Bárbara Jordão No Nível Cinco da Curva de Maturidade em Automação de Marketing, atingimos um patamar avançado onde o foco é a integração da inteligência artificial e automação para alcançar uma comunicação altamente personalizada e eficaz. A grande aspiração da automação de marketing nesta fase é comunicar com a pessoa certa, na altura certa, com o conteúdo certo, pelo meio certo, e compreender plenamente os resultados.
Implementar um Software de Automação de Marketing
Neste nível, as empresas têm a capacidade de implementar uma automação de marketing altamente sofisticada, com um entendimento claro dos objetivos do planeamento e dos resultados que proporcionam receitas de marketing. Seguindo as melhores práticas e recomendações, a implementação de um software de automação de marketing nesta fase deve ser estruturada de forma a garantir o maior retorno sobre o investimento possível.
Características do Quinto Nível da Curva de Maturidade em Automação de Marketing
1. Valor Estratégico
As empresas quando atingem o nível 5 da automação de marketing, acalçam uma estratégia avançada, com comunicações altamente personalizadas e adaptativas em tempo real através de diversos canais. Assim, a inteligência artificial e a automação desempenham papéis cruciais na capacidade das empresas de antecipar e responder às necessidades e desejos individuais dos clientes ao longo de todo o ciclo de vida.
Os workflows automatizados são acionados por triggers específicos, como a subscrição de formulários, atividade de compra anterior ou comportamento em sites e campanhas. Estes entregam conteúdos relevantes através de múltiplos canais, como e-mail, push notifications, SMS ou anúncios pagos, até atingir objetivos como a conversão de um trial ou repetição de compra.
Os softwares de automação utilizam inteligência artificial para processar dados de múltiplos canais e criar perfis detalhados dos clientes. Esses perfis são utilizados para prever e recomendar ações com base na propensão e valor estimado para a empresa.
A construção automática de páginas web e experiências adaptadas individualmente a cada cliente é uma realidade. A capacidade de compreender e antecipar as necessidades dos clientes, aliada à automação altamente personalizada, posiciona as empresas neste nível a alcançar um ROI excecionalmente alto nas iniciativas de marketing.
Hiperpersonalização
Neste nível, objetivo a atingir é o da hiperpersonalização. Quando a informação é combinada entre segmentos e momentos de verdade com o conteúdo correspondente sob a forma de mensagens criativas e feeds de conteúdo, aproxima-se o mais possível da hiperpersonalização. Ao fazê-lo, estamos a criar uma experiência do cliente verdadeiramente memorável e diferenciadora – uma experiência que não só lhe trará retorno sobre o investimento, como também conquistará a fidelização dos clientes.
Figura 1 – Exemplo da Hiperpersonalização (Fonte: Rasmus Houlind e Frans Riemersma)
A variedade de cenários de aplicação possíveis e tecnologias vai, portanto, desde os assistentes de voz digitais (como o Google Assistant), a análise de grandes volumes de dados (por exemplo, para o reconhecimento de padrões no comportamento dos utilizadores), a classificação de sítios Web e de conteúdos publicitários de acordo com a relevância, a hiperdireção e a personalização (de conteúdos), os chatbots no serviço de apoio ao cliente, a próxima melhor ação ou oferta na automação de marketing ou mesmo conteúdos personalizados ou criação de conteúdos. Do ponto de vista do marketing e das vendas, os cenários de aplicação da Al oferecem (dentro de certos limites) a possibilidade de:
- Hiperpersonalização: O ChatGPT pode ser adaptado a conjuntos de dados específicos ou a objetivos específicos, por exemplo, para que possa fornecer respostas personalizadas adaptadas a grupos-alvo ou casos de utilização específicos.
- Criação de respostas zero: a criação de respostas a pedidos sem precedentes sem qualquer afinação ou formação adicional.
- Compreensão contextual: As aplicações como o ChatGPT são capazes de manter uma compreensão consistente do contexto de uma conversa, permitindo-lhe criar respostas que são ou parecem ser relevantes e adequadas ao tema.
