Elaborar relatórios, responder a mesma dúvida várias vezes, criar e usar listas de e-mail genéricas e pouco eficientes, tarefas e mais tarefas repetitivas, resultados que deixam a desejar… Parece familiar? Nós entendemos! Nossas sinceras boas-vindas. Ficamos contentes em receber você. Nesta publicação, debateremos sobre como seus estratagemas de Marketing Digital podem se beneficiar do uso da Inteligência Artificial (IA).
Não só você terá a oportunidade de extrapolar o entendimento básico da definição do conceito de IA, como também acesso a dicas práticas de como usá-lo a seu favor. Se fizer isso, as chances de reduzir o trabalho bruto no seu departamento, aumentar o tempo disponível para outras demandas e melhorar resultados (como taxa de conversão de clientes) aumentarão. Confira!
Você já deve ter ouvido falar em IA. É um fenômeno tão presente em nossas vidas, mas ainda assim tão enigmático, que praticamente ignoramos a profundidade de sua existência. Dessa forma, é imprescindível que comecemos pelo básico.
Podemos definir inteligência artificial como uma capacidade de resolver problemas fabricada pelo homem. Quer um exemplo simples? O sistema operacional (SO) de um computador — Windows, macOS, Linux. A capacidade de resolver problemas é uma atividade comum tanto no mundo profissional quanto na vida cotidiana. É necessária a todo instante:
Essa capacidade também implica, por consequência e geralmente, a necessidade de compreender alguns princípios básicos (como quanto é preciso pagar para cada colaborador, e qual o orçamento da empresa) e o potencial para aprender a obter mais acertos do que erros. Dentre outros fatores, claro.
Há muito o homem busca meios de automatizar o seu trabalho. Inventando mecanismos que operam sozinhos, mesmo que parcialmente, para a execução de alguma tarefa que não exige criatividade. Como as inovações hidráulicas na Grécia Clássica.
Avançando para a modernidade, por volta da metade do século passado, algumas mentes brilhantes, como a de Alan Turing, reuniram-se para criar, dentre outras coisas, a IA. Criaram também máquinas computacionais e algoritmos (sequências matemáticas para resolver problemas por etapas). Naquele contexto, o da Segunda Guerra, muitas dessas inovações foram destinadas às criptografias e como decifrá-las.
Então a IA vem sendo usada há aproximadamente setenta anos. Ao longo do tempo, adquiriu emprego difuso, sendo oferecida à sociedade civil, na forma dos primeiros SOs disponíveis nos computadores comercializados na época.
Hoje, a aplicação da IA é tão comum que algumas personalidades famosas chamam atenção para o assunto, afirmando que é preciso ir com calma e regulamentar o mercado, uma vez que as leis em seu entorno ainda são bem precárias.
Alguns exemplos pertinentes: o Google, que tem algoritmos e robôs virtuais. Tanto para definir regras segundo as quais os sites aparecerão em determinada ordem, nas suas páginas de busca; quanto para verificar, um por um, regra por regra, quem aparecerá onde. As assistentes virtuais dos dispositivos móveis, que ajudam os usuários a realizar tarefas. Os cookies, que colhem informações de uso para que seus detentores possam oferecer anúncios mais certeiros etc.
Até aqui, fez alguma conexão sobre como você pode aplicar a IA no Marketing para obter resultados melhores? Porque estamos chegando lá, você vai ver. Antes, vamos relembrar o que é Marketing Digital? Trata-se da especialidade de planejar e executar trocas de valor usando a Internet. Extrapola produtos e serviços por dinheiro, e pode envolver diversas entidades: empresas, público, personalidades, causas etc.
Como discutimos na introdução, você deve estar ciente da existência de algumas tarefas repetitivas nessa área. Não seria fantástico se pudéssemos otimizá-las? Com a IA, podemos! É por isso que, a partir de agora, traremos alguns exemplos que ilustram essa possibilidade.
Machine learning, ou aprendizagem de máquina, do inglês, é mais um de muitos termos usados levianamente, justamente pela sua complexidade. O aprendizado automático (sinônimo) é apenas uma parte da IA. Diz respeito à capacidade de uma inteligência artificial aprender a ser mais eficiente. Como? Por meio da análise de uma grande amostra de dados, por exemplo.
Quem se enquadra aqui são as redes sociais. A maioria delas, senão todas, conta com um ou mais algoritmos responsáveis por entender que tipo de conteúdo você, usuário, prefere, de maneira a oferecer mais dele e, com isso, aumentar seu tempo de permanência nesse espaço.
