A JORNADA DO MARKETING EM TEMPOS DE INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

Em tempos de concorrência acirrada e mercado volátil, uma área de foco é utilizar a IA para permitir que as equipes tomem decisões mais informadas. Uma equipe voltada para o cliente tradicionalmente confia em experiências e instintos passados para ajudar a gerenciar as expectativas. No entanto, os modelos de IA conectados podem fazer previsões para potencializar os recursos de tomada de decisão internamente, e esses insights poderosos agregam valor para clientes e funcionários. Por exemplo, uma abordagem de "assistência à decisão" usa IA para dar recomendações à equipe sobre como otimizar a experiência do usuário de cada cliente.

Vamos supor que uma empresa em ambiente B2B contrate um novo executivo de contas na equipe de vendas e ele gerencie algumas das contas-chave. A qualquer momento, são centenas de ações que podem ser realizadas no cliente para mudar a trajetória do relacionamento. Por exemplo, eles podem corrigir um problema de implantação, sugerir táticas para aumentar o uso do produto, incentivar o cliente a fazer um curso de treinamento ou corrigir um problema de suporte.

Um sistema de IA será o repositório de coisas que aconteceram no passado, coisas que acontecem agora e o que pode acontecer no futuro

Ao criar um sistema de IA, uma empresa pode posteriormente acumular as interações de marketing, vendas, cx/sucess, produto ou suporte do cliente com seus negócios. Essas interações são organizadas, conectadas e enriquecidas no sistema de vendas. As empresas podem, então, executar vários cenários de ação para cada cliente para descobrir as melhores ações para gerar um melhor relacionamento. Ele aprende com as ações bem-sucedidas do passado com base nos resultados e prioriza para o futuro. Dessa forma, o sistema aprende com os melhores e dimensiona todos para serem os melhores.

O sistema de IA aprenderá com feedback em tempo real sobre as recomendações e as ações tomadas em relação a cada cliente. Será o repositório de coisas que aconteceram no passado, coisas que acontecem agora e o que pode acontecer no futuro.

Um número crescente de empresas está percebendo que a IA também pode ajudar a reduzir a rotatividade de clientes, um risco significativo para qualquer negócio. Churn evitável é quando uma empresa pode intervir já que o risco é conhecido com antecedência e problemas podem ser evitados. Ao analisar por que certos relacionamentos com clientes foram quebrados e contrastar isso com jornadas de clientes bem-sucedidas, as empresas podem entender melhor os motivos da rotatividade.

Esses motivos incluem uso do produto, experiência do cliente, feedback, engajamento e dados de treinamento. Quando um novo cliente exibe esses fatores de risco, um modelo de IA pode atribuir ao churn uma pontuação de risco, que é calculada para todos os clientes. Aqueles com os escores de risco mais altos são então usados para ações de intervenção com base nos fatores de risco específicos para mitigar a rotatividade.

Isso complementa o ERP, pois toda ação que uma empresa toma para melhorar a experiência do seu cliente é um investimento. Muitas dessas ações consomem recursos e devem ser planejadas de acordo. As ações orientadas por IA não estão apenas criando valor positivo para os clientes, mas também aumentando a lealdade e impulsionando a receita do negócio.

Os CMOs ou diretores de marketing estão cada vez mais abraçando a tecnologia: uma pesquisa recente revelou que a implantação de IA saltou 30% em relação ao ano passado. E outra pesquisa global da Deloitte de 2020 com os primeiros adotantes de IA mostrou que três dos cinco principais objetivos de IA eram orientados para o marketing: melhorar os produtos e serviços existentes, criar novos produtos e serviços e melhorar o relacionamento com os clientes.

