Em maio tive o privilégio de ministrar a palestra “Usando a TECNOLOGIA para facilitar a Gestão de EVENTOS“, no Fórum Eventos 2023, do Centro de convenções Frei Caneca de São Paulo. E neste mês de junho participei do painel “A Inteligência Artificial transformará completamente os eventos e o papel do gestor para sempre”, com Sandra Veloso (moderadora), Camilo Barros e Rodrigo Cézar, no Congresso MICE e Feira EBS (Evento Business Show) no Centro de Convenções Rebouças de São Paulo – SP (2023). Na minha preparação para a apresentação da palestra pesquisei e estudei um pouco mais sobre as novidades e tendências tecnológicas em eventos, que agora compartilho neste post.
Fórum Eventos 2023 no Centro de convenções Frei Caneca de São Paulo
Atualmente os maiores Eventos do mundo fazem uso intensivo de Tecnologia em todas as suas etapas, desde a divulgação, inscrição, recepção dos participantes, entrega de uma experiência inesquecível, acompanhamento durante o evento, até os agradecimentos e continuidade da relação pós-evento.
E todo esse processo ocorrendo com uma gestão tecnológica apropriada.
Algumas informações sobre o Setor de Eventos
Vejamos algumas estatísticas de marketing de eventos em 2023, segundo a Bizzabo:
60% da liderança nas empresas acredita que os eventos são o canal de marketing mais crítico para atingir as metas de negócios
90% dos profissionais de eventos concordam que a tecnologia pode ter um impacto positivo no sucesso de seus eventos.
A tecnologia de eventos pode aumentar a participação em eventos em 20% e a produtividade em 27%
Mas o que significa Tecnologia em Eventos
Significa o uso de quaisquer ferramentas como: Equipamentos, Aplicativos e Softwares para Planejar, Executar e Medir um evento.
E a tecnologia pode contribuir de diversas formas em eventos, por exemplo:
Marketing – com construtor de sites, ferramentas de marketing por e-mail e mídia social, fluxos de registro personalizados, códigos promocionais e links de rastreamento
Conteúdo – na geração de textos e imagens com IA Generativa ou aplicações tradicionais, na criação e edição de agenda, no gerenciamento de registro de sessões e portais de palestrantes
Gerenciamento do evento – com emissão de bilhetes e registro, gerenciamento de acesso, gerenciamento de contatos e relatórios de eventos
Gestão de patrocinadores – no gerenciamento de patrocinadores e leads, e ferramentas de pontuação
Engajamento – com aplicativos móveis, local virtual, enquetes em sessão, perguntas e respostas, canais de bate-papo, aplausos e reações virtuais, acessibilidade entre dispositivos, integrações de mídia social, Chatbots de IA e muito mais
Networking – mensagens 1:1, pesquisa e navegação na comunidade e capacidade de agendar reuniões com todos os participantes
Gravação e transmissão – com tecnologia para gravar sessões para que os participantes possam assistir sob demanda (streaming)
Plataformas virtuais
Diagramação de planta baixa
Equipamentos eletrônicos de segurança
Experiências personalizadas
O Essencial para um bom Evento
Um site de evento amigável, um processo de registro intuitivo, um aplicativo móvel envolvente e ferramentas táticas de marketing são exemplos de soluções de tecnologia que contribuem para um evento agradável.
Além disso, o uso de indicadores de desempenho (KPIs) podem ajudar: a aumentar o reconhecimento da marca, criar relacionamentos duradouros com os participantes, fornecer treinamento e soluções, gerar leads qualificados e até gerar oportunidades de vendas no futuro.
Entre as métricas (KPIs) mais importantes, destaca-se:
Taxa de conversão de inscrições – número de inscrições em relação ao número de visitantes únicos
Taxa de comparecimento – número de participantes que compareceram em relação aos inscritos
Engajamento nas redes sociais – referente a curtidas, compartilhamentos e comentários
Feedback do participante – resultado da avaliação das opiniões dos participantes em relação à organização, local, atividades e outros aspectos
Retorno sobre investimento (ROI) – retorno financeiro do evento em relação aos custos de produção
Leads gerados no evento – número de leads gerados no evento, ou seja, pessoas que demonstraram interesse no produto ou serviço oferecido pelo evento
Nível de satisfação dos patrocinadores – satisfação em relação ao evento, avaliando a qualidade das oportunidades de marketing e os benefícios oferecidos a eles
Algumas características comuns em Softwares de Gestão de Eventos
Gerenciamento de tarefas e cronogramas: um software para gestão de eventos deve permitir que os usuários criem e gerenciem tarefas e cronogramas de maneira fácil e eficiente, para que possam manter o controle sobre todos os aspectos do evento.
Gerenciamento de fornecedores: o software deve permitir que os usuários gerenciem facilmente fornecedores e contratos relacionados ao evento, incluindo pagamentos e acordos de serviço.
Gerenciamento de orçamento: um software para gestão de eventos deve permitir que os usuários gerenciem orçamentos e despesas, rastreando gastos e receitas em tempo real para garantir que o evento esteja dentro do orçamento.
