IA E ML para o mkt

Inteligência Artificial e Machine Learning estão aumentando a eficiência do marketing digital

Análise da Harvard Business Review Analytics Services encomendada pela Rakuten Marketing aponta que o uso da tecnologia automatizará cada vez mais tarefas, além de solucionar questões como fraude on-line e a efetividade das campanhas

O Marketing Digital definitivamente se tornou uma das maneiras mais práticas na oferta de experiências personalizadas, relevantes e oportunas no relacionamento entre marcas e consumidores, mas nos últimos anos tem percebido uma forte queda na sua efetividade, uma vez que 70% dos usuários da internet consideram anúncios digitais cada vez mais invasivos.

Esse dado foi retirado de um estudo encomendado pela Rakuten Marketing conduzido pela Harvard Business Review Analytics Services, que aponta o uso de Machine Learning (ML) e de Inteligência Artificial (IA) como o fator principal na recuperação da credibilidade das estratégias de marketing digital.

Machine Learning permite estabelecer indicadores-chave de desempenho mais específicos, viabilizando aos profissionais a entrega de resultados alinhados às metas comerciais da empresa como um todo

Segundo a análise, que trouxe alguns números de pesquisas realizadas nos últimos dois anos, mais de 60% dos clientes pararam de fazer negócios com pelo menos uma empresa devido à experiência ruim que tiveram. Neste levantamento, realizado em 2017 com 25 mil consumidores em 33 países, por exemplo, todas as categorias de serviços tiveram um aumento médio de 2,8% no índice de frustração dos clientes com as práticas de marketing e venda. Os motivos variam: não cumprimento de promessas, processamento inadequado de informações pessoais, entre outros.

Dessa maneira, o estudo buscou fazer uma análise completa de como o uso das duas tecnologias consegue de maneira efetiva peneirar, analisar e aprender com a enorme quantidade de dados disponíveis dos usuários e assim conseguir voltar a impactar esse consumidor de maneira positiva, resgatando a autoestima do marketing digital.

Isso porque, com o uso deste tipo de tecnologia, é possível automatizar cada vez mais tarefas do marketing, proporcionando aos profissionais mais tempo e energia para trabalhar em conteúdo e estratégia criativas. Outro ponto é a possibilidade de aprender mais sobre o comportamento do consumidor e resolver questões como a perca de engajamento durante uma campanha, que em muitos casos acabavam passando como incompreensíveis. Além disso, também estão sendo resolvidos mais rapidamente problemas de fraudes online.

Veja também: Como o RPA (Robotização de Processos) está evoluindo com a IA (Inteligência Artificial)

Os benefícios para os consumidores

São muitas as vantagens do uso de IA e ML em campanhas de marketing digital, segundo o estudo. Um exemplo são os anúncios interativos, que só são disponibilizados devido a um monitoramento promovido por meio da tecnologia. Outro exemplo são as notificações de produtos e temas de interesse que aparecem de maneira involuntária na tela do usuário durante uma pesquisa na internet.

Isso sem contar que o ML permite estabelecer indicadores-chave de desempenho mais específicos, viabilizando aos profissionais a entrega de resultados alinhados às metas comerciais da empresa como um todo. Mas isso não se trata apenas de ter melhores dados sobre quem são os clientes para alcançá-los de uma maneira mais efetiva, e sim contar com a capacidade de mudar rapidamente a maneira como anunciar.

“Essa possibilidade de responder sinais dos clientes em tempo real por meio destas tecnologias gera maior engajamento, que por sua vez contribui para o aumento e a eficácia do marketing digital. Além disso, o uso desse tipo de tecnologia automatiza tarefas de monitoramento e métricas permitindo identificar etapas nunca reveladas de uma jornada de compra; antecipar próximos passos dos clientes; gerenciar crises e personalizar muito mais as experiências. No final, tudo isso implica em fidelidade, apreço e aumento de receita para as marcas”, afirma Luiz Tanisho, Country Manager da Rakuten Marketing no Brasil.

Fonte: Channel360

O que é Hiperautomação

O que é Hiperautomação e por que sua empresa precisa prestar atenção nisso?

Por Mário Neto*

A consultoria Gartner publicou no final de 2019 um relatório sobre as tendências tecnológicas para 2020 e, em primeiro lugar, está o termo Hiperautomação (Hyperautomation). Mas o que é Hiperautomação e por que as empresas precisam prestar atenção nisso?

Antes da definição, é preciso entender que o uso da tecnologia deve estar focado nas pessoas (People-Centric), já que a tecnologia impacta diretamente consumidores, empregados, parceiros e, de forma geral, a sociedade. E, por ser centrada em pessoas, a tecnologia deve e pode assumir grande parte das tarefas de trabalho e/ou operacionais. O caminho para isso é a Hiperautomação.

Hiperautomação é a combinação de tecnologias e conhecimentos que as empresas precisam para tornar o processo de trabalho automatizado, totalmente voltado para tornar o modelo do negócio ágil como ele deve ser. O termo engloba as ferramentas, métodos e a própria automação, desde o momento do descobrimento do processo, passando pela análise, design, automação, medição de desempenho, monitoramento e, quando preciso, reavaliação.

Um conjunto híbrido entre ferramentas de automação de processos (RPA), machine learning, inteligência artificial e iBPMS (ferramentas de gerenciamento de processos de negócios inteligentes, como o Enate, por exemplo) permite que o processo de entender e desenvolver automações atenda às reais necessidades do modelo de negócio e traga mais valor e resultado para a empresa.

Veja também: Como a RPA está evoluindo com a IA em cinco etapas

É importante notar que Machine Learning e Inteligência Artificial são essenciais para a Hiperautomação, já que muitas vezes a automação por si só não é capaz de solucionar os problemas durante o processo a ser automatizado, muitas vezes complexos e precisando de adaptação a comportamentos diferenciados.

Ao usar as ferramentas da Hiperautomação a empresa acaba se tornando cada vez mais focada nos modelos e, por isso, é importante que o processo de descobrimento, design e desenvolvimento leve em conta também ferramentas de aprimoramento da qualidade do processo, como, por exemplo, Lean Six Sigma.

O recado do relatório da Gartner é que a Hiperautomação é inevitável e as organizações vão precisar identificar e automatizar todos os possíveis processos de negócio, de forma ágil, usando as ferramentas certas, tornando as operações e processo ágeis para poder competir em um mercado cada vez mais focado em facilitar e entender as pessoas.

*Mário Neto é Data Engineer e especialista em RPA na NextTrends

Clique aqui para ver o artigo publicado originalmente no portal Terra

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