Figura 2 – Exemplo da Hiperpersonalização (Fonte: Rasmus Houlind e Frans Riemersma)
2. Competências de Marketing
Para além da automação de e-mail marketing, criação de landing pages, segmentação de clientes, geração de leads, scoring e workflows programados manualmente com base em condições lógicas, existem outras competências a ter em conta neste nível, como utilizar intensivamente algoritmos de machine learning, para eliminar a necessidade de mão humana a acelerar a análise, decisão e atuação.
Neste nível há 3 categorias de software que são chave e que convém saber diferenciar: Marketing Automation, Customer Data Platform (CDP) e Customer Journey Orchestration (CJO).
Marketing Automation
O Marketing Automation é uma solução essencial para otimizar e automatizar processos de marketing. Estas plataformas oferecem uma variedade de recursos, incluindo:
O Marketing Automation é uma solução essencial para otimizar e automatizar processos de marketing. Estas plataformas oferecem uma variedade de recursos, incluindo:
- Automação de Campanhas: Capacidade de configurar workflows automatizados com base em gatilhos específicos, como ações do usuário ou eventos do sistema. Isso permite o envio automático de emails personalizados, publicações em redes sociais ou mensagens de texto.
- Segmentação Avançada: Divisão da base de dados de clientes em segmentos detalhados com base em dados demográficos, comportamentais e de histórico de interações. Essa segmentação facilita a personalização de mensagens para públicos específicos.
- Lead Nurturing: Implementação de workflows de nutrição de leads que entregam conteúdo relevante em diferentes fases do ciclo de um cliente. Isto ajuda a guiar as leads desde o reconhecimento até a conversão, mantendo-as nutridas ao longo do tempo.
- Análise de Desempenho: Criação de relatórios detalhados sobre o desempenho das campanhas, incluindo taxas de abertura, cliques, conversões e ROI. Estas análises informam a otimização contínua das estratégias de marketing.
Customer Data Platform (CDP)
Uma Customer Data Platform é uma solução centralizada que recolhe, organiza e ativa os dados de clientes em tempo real. Os recursos principais de uma CDP incluem:
- Integração de Dados: Capacidade de integrar dados provenientes de diversas fontes, como sistemas de CRM, transações online, interações em redes sociais e registos de call center. Isto permite a criação de perfis de clientes abrangentes e unificados.
- Perfil de Cliente: Construção de perfis individuais de clientes que agregam informações demográficas, comportamentais e transacionais. Estes perfis ajudam as equipas de marketing a entender melhor os clientes e as suas necessidades.
- Segmentação Dinâmica: Utilização de algoritmos avançados para segmentar clientes em grupos dinâmicos com base em comportamentos e preferências em tempo real. Isto possibilita a personalização em escala.
- Ativação de Dados: Uso dos insights criados pelos dados para personalizar interações em todos os canais de marketing, desde email e SMS até publicidade online e experiências no site.
Customer Journey Orchestration (CJO)
A Customer Journey Orchestration é uma solução que se concentra em criar experiências de clientes contínuas e personalizadas em toda a jornada. Os principais recursos de uma plataforma de CJO incluem:
- Gestão Holística da Jornada: Visualização completa e controlo das interações do cliente em todos os pontos de contacto, online e offline. Isto inclui desde o primeiro contacto até a pós-venda e fidelização.
- Orquestração Multicanal: Coordenação inteligente de interações em vários canais (web, mobile, email, call center, etc.) para garantir consistência e relevância em todas as etapas da jornada.
- Otimização em Tempo Real: Análise e adaptação contínuas das jornadas com base em dados em tempo real e algoritmos de machine learning. Isto permite ajustes imediatos para oferecer a experiência mais relevante para cada cliente.
- Análise Avançada da Jornada: Uso de ferramentas analíticas avançadas para entender o desempenho da jornada, identificar pontos de atrito e oportunidades de otimização. Isto ajuda a melhorar continuamente as experiências dos clientes.