Leads são pessoas com maior interesse no produto ou serviço que sua empresa tem a oferecer — potenciais clientes. Qualificá-los é identificar as características que compõem esse perfil e, ainda, o do cliente ideal, aquele disposto a pagar pela sua oferta. Sabe quem faz isso? Alguns serviços de E-mail Marketing e/ou Marketing Digital. Como?
Durante esse processo, a IA da plataforma, por meio do machine learning, identifica quais leads têm maior potencial de compra, qualificando-os. Ou seja, a plataforma, de maneira inteligente, economiza os recursos (nesse caso, tempo e dinheiro) que você tem que investir para converter clientes interessados em compradores, identificando os padrões que compõem este perfil. Um exemplo do que estamos falando: mais de 90% dos visitantes, que acessam um site pela primeira vez, não estão lá para comprar. Já pensou se você desperdiçar seu precioso tempo e recursos de marketing para tentar convertê-los?
Como no processo de qualificar leads, segmentar anúncios consiste de, por meio de dados e informações colhidos de esforços passados ou estudos, planejar essas mensagens pensando nas características do cliente ideal. O Google e o Facebook Ads, por exemplo, são plataformas de gestão para os anúncios de suas respectivas mídias. Semelhante ao que viemos descrevendo, sobre machine learning e qualificação de leads, no caso do Google Ads, a ferramenta dispõe de artifícios que ajudam a aumentar a eficiência dos seus esforços publicitários e de vendas:
No caso dessa plataforma, em particular, trabalha-se com um orçamento pré-estabelecido. Mas uma das métricas que importam muito para esse valor, é o custo por clique (CPC), que pode ser reduzido drasticamente por meio dessas funcionalidades. De maneira que as campanhas alcancem e convertam mais pessoas em clientes.
É normal, no dia a dia da empresa, nos depararmos com dúvidas, tanto do público, no geral, quanto dos leads que estão prestes a fazer compras. Eles estão avaliando, dentre outras questões, se somos, de fato, valiosos. Necessita-se um grande investimento de trabalho (tempo e esforço) para atender essas demandas. Nesse contexto, surgiram os chatbots, o próximo nível de páginas de perguntas e respostas. Esses robôs assistentes, dotados de IA, utilizam o aprendizado de máquina para entender:
Esses quatro exemplos não esgotam as aplicações da IA no Marketing Digital, sendo que podemos citar ainda:
Mas nos despedimos por aqui. Esperamos ter resolvido suas dúvidas e estamos à disposição para maiores esclarecimentos. Lembre-se: hoje você aprendeu sobre Inteligência Artificial (o que é, como surgiu e usos até hoje); e suas aplicações no Marketing Digital (machine learning, qualificação de leads, segmentação de anúncios e chatbots).
Por último, pedimos que você entre nesse debate conosco! Compartilhe esta publicação nas redes sociais e vamos descobrir o que mais podemos conversar a respeito. Até a próxima!
Elaborar relatórios, responder a mesma dúvida várias vezes, criar e usar listas de e-mail genéricas e pouco eficientes, tarefas e mais tarefas repetitivas, resultados que deixam a desejar… Parece familiar? Nós entendemos! Nossas sinceras boas-vindas. Ficamos contentes em receber você. Nesta publicação, debateremos sobre como seus estratagemas de Marketing Digital podem se beneficiar do uso da Inteligência Artificial (IA).
Não só você terá a oportunidade de extrapolar o entendimento básico da definição do conceito de IA, como também acesso a dicas práticas de como usá-lo a seu favor. Se fizer isso, as chances de reduzir o trabalho bruto no seu departamento, aumentar o tempo disponível para outras demandas e melhorar resultados (como taxa de conversão de clientes) aumentarão. Confira!
Você já deve ter ouvido falar em IA. É um fenômeno tão presente em nossas vidas, mas ainda assim tão enigmático, que praticamente ignoramos a profundidade de sua existência. Dessa forma, é imprescindível que comecemos pelo básico.
Podemos definir inteligência artificial como uma capacidade de resolver problemas fabricada pelo homem. Quer um exemplo simples? O sistema operacional (SO) de um computador — Windows, macOS, Linux. A capacidade de resolver problemas é uma atividade comum tanto no mundo profissional quanto na vida cotidiana. É necessária a todo instante:
Essa capacidade também implica, por consequência e geralmente, a necessidade de compreender alguns princípios básicos (como quanto é preciso pagar para cada colaborador, e qual o orçamento da empresa) e o potencial para aprender a obter mais acertos do que erros. Dentre outros fatores, claro.
