Há tantas ideias que as empresas podem ter, apenas verificando seus dados de vendas. Em termos de marketing, essas ferramentas facilitam a compreensão de quais produtos e serviços os clientes desejam comprar. 

Mas todas as ferramentas juntas ainda são muito demoradas no que diz respeito à personalização e conversão de clientes. Quer entender como a Inteligência Artificial pode ajudar em setores tão distintos quanto moda, aditivos químicos ou qualquer outro? Então, vem com a gente!

Por que usar IA?

Hoje em dia, IA pode parecer uma palavra da moda. Quase todas as soluções parecem usá-la, alegando fazer as coisas mais rápidas e melhores. O conceito é, simplesmente, um termo geral para uma classe destinada a imitar a tomada de decisão humana. 

Além disso, é construída em modelos de aprendizado de máquina, uma abordagem que ‘treina computadores para aprenderem’ com experiências passadas. Os dados são alimentados em uma equação, que se adapta à medida que avança, usando resultados ​​para informar decisões futuras e melhorar o desempenho ao longo do tempo.

Desta forma, até um sistema de automação que use IA pode se tornar mais eficaz ao longo dos anos.

Devido a essa abordagem, os modelos de aprendizado de máquina são particularmente bons em tarefas preditivas e de classificação. Então, acabam usando dados do cliente para fazer recomendações personalizadas e, consequentemente, retê-os ou captá-los com facilidade. Quer exemplos? Já assistiu a um programa recomendado pela Netflix? Então esteve diante disso que estamos falando.

Benefícios do aprendizado de máquina

Assistentes de voz de IA como Alexa, bem como os chatbots que respondem à maioria das suas perguntas hoje em dia, são dois exemplos comuns de aprendizado de máquina em ação. 

Para aquisição de clientes, a chamada IA ​​conversacional pode ser usada para reduzir custos e aumentar a relevância nas interações online. 

A IA também pode ser usada para automatizar processos repetitivos no gerenciamento de leads, como pontuação para determinar o valor dos clientes em potencial com base em vários atributos. 

A mesma tecnologia também tem aplicações na análise de sentimentos – por exemplo, postagens de mídia social – usando comentários de clientes da concorrência para converter clientes insatisfeitos. 

Uma análise semelhante vem quando os próprios clientes contam com a criação de planos de retenção direcionados. Sendo assim, o gestor jamais gastará suas quantias com propagandas de manutenção de compressores, para pessoas que estão em busca de calçados.

Isso era algo comum antigamente (quando não existiam métricas para cada quesito)… Mas se feito hoje, será de um amadorismo tremendo.

No geral, a capacidade de personalização, previsão de comportamento são extremamente úteis para qualquer coisa que lide com dados ou interações com clientes. Como a maioria da jornada ocorre on-line, é mais crucial do que nunca que as empresas forneçam marketing direcionado e personalizado e suporte para a conversão de clientes em potencial.

O valor a ser gasto para automatizar sua marca pode ser grande, mas o retorno é garantido e chega a médio prazo!

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