A inteligência artificial deixa o time de marketing
livre das minúcias do dia a dia.
A tecnologia deixou de ser um componente importante para a criação de experiências do cliente e se tornou a peça principal para alcançar resultados de negócios através de CX.
Ainda assim, metas e objetivos de negócios que não são claramente definidos podem se perder no fervor, como casos de investimento que não foram devidamente pensados.
Com a inteligência artificial (IA) e a aprendizagem da máquina (ML), as coisas não são diferentes.
O relatório “Emerging Technologies Hype Cycle”, publicado pelo Gartner em agosto de 2019, indica um rápido crescimento do interesse em aplicativos de IA e análise.
Capazes de permitir percepções, previsões e recomendações mais profundas, a IA e a análise são colocadas ao lado de outras tecnologias em desenvolvimento com “capacidades sobre-humanas”, como a personificação e a inteligência aumentada, em uma curva de expectativa crescente.
Mas IA/ML, como qualquer tecnologia digital, não é uma solução milagrosa para os negócios. E para os profissionais de marketing, será realmente relevante apenas se ajudar a atingir um objetivo: a oferecer aos clientes uma experiência aprimorada.
Recursos de IA fundamentados em bases sólidas de tecnologia
Ironicamente, para uma tecnologia que leva a análise além do domínio humano, a IA/ML oferece uma maneira de as empresas entenderem e se conectarem com as pessoas mais de perto.
Indiscutivelmente, esta é uma área em que muitas empresas ainda encontram dificuldades, mesmo pagando um preço mais alto por mentes brilhantes nos negócios.
Entretanto, para fazer o melhor uso desse recurso, as organizações precisam criar bases sólidas:
Talvez não seja uma surpresa que as empresas com um conjunto de soluções tecnológicas de marketing baseado em nuvem pareçam as primeiras vencedoras da IA/ML.
Essas empresas têm duas vezes mais chances do que aquelas com outros tipos de configuração tecnológica de classificar suas iniciativas de IA/ML como “muito eficazes”.
Essas apostas para IA/ML provavelmente explicam os motivos pelos quais diversas organizações ainda não entraram nesse admirável mundo novo.
Barreiras na adoção da IA
As empresas que ainda não adotaram a inteligência artificial citam várias barreiras.
Limitações práticas e internas em relação a maturidade, conhecimento e recursos são elementos que contam muito.
Em especial, a proporção de não adotantes que se consideram “não maduros o suficiente para usar a IA” tem aumentado a cada ano, chegando agora a 31% (figura 2).
Essa pesquisa também mostra claramente que as organizações permanecem focadas no objetivo principal de melhoria da CX.
A utilização de IA/bots para impulsionar campanhas e experiências fica apenas em oitavo lugar na lista de “oportunidades mais emocionantes” para 2020.
O objetivo geral de otimizar a experiência do cliente permanece em primeiro lugar.
Até agora, a IA/ML tem ganhado força rapidamente, devendo crescer ainda mais ao longo de 2020 entre os líderes de CX e as grandes empresas. Evidentemente, esses tipos de organização já estão enfrentando diversos problemas digitais.
As empresas maiores geralmente têm mais recursos para apostar em novas iniciativas – e poder escalar tais iniciativas faz com o que o argumento de negócios seja mais convincente.
Como a IA impulsiona a inovação das telecomunicações
As telecomunicações e os provedores de serviços de mídia, com seus vastos desafios de escala e crescimento, se encaixam nessa categoria.
A empresa de inteligência de marketing Tractica chamou a indústria de telecomunicações de “madura” para soluções orientadas por IA, informando que gastará US$ 11,2 bilhões com elas até 2025 e tornando o setor um dos maiores investidores nessa tecnologia.
Quando a Vodafone mudou de liderança no final de 2018, um dos primeiros movimentos da CFO Margherita Della Valle foi acelerar as iniciativas de transformação digital, incluindo a implantação do seu assistente virtual TOBi habilitado para IA.
“Agora, tudo se resume a ser digital primeiro, pois acredito que o tamanho do prêmio digital é tão importante que gastar um tempo excessivo planejando e aperfeiçoando tem um custo de oportunidade significativo”, disse Della Valle.
Mas, apesar da urgência, a Vodafone implementou posteriormente uma estrutura de IA projetada para garantir que as implantações internas fossem executadas de forma controlada.
“Somente a IA confiável, segura e robusta tem o potencial de alcançar a adoção em massa no mercado”, disse o operador.
Como mostrado na figura 3, as grandes empresas veem uma ampla gama de áreas em que a IA/ML pode ajudar a executar tarefas de forma mais eficiente.
O uso de IA/ML se inclina naturalmente para áreas que precisam de um processamento de dados grande e rápido, tornando as limitações dos processos e sistemas tradicionais mais óbvias.
A análise de dados é onde a penetração da IA/ML é mais alta, com quase nove em cada dez (89%) grandes empresas vendo a tecnologia como “eficaz” ou “muito eficaz” (figura 3).
Ela é seguida por campanhas automatizadas, otimização e teste e publicidade programática, todas as áreas que também envolvem avaliação constante e rápida de uma infinidade de variáveis e possibilidades, a fim de alimentar interações sob demanda em tempo real com os clientes.
A Sky UK é um bom exemplo de uma grande marca que já adotou a IA para oferecer experiências personalizadas e em tempo real para os clientes.
Dentro do seu conjunto de soluções de martech, o provedor de TV, telefone e banda larga usa os recursos habilitados para IA de uma ferramenta de otimização, além do software de análise, para potencializar a CX.
O software de personalização automatizada está ajudando a Sky a oferecer recomendações de produtos muito focados e eficazes aos clientes, ao mesmo tempo que a tecnologia de análise é usada para direcionar os chamadores ao agente de atendimento ao cliente certo com base em vários atributos.
A IA está no cerne do esforço da Sky para ajudar a “aproximar a inteligência e as comunicações dos clientes”.
Metodologia
A décima edição do Adobe Digital Trends foi baseada numa pesquisa online com o objetivo de selecionar as listas da Adobe e Econsultancy para o quarto trimestre de 2019.
A pesquisa, finalizada em 8 de novembro, coletou 12.740 respostas qualificadas.