Embora a IA já tenha feito incursões no marketing, espero que ela assuma papéis cada vez maiores em toda a função nos próximos anos. Dado o enorme potencial da tecnologia, é crucial para os CMOs entender os tipos de aplicativos de IA de marketing disponíveis hoje e como eles podem evoluir. Com base em mais de uma década de experiência estudando análise de dados, IA e marketing e aconselhando empresas em todos os setores sobre eles, desenvolvemos uma estrutura que pode ajudar os CMOs a classificar projetos de IA existentes e planejar a implantação de projetos futuros. Mas antes de descrevermos o quadro, vamos olhar para o estado atual do jogo.

A IA de hoje

Muitas empresas agora usam IA para lidar com tarefas restritas, como posicionamento de anúncios digitais (também conhecido como "compra programática"); auxiliar em tarefas amplas, como melhorar a precisão das previsões (pense em previsões de vendas); e aumentar os esforços humanos em tarefas estruturadas, como atendimento ao cliente. (Consulte a barra lateral "Aplicativos de IA bem estabelecidos no marketing" para obter uma lista de algumas atividades comuns que a IA pode suportar.)

Aplicações de IA bem estabelecidas no marketing

Chatbots com IA para desenvolvimento de leads, suporte ao cliente e análise e roteamento de chamadas de entrada ou up-selling e ...

As empresas também empregam IA em todos os estágios da jornada do cliente. Quando os clientes em potencial estão na fase de "consideração" e pesquisando um produto, a IA direcionará anúncios para eles e pode ajudar a orientar sua pesquisa. Vemos isso acontecendo em varejistas de móveis, que usam IA para determinar quais clientes têm maior probabilidade de serem persuadidos e, com base em seus históricos de navegação, escolher produtos para mostrá-los. E os bots habilitados para IA podem ajudar os profissionais de marketing a entender as necessidades dos clientes, aumentar seu engajamento em uma pesquisa, empurrá-los em uma direção desejada (por exemplo, para uma página da Web específica) e, se necessário, conectá-los a um agente de vendas humano por chat, telefone, vídeo ou até mesmo "navegação" — permitindo que um agente ajude o cliente a navegar em uma tela compartilhada.

A IA pode agilizar o processo de vendas usando dados extremamente detalhados sobre indivíduos, incluindo dados de geolocalização em tempo real, para criar ofertas de produtos ou serviços altamente personalizadas. Mais tarde na jornada, a IA auxilia no upselling e no cross-selling e pode reduzir a probabilidade de que os clientes abandonem seus carrinhos de compras digitais.

Por exemplo, depois que um cliente enche um carrinho, os bots de IA podem fornecer um depoimento motivador para ajudar a fechar a venda, como;

Tais iniciativas podem aumentar as taxas de conversão em cinco vezes ou mais.

Após a venda, os agentes de atendimento automatizado habilitados para IA estão disponíveis 24 horas por dia, 7 dias por semana, para triar as solicitações dos clientes — e são capazes de lidar com volumes flutuantes de solicitações de serviço melhor do que os agentes humanos. Eles podem lidar com consultas simples sobre, por exemplo, tempo de entrega ou agendamento de uma consulta e podem encaminhar questões mais complexas para um agente humano. Em alguns casos, a IA auxilia os representantes humanos analisando o tom de voz e sentimentos dos clientes e sugerindo respostas diferenciais, orientando os agentes sobre a melhor forma de satisfazer as necessidades dos clientes ou sugerindo a intervenção de um supervisor.

O quadro

A IA de marketing pode ser categorizada de acordo com duas dimensões: nível de inteligência e se é autônoma ou parte de uma plataforma mais ampla. Algumas tecnologias, como chatbots ou mecanismos de recomendação, podem se enquadrar em qualquer uma das categorias; é como eles são implementados dentro de um aplicativo específico que determina sua classificação.

Vamos ver primeiro os tipos de inteligência.