Gerenciamento de inscrições e participantes: um software para gestão de eventos deve permitir que os usuários gerenciem facilmente as inscrições dos participantes, incluindo o registro, o pagamento e o controle de acesso ao evento.
Análise de dados: um software para gestão de eventos deve permitir que os usuários analisem dados do evento em tempo real, para que possam tomar decisões informadas sobre melhorias no evento e medir o sucesso.
Personalização: um software para gestão de eventos deve permitir que os usuários personalizem a interface e as funcionalidades do software para atender às necessidades específicas do seu evento.
Integração: um software para gestão de eventos deve permitir a integração com outras ferramentas e plataformas, como ferramentas de marketing, CRM e ferramentas de gestão de projetos, para que as informações possam ser compartilhadas e usadas de forma eficiente.
O que é recomendado ao Gestor Tecnologista de eventos
Entender os objetivos, operações e tecnologia do evento.
Ter excelentes habilidades de comunicação e gerenciamento de projetos.
Se sentir confortável lidando com os meandros dos dados de eventos.
Gostar de pesquisar e identificar soluções.
Gostar de identificar tendências tecnológicas crescentes no setor.
Gostar de alinhar as necessidades do evento com soluções de tecnologia
Como a Inteligência Artificial (IA) pode ajudar
Em primeiro lugar, na prática não temos essa tal de IA, o que existe são sistemas computacionais ou aplicativos, fornecidos por diversos fornecedores que utilizam modelos inteligentes, onde cada sistema tem suas características e utilizam de técnicas de IA como Visão Computacional, Processamento de Linguagem Natural, Reconhecimento de Fala e Aprendizado de Máquina. Alguns desses sistemas podem ser muito úteis em marketing e na gestão de eventos como um todo.
Painel do Congresso MICE no Centro de Convenções Rebouças de São Paulo
Assim, a tal IA pode ser vista como uma auxiliar que pode ser útil em todas as etapas na gestão um projeto de evento, por exemplo:
1 – Na preparação da campanha de marketing para divulgação do evento, com o uso de aplicações apropriadas e IA generativa (Chatbots inteligente para geração de textos, imagens, áudios, vídeos, …) para facilitar a preparação de conteúdo, seja texto (exemplo ChatGPT), imagens (MidJourney, Stable Diffusion, Dall E-2, Jasper, …) , áudio e vídeo (Dreamix, …), até mesmo com uso de avatares inteligentes (D-ID, …) para conversação com prospects, clientes etc. Tais conteúdos podem ser disponibilizados no site do evento, em mídias sociais. Durante o evento conteúdos planejados podem ser disponibilizados em telas digitais apropriadas (painéis).
2 – No cadastramento com a identificação do cliente, por exemplo capturando imagens da face para maior segurança ou na configuração do crachá NFC, ou App Mobile.
3 – Na entrada ao evento, fazendo a autenticação via reconhecimento visual da face, que utiliza técnicas IA de visão computacional ou no reconhecimento do crachá. O uso de crachá NFC ou App Mobile facilita o rastreamento do usuário durante a locomoção no evento.
4 – Em Informação: usando Robôs, ou Avatares com assistentes de voz inteligentes para comunicação com os participantes clientes ou visitantes, para informação e esclarecimento de dúvidas.
5 – Com equipamentos ou dispositivos que utilizam IA embutida para fornecer informação, diversão e até mesmo encantamento aos visitantes.
6 – No sistema de gestão de eventos, para fornecer informações avançadas de analytics que utilizam aprendizagem de máquina.
9 – Após o evento na preparação de conteúdo de comunicação
10 – Embutida em sistemas de gestão das aplicações (Apps) do Evento disponibilizadas para Smartphones.
Considerações Finais
A tecnologia e a IA vieram para ficar, felizmente elas nos trazem muitas ferramentas e possibilidades de facilitar nosso trabalho como profissionais de quaisquer setores da economia em quaisquer área funcional de empresas de todos os portes, mas para isso é preciso buscar conhecer seus fundamentos, descobrir como pode ser usada, que aplicações estão disponíveis, que empresas estão utilizando com sucesso, etc.
Ouça podcasts sobre o mundo em transformação digital no TrenDs News.
Nei Grando, diretor da Strategius, é consultor e palestrante em temas relacionados com inovação e transformação digital; pesquisador em inteligência artificial; conselheiro de empresas e mentor de startups. Autor do blog neigrando.com – Mestre em ciências pela FEA-USP. Teve duas empresas de software e soluções de TI, onde conduziu o desenvolvimento de portais, plataformas digitais de negócios e outros produtos. Organizador e um dos autores do livro “Empreendedorismo inovador”, e autor em outros três. Como professor, atualmente ministra a disciplina “Fundamentos de Inteligência Artificial” em curso MBA da ESPM.