Há muito o homem busca meios de automatizar o seu trabalho. Inventando mecanismos que operam sozinhos, mesmo que parcialmente, para a execução de alguma tarefa que não exige criatividade. Como as inovações hidráulicas na Grécia Clássica.
Avançando para a modernidade, por volta da metade do século passado, algumas mentes brilhantes, como a de Alan Turing, reuniram-se para criar, dentre outras coisas, a IA. Criaram também máquinas computacionais e algoritmos (sequências matemáticas para resolver problemas por etapas). Naquele contexto, o da Segunda Guerra, muitas dessas inovações foram destinadas às criptografias e como decifrá-las.
Então a IA vem sendo usada há aproximadamente setenta anos. Ao longo do tempo, adquiriu emprego difuso, sendo oferecida à sociedade civil, na forma dos primeiros SOs disponíveis nos computadores comercializados na época.
Hoje, a aplicação da IA é tão comum que algumas personalidades famosas chamam atenção para o assunto, afirmando que é preciso ir com calma e regulamentar o mercado, uma vez que as leis em seu entorno ainda são bem precárias.
Alguns exemplos pertinentes: o Google, que tem algoritmos e robôs virtuais. Tanto para definir regras segundo as quais os sites aparecerão em determinada ordem, nas suas páginas de busca; quanto para verificar, um por um, regra por regra, quem aparecerá onde. As assistentes virtuais dos dispositivos móveis, que ajudam os usuários a realizar tarefas. Os cookies, que colhem informações de uso para que seus detentores possam oferecer anúncios mais certeiros etc.
Até aqui, fez alguma conexão sobre como você pode aplicar a IA no Marketing para obter resultados melhores? Porque estamos chegando lá, você vai ver. Antes, vamos relembrar o que é Marketing Digital? Trata-se da especialidade de planejar e executar trocas de valor usando a Internet. Extrapola produtos e serviços por dinheiro, e pode envolver diversas entidades: empresas, público, personalidades, causas etc.
Como discutimos na introdução, você deve estar ciente da existência de algumas tarefas repetitivas nessa área. Não seria fantástico se pudéssemos otimizá-las? Com a IA, podemos! É por isso que, a partir de agora, traremos alguns exemplos que ilustram essa possibilidade.
Machine learning, ou aprendizagem de máquina, do inglês, é mais um de muitos termos usados levianamente, justamente pela sua complexidade. O aprendizado automático (sinônimo) é apenas uma parte da IA. Diz respeito à capacidade de uma inteligência artificial aprender a ser mais eficiente. Como? Por meio da análise de uma grande amostra de dados, por exemplo.
Quem se enquadra aqui são as redes sociais. A maioria delas, senão todas, conta com um ou mais algoritmos responsáveis por entender que tipo de conteúdo você, usuário, prefere, de maneira a oferecer mais dele e, com isso, aumentar seu tempo de permanência nesse espaço.
Leads são pessoas com maior interesse no produto ou serviço que sua empresa tem a oferecer — potenciais clientes. Qualificá-los é identificar as características que compõem esse perfil e, ainda, o do cliente ideal, aquele disposto a pagar pela sua oferta. Sabe quem faz isso? Alguns serviços de E-mail Marketing e/ou Marketing Digital. Como?
Durante esse processo, a IA da plataforma, por meio do machine learning, identifica quais leads têm maior potencial de compra, qualificando-os. Ou seja, a plataforma, de maneira inteligente, economiza os recursos (nesse caso, tempo e dinheiro) que você tem que investir para converter clientes interessados em compradores, identificando os padrões que compõem este perfil. Um exemplo do que estamos falando: mais de 90% dos visitantes, que acessam um site pela primeira vez, não estão lá para comprar. Já pensou se você desperdiçar seu precioso tempo e recursos de marketing para tentar convertê-los?
Como no processo de qualificar leads, segmentar anúncios consiste de, por meio de dados e informações colhidos de esforços passados ou estudos, planejar essas mensagens pensando nas características do cliente ideal. O Google e o Facebook Ads, por exemplo, são plataformas de gestão para os anúncios de suas respectivas mídias. Semelhante ao que viemos descrevendo, sobre machine learning e qualificação de leads, no caso do Google Ads, a ferramenta dispõe de artifícios que ajudam a aumentar a eficiência dos seus esforços publicitários e de vendas:
No caso dessa plataforma, em particular, trabalha-se com um orçamento pré-estabelecido. Mas uma das métricas que importam muito para esse valor, é o custo por clique (CPC), que pode ser reduzido drasticamente por meio dessas funcionalidades. De maneira que as campanhas alcancem e convertam mais pessoas em clientes.