Automação de tarefas. Esses aplicativos executam tarefas repetitivas e estruturadas que exigem níveis relativamente baixos de inteligência. Eles são projetados para seguir um conjunto de regras ou executar uma sequência predeterminada de operações com base em uma determinada entrada, mas não podem lidar com problemas complexos, como solicitações de clientes com nuances. Um exemplo seria um sistema que envia automaticamente um e-mail de boas-vindas para cada novo cliente. Chatbots mais simples, como os disponíveis por meio do Facebook Messenger e outros provedores de mídia social, também se enquadram nessa categoria. Eles podem fornecer alguma ajuda aos clientes durante as interações básicas, levando os clientes para uma árvore de decisão definida, mas não conseguem discernir a intenção dos clientes, oferecer respostas personalizadas ou aprender com as interações ao longo do tempo.

Aprendizado de máquina (ML). Esses algoritmos são treinados usando grandes quantidades de dados para fazer previsões e decisões relativamente complexas. Esses modelos podem reconhecer imagens, decifrar textos, segmentar clientes e antecipar como os clientes responderão a várias iniciativas, como promoções. O aprendizado de máquina já impulsiona a compra programática em publicidade on-line, mecanismos de recomendação de comércio eletrônico e modelos de propensão a vendas em sistemas de gerenciamento de relacionamento com o cliente (CRM). Ele e sua variante mais sofisticada, o deep learning, são as tecnologias mais quentes em IA e estão rapidamente se tornando ferramentas poderosas no marketing. Dito isso, é importante esclarecer que os aplicativos de aprendizado de máquina existentes ainda executam tarefas restritas e precisam ser treinados usando quantidades volumosas de dados.

Agora vamos considerar IA autônoma versus integrada.

Aplicativos autônomos. Estes são melhor entendidos como programas de IA claramente demarcados, ou isolados. Eles são separados dos canais principais por meio dos quais os clientes aprendem, compram ou obtêm suporte para usar as ofertas de uma empresa, ou os canais que os funcionários usam para comercializar, vender ou atender essas ofertas. Simplificando, os clientes ou funcionários têm que fazer uma viagem especial além desses canais para usar a IA.

Como exemplo considere o aplicativo de descoberta de cores criado por uma empresa de tintas. Usando o processamento de linguagem natural e os recursos do Tone Analyzer (que detectam emoções no texto), o aplicativo oferece várias recomendações personalizadas de cores de tinta que são baseadas no humor que os consumidores desejam para seu espaço. Os clientes podem usar o aplicativo para listar duas ou três cores para a sala que pretendem pintar. A venda real de tinta é então executada fora do aplicativo, embora permita uma conexão para encomendar nos Home Centers.

Aplicações integradas. Incorporados em sistemas existentes, esses aplicativos de IA geralmente são menos visíveis do que os autônomos para os clientes, profissionais de marketing e vendedores que os usam. Por exemplo, o aprendizado de máquina que toma decisões em frações de segundo sobre quais anúncios digitais oferecer aos usuários é incorporado a plataformas que lidam com todo o processo de compra e colocação de anúncios. O aprendizado de máquina integrado da Netflix oferece aos clientes recomendações de vídeo há mais de uma década; Suas seleções simplesmente aparecem no menu de ofertas que os espectadores veem quando acessam o site. Se o mecanismo de recomendação fosse autônomo, eles precisariam ir a um aplicativo dedicado e solicitar sugestões.

Os fabricantes de sistemas de CRM cada vez mais incorporam recursos de aprendizado de máquina em seus produtos. Na Salesforce, o pacote Sales Cloud Einstein tem vários recursos, incluindo um sistema de pontuação de leads baseado em IA que classifica automaticamente os leads de clientes B2B pela probabilidade de compra. Fornecedores como a Cogito, que vende IA que treina vendedores de call center, também integram seus aplicativos ao sistema de CRM da Salesforce.

Os quatro tipos de IA de marketing

Categorizar aplicativos potenciais de acordo com seu nível de inteligência e se eles estão isolados ou integrados em plataformas mais amplas pode ajudar as empresas a planejar o lançamento de sua IA de marketing. Essas duas dimensões se combinam para criar quatro tipos de IA.

