“Esse site acabou de ler minha mente!”
Você certamente já pensou isso um dia. Se é que já não passou por isso hoje.
Às vezes, navegando por um e-commerce, antes mesmo de clicar em um produto, começam a surgir recomendações precisas, como se a loja soubesse o que você está pensando. É quase como se a empresa estivesse prevendo suas próximas ações.
E vou te contar a verdade: é exatamente isso que está acontecendo!
Essa experiência, que já faz parte do cotidiano de consumidores de grandes plataformas, é fruto de uma abordagem cada vez mais acessível e eficiente: o uso de Inteligência Artificial (IA) para previsões de comportamento.
Por muitos anos, o marketing se baseou em dados históricos para entender o cliente e guiar suas ações, mas a Inteligência Artificial trouxe uma nova abordagem: prever comportamentos futuros e se antecipar às necessidades do cliente. Em resumo, em vez de reagir a tendências depois que elas acontecem, a IA possibilita que empresas planejem com base no que é PROVÁVEL que aconteça.
E, desta forma, se antecipem de forma automática para mudar a oferta ou oferecer produtos de forma oportuna naquele momento da relação de consumo.
Tá na Hora de Largar o Retrovisor
Muitas operações de marketing ainda estão presas a uma visão do passado, onde o comportamento do cliente é analisado apenas como um reflexo de ações já realizadas.
Embora seja importante conhecer o histórico, essa abordagem limita a capacidade de prever e agir antes dos concorrentes. Em um ambiente onde as mudanças de comportamento acontecem de forma cada vez mais rápida, depender apenas de dados históricos é como dirigir olhando pelo retrovisor.
Trabalhando com grande volume de dados, a Inteligência Artificial muda isso ao permitir que o marketing antecipe comportamentos, personalizando as campanhas antes mesmo de o cliente demonstrar interesse, entendendo suas necessidades e entregando experiências relevantes e oportunas.
Além disso, outro problema comum desta abordagem é o de focar em ações de marketing que reagem a movimentos do cliente, mas que não os preveem.
Imagine, por exemplo, uma empresa que só resolve ajustar uma campanha depois que as métricas de CTR caem, ou que muda o posicionamento de um produto após uma queda de interesse. Essas são decisões baseadas em reações. E, embora possam até mitigar perdas se realizadas em tempo hábil, dificilmente garantem uma posição de vantagem.
Em vez de esperar que problemas apareçam para reagir, o ideal é criar estratégias proativas, que preveem a jornada do cliente e agem de forma antecipada às suas mudanças de comportamento e contexto ao longo do tempo.
Sem uma análise preditiva, o marketing perde a oportunidade de se adiantar, e o resultado é uma estratégia que chega sempre atrasada. O marketing preditivo com IA tem a capacidade de prever quando um cliente está mais propenso a fazer uma compra, ou qual tipo de produto ele deseja, antes mesmo que ele tome – de forma consciente – a decisão.
Mas Como Isso Funciona?
Para melhor explicar, vamos pensar em um exemplo fictício, porém prático.
Imagine uma loja especializada em artigos esportivos e de bem-estar.
Nos últimos anos, o setor de marketing da empresa percebeu um padrão comum entre seus clientes: muitos compravam itens básicos, como roupas e tênis, mas poucos optavam pelos equipamentos complementares, como acessórios de treino, suplementos ou monitores de atividade.
A empresa sabia que existia um potencial significativo de upsell, mas faltava uma abordagem personalizada para incentivar esses clientes a fazer essas compras adicionais. E para isso não adiantava só forçar a venda, sem entender se o cliente estaria receptivo (falamos sobre isso em outro artigo meu, leia aqui).
Na nossa empresa fictícia, o setor de marketing decidiu usar IA preditiva para identificar o momento exato em que um cliente estaria mais propenso a adquirir produtos complementares.
A ferramenta de IA começou a analisar o comportamento dos clientes no site e na loja física, incluindo fatores como histórico de navegação, itens comprados e até o tempo que cada cliente dedicava à pesquisa de certos produtos. Buscava padrões.
Em um dos casos, a IA detectou que um cliente havia comprado um tênis de corrida de alto desempenho e recentemente tinha começado a explorar categorias de relógios esportivos e fones de ouvido wireless, além de acessórios como garrafas térmicas de água e cintos para celular.
Com base nesses dados, a IA previu que esse cliente provavelmente estava se preparando para uma rotina de treinos mais intensa ou até mesmo uma competição.
Em vez de esperar que ele tomasse a iniciativa, a ferramenta de marketing usou essa previsão para enviar uma comunicação personalizada, sugerindo um pacote de produtos complementares que incluía um monitor de frequência cardíaca, um plano de nutrição esportiva e acessórios de hidratação — todos itens relevantes para quem está intensificando o treino.
Ao antecipar a necessidade do consumidor e oferecer um conjunto de produtos que fizessem sentido para o momento dele, a empresa não apenas aumentou o valor da venda, mas também fortaleceu a relação com o cliente, que sentiu que a marca compreendia suas metas de forma genuína.
Quer um exemplo prático e da vida real agora? A IA preditiva da Amazon é extremamente eficiente em identificar produtos em potencial que você pode querer adicionar ao carrinho. Você entra para comprar uma lâmpada, faz busca por um interruptor inteligente, lê a descrição de uma torneira e isso tudo é o suficiente para que a loja entenda que você provavelmente está reformando sua casa e comece a montar uma série de sugestões de produtos que você talvez ainda não tenha sequer pensado em comprar.