Sou pesquisador do Núcleo Decide pela FEA-USP / CNPq, onde desde 2020 estamos pesquisando sobre o uso da inteligência artificial na tomada de decisões das organizações, e professor da disciplina Fundamentos da Inteligência Artificial na pós-graduação da ESPM. Nesse sentido, os temas sobre tomada de decisão, estratégia, inovação, marketing e inteligência artificial fazem parte do meu escopo de pesquisa, estudo, ensino e consultoria.
Ao pesquisar sobre estes temas, encontrei o artigo “Artificial Intelligence (AI) in Strategic Marketing Decision-Making: A research agenda”, de Merlin Stone e outros autores, vide referência, o qual traduzi, resumi e adaptei, como segue. Acredito que o texto pode ser útil a todo gestor de marketing que queira ser mais orientado a dados em suas decisões e deseje utilizar a IA como aliada na busca por agilidade e resultados melhores em suas atividades.
Introdução
Este artigo enfoca a evolução da prática de marketing e, em particular, a possível aplicação da inteligência artificial (IA) à tomada de decisões estratégicas de marketing.
A fronteira entre humanos e computadores na tomada de decisões está mudando. Hoje, a IA é cada vez mais implantada em operações de marketing, por exemplo, identificação de riscos, gerenciamento de resposta do centro de contato, bem como em publicidade de marketing, incluindo análise e direcionamento de clientes, design e seleção de publicidade para corresponder aos clientes-alvo, precificação para maximizar o rendimento de clientes individuais. Num futuro próximo, espera-se que a IA seja empregada na tomada de decisões estratégicas, por exemplo, quais modelos de negócios usar, quais estratégias seguir, quais mercados segmentar, quais produtos comercializar, quais canais de comunicação e distribuição usar, quais estratégias de preços e posicionamento competitivo seguir etc. No entanto, o uso da IA na estratégia de marketing não tem sido muito discutido no domínio público. Contatos com a indústria indicam que algumas empresas avançaram muito nessa área, mas esses projetos são mantidos em sigilo e tratados como fonte de vantagem competitiva.
Ressalta-se, neste ponto, que o foco não está na substituição da tomada de decisão humana nas decisões estratégicas, mas na criação de um mecanismo de tomada de decisão de maior qualidade, usando IA, para que os profissionais de marketing tenham acesso a informações mais rápidas, completas e opções mais elaboradas para escolher e a criação do quadro teórico associado.
Hoje a IA é vista principalmente como um suporte às grandes decisões de negócios e não como um tomador de decisão – exceto em alguns casos operacionais, mas atribuem isso ao fato de que a IA atualmente constituída é relativamente fraca, em comparação com o que será a forte IA do futuro.
Este artigo tem como perspectiva negócios business-to-consumer (B2C) e das empresas que vendem aos consumidores através de outros negócios (conhecidos como B2B2C).
Os benefícios
Espera-se que os benefícios da aplicação da IA à tomada de decisões estratégicas de marketing incluam:
Maior velocidade de tomada de decisão, especialmente em resposta à disponibilidade de novos dados ou ameaças competitivas emergentes, permitindo que as empresas capturem os benefícios de posições de mercado mais fortes mais cedo.
Identificação de dados perdidos.
Aumento da racionalidade, particularmente por meio da remoção ou redução do viés cognitivo por parte dos tomadores de decisão.
Criação de uma base comum para a tomada de decisões.
Incorporação do aprendizado da experiência.
Maior qualidade na gestão dos projetos de marketing.
Exemplos de aplicação
Existem maneiras pelas quais a IA pode ser usada em diferentes áreas de tomada de decisão e planejamento de marketing. Nem sempre há uma separação clara entre estratégia de marketing e estratégia de negócios. Tampouco há uma separação clara entre a estratégia geral de marketing e a estratégia para os diferentes elementos do mix de marketing. Por exemplo, as decisões sobre os canais de marketing têm aspectos estratégicos, bem como aspectos táticos, principalmente porque as abordagens digitais alteram o equilíbrio entre os canais e os papéis que os diferentes canais desempenham. Essas decisões podem afetar todos os aspectos do marketing.
Segue uma amostra de possíveis mudanças que o digital fez em diferentes atividades de marketing, pois a digitalização do marketing é uma pré-condição para que os dados sejam disponibilizados para a IA, e exemplos de possíveis implantações da IA. São considerados a IA no Marketing Estratégico, a IA no Mix de Marketing e a IA na Gestão do Marketing, com diversos subtópicos.
IA no Marketing Estratégico
Estratégia geral – mercados-alvo, mix de marketing para cada um, objetivos, KPIs, metas etc.
Permite que as informações para a tomada de decisões sejam reunidas e automatizadas rapidamente, e os resultados de diferentes estratégias sejam analisados mais rapidamente para que a estratégia possa ser revisada em uma abordagem de experimentação com testes e aprendizado.
Exemplos:
Avaliando rapidamente diferentes resultados com base em estratégias alternativas.
Auxiliando na tomada de decisões rápidas para escolher aquelas com maior probabilidade de produzir melhores resultados.
Modelo de negócio de gestão de clientes
Refere-se a quais clientes a empresa deseja adquirir, reter, desenvolver (up-sell e cross-sell) e alienar, com quais receitas e custos resultantes, para atingir seus objetivos estratégicos, em vez de atender às metas de determinados elementos do mix de marketing isoladamente.