1: IA isolada e menos avançada.

Essa categoria inclui aplicativos autônomos de automação de tarefas, como chatbots básicos de atendimento ao consumidor — por exemplo, bots do Facebook Messenger — e sistemas de automação de e-mail.

2: IA integrada e menos avançada.

Essa categoria inclui aplicativos integrados de automação de tarefas, como roteamento de chamadas de entrada de clientes e sistemas de automação de marketing vinculados ao CRM.

3: IA mais avançada e isolada.

Essa categoria inclui aplicativos autônomos de aprendizado de máquina, como o Skin Advisor da Olay, o aplicativo de descoberta de cores da Behr e o chatbot da Impact.

4: IA mais avançada e integrada.

Essa categoria inclui aplicativos integrados de aprendizado de máquina, como pontuação preditiva de leads de vendas em CRM, coaching de vendas baseado em CRM, recomendações de produtos de comércio eletrônico e compra de anúncios digitais programáticos. Aplicativos autônomos simples são um bom lugar para começar porque são mais fáceis de configurar, mas seus benefícios são limitados. Uma vez que as empresas adquirem habilidades de IA e acumulam dados, elas podem adicionar aplicativos mais avançados e que fazem parte de outras plataformas, trabalhando seu caminho até o aprendizado de máquina integrado, que tem o potencial de criar mais valor.

A combinação dos dois tipos de inteligência e dois tipos de estrutura produz os quatro quadrantes de nossa estrutura: aplicativos de aprendizado de máquina autônomos, aplicativos de aprendizado de máquina integrados, aplicativos de automação de tarefas autônomos e aplicativos integrados de automação de tarefas.

Entender em quais quadrantes os aplicativos se enquadram pode ajudar os profissionais de marketing a planejarem e sequenciar a introdução de novos usos.

Uma abordagem escalonada

Acredito que, em última análise, os profissionais de marketing verão o maior valor ao buscar aplicativos integrados de aprendizado de máquina, embora sistemas simples baseados em regras e automação de tarefas possam aprimorar processos altamente estruturados e oferecer um potencial razoável de retornos comerciais. Note, no entanto, que hoje em dia a automação de tarefas é cada vez mais combinada com o aprendizado de máquina — para extrair dados importantes de mensagens, tomar decisões mais complexas e personalizar comunicações — um híbrido que atravessa quadrantes.

Os aplicativos autônomos continuam a ter seu lugar onde a integração é difícil ou impossível, embora haja limites para seus benefícios. Portanto, aconselhamos os profissionais de marketing a se moverem ao longo do tempo em direção à integração da IA nos sistemas de marketing atuais, em vez de continuar com aplicativos autônomos. E, de fato, muitas empresas estão indo nessa direção geral; Na pesquisa da Deloitte de 2020, 74% dos executivos globais de IA concordaram que "a IA será integrada a todos os aplicativos corporativos dentro de três anos".

Primeiros passos

Para empresas com experiência limitada em IA, uma boa maneira de começar é criando ou comprando aplicativos simples baseados em regras. Muitas empresas adotam uma abordagem de "crawl-walk-run", começando com um aplicativo autônomo de automação de tarefas não voltado para o cliente, como um que orienta os agentes de atendimento humano que se envolvem com os clientes.

Uma vez que as empresas adquirem habilidades básicas de IA e uma abundância de dados de clientes e de mercado, elas podem começar a mudar da automação de tarefas para o aprendizado de máquina. Um bom exemplo disso é a IA de seleção de roupas da Stitch Fix, que ajuda seus estilistas a fazerem a curadoria de ofertas para seus clientes e é baseada em suas preferências de estilo autodeclaradas, nos itens que eles mantêm e devolvem e em seus comentários. Esses modelos se tornaram ainda mais eficazes quando a empresa começou a pedir aos clientes que escolhessem entre as fotos do Style Shuffle, criando uma fonte valiosa de novos dados.

