levando em consideração o nível de conforto do cliente, de modo a garantir que as soluções de experiência do cliente não pareçam invasivas.
Controle de qualidade e consistência entre modelos e produções de IA
Garantir que o conteúdo gerado por IA atenda aos padrões da marca e mantenha uma voz consistente pode ser um desafio. Escolher o modelo certo e auditar minuciosamente os dados de treinamento pode ser demorado. Na fase inicial de planejamento, uma organização normalmente pesquisa extensivamente modelos de base específicos, garantindo que a base de suas soluções de IA seja a mais apropriada para implementar para um caso de uso específico. Para garantir a consistência a longo prazo, as organizações normalmente monitoram um modelo continuamente para detectar e corrigir erros. Elas também podem alimentar um modelo com mais dados para garantir que ele esteja atualizado.
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Notas de rodapé
1 Carvana Creates 1.3M+ Unique AI-Generated Videos for Customers (link externo a ibm.com), Carvana, 9 de maio de 2023.
2 Introducing Voice Translation for Podcasters (link externo a ibm.com), Spotify, 25 de setembro de 2023.
3 Now decides next: Insights from the leading edge of generative AI adoption (link externo a ibm.com), Deloitte, janeiro de 2024.
4 How generative AI can boost consumer marketing (link externo a ibm.com), McKinsey, 5 de dezembro de 2023.