Exemplos:
Usando tecnologia como aprendizado de máquina para ajudar a “alcançar” públicos semelhantes.
Quantificando e explorando as consequências de diferentes modelos de negócios.
Marca geral e proposta
Dependendo se a empresa está envolvida em muitos tipos diferentes de produtos e mercados, pode se aplicar a toda a empresa ou a partes dela, mas em um nível mais alto do que produtos e serviços individuais – com diferentes abordagens de marca adotadas em diferentes canais.
Exemplo:
Identificando resultados de investimentos de marca, recomendando investimentos futuros e estratégia de canal.
Desenvolvimento de novas fontes de receita
Refere-se ao desenvolvimento de receita usando uma forma ou a introdução de um novo produto ou serviço que é, de alguma forma, diferente das formas existentes – pode envolver qualquer ou todos os elementos do mix de marketing e diferentes mercados.
Exemplo:
Identificando fluxos de receita para a base de clientes existente e para novos mercados para acelerar o lançamento.
Gestão de ecossistemas, parcerias, terceirização e redefinição da cadeia de valor
Como empresas e parceiros (fornecedores e fabricantes), que trabalham em estreita colaboração, são organizados para garantir que a estratégia geral de marketing (e negócios) da empresa seja desenvolvida e entregue, e como os ganhos de trabalhar juntos são compartilhados.
Exemplo:
Identificando as partes mais produtivas do ecossistema e as lacunas no desenvolvimento do ecossistema.
Estratégia competitiva – quem são os principais concorrentes, visando a vitória e a defesa
Como os concorrentes diretos e indiretos são identificados, suas estratégias descobertas e compreendidas e como a empresa cria estratégias para evitar, sempre que possível, os efeitos negativos da concorrência.
Exemplo:
Identificando sinais fracos de concorrência iminente.
Identificando pontos fracos na estratégia própria e da concorrência.
Gestão de recursos
Permite que os custos e benefícios gerais de diferentes estratégias sejam medidos e analisados mais rapidamente para ajustar os recursos – nos períodos de pico de demanda.
Exemplo:
Analisando os dados para identificar riscos, recompensas e resultados/ possíveis cenários de planejamento.
IA no Mix de Marketing
Marca
O lócus das marcas de muitas empresas mudou do mundo real para o virtual, com muitas marcas de muitas outras sendo fortemente afetadas pelo que se fala sobre elas no mundo virtual.
Exemplos:
Acompanhando a mudança da imagem da marca usando evidências da web, principalmente das mídias sociais.
Encontrando evidências das causas da mudança de marca e perda de participação de mercado.
Produtos
A entrada do cliente no design do produto (design colaborativo) pode ser obtida muito mais rapidamente.
Os clientes podem projetar seus próprios produtos com mais facilidade. Os projetos podem ser testados e revisados mais rapidamente, enquanto os problemas podem ser identificados e corrigidos com mais rapidez e facilidade usando uma variedade de canais digitais e ferramentas de colaboração.
Exemplos:
Sintetizando a entrada de clientes.
Simulando resultados de novos designs de produtos de formulações.
Proposição
A proposta pode ser mais sintonizada com os mercados-alvo e o envolvimento dos clientes com diferentes propostas podem ser entendidos mais rapidamente, com alterações iterativas feitas e testadas para obter mais feedback.
Exemplo:
Identificando quais proposições funcionam melhor por meio de feedback e testes do cliente.
Preço
Os preços podem ser adaptados mais facilmente para diferentes clientes. O gerenciamento de rendimento pode ser aplicado em novas áreas.
Exemplo:
Redefinindo as estratégias de preços com base nos resultados de diferentes abordagens de gerenciamento de rendimento.
Publicidade
A publicidade em site/mobile/digital está gradualmente usurpando a publicidade em mídia física convencional, permitindo maior rastreabilidade e melhor avaliação do retorno do investimento. Isso está levando a uma indefinição da distinção entre publicidade digital e outros métodos de comunicação de marketing. A automação aplicada à publicidade por meio de abordagens programáticas e semelhantes está aumentando muito a oportunidade de aplicar abordagens de IA.
Exemplo:
Escolha/design de textos, imagens e vídeos para atender segmentos de mercado e indivíduos em diferentes canais e plataformas.
Marketing direto
O marketing direto se expandiu para fora da mídia convencional de correio e telefone para incluir praticamente todas as comunicações de marketing, especialmente digital e CRM, de modo que de alguma forma aparece em todo o marketing, seja iniciado pela empresa ou seus clientes. As indicações, sempre valiosas, se transformaram em recomendações para muitas empresas.
Exemplo:
Escolhendo qual forma/combinações de tipos de contato/canais/conteúdo que é apropriado para diferentes mercados-alvo e indivíduos.