Vamos para a Prática? Bônus: Dicas de Ferramentas!
Antes de mais nada, falar algo rapidinho:
Ao final dos meus artigos, sempre gosto de trazer dicas práticas para operacionalizar as sugestões que apresento. Mas desta vez, quis ir mais longe e trazer também sugestões de ferramentas existentes no mercado e que atendem a cada uma destas propostas.
Penso que não seria suficiente apenas mencionar o que pode ser feito em termos tecnológicos sem indicar também um caminho para que você possa montar uma operação de marketing preditivo em sua empresa e criar estratégias dinâmicas mais precisas e eficazes.
Saiba que deu trabalho fazer este levantamento. Mas espero que seja extremamente útil para você. Se servir a você, por favor deixe uma curtida ou compartilhe esse artigo.
Vamos às dicas:
1. Escolha uma Plataforma de IA com Foco em Previsão de Comportamento
Existem várias ferramentas de IA que oferecem análise preditiva focada em marketing. Essas plataformas conseguem, por exemplo, indicar o momento em que um cliente está mais propenso a converter, ajudando a planejar campanhas de remarketing antes mesmo de ele deixar o carrinho. Recomendo aqui duas.
O Salesforce Einstein, por exemplo, é uma ferramenta que permite prever a probabilidade de compra de um cliente, identificar os melhores horários de envio de mensagens e até fazer recomendações personalizadas em tempo real com base no comportamento do cliente em múltiplos canais.
Já o HubSpot oferece segmentação inteligente e automação com base em comportamento, criando campanhas personalizadas e mais oportunas. Sua integração com diversas ferramentas de dados permite criar fluxos preditivos e segmentar os clientes dinamicamente.
2. Integre Dados em Tempo Real para Análises Mais Precisas
Como você sabe, a Inteligência Artificial funciona melhor quando alimentada por dados em tempo real. Integre informações de navegação, histórico de compras, interações em redes sociais e até dados de suporte ao cliente. Isso permite que a IA “aprenda” com cada nova interação e ajuste as previsões de acordo com o contexto.
Para este caso, uma ferramenta que é velha conhecida de todo gestor de Marketing sofreu atualização recente e incluiu recursos de IA.
O Google Analytics com Machine Learning (Google Analytics 4) já oferece previsões em tempo real que ajudam a antecipar comportamentos, como a probabilidade de conversão ou de perda. Ao integrar dados de navegação e engajamento, a ferramenta permite insights rápidos e dinâmicos, ideais para criar campanhas que respondam ao comportamento do cliente de forma proativa.
3. Crie Segmentos Dinâmicos Baseados em Comportamento e Contexto
Com a análise preditiva, é possível criar segmentos que mudam conforme o comportamento do cliente. Em vez de usar categorias fixas (como idade ou localização), esses segmentos podem se atualizar com base em mudanças de padrão, oferecendo uma personalização mais eficaz.
Plataformas como o Blueshift utilizam IA para criar segmentos dinâmicos que se ajustam ao comportamento do cliente, modificam e personalizam campanhas em tempo real, enquanto o Adobe Sensei da Adobe Analytics ajuda a identificar tendências de forma contínua. Essas ferramentas são ideais para segmentar automaticamente o público, garantindo que cada cliente receba mensagens alinhadas com seu contexto atual e interesses.
4. Automatize Recomendações Baseadas em Probabilidade
Configure a IA para recomendar produtos ou conteúdos que estejam alinhados com a provável intenção de compra do cliente. Essa automação pode ocorrer tanto em campanhas de e-mail quanto em anúncios de retargeting, levando o marketing proativo para todos os canais de comunicação.
O Optimove usa IA para criar campanhas de CRM preditivas e altamente personalizadas, enquanto o Amplitude oferece insights comportamentais que podem ser usados para automação em tempo real. Essas ferramentas permitem criar recomendações automáticas e enviar mensagens personalizadas no momento em que o cliente está mais receptivo, aumentando as taxas de conversão.
Outra ferramenta extremamente poderosa (mas com valor um pouco mais salgado – apesar de se pagar se sua operação for grande), é a Predictive Analytics da IBM Watson, que tamvém pode ser personalizada para analisar grandes quantidades de dados e prever tendências de mercado, comportamento de clientes e até taxas de churn, permitindo uma abordagem mais precisa para campanhas de marketing.
5. Monitore e Ajuste as Previsões com Frequência
Tudo bem que a IA está sempre aprendendo, mas é importante revisar e ajustar periodicamente as previsões para garantir que estejam alinhadas com a realidade do cliente e com as mudanças de mercado. Isso permite refinar a precisão das campanhas e ajustar a estratégia conforme necessário
Para esta finalidade, algumas empresas podem preferir construir modelos preditivos mais personalizados. E aí entra como sugestão o Tableau integrado a scripts de R ou Python, possibilitando a leitura e interpretação de dados em tempo real integrado com o seu CRM ou outras ferramentas de gestão. Com essa combinação, é possível visualizar dados preditivos e ajustar as previsões com base em métricas de engajamento e mudanças de comportamento do cliente, visualizando tendências em tempo real. Ideal para quem busca flexibilidade total na análise.
Se você ainda baseia suas ações em dados históricos, talvez seja o momento de repensar e explorar o potencial preditivo da IA. Me diz aí: como sua empresa pode se beneficiar de uma abordagem de marketing que enxerga além do presente? Vamos conversar?