Novas fontes de dados – como transações internas, fornecedores externos e até mesmo potenciais aquisições – são algo que os profissionais de marketing devem procurar constantemente, já que a maioria dos aplicativos de IA, particularmente o aprendizado de máquina, requer grandes quantidades de dados de alta qualidade.

Estudo de caso: Considere o modelo de preços baseado em aprendizado de máquina que a empresa de jatos fretados XO usou para aumentar seu EBITDA em 5%: A chave foi recorrer a fontes externas para obter dados sobre a oferta de jatos particulares e sobre fatores que afetam a demanda, como grandes eventos, macroeconomia, atividade sazonal e clima. Os dados que a XO usa estão disponíveis publicamente, mas é uma boa ideia também buscar fontes proprietárias sempre que possível, porque os modelos que usam dados públicos podem ser copiados pelos concorrentes.

À medida que as empresas se tornam mais sofisticadas no uso de IA de marketing, muitas automatizam totalmente certos tipos de decisões, tirando os humanos totalmente do circuito. Com decisões repetitivas e de alta velocidade, como as necessárias para a compra de anúncios programáticos (onde os anúncios digitais são veiculados quase instantaneamente para os usuários), essa abordagem é essencial. Em outros domínios, a IA pode apresentar apenas recomendações a uma pessoa diante de uma escolha — por exemplo, sugerir um filme a um consumidor ou uma estratégia a um executivo de marketing. A tomada de decisão humana é normalmente reservada para as questões mais consequentes, como continuar uma campanha ou aprovar um anúncio de TV caro.

As empresas devem adotar decisões mais automatizadas sempre que possível. Acreditamos que é aqui que os maiores retornos da IA de marketing serão encontrados.

Desafios e Riscos

Implantar até mesmo os aplicativos de IA mais simples pode apresentar dificuldades. A IA autônoma de automação de tarefas, apesar de sua menor sofisticação técnica, ainda pode ser difícil de configurar para fluxos de trabalho específicos e exige que as empresas adquiram habilidades adequadas de IA. Trazer qualquer tipo de IA para um fluxo de trabalho exige uma integração cuidadosa de tarefas humanas e de máquina para que a IA aumente as habilidades das pessoas e não seja implantada de maneiras que criem problemas. Por exemplo, enquanto muitas organizações usam chatbots baseados em regras para automatizar o atendimento ao cliente, bots menos capazes podem irritar os clientes. Talvez seja melhor ter esses bots auxiliando agentes humanos ou consultores em vez de interagir com os clientes. O ideal é sempre ter um parceiro em tecnologia e inovação como a Impact Strategy para auxiliar no processo de implantação.

À medida que as empresas adotam aplicativos mais sofisticados e integrados, outras considerações surgem. Incorporar IA em plataformas de terceiros, em particular, pode ser complicado. Um exemplo é o Olay Skin Advisor da Procter & Gamble, que usa aprendizado profundo para analisar selfies que os clientes tiraram, avaliar sua idade e tipo de pele e recomendar produtos apropriados. Ele está integrado a uma plataforma de e-commerce e fidelidade, Olay.com, e melhorou as taxas de conversão, as taxas de rejeição e os tamanhos médios de cesta em algumas geografias. No entanto, tem sido mais difícil integrá-lo com lojas de varejo e Amazon, terceiros que respondem por uma alta porcentagem das vendas da Olay. O Skin Advisor não está disponível no extenso site da loja da Olay na Amazon, prejudicando a capacidade da marca de oferecer uma experiência de cliente perfeita e assistida por IA.

Dois terços dos profissionais de marketing que investem em IA relatam um ROI positivo – 43% disseram que viram o dobro do ROI e 22% viram o triplo do ROI – de acordo com uma pesquisa de maio de 2023 da Botco.ai.

Aqui está um detalhamento de como a IA generativa pode ajudar marcas e varejistas a se conectarem com os clientes ao longo de suas jornadas de compra.