Venda pessoal
A venda pessoal agora tem um suporte de informações muito mais forte, enquanto sistemas aprimorados de gerenciamento de vendas, às vezes integrados a sistemas de gerenciamento de resposta, permitem direcionamento, prospecção e gerenciamento de clientes e prospects muito mais eficazes.
Exemplos:
Fornecendo resposta personalizada aos indivíduos.
Analisando os resultados.
Recomendando diferentes maneiras de personalizar.
Relações públicas
O boca a boca eletrônico está substituindo a exposição na mídia convencional, não apenas por meio de redes sociais, mas por todos os aspectos do diálogo na web e em dispositivos móveis – e muitas vezes se desenvolvendo rapidamente e em tempo real. Em alguns setores, as avaliações online tornaram-se críticas para determinar se um produto será vendido, enquanto os influenciadores sociais se tornaram uma parte muito importante do marketing em alguns setores, como viagens, roupas, cosméticos e automotivo.
Exemplo:
Identificando padrões de boca a boca, razões para eles, ações sugeridas e sentimento subjacente.
Promoção de vendas
A eficácia das promoções de vendas pode ser avaliada muito mais rapidamente do que nunca, enquanto os canais online facilitam a distribuição de incentivos de compra como cupons, descontos e outros incentivos.
Exemplos:
Identificando quais promoções funcionam melhor e mais rapidamente com quais clientes/segmentos de mercado.
Identificando quais ofertas devem ser usadas e quando.
Conteúdo
O aumento do número de canais e a importância dos conteúdos (texto, áudio, imagem, vídeo) na persuasão e influência dos clientes tem vindo a destacar-se, sobretudo pela possibilidade de personalizar todo o tipo de conteúdo para segmentos de mercado e agora clientes individuais, suportado pela capacidade de pesquisar, classificar e analisar todos os tipos de conteúdo. O rápido aumento do conteúdo de vídeo, facilitado por melhorias significativas na largura de banda móvel, com mais vindo com o advento do 5G, é um desafio e uma oportunidade, multiplicado pelo uso de mensagens para comunicar conteúdo. A realidade estendida (virtual e aumentada) está mudando a abordagem do conteúdo, permitindo a combinação de experiências reais e digitais. A narrativa de marcas e produtos está sendo muito mais usada, em parte porque suporta o desenvolvimento de conteúdo muito mais rico que pode ser usado em todos os canais de comunicação. No entanto, uma questão que permanece controversa é até que ponto o uso da IA pode apoiar e incentivar a criatividade e aumentar os retornos dela.
Exemplos:
Servindo conteúdo para os clientes e prospects certos no momento certo e analisar os resultados de servi-lo.
Personalizando o conteúdo para segmentos e clientes-alvo.
Gestão de clientes (aquisição, retenção, desenvolvimento, atendimento ao cliente, experiência do cliente)
Como o estoque do cliente é construído para produtos específicos ou grupos deles, desde as metas estabelecidas até as técnicas usadas para alcançar os resultados desejados e acompanhar o cumprimento do compromisso e das promessas do cliente após a transação.
Exemplos:
Otimizando os níveis de estoque em tempo real e ajudando o cliente a reagir à demanda de diferentes segmentos.
Automatizando a interação com o cliente (bots)
Distribuição
A web tornou-se um canal de distribuição muito importante para muitos produtos e serviços baseados em informação, bem como alguns produtos físicos e, em muitos mercados, o canal dominante para comunicação de marketing, de modo que as decisões de distribuição e comunicação ficam intimamente ligadas uma à outra, com os clientes que procuram uma resposta imediata às suas solicitações, ou um método simples para comprar quando estiverem prontos.
Exemplos:
Otimizando canais.
Identificando canais ausentes.
Melhorando os tempos de transação e agilize o atendimento.
IA na Gestão do Marketing
Pessoas
Os profissionais de marketing, vendas e serviços podem ser muito mais bem informados sobre o que precisam saber para vender e comercializar melhor, e os resultados de seu trabalho podem ser obtidos e distribuídos com mais facilidade. Eles também podem se beneficiar profissionalmente com mais treinamento em novas ferramentas de marketing digital e como aplicar a tecnologia pessoalmente.
Exemplos:
Identificando quais informações devem ser usadas para apoiar diferentes tipos de decisão.
Identificando onde os gerentes não estão usando as informações corretas, não têm acesso às informações corretas ou estão interpretando erroneamente as informações que possuem.
Fornecendo ferramentas e estruturas para melhor usar as oportunidades criadas pela nova tecnologia de IA.
Análise de marketing
Usar os enormes volumes de dados agora disponíveis para algumas empresas e clientes cada vez mais impacientes por respostas rápidas visando mensagens de saída e resposta rápida a mensagens de entrada pode ser muito mais preciso e oportuno. O tempo tornou-se extremamente importante para capturar a intenção de compra, pois os clientes podem estar no mercado por um período muito curto, pois fazem suas comparações e chegam a suas conclusões usando as montanhas de conteúdo disponíveis das empresas e de seus concorrentes.
Exemplo:
Acelerando a análise e sua aplicação – tanto do ponto de vista interno “reativo” quanto do ponto de vista dos clientes que acessam informações relevantes para uma compra.