É normal, no dia a dia da empresa, nos depararmos com dúvidas, tanto do público, no geral, quanto dos leads que estão prestes a fazer compras. Eles estão avaliando, dentre outras questões, se somos, de fato, valiosos. Necessita-se um grande investimento de trabalho (tempo e esforço) para atender essas demandas. Nesse contexto, surgiram os chatbots, o próximo nível de páginas de perguntas e respostas. Esses robôs assistentes, dotados de IA, utilizam o aprendizado de máquina para entender:
Esses quatro exemplos não esgotam as aplicações da IA no Marketing Digital, sendo que podemos citar ainda:
Mas nos despedimos por aqui. Esperamos ter resolvido suas dúvidas e estamos à disposição para maiores esclarecimentos. Lembre-se: hoje você aprendeu sobre Inteligência Artificial (o que é, como surgiu e usos até hoje); e suas aplicações no Marketing Digital (machine learning, qualificação de leads, segmentação de anúncios e chatbots).
Por último, pedimos que você entre nesse debate conosco! Compartilhe esta publicação nas redes sociais e vamos descobrir o que mais podemos conversar a respeito. Até a próxima!
Elaborar relatórios, responder a mesma dúvida várias vezes, criar e usar listas de e-mail genéricas e pouco eficientes, tarefas e mais tarefas repetitivas, resultados que deixam a desejar… Parece familiar? Nós entendemos! Nossas sinceras boas-vindas. Ficamos contentes em receber você. Nesta publicação, debateremos sobre como seus estratagemas de Marketing Digital podem se beneficiar do uso da Inteligência Artificial (IA).
Não só você terá a oportunidade de extrapolar o entendimento básico da definição do conceito de IA, como também acesso a dicas práticas de como usá-lo a seu favor. Se fizer isso, as chances de reduzir o trabalho bruto no seu departamento, aumentar o tempo disponível para outras demandas e melhorar resultados (como taxa de conversão de clientes) aumentarão. Confira!
Você já deve ter ouvido falar em IA. É um fenômeno tão presente em nossas vidas, mas ainda assim tão enigmático, que praticamente ignoramos a profundidade de sua existência. Dessa forma, é imprescindível que comecemos pelo básico.
Podemos definir inteligência artificial como uma capacidade de resolver problemas fabricada pelo homem. Quer um exemplo simples? O sistema operacional (SO) de um computador — Windows, macOS, Linux. A capacidade de resolver problemas é uma atividade comum tanto no mundo profissional quanto na vida cotidiana. É necessária a todo instante:
Essa capacidade também implica, por consequência e geralmente, a necessidade de compreender alguns princípios básicos (como quanto é preciso pagar para cada colaborador, e qual o orçamento da empresa) e o potencial para aprender a obter mais acertos do que erros. Dentre outros fatores, claro.
Há muito o homem busca meios de automatizar o seu trabalho. Inventando mecanismos que operam sozinhos, mesmo que parcialmente, para a execução de alguma tarefa que não exige criatividade. Como as inovações hidráulicas na Grécia Clássica.
Avançando para a modernidade, por volta da metade do século passado, algumas mentes brilhantes, como a de Alan Turing, reuniram-se para criar, dentre outras coisas, a IA. Criaram também máquinas computacionais e algoritmos (sequências matemáticas para resolver problemas por etapas). Naquele contexto, o da Segunda Guerra, muitas dessas inovações foram destinadas às criptografias e como decifrá-las.
Então a IA vem sendo usada há aproximadamente setenta anos. Ao longo do tempo, adquiriu emprego difuso, sendo oferecida à sociedade civil, na forma dos primeiros SOs disponíveis nos computadores comercializados na época.
Hoje, a aplicação da IA é tão comum que algumas personalidades famosas chamam atenção para o assunto, afirmando que é preciso ir com calma e regulamentar o mercado, uma vez que as leis em seu entorno ainda são bem precárias.
Alguns exemplos pertinentes: o Google, que tem algoritmos e robôs virtuais. Tanto para definir regras segundo as quais os sites aparecerão em determinada ordem, nas suas páginas de busca; quanto para verificar, um por um, regra por regra, quem aparecerá onde. As assistentes virtuais dos dispositivos móveis, que ajudam os usuários a realizar tarefas. Os cookies, que colhem informações de uso para que seus detentores possam oferecer anúncios mais certeiros etc.
