Notícias de dispositivos móveis, gadgets, aplicativos Android

Primeiros passos com IA? Considere estes projetos simples de marketing

As equipes de marketing estão recorrendo cada vez mais à inteligência artificial (IA) para melhorar os resultados, com os profissionais de marketing investindo mais de US$ 227 milhões em tecnologias baseadas em IA somente em 2018, de acordo com o Statista.

No entanto, muitas empresas ainda não utilizaram a IA ou começaram a explorá-la recentemente. Então, quais são os melhores projetos básicos de IA na pilha CX/martech para estabelecer o sucesso? Abaixo estão cinco recomendações.

1. Melhor uso de IVAs

“Com o surgimento das tecnologias de baixo código, estamos testemunhando uma explosão cambriana de projetos de IA que são considerados frutos ao alcance dos profissionais de marketing e profissionais de experiência do cliente”, disse Jen Snell, vice-presidente de estratégia de produto e marketing, Intelligent Self- Serviço, Verint. “Estamos vendo agora um imenso sucesso com interações automatizadas no início da jornada do cliente, que é uma área onde a maioria dos profissionais de marketing está focada.”

IVAs e chatbots já foram grandes projetos de IA, mas as soluções de baixo código possibilitam a implantação rápida e ainda retornam valor ao negócio, acrescentou Snell.

“Acima de tudo, a IA trata de dados”, disse Snell. “Os dados são a fronteira do marketing moderno, mas a maioria dos profissionais de marketing não tem acesso ao tipo de dados gerados pelas interações com um IVA. A profundidade dos insights extraídos de interações multidimensionais com IVAs não tem precedentes e é incrivelmente valiosa para os profissionais de marketing. Com esses dados, os profissionais de marketing podem aprimorar e personalizar continuamente as experiências, identificar lacunas na jornada do cliente e compreender verdadeiramente o que motiva seus clientes.”

Nós recomendamos:  O principal ransomware tem como alvo inúmeras empresas em 4 de julho

2. Melhor tomada de decisão

A IA oferece uma maneira de ajudar a fornecer o tipo certo de experiência para o tipo certo de clientes potenciais, de acordo com Adam Smartschan, diretor de estratégia da Altitude Marketing. Ele ofereceu três exemplos:

  • Anúncios de pesquisa do Google – “Os anúncios de pesquisa do Google são provavelmente a maneira mais simples de implementar IA/aprendizado de máquina em marketing. Você fornece até 15 títulos e quatro pedaços de texto descritivo, e o algoritmo faz o resto”, disse Smartschan. “O Google testa centenas ou milhares de combinações e, em seguida, começa a fornecer variantes de alto desempenho consulta por consulta. É a IA de marketing da forma mais simples: deixar os robôs decidirem.”
  • Testando páginas de destino — O teste de divisão da página de destino é outro ótimo exemplo. Em vez de testes A/B/n enviarem tráfego para diferentes variantes aleatoriamente, agora plataformas como a Unbounce (que usa “Smart Traffic”) podem enviar usuários específicos para variantes específicas. O algoritmo analisa fatores demográficos, localização e muito mais para maximizar a chance de conversão.
  • Marketing de email — A IA básica se estende até mesmo ao e-mail. Plataformas como ActiveCampaign e MailChimp agora permitem que você envie mensagens em períodos contínuos de 24 horas com base no comportamento anterior do destinatário. Basicamente, você está enviando um e-mail individual para todos da sua lista no momento em que eles têm maior probabilidade de se envolver.

3. Gestão da Qualidade

A implementação de uma solução de gestão de qualidade melhorada pela IA permite às empresas treinar e treinar agentes de contact center de forma mais eficiente e sem preconceitos, de acordo com Fabrice Martin, diretor de produtos da Clarabridge. Agentes e gerentes podem economizar tempo com treinamento/coaching para que possam se concentrar em interações de maior valor, medir os fatores de satisfação do cliente e melhorar a experiência do cliente em todos os canais.

Nós recomendamos:  Como encontrar o endereço IP da sua impressora? 5 métodos simples

4. Compreendendo o feedback do cliente em escala

Para aproveitar e aproveitar com sucesso o feedback dos clientes, as empresas devem implementar soluções que incorporem compreensão de linguagem natural (NLU) e processamento de linguagem natural (PNL), disse Martin. A NLU revela o significado por trás do texto, como tweets, e-mails, comentários, etc. Por outro lado, a PNL ajuda os computadores a ler rapidamente grandes quantidades de texto para descobrir importantes insights de negócios.

Ambos os projetos ajudam as empresas a reunir rapidamente insights sobre o que funciona e o que não funciona. A incorporação de IA aumenta a eficiência, fornece insights em tempo real e ajuda as organizações a entender melhor os clientes, o que leva a uma melhor experiência do cliente.

5. Analisador de sentimento de mídia social

“Este é um dos empreendimentos de aprendizado de máquina mais impressionantes e inovadores que já vi. Plataformas de mídia social, como Facebook, Twitter e YouTube estão transbordando de big data”, disse Bram Jansen, editor-chefe do vpn Alert. “A mineração dos dados ajudará a explicar os sentimentos e pontos de vista dos consumidores de diversas maneiras. Este projeto também pode ser usado para marketing digital e branding para considerar a visão ou resposta de um cliente a um produto ou serviço.”

Table of Contents