Pesquisa de mercado
A pesquisa de mercado está cada vez mais on-line, enquanto a obtenção de informações de feedback iniciado pelo cliente e análise de sentimentos (com as permissões apropriadas) estão fornecendo uma nova fonte de informações aos profissionais de marketing sobre como seus clientes atuais e potenciais pensam, sentem e agem.
Exemplos:
Obtendo e analisando de conjuntos de dados maiores.
Analisando resultados de pesquisas, especialmente quando combinados em diferentes estudos.
Segmentação de mercado
Devido à sua crescente complexidade, a segmentação de mercado está se tornando cada vez mais automatizada. Os resultados de mudanças recentes nas metas e implantação de diferentes elementos do mix de marketing para produzir taxas de resposta e vendas adequadas.
Exemplo:
A IA pode ajudar com uma segmentação mais precisa, inclusive permitindo mudanças em tempo real na estratégia.
Dados e sistemas
Os processos de marketing podem ser migrados para os sistemas, cada vez mais rodando na “nuvem” e permitindo que o marketing e a equipe colaborem e melhorem sua eficácia e velocidade de processos como fluxo de trabalho e gerenciamento de projetos. Os sistemas permitem um acesso muito melhor aos dados necessários para a tomada de decisões, desde sobre clientes individuais até decisões estratégicas e, em seguida, para medição, revisão e cálculo do retorno do investimento. A personalização e o marketing baseado em localização deixaram de se tornar palavras de ordem e passaram a ser negócios de rotina para as equipes de marketing mais eficazes. No entanto, eles representam riscos de privacidade significativos, pois os requisitos de proteção de dados se tornaram um foco central para o gerenciamento de marketing. Enquanto isso, os requisitos de integração de dados de diferentes fontes para maximizar a eficácia do marketing, particularmente a integração de suas plataformas de gerenciamento de dados (sistemas centralizados para coletar e analisar grandes conjuntos de dados de fontes diferentes) com suas plataformas de demanda (sistemas que permitem aos compradores de publicidade digital coordenarem suas atividades, incluindo licitações) são essenciais para acompanhar os concorrentes.
Exemplos:
Identificando oportunidades para melhorar os retornos da implantação de sistemas.
Identificando novas maneiras de acelerar o fluxo de trabalho e uma colaboração para auxiliar no desenvolvimento da velocidade de lançamento no mercado e maior conformidade.
Gerenciamento de recursos de marketing
A automação de marketing permite que os processos de marketing sejam gerenciados de forma mais eficaz, pois o retorno do investimento para diferentes despesas de marketing é calculado e previsto com mais precisão do que os canais tradicionais.
A otimização do gerenciamento de recursos é fundamental com os negócios sendo mais esticados do que nunca por um mercado hipercompetitivo.
Gerenciamento de conteúdo
Gerenciar o crescente volume e variedade de conteúdo requer a manutenção de vários sistemas, e personalizar constantemente o conteúdo para as necessidades e casos de uso de situações específicas é particularmente importante, dada a crescente possibilidade de expor o cliente errado ao conteúdo errado.
A correspondência de conteúdo com o cliente final certo (no momento certo) usa significativamente mais recursos de marketing, portanto, o retorno do custo adicional de melhoria do gerenciamento de conteúdo deve ser medido e aplicado.
Exemplos:
Otimizando para clientes individuais.
Disponibilizando ferramenta que agiliza a entrega de conteúdos e melhora a sua otimização.
Gerenciando pessoas de marketing
Isso está relacionado a como os profissionais de marketing são recrutados, treinados, desenvolvidos, direcionados e avaliados como profissionais de marketing. Isso é particularmente importante em um cenário de tecnologia digital em rápida mudança, que exige um conjunto de habilidades totalmente novo dos canais e disciplinas tradicionais de marketing.
Exemplo:
Identificando os profissionais de marketing mais produtivos e auxiliando na resolução de problemas associados à tomada de decisão de outros.
Modelo operacional de marketing
Com a digitalização, o modelo operacional de marketing está mudando. Um dos melhores exemplos disso é o surgimento da publicidade programática, que está ajudando as empresas que usam a tecnologia a ir além do gerenciamento manual da publicidade para usar a tecnologia para alcançar o nirvana de atribuir o valor correto às diferentes intervenções publicitárias, dada a posse e uso das ferramentas de análise certas para alcançar o público-alvo certo automaticamente.
Exemplo:
Otimizando o funcionamento eficiente do modelo, incluindo o uso de aprendizado de máquina para tomar decisões em tempo real sobre públicos e níveis de investimento apropriados.
Finanças de marketing
É essencial identificar de onde vêm a receita e o lucro crucial ao operar em um complexo negócio multicanal e multiproduto/serviço. Dada a redução das barreiras à entrada online, a crescente velocidade de mudança no mercado, para garantir que um negócio está agindo de forma sustentável é preciso apurar muito mais rapidamente. Novas medidas estão sendo usadas, não apenas as financeiras clássicas, que levam em conta, abordagens de portfólio e tração digital.