Nas imagens seguintes podemos ver algumas diferenças entre estas três funcionalidades, Marketing Automation, CDP e CJO:
Next best-action Customer Journey Automation
Comunicar com a pessoa certa, na altura certa, com o conteúdo certo, pelo meio certo e saber o que resultou ou não é a grande aspiração da automação de marketing quando feita convenientemente.
Os softwares de automação permitem criar workflows de contacto personalizado com cada cliente ou lead. Estes percursos automáticos são despoletados por triggers tais como a subscrição de formulário, a data da última compra, o tipo de páginas web visitadas, a resposta a uma determinada campanha ou evento. Depois de ativado, o workflow vai entregar a cada contacto o conteúdo mais adequado, através de diversos canais como o email, push notifications, sms ou anúncios pagos, até que seja atingido um objetivo como o trial de um produto ou a repetição de uma compra.
Estes fluxos têm de ser programados manualmente, contudo há já soluções baseadas em inteligência artificial que permitem ingerir sinais de todos os canais, fazer o cruzamento com dados históricos de perfil e interações dos clientes, atualizar esse perfil e propor as Next Best-Actions mais relevantes para cada cliente, mediante critérios de propensão e valor estimado da ação para a empresa. Essas ações incluem a construção automática de páginas web e experiências adaptadas individualmente a cada cliente.
A maioria das empresas tenta construir a jornada perfeita, criando uma experiência perfeita e eliminando cada passo em falso ao longo do caminho. Mas sabemos que o cliente de hoje está no controlo. Cada cliente escolhe o seu próprio caminho.
Um exemplo desta funcionalidade é a Pega. A Pega é uma plataforma poderosa para a tomada de decisões de AI empresarial e a automação workflows que desbloqueia resultados que transformam os negócios com otimização em tempo real. A jornada do cliente da Pega adota uma abordagem transformacional, aproveitando a AI em tempo real para priorizar todas as jornadas potenciais e fornecer experiências do cliente mais relevantes. Com a Pega, podemos definir uma jornada tendo por base todos os objetivos comerciais, canais e linhas de negócios. Em seguida, basta adicionar as etapas apropriadas e atribuir as ações correspondentes a cada uma delas. À medida que os clientes passam pelas diferentes fases, a AI aprende continuamente, identificando automaticamente quais as ações que funcionam melhor em cada fase e vai alternando entre vender, atender e reter em tempo real, conforme as necessidades de cada cliente.
Além disso, com capacidades integradas de visualização do percurso, terá todas as informações de que necessita para analisar e otimizar o seu desempenho. Podem ser vistas através de que canais os clientes se envolveram, os caminhos que tomaram para lá chegar e quais as mensagens que ajudam a obter o resultado desejado.
Figura 3 – Exemplo Next best-action Customer Journey Automation (Fonte: Pega)
Figura 4 – Exemplo Next best-action Customer Journey Automation (Fonte: Pega)
AI-Driven Journey Triggers
Para conceber e fornecer percursos de cliente personalizados que melhoram o envolvimento e as conversões ao longo de todo o ciclo de vida, podemos utilizar ferramentas simples de arrastar e largar para simplificar a criação de percursos com mensagens, conteúdos e decisões de AI integrados num único workflow. Podemos otimizar cada experiência individual utilizando dados do cliente em tempo real, o que garante a relevância em cada momento, assim como, desencadear experiências relevantes e em tempo real que movam os clientes ao longo do seu percurso de compra. Podemos fazer tudo isto através de uma funcionalidade de Salesforce, AI-Driven Journey.
Figura 5 – Exemplo AI-Driven Journey Triggers (Fonte: Salesforce)
Identity Resolution
Compreender como diferentes tipos de dados (por exemplo, anónimos, não estruturados, em tempo real) capturados em diferentes sistemas estão ligados a um único indivíduo. Por exemplo, determinar que atl@salesforce.com e al123@nto.com estão associados à mesma pessoa, utilizando regras definidas pelo utilizador para ligar registos desconectados. Esta funcionalidade está presente no Salesforce em Marketing Cloud.