Aumente o reconhecimento da marca

A IA generativa (GenAI) pode remodelar a jornada do comprador desde o início, atraindo clientes em potencial, moldando o conteúdo às suas necessidades e promovendo uma conexão mais rápida entre o comprador e a marca.

• Ofereça conteúdo personalizado para ressoar com compradores específicos.

• Ajude a debater temas de conteúdo para material de marketing.

• Otimize o conteúdo com base em critérios distintos e compare a cópia com os concorrentes para preencher quaisquer lacunas.

• Gere palavras-chave com base em critérios como volume de pesquisa ou tendências para direcionar o tráfego para o site de uma marca.

Estudo de caso: Apesar de trabalhar com empresas altamente regulamentadas uma empresa de marketing usa IA para criar conteúdo para se conectar com os clientes no estágio de conscientização. Embora possa ser desafiador gerar rapidamente conteúdo alimentado por IA que atenda às expectativas dos clientes e siga os padrões de conformidade, a empresa descobriu que isso pode ser feito por meio da criação de conteúdo baseado em texto, anúncios digitais e otimização em tempo real com base em dados de terceiros.

• Aumente o engajamento

• Os profissionais de marketing podem aproveitar a IA para ajudar os clientes a tomar decisões de compra informadas, aproximando-os da compra.

• Forneça descrições relevantes para compradores específicos com base em seu comportamento de consumo, como priorizar a sustentabilidade versus características técnicas.

• Forneça recomendações personalizadas de acordo com os orçamentos dos compradores em potencial e outras preferências.

• Redefina a finalidade do conteúdo para torná-lo mais relevante para um cliente. Isso pode parecer extrair as informações mais úteis de um white paper e alterar o tom para apresentá-lo em um formato de blog.

• Crie cópias e imagens que podem ser usadas para redirecionar anúncios gráficos.

Estudo de caso: A Rippler, que fornece experiência em marketing de crescimento para startups de tecnologia B2B, usa a plataforma de marketing conversacional Gong para extrair perguntas de compradores de sua plataforma de gerenciamento de relacionamento com o cliente e usa o ChatGPT para categorizar essas perguntas, aprimorar conversas e direcionar necessidades de compra.

Acelere as taxas de conversão

As marcas podem aproveitar a IA para acelerar o processo de tomada de decisão dos compradores e, em última análise, aumentar as taxas de conversão.

• Forneça suporte ao cliente em tempo real e exiba informações úteis, como atualizações de status do pedido.

• Sugira produtos promocionais no orçamento do comprador.

• Ajude os associados de vendas com insights e sugestões em tempo real durante as interações com os clientes.

• Acompanhe os clientes que abandonaram seus carrinhos de compras e recomende produtos relacionados.

Estudo de caso: Tapeçaria. Empresa controladora de grandes marcas de moda usam a solução generativa de IA da Persado, a Dynamic Motivation. Usando dados de terceiros, ele personaliza a cópia de marketing com base em quais palavras e frases têm um bom desempenho com compradores específicos e adapta a experiência de checkout do carrinho dos clientes ao seu comportamento de navegação e preferências.

Melhore as taxas de retenção

A IA pode melhorar a satisfação do cliente, o que, em última análise, pode aumentar a retenção.

• Resolva os pontos problemáticos do cliente em seu idioma preferido e ofereça soluções que correspondam mais às necessidades dos clientes com base em seu histórico de compras e conversas anteriores com o atendimento ao cliente.

• Ofereça produtos adicionais para upselling e cross-selling.

• Simplifique o suporte ao cliente com o swarming, uma abordagem colaborativa para a resolução, em vez de um escalonamento hierárquico tradicional. Use um modelo de linguagem grande para resumir o jargão técnico e tornar um tópico mais fácil para os clientes entenderem.