Exemplo:
Identificando os retornos com precisão com mais rapidez e imparcialidade do que a análise humana.
Considerações Finais
O uso da IA em Marketing aos poucos tem evoluído de operacional para tático e estratégico. Gestores de marketing precisam acompanhar esta evolução, assim como a evolução do marketing tradicional com o digital, e a orientação de suas decisões por dados.
Este post trata-se de uma tradução reduzida e adaptada do artigo acadêmico original (em inglês): “Artificial Intelligence (AI) in Strategic Marketing Decision-Making: A research agenda”, por Merlin Stone, Eleni Aravopoulou, Yuksel Ekinci, e outros autores – de 2020.
Recentemente tive o privilégio de participar como um dos autores do livro “Trends MKT na Era Digital: o Futuro do Marketing“, com o capítulo 4 sobre Data Driven Marketing, organizado por Martha Grabriel, Rafael Kiso e Luciano Kalil. E ainda este mês aceitei o convite da minha amiga Martha para ministrar uma palestra sobre este tema no evento Digitalks Executive que aconteceu presencialmente no auditório da Unibes Cultural em São Paulo e que foi simultaneamente transmitido online, aberto para todos os interessados. Neste post quero fornecer alguns insigths introdutórios esperando contribuir com todos os que estudam ou praticam marketing digital em agências e em empresas.
Introdução
Em 2021 dos quase 20 bilhões foram investidos em publicidade no Brasil pelas grandes agências, 33,5% foram em mídias digitais. Percentual maior que os 26,7% de 2020. Ou seja, o marketing digital cresceu consideravelmente desde seu início de atuação, quando muitas destas agências quase não acreditavam no seu poder.
A evolução do marketing digital
Esta linha do tempo que segue, mostra claramente a evolução do marketing digital e tecnologias relacionadas, ele acompanhou a mudança do comportamento do consumidor e sua relação com as mídias e as marcas. A realidade é que a concorrência aumentou, o consumidor ficou mais exigente e o marketing precisou evoluir para atendê-lo melhor em sua jornada e experiência de consumo.
A evolução dos sistemas de marketing
A partir de 2003 (nos estados unidos e poucos anos depois por outros países, que incluem o Brasil), o marketing digital começou com o envio de e-mails e SMS em lote.
A partir de 2007 surgiram os canais digitais, ou seja, a Web, seguido das Mídias sociais e Mobile, cujo foco do marketing era a personalização.
Em 2010 iniciou uma visão unificada mapeando a jornada do cliente com foco numa análise preditiva, ou seja, mais orientada a dados.
A partir de 2013 a experiência do cliente ganhou relevância, com uma visão omnicanal, buscando maior interação com o cliente.
E de 2016 para cá a orientação a dados, junto com a inteligência artificial possibilitou um engajamento em tempo real, com chatbots, notificações via Apps e outros recursos que permitiram um marketing mais ágil e iterativo, com melhor relação causa-efeito, ROI mais preciso, menos desperdício de chumbo nas campanhas, e como consequência clientes mais satisfeitos e engajados.
O diagrama que segue mostra esta evolução.
Mas afinal o que é data driven marketing?
Data Driven Marketing (DDM), ou Marketing orientado a dados, consiste no uso de estratégias e táticas de marketing, obtidos a partir de insights baseados em grande volume e/ou variedade de dados de consumidores e do mercado, coletados a partir de diversas origens e formatos e analisados apropriadamente via algoritmos adequados.
O desafio de alta complexidade do data driven aos profissionais de marketing tem o potencial incrível de: alcançar o usuário certo, na hora certa, com a mensagem certa, no lugar certo e motivá-lo para uma ação adequada.
Além disso, o DDM fornece ao gestor melhor atribuição de causa-efeito dos resultados das campanhas publicitárias.
A distância entre o desejo e a capacidade de ter um DDM
Uma pesquisa recente da Leap (KPMG & Distrito) aponta que 98%dos executivos brasileiros consideram o uso de dados uma ferramenta essencial para o setor de marketing de crescimento.
Porém vemos que ainda há uma lacuna entre desejo e capacidade, pois ao consultar nas estatísticas de registro.br o número de domínios Internet registrados até 21 de junho de 2022 no Brasil, obtivemos 4.965.192 (aproximadamente 5 milhões). Por outro lado, ao consultar o número de sites que tem o google analytics instalado e operante nesta mesma data, obtivemos apenas 847.681 sites (menos de 1 milhão), ou seja, temos apenas aproximadamente 17% das organizações brasileiras com domínio registrado usando o Google Analytics atualmente. Usou-se o Google Analytis para comparação por saber-se que se trata de uma ferramenta básica, utilizada pela maioria dos profissionais de marketing digital que acompanham as estatísticas (métricas) de acesso e uso dos sites que acompanham. Comparações similares poderiam ser feitas com ferramentas focadas em análises de perfis de mídia social e mobile das empresas.
