O que é marketing de chatbot?

O marketing de chatbot abrange uma ampla variedade de casos de uso envolvendo chatbots ao longo da jornada do cliente. Abaixo está um cenário de exemplo de marketing de chatbot que ilustra alguns dos casos de uso comuns, como assistência ao cliente, coleta de dados, geração de leads e recomendações personalizadas:

Imagine que você trabalha para uma empresa de comércio eletrônico chamada "Acme Widgets", que vende uma variedade de dispositivos e acessórios. Seu objetivo é usar chatbots para aprimorar os esforços de marketing do seu negócio.

Uma cliente potencial chamada Sarah visita o site da Acme Widgets procurando informações sobre um dispositivo específico que ela está interessada em comprar. Quando Sarah acessa o site, um chatbot chamado "WidgetGuide" aparece no canto da tela com uma mensagem de boas-vindas oferecendo assistência.

WidgetGuide fornece informações detalhadas sobre o dispositivo, incluindo suas especificações, preços e disponibilidade. Mas primeiro, Sarah tem algumas perguntas adicionais sobre a garantia e a política de devolução, e WidgetGuide responde com respostas úteis.

Sarah está interessada em comprar o dispositivo, mas deseja compará-lo com outro modelo antes de tomar uma decisão. WidgetGuide reconhece o interesse de Sarah e oferece ajuda para comparar o dispositivo com um modelo semelhante. Sarah concorda e fornece o nome do outro dispositivo que está considerando.

O WidgetGuide coleta o endereço de e-mail de Sarah para enviar os detalhes da comparação e colocá-la na newsletter. Após receber o e-mail de Sarah, a equipe de marketing da Acme Widgets envia uma notificação transmitindo as informações da comparação e inclui recomendações personalizadas com base nas preferências dela. Sarah recebe as informações da comparação e agora está considerando fazer uma compra. O WidgetGuide faz um acompanhamento com Sarah após alguns dias, oferecendo recomendações de produtos personalizadas com base em suas interações anteriores e nos dados da comparação.

Sarah decide adicionar alguns acessórios ao carrinho e realiza a compra. Nesse cenário, a Acme Widgets utilizou efetivamente chatbots para engajar um cliente potencial, fornecer informações, capturar leads, nutrir o lead por meio de recomendações personalizadas e, finalmente, converter o lead em cliente. Isso demonstra como os chatbots podem ser parte integrante de uma estratégia de marketing, aprimorando a experiência do cliente e impulsionando as vendas.

1. Definir objetivos: comece esclarecendo seus objetivos de marketing. O que você deseja alcançar com seu chatbot? É para gerar leads, ajudar clientes e visitantes do site com informações, aumentar as taxas de conversão ou melhorar o reconhecimento da marca? Seus objetivos orientarão toda a sua estratégia.
   
2. Identificar público-alvo: determine com quem seu chatbot irá interagir. Entenda a demografia, preferências, pontos problemáticos e hábitos de comunicação do seu público.
3. Escolher a plataforma certa: decida onde você deseja implementar seu chatbot. Plataformas populares incluem websites, aplicativos de mensagens (por exemplo, Facebook Messenger, WhatsApp ou Slack).
   
4. Desenvolver seu chatbot: dependendo de suas capacidades técnicas e orçamento, você pode optar por construir seu próprio chatbot, utilizar uma plataforma sem código/pouco código, confiar em serviços de chatbots de provedores terceiros ou usar modelos de chatbots pré-construídos.
   
5. Projetar fluxos conversacionais: crie scripts e fluxos conversacionais para seu chatbot que segmentem os clientes nas direções desejadas com base nas consultas esperadas dos clientes. Defina como cumprimentará os usuários, responderá a consultas comuns e lidará com interações complexas. Crie uma interface amigável e uma personalidade distinta.
6. Criar conteúdo: use bases de conhecimento e outros recursos informacionais para preencher seu chatbot com conteúdo relevante e envolvente. Ofereça valor aos usuários fornecendo informações e solucionando problemas.
7. Testar e otimizar: realize testes completos para identificar e resolver quaisquer problemas ou gargalos na experiência do usuário. Otimize continuamente as respostas do seu chatbot com base no feedback dos usuários e nas métricas.
   
8. Integrar com outros canais: integre seu chatbot com outros canais de marketing. Garanta uma experiência de usuário sem interrupções em todos os pontos de contato.
   
9. Iterar e melhorar: use os insights obtidos a partir da análise de dados para fazer melhorias contínuas no seu chatbot e na estratégia de marketing. Adapte-se às necessidades e tendências dos clientes em constante mudança.
   

Temos chatbots há décadas, mas somente recentemente a verdadeira IA conversacional foi implementada no mercado. Chatbots e IA conversacional são tecnologias relacionadas usadas para interações automatizadas com usuários, mas possuem recursos variados.

Chatbots têm funcionalidades restritas. Eles são projetados para tarefas ou funções específicas e pré-definidas, como responder a FAQs, fornecer suporte ao cliente ou guiar usuários através de um processo específico. Eles se destacam em lidar com tarefas rotineiras e diretas. Muitos chatbots operam com base em regras pré-definidas e árvores de decisão. Eles seguem um conjunto de instruções ou scripts para responder aos inputs dos usuários. Chatbots podem ter recursos limitados de processamento de linguagem natural (PLN) e podem ter dificuldades em entender e responder a linguagem complexa ou rica em contexto. Eles são frequentemente menos adaptáveis e podem não lidar bem com consultas de usuários inesperadas ou não roteirizadas. Eles podem não aprender ou melhorar suas respostas ao longo do tempo. Chatbots são tipicamente construídos para uma aplicação de propósito único, como reservar um quarto de hotel ou responder a perguntas comuns relacionadas a um produto ou serviço específico. Mas, por outro lado, chatbots tendem a ser menos complexos de desenvolver e implementar, tornando-os adequados para tarefas e aplicações diretas.

Assistentes virtuais alimentados por IA conversacional, por outro lado, possuem uma gama de recursos mais abrangente. Eles podem lidar com uma ampla variedade de tarefas, desde responder a perguntas até conduzir conversas mais complexas e dinâmicas. A IA conversacional depende de inteligência artificial e algoritmos de aprendizado de máquina para entender e gerar respostas muito mais próximas daquelas que se poderia esperar de uma pessoa real. Ela pode se adaptar dinamicamente aos inputs e ao contexto do usuário. Assistentes virtuais frequentemente possuem recursos profundos de PLN, permitindo que compreendam e gerem respostas de texto ou fala semelhantes às humanas de forma eficaz. Eles podem aprender com as interações dos usuários e melhorar ao longo do tempo. Eles podem empregar aprendizado por reforço ou outras técnicas para aprimorar seu desempenho.

Em última análise, a capacidade da IA conversacional de lidar com complexidade, aprender com as interações e servir a múltiplos propósitos em todos os setores a torna uma escolha atraente para grandes organizações que buscam manter a competitividade e oferecer melhores experiências aos clientes. Os recursos dos chatbots são primitivos em comparação com uma plataforma de IA de conversação, e os chatbots são essencialmente vistos agora como antecedentes datados e limitados para as tendências empolgantes que estão acontecendo com a IA no marketing de conversação atualmente.