Até aqui, fez alguma conexão sobre como você pode aplicar a IA no Marketing para obter resultados melhores? Porque estamos chegando lá, você vai ver. Antes, vamos relembrar o que é Marketing Digital? Trata-se da especialidade de planejar e executar trocas de valor usando a Internet. Extrapola produtos e serviços por dinheiro, e pode envolver diversas entidades: empresas, público, personalidades, causas etc.
Como discutimos na introdução, você deve estar ciente da existência de algumas tarefas repetitivas nessa área. Não seria fantástico se pudéssemos otimizá-las? Com a IA, podemos! É por isso que, a partir de agora, traremos alguns exemplos que ilustram essa possibilidade.
Machine learning, ou aprendizagem de máquina, do inglês, é mais um de muitos termos usados levianamente, justamente pela sua complexidade. O aprendizado automático (sinônimo) é apenas uma parte da IA. Diz respeito à capacidade de uma inteligência artificial aprender a ser mais eficiente. Como? Por meio da análise de uma grande amostra de dados, por exemplo.
Quem se enquadra aqui são as redes sociais. A maioria delas, senão todas, conta com um ou mais algoritmos responsáveis por entender que tipo de conteúdo você, usuário, prefere, de maneira a oferecer mais dele e, com isso, aumentar seu tempo de permanência nesse espaço.
Leads são pessoas com maior interesse no produto ou serviço que sua empresa tem a oferecer — potenciais clientes. Qualificá-los é identificar as características que compõem esse perfil e, ainda, o do cliente ideal, aquele disposto a pagar pela sua oferta. Sabe quem faz isso? Alguns serviços de E-mail Marketing e/ou Marketing Digital. Como?
Durante esse processo, a IA da plataforma, por meio do machine learning, identifica quais leads têm maior potencial de compra, qualificando-os. Ou seja, a plataforma, de maneira inteligente, economiza os recursos (nesse caso, tempo e dinheiro) que você tem que investir para converter clientes interessados em compradores, identificando os padrões que compõem este perfil. Um exemplo do que estamos falando: mais de 90% dos visitantes, que acessam um site pela primeira vez, não estão lá para comprar. Já pensou se você desperdiçar seu precioso tempo e recursos de marketing para tentar convertê-los?
Como no processo de qualificar leads, segmentar anúncios consiste de, por meio de dados e informações colhidos de esforços passados ou estudos, planejar essas mensagens pensando nas características do cliente ideal. O Google e o Facebook Ads, por exemplo, são plataformas de gestão para os anúncios de suas respectivas mídias. Semelhante ao que viemos descrevendo, sobre machine learning e qualificação de leads, no caso do Google Ads, a ferramenta dispõe de artifícios que ajudam a aumentar a eficiência dos seus esforços publicitários e de vendas:
No caso dessa plataforma, em particular, trabalha-se com um orçamento pré-estabelecido. Mas uma das métricas que importam muito para esse valor, é o custo por clique (CPC), que pode ser reduzido drasticamente por meio dessas funcionalidades. De maneira que as campanhas alcancem e convertam mais pessoas em clientes.
É normal, no dia a dia da empresa, nos depararmos com dúvidas, tanto do público, no geral, quanto dos leads que estão prestes a fazer compras. Eles estão avaliando, dentre outras questões, se somos, de fato, valiosos. Necessita-se um grande investimento de trabalho (tempo e esforço) para atender essas demandas. Nesse contexto, surgiram os chatbots, o próximo nível de páginas de perguntas e respostas. Esses robôs assistentes, dotados de IA, utilizam o aprendizado de máquina para entender:
Esses quatro exemplos não esgotam as aplicações da IA no Marketing Digital, sendo que podemos citar ainda:
Mas nos despedimos por aqui. Esperamos ter resolvido suas dúvidas e estamos à disposição para maiores esclarecimentos. Lembre-se: hoje você aprendeu sobre Inteligência Artificial (o que é, como surgiu e usos até hoje); e suas aplicações no Marketing Digital (machine learning, qualificação de leads, segmentação de anúncios e chatbots).
Por último, pedimos que você entre nesse debate conosco! Compartilhe esta publicação nas redes sociais e vamos descobrir o que mais podemos conversar a respeito. Até a próxima!