Além disso, temos uma diferença crescente no tempo entre a coleta de dados e o entendimento sobre eles nas organizações. Nos dois gráficos da imagem que segue, podemos ver claramente esta diferenças. A esquerda vemos uma grande lacuna, cada vez maior na linha do tempo em empresas típicas, e a direita vemos que organizações orientadas a dados e IA, com maior entendimento e por consequência maior e melhor uso dos dados em suas decisões organizacionais.
Marketing tradicional versus orientado a dados
Nas empresas tradicionais os poucos critérios de segmentação usados, geralmente demográficos, são selecionados pelos gestores com base em opinião e dados superficiais.
Em DDM, os critérios de segmentação são muitos, derivados de inteligência baseada em dados, podendo ser qualquer comportamento, característica ou interação, desde que indique um segmento com semelhanças comportamentais específicas e seja preditivo nos resultados. A classificação e priorização dos clientes ocorre em tempo real.
As diferenças podem ser melhor vistas nas linhas e colunas da tabela que segue.
Benefícios e desafios do DDM
Entre os benefícios destaca-se:
Personalização (melhores campanhas e CX)
Clareza (mais e melhores dados e entendimento sobre os clientes)
Experiência do cliente
Experiência multicanal (facilitada pela integração dos dados dos canais)
Integração com vendas e TI (colaboração)
Desenvolvimento de produto (entendendo melhor o cliente e suas necessidades)
Facilitação de testes A/B
E como desafios destaca-se:
Equipe (mentalidade e habilidades data driven, treinamento no uso de plataformas e ferramentas, conexão com cientistas e engenheiros de dados, …)
Compromisso (de todo o pessoal de Marketing em todos os níveis)
Integração (dados integrados de alta qualidade)
Disponibilidade de Dados (nem sempre facilmente acessíveis, principalmente em B2B)
Ferramentas e Plataformas adequadas
Aplicações de IA de uso no marketing
Dados são fundamentais para aplicações que se utilizam de algoritmos de aprendizado de máquina (machine learning), aprendizado profundo (deep learning) e outros facilitadores da inteligência artificial (IA) treinados para gerar modelos que são testados. Estes modelos permitem que as aplicações processem novos dados realizando classificações, agrupamentos, predições, etc. Segue uma lista das aplicações mais comuns de DDM que se utilizam da IA no marketing:
Chatbots para desenvolvimento de leads, suporte ao cliente e venda cruzada ou upselling.
Análise e encaminhamento de chamadas de entrada (inbound call).
Comentários do cliente e análise, classificação e resposta de e-mail.
Automação de campanha de marketing (incluindo e-mails, geração de página de destino e segmentação de clientes).
Análise do mix de marketing.
Merchandising de produtos on-line.
Precificação
Recomendações de produtos ou serviços e ofertas altamente personalizadas.
Compra de anúncios digitais programáticos.
Pontuação de leads de vendas.
Planejamento, compra e execução em mídia social.
Análise de sentimento na mídia social.
Posicionamento de anúncio de televisão (parcial).
Geração de narrativa de análise da web.
Operação e otimização do site (incluindo testes A/B e outros).
Considerações finais
O marketing tradicional evoluiu para incluir o digital e ampliar os canais para atender os usuários, clientes e consumidores de forma mais interativa e personalizada. O marketing digital evoluiu para orientado a dados, incluindo as estratégias, técnicas, plataformas e ferramentas, além é claro de pessoas habilitadas para fazer o trabalho com mais agilidade, precisão e métricas. Isso permitiu aos gestores de marketing gerenciarem melhor e explicarem melhor os resultados mais bem sucedidos obtidos em suas campanhas publicitarias. Para conseguir isso é preciso criar uma cultura corporativa e mentalidade de gestão orientada a dados.
Autor
Nei Grando – diretor executivo da STRATEGIUS, é consultor e palestrante em estratégia, inovação, transformação digital, organizações exponenciais e cidades inteligentes; pesquisador em inteligência artificial; conselheiro de empresas e mentor de startups. Autor do blog neigrando.com – Mestre em ciências pela FEA-USP, graduado em TI pela UEM, com MBA em Administração pela FGV e cursos de extensão em Estratégia e Gestão do Conhecimento (FGV) e Inovação e Redes Sociais (ESPM). Teve duas empresas de software e soluções de TI, onde conduziu o desenvolvimento de portais e plataformas digitais de negócios, internet-banking, home broker, CRM, GED, GC e outros. É o organizador e um dos autores do livro “Empreendedorismo inovador”, e autor em outros três. Como professor, ministrou as disciplinas de “Strategic Thinking” e “Planejamento Estratégico” em curso MBA da FIAP, “Intelligence Driven Decision” e “Fundamentos de Inteligência Artificial” em curso MBA da ESPM e como prof. convidado, no curso “Laboratório de Startups” do CIC-ESPM. .
Referências
Capítulo 4 do livro “Trends MKT na Era Digital: o Futuro do Marketing“.
Estudos do autor para a disciplina Fundamentos de Inteligência Artificial da ESPM.
Estudos do autor para a palestra ministrada no evento Digitalks Executive.
Blog do Nei 