O aprendizado de máquina é o tópico de marketing do dia.
Os profissionais de marketing estão recorrendo ao aprendizado de máquina para encontrar padrões nos dados e usar insights derivados analiticamente para prever ações futuras em um nível mais finito.
As organizações estão utilizando o aprendizado de máquina de inúmeras maneiras, incluindo capacitando assistentes pessoais de voz, aprimorando mecanismos de recomendação, reduzindo fraudes e orientando carros autônomos.
Se você está explorando como coloque o aprendizado de máquina para funcionar em seu marketing, veja como você pode usá-lo para minimizar suposições e reforçar imediatamente quatro ações principais de marketing.
1. Refine a segmentação para melhor personalização
Use informações de fontes externas e de interações com os clientes para fornecer visualizações de clientes mais ricas em variantes e permitir a personalização em níveis micro que antes não eram possíveis com abordagens de segmentação tradicionais.
O aprendizado de máquina permite que as organizações analisem e aprendam mais rapidamente com dados de alto volume, variados e detalhados – sejam estruturados, não estruturados ou semiestruturados. Essas tecnologias podem ajudar as organizações a revisar sua estratégia de análise da web.
Concentre-se em concretizar o conceito de inteligência digital, ou seja, integrar análises da web com outros dados e análises para obter uma visão abrangente dos clientes.
As marcas podem personalizar quais e-mails, alertas móveis, mala direta ou cupons que um cliente recebe e quais ofertas ou recomendações ele vê, tudo projetado para levar o consumidor a uma venda de maneira mais confiável.
2. Melhore o atendimento e suporte ao cliente
Aumente o valor de cada contato com o cliente, permitindo uma experiência do cliente mais oportuna e relevante. Ao reconhecer padrões no envolvimento anterior e na atividade de resposta do cliente, o aprendizado de máquina pode melhorar o desempenho, recomendando quando contatá-los, por qual canal, com conteúdo que seja mais relevante para o estágio do seu ciclo de vida.
Por exemplo, as marcas podem ir além do roteamento automatizado de chamadas para fazer recomendações instantâneas a um agente de call center que atende a chamada – sobre que tipo de oferta falar com o chamador de maneira relevante e contextual.
O aprendizado de máquina também pode analisar dados do histórico do contact center de uma empresa para melhorar o fluxo de trabalho e o ROI em outras partes da organização.
3. Aumente a receita por meio das próximas melhores ações e recomendações
O aprendizado de máquina pode ajudar a detectar padrões ou mudanças no comportamento do cliente com mais rapidez, permitindo que o marketing responda em tempo real ajustando as ofertas.
Encontrar padrões nas interações anteriores com os clientes, nas preferências de canal, na segmentação do mercado e na fase da jornada do cliente pode ajudar a maximizar a receita por cliente. Com estes dados, as organizações podem compreender como pequenos segmentos de clientes, microsegmentos ou mesmo clientes únicos responderão a uma oferta.
Normalmente, um modelo de aprendizagem é treinado com comportamento histórico – como clientes com características semelhantes responderam a uma oferta.
Por exemplo, um salão pode oferecer a uma cliente que acabou de fazer manicure um cupom de desconto em uma pedicure. Um serviço de streaming de mídia pode sugerir um programa para assistir com base no programa que o cliente acabou de assistir. Da mesma forma, a próxima melhor ação considera ações alternativas durante uma interação com o cliente, como com um agente de call center ou representante de serviço.
4. Previsão de lucratividade do cliente
Encontre padrões no comportamento anterior do cliente para prever o valor da vida útil de um cliente no início do seu ciclo de vida, melhorando a eficiência na alocação de recursos, no gerenciamento de campanhas e na previsão de ROI.
O aprendizado de máquina incorpora rotina de otimização analítica para determinar a melhor forma de direcionar os esforços dadas determinadas restrições, com o objetivo de reduzir a ineficiência e definir alternativas de melhoria. As organizações podem levar em consideração diversas variáveis, usar ferramentas para executar cenários e testes “e se” e aplicar fórmulas de otimização para equilibrar metas e restrições.
Eles também podem analisar o desempenho para determinar se suas decisões de otimização de marketing foram eficazes em todos os canais e como poderiam ser modificadas para alcançar melhor os resultados desejados.
O futuro é agora
O aprendizado de máquina pode parecer futurista, mas os quatro cenários sustentam interações inteligentes e eficientes com os clientes que beneficiam tanto os clientes quanto as empresas. As equipes de marketing podem se adaptar e evoluir rapidamente por meio da exposição a novos dados e podem acelerar a capacidade de uma empresa de atualizar de forma inteligente os processos existentes sem ser limitada pela velocidade dos humanos.