Figura 6 – Exemplo Identity Resolution (Fonte: Salesforce)
Hyper Segmentation Center
É uma solução de ponta que permite a criação fácil, com um clique, dos segmentos mais avançados, combinando todos os dados recolhidos no CDP, tais como comportamento, transações, características dos clientes, etc.
Figura 7 – Exemplo Hyper Segmentation Center (Fonte: Salesmanago)
Predictive Lead Scoring Software
A ferramenta de Predictive Lead Scoring do HubSpot permite automatizar a atribuição de scoring a cada conta e contacto, de acordo com o seu comportamento e variáveis definidas manualmente ou por machine learning e inteligência artificial.
Figura 8 – Exemplo Predictive Lead Scoring Software (Fonte: Hubspot)
Buying Intent Signals
A funcionalidade de Buying Intent Signals da Amplemarket identifica os indivíduos exatos que estão a avaliar os seus concorrentes, para que possa contactá-los diretamente.
Figura 9 – Exemplo Buying Intent Signals (Fonte: Amplemarket)
Automatic Target Accounts Reccomendations
Se tiver uma estratégia Account-Based Marketing, a página de índice de contas-alvo é o centro de comando para as equipas de marketing e vendas monitorizarem o progresso das contas. Permitindo acompanhar as contas em que a sua equipa pretende trabalhar e filtrar rapidamente essas contas para identificar os passos seguintes.
Figura 10 – Exemplo Automatic Target Accounts Reccomendations (Fonte: Hubspot)
Brand Voice Hubspot
Com o assistente de conteúdo do HubSpot, dá para criar facilmente um texto de marca que represente verdadeiramente a sua empresa em blogues, e-mails, redes sociais e muito mais.
Basta inserir o conteúdo existente para definir a voz da marca. O assistente com tecnologia de AI irá analisar o conteúdo e cria um resumo que capta o estilo e tom exclusivos. Assim que a voz da marca estiver definida, é muito fácil criar conteúdos no estilo pretendido.
Figura 11 – Exemplo Brand Voice Hubspot (Fonte: Hubspot)
Content Remix
Quando são necessários dias para concluir um único ativo, reutilizá-lo para vários canais e públicos pode demorar semanas ou mais, o que significa que, muitas vezes, já está ultrapassado quando chega ao seu público. Transformar blogues em textos para redes sociais e e-mail marketing, e depois procurar imagens para os partilhar em diferentes plataformas, pode esgotar o tempo e recursos.
É aí que entra o Content Remix, para redirecionar sem esforço os ativos mais valiosos num instante. Consegue libertar-se dos estrangulamentos da criação de conteúdos, desbloquear novas oportunidades de crescimento e impulsionar a estratégia de marketing para novos patamares com eficiência impulsionada por AI.
Figura 12 – Exemplo Content Remix (Fonte: Hubspot)
Figura 13 – Exemplo Content Remix (Fonte: Hubspot)
Multivariate Tests
As atividades de otimização e operação de web sites, estão cada vez mais a ser automatizadas, ao nível do SEO (search engine optimization) com ferramentas de avaliação de links, termos de pesquisa, estruturas de site, estratégia de grupos semânticos, entre outros funcionalidades; ao nível dos testes A/B (comparam duas versões de um website que diferem num fator) ou testes MVT – multivariate testing (onde é possível combinar múltiplos fatores a ser testados, com o objetivo de encontrar a combinação mais eficaz fatores para uma determinada página online); e ao nível da personalização serve conteúdos funcionalidades específicas, mediante os interesses do utilizador e seu perfil. (Davenport, et all, 2016)
Figura 14 – Relatório de resultados de teste A/B a Landing Pages (Fonte: Hubspot)
Adaptive Testing
Esta funcionalidade ajuda-o a deixar de configurar testes manuais para perceber o que resulta melhor em cada ponto da jornada. Use Machine Learning avançado para executar testes de forma contínua e automática e otimizar as taxas de conversão do seu site.
Figura 15 – