As empresas têm cada vez mais canais, mais interações e mais dados. O problema é que a capacidade humana de analisar todas essas informações e reagir a tempo não cresce no mesmo ritmo.
Conhecemos a automação de marketing como uma forma de disseminar a mesma mensagem de maneira eficiente em diferentes campanhas programadas, com fluxos baseados em lógicas simples: se o usuário fizer isso, enviamos aquilo. Mas, atualmente, podemos usar a inteligência artificial para melhorar o Customer Engagement.
Como a IA pode realmente melhorar o Customer Engagement?
A IA guia o usuário por um caminho predefinido com base em decisões que avaliam o contexto e o momento de cada pessoa, considerando quem ela é, o que acabou de fazer e como clientes semelhantes se comportaram. A partir disso, pode escolher entre múltiplas opções de canal, momento, mensagem, oferta e frequência.
A IA pode analisar dados comportamentais, transacionais e contextuais para identificar padrões.
Por exemplo:
- Quais produtos consulta
- Quando interage
- Quais canais utiliza
- Quais conteúdos consome
- Quando sua interação diminui
- Quais ações costumam anteceder uma compra
A IA pode ajudar a encontrar relações entre esses sinais que seriam difíceis de analisar manualmente.
A personalização em escala também é outro grande benefício da Inteligência Artificial aplicada ao marketing. Por meio da adaptação de mensagens, ofertas e experiências, as pessoas estão interagindo com as marcas por múltiplos canais e esperam uma experiência harmoniosa em todos eles.
Aqui estamos falando de passar de uma simples mensagem para cada segmento para uma experiência que pode se adaptar a cada cliente.
A personalização com IA pode considerar:
- Conteúdo
- Produto
- Oferta
- Momento
- Frequência
- Canal
Isso é especialmente interessante porque os desenvolvimentos atuais de IA para marketing já não se limitam a inserir o nome do usuário ou alterar um bloco de conteúdo. A tendência aponta para sistemas capazes de gerar diferentes variações e, depois, selecionar qual é a mais adequada para cada pessoa.
Da personalização à orquestração inteligente
Personalizar uma comunicação já não significa apenas alterar o nome do cliente, recomendar um produto com base em sua última compra ou enviar conteúdo de acordo com o segmento ao qual ele pertence. A evolução está em entender que cada interação faz parte de uma experiência maior.
Um cliente pode abrir um e-mail, visitar uma página de produto, abandonar uma compra, enviar uma mensagem pelo WhatsApp e, finalmente, realizar uma compra. Se cada uma dessas interações for gerenciada de forma independente, a marca pode acabar enviando mensagens contraditórias ou repetitivas.
A personalização responde a uma pergunta: qual conteúdo é relevante para este cliente?
Mas, com a orquestração inteligente, surgem novas perguntas:
- O que deveria acontecer depois?
- Em qual canal? Em qual momento?
- Com qual mensagem e com que frequência?
É aí que a inteligência artificial começa a mudar a forma de construir Customer Engagement.
A orquestração com IA conecta dados, decisões e canais
- Dados: o que sabemos sobre o cliente?
Histórico de compras, comportamento, preferências, interações, canais utilizados etc.
- Contexto: o que está acontecendo agora?
- Acabou de comprar?
- Está navegando?
- Abandonou um carrinho?
- Respondeu a uma mensagem?
- Sua interação está diminuindo?
- Decisão: o que a marca deveria fazer?
- Enviar?
- Esperar?
- Alterar o conteúdo?
- Oferecer outro produto?
- Passar do e-mail para o WhatsApp?
- Canal: qual é o canal mais adequado para essa interação?
E-mail, SMS, WhatsApp ou outro ponto de contato.
- Experiência
O cliente recebe uma interação que faz sentido dentro do contexto do que acabou de fazer.
- Aprendizado
A resposta do cliente se transforma em um novo sinal que pode ser utilizado para otimizar as próximas decisões.
Para que a orquestração inteligente seja possível, a IA precisa de mais do que capacidade de análise: precisa de dados conectados e da possibilidade de transformar suas conclusões em ações.
Na emBlue, essa conexão parte dos dados que uma empresa pode centralizar e organizar para construir uma visão mais completa de cada cliente. A partir daí, esses dados podem ser utilizados para segmentar, ativar automações e criar journeys que conectem diferentes pontos de contato.
O DataLab pode funcionar como a camada em que os dados são integrados e ganham contexto, enquanto os Journeys permitem transformar esse contexto em jornadas automatizadas e ativar comunicações em diferentes canais.
Um cliente pode iniciar uma interação a partir de uma campanha e terminar conversando com a marca pelo WhatsApp. Essa conversa não deve ser um evento isolado do restante de seu relacionamento com a empresa, mas sim um novo sinal dentro do seu journey.
Casos de uso: como aplicar IA ao Customer Engagement?
1. Recuperação inteligente de carrinhos
Não enviar a mesma mensagem para todos os abandonos. A IA pode considerar o comportamento, o histórico e o valor do cliente para determinar qual tipo de incentivo ou comunicação pode ser mais relevante.
2. Previsão de abandono
Identificar sinais de diminuição do engagement e ativar estratégias de retenção antes que o cliente seja perdido.
3. Recomendações personalizadas
Analisar comportamento e histórico para recomendar produtos ou conteúdos mais relevantes.
4. Atendimento e marketing conversacional
Analisar conversas para identificar intenção, necessidades e oportunidades de ação. O WhatsApp deixa de ser apenas um canal de envio e passa a fazer parte do contexto do relacionamento com o cliente.
5. Fidelização
Identificar clientes com alto potencial, reconhecer comportamentos de valor e adaptar as experiências para aumentar a frequência, a recorrência ou o Customer Lifetime Value.
A inteligência artificial está mudando a forma como as marcas se relacionam com seus clientes. Mas seu verdadeiro potencial não está apenas em gerar conteúdos, responder dúvidas ou automatizar tarefas: está em entender o contexto de cada interação e utilizá-lo para tomar decisões melhores.
Passar de uma personalização baseada em segmentos para uma experiência capaz de se adaptar a cada cliente exige conectar dados, comportamento, canais e automação. Só assim é possível saber não apenas quem é o cliente, mas o que ele está fazendo, o que precisa e qual pode ser a próxima melhor interação.
Por isso, o desafio já não é simplesmente incorporar inteligência artificial a uma estratégia de marketing. O verdadeiro desafio é construir um ecossistema em que essa inteligência possa transformar dados em contexto, contexto em decisões e decisões em experiências relevantes.
Na emBlue, essa visão é construída conectando dados e canais em um mesmo ecossistema. Com o DataLab, você pode centralizar e organizar as informações dos seus clientes; com os Journeys, transformar seus comportamentos em jornadas automatizadas; e com canais como E-mail, SMS e OneTalk, levar cada interação ao ponto de contato adequado.
Porque o futuro do Customer Engagement não consiste em nos comunicarmos mais com nossos clientes.
Consiste em entendê-los melhor para saber quando, como e por que interagir com eles.
Quer levar a inteligência artificial da teoria para a sua estratégia? Descubra como a emBlue pode ajudar você a criar experiências mais relevantes, personalizadas e conectadas.
