Inteligência Artificial pode ser utilizada para entender melhor os clientes, criar ofertas personalizadas e, assim, tornar a venda de produtos e serviços uma experiência de fidelidade de longo prazo.
Há duas perguntas críticas que todo departamento de marketing precisa se fazer: “o que nossos clientes realmente querem?” e “quais dos nossos produtos ou serviços melhor atendem às necessidades dos nossos clientes?”. Profissionais de marketing podem usar Inteligência Artificial (IA) para responder essas perguntas e, assim, criar ofertas direcionadas e experiências personalizadas. O portal AI Business listou algumas dessas aplicações, que procuram tornar a venda de produtos e serviços uma experiência de fidelidade de longo prazo.
Melhorar a comunicação humano-computador
Processamento de linguagem natural (PLN) e Machine Learning são recursos dentro da área mais ampla da IA que podem ser usados para melhorar a capacidade de descoberta de um produto, a experiência geral do cliente e o direcionamento.
Por exemplo, por meio do reconhecimento de fala, uma tecnologia que combina o citado PNL, além de Natural Language Understanding (NLU), Natural Language Generation e Text-to-Speech. Esses recursos permitem às pessoas usar frases escritas e faladas para interagir com sistemas de computador – tais como Siri, Google Assistant e Alexa. Isso permite que os consumidores comuniquem diretamente suas solicitações, ao invés de utilizar a interface de um dispositivo (por exemplo, telefone celular, tablet, laptop etc.).
Essencialmente, o processamento de linguagem natural traduz a palavra falada com o intuito de capturar a intenção do usuário. Para tanto, ela se vale do contexto desse usuário, o que torna a inteligência menos “artificial”. Por exemplo, ao perguntar à Siri “o quão frio está lá fora?”, a tecnologia usa a localização de GPS do usuário para determinar a temperatura externa e informar de acordo.
Mais do que isso, uma sincronização de agenda pode determinar que o usuário está prestes a voar para outra cidade e, assim, fornecer informações proativas sobre o tempo previsto por lá. É o mesmo tipo de tecnologia que pode lembrar o usuário de buscar um casaco na lavanderia a caminho do aeroporto e, na sequência, oferecer cupons ou promoções que possam ser usadas na lavanderia ou no saguão do aeroporto.
Métodos como Deep Learning e Modelagem Preditiva levam essas possibilidades adiante. O aprimoramento desses sistemas de comércio por meio de Inteligência Artificial resulta em ofertas atraentes de cross-sell (venda cruzada) e up-sell (venda adicional). Isso aumenta as taxas de conversão, o valor total do pedido e, finalmente, a fidelidade e o valor vitalício cliente (customer lifetime value).
Identificar as preocupações de cada cliente
Os profissionais de marketing já usando Big Data e análises preditivas para personalização, o que é feito com a partir da identificação de padrões nos comportamentos de compra. Quanto maiores os conjuntos de dados e mais robustos os algoritmos, maior a probabilidade de que as recomendações agradem uma maior porcentagem de clientes.
Por exemplo, a partir do momento em que é identificado um segmento de mercado que consome equipamentos de esqui e também de tênis de mesa, os consumidores de um também receberiam anúncios do outro. Machine Learning e Deep Learning tornam essa personalização cada vez mais individualizada e em tempo real.
Os mecanismos de personalização combinam o comportamento individual com informações macro – assim, rastreiam todos os pontos de contato com marcas para sugerir produtos e serviços com base em interesses passados. Isso reúne informações conhecidas do cliente com informações de intenção de compra, baseadas em análises de Machine Learning que incorporam dados como tempo de navegação gasto, cliques, rolagem e inatividade para determinar preferências e níveis de interesse.
Quanto mais um indivíduo navega e compra no ambiente de uma determinada marca, melhor a personalização se torna, pois cada oferta aprende com a anterior. Isso ocorre porque cada algoritmo gera recomendações personalizadas, o que cria uma cadeia de quais são as “próximas melhores ofertas”, o que, em última análise, alcança as vendas. Os consumidores podem tornar-se mais propensos a fornecer insights sobre interesses pessoais ou considerações de compras caso esses sistemas realmente se adaptem, aprendam e encontrem produtos, serviços e ofertas que os surpreendam.
Permitir que preços dinâmicos sejam praticados
Um dos maiores desafios enfrentados pelos gerentes de precificação são as flutuações dinâmicas diárias – tal como acontece com o Uber durante as horas de alta demanda. Para empresas de comércio eletrônico, plataformas podem ajudar a gerenciar oferta e demanda com técnicas de Machine Learning que podem formar segmentos de clientes. Isso permite à empresa o poder de identificar melhor o preço que os clientes estão dispostos a pagar, a qualquer momento. Essa tecnologia também é capaz de examinar as informações sobre intenção do cliente, verificar o preço que ele estaria disposto a pagar e, assim, impulsioná-lo para a compra.
No entanto, esse panorama necessita de uma série de dados, como histórico de interações e compras do cliente, comportamentos agregados de navegação, além de dados da empresa, como informações sobre produtos, opções de preços, inventário e fornecedores.
Como resultado, as empresas conseguem “ajustar” preços à medida que os clientes interagem com eles, o que leva à determinação de preços mais adequados. Essa otimização dinâmica de preços em tempo real, associada à personalização profunda, deve ser o objetivo de todas as marcas que desejam criar uma forte fidelidade do cliente e, ao mesmo tempo, equilibrar o aumento das receitas.
Por fim, talvez um benefício negligenciado da IA seja como ela carrega a narrativa no e-commerce e no atendimento ao cliente para longe de chatbots desajeitados e em direção à sistemas mais intuitivos e naturais. As novas tecnologias identificam padrões de comportamento para “aprender” sobre intenção: os próximos passos a seguir ou quais ofertas têm as melhores chances de sucesso. Ao alavancar o PLN, o cliente que fornece um insights valiosos para o negócio também recebe uma experiência melhor. É uma situação ganha-ganha para o cliente e para as marcas.