• Ofereça funções de bate-papo a partir de dados da empresa, dando aos clientes uma interface para obter respostas específicas do banco de dados de uma empresa.

Estudo de caso: A Acrolinx é uma plataforma de IA que usa um mecanismo de análise linguística exclusivo para ler conteúdo e fornecer sugestões imediatas de melhoria. A empresa de design de software Arm aproveitou a Acrolinx para atualizar longos manuais técnicos com cópia desatualizada, ajudando seus redatores técnicos a publicarem manuais de formato longo em um estilo, tom e linguagem que é fácil para os clientes lerem.

Fomentar a defesa da marca

A IA pode fidelizar clientes, reter o crescimento da receita a longo prazo e converter clientes em defensores.

• Compartilhe conteúdo do usuário, como avaliações positivas e crie conteúdo de mídia social que incentive os clientes a se envolverem com a marca.

• Ofereça incentivos personalizados com base em avaliações de produtos e conversas de atendimento ao cliente.

• Recompense os clientes que retornam e que provavelmente revisitarão a marca, oferecendo-lhes pontos de fidelidade ou descontos em produtos.

• Reduza os desafios de atendimento ao cliente com soluções personalizadas, como um e-mail de desculpas ou um voucher.

• Melhore os relacionamentos usando a IA para alertar as equipes de atendimento ao cliente quando um cliente tiver uma experiência positiva para que eles possam recompensá-los.

Estudo de caso: A Coca-Cola Co Coca-Cola promoveu a marca quando lançou uma plataforma de IA com DALL-E 2 e GPT-4, onde os artistas poderiam enviar trabalhos originais com elementos da marca Coca-Cola para a chance de serem apresentados nos outdoors digitais da Coca-Cola na Times Square e Piccadilly Circus.

Por fim, as empresas devem manter os interesses dos clientes em primeiro lugar. Quanto mais inteligentes e integrados forem os aplicativos de IA, mais preocupações os clientes podem ter sobre privacidade, segurança e propriedade de dados. Os clientes podem ser esquisitos sobre aplicativos que capturam e compartilham dados de localização sem seu conhecimento ou sobre alto-falantes inteligentes que podem estar espionando-os. Em geral, os consumidores têm mostrado disposição (até mesmo ânsia) de trocar alguns dados pessoais e privacidade em troca do valor que aplicativos inovadores podem proporcionar.

As preocupações com aplicativos de IA como a Alexa parecem ser diminuídas pela apreciação de seus benefícios. Assim, a chave para os profissionais de marketing à medida que expandem a inteligência e o alcance de sua IA é garantir que seus controles de privacidade e segurança sejam transparentes, que os clientes tenham alguma palavra a dizer sobre como seus dados são coletados e usados e que recebam valor justo da empresa em troca. Para garantir essas proteções e manter a confiança dos clientes, os CMOs devem estabelecer conselhos de revisão de ética e privacidade – com especialistas em marketing e jurídicos – para examinar projetos de IA, particularmente aqueles que envolvem dados de clientes ou algoritmos que podem ser propensos a vieses, como pontuação de crédito.

Em resumo,

Apesar do hype, a IA ainda pode realizar apenas tarefas restritas, não executar uma função ou processo de marketing inteiro. No entanto, ele já está oferecendo benefícios substanciais para os profissionais de marketing – e de fato é essencial em algumas atividades de marketing – e suas capacidades estão crescendo rapidamente.

Acredito que a IA acabará transformando o marketing, mas é uma jornada que ainda levará algum tempo. A função de marketing e as organizações que a suportam, a TI em particular, precisarão prestar atenção de longo prazo à construção de recursos de IA e abordar quaisquer riscos potenciais. Pedimos aos profissionais de marketing que comecem a desenvolver uma estratégia hoje para aproveitar a funcionalidade atual da IA e seu futuro provável.

A recomendação final é que não tente aplicar todas as soluções de uma só vez, planeje e se assessore de empresas experts no assunto como a Impact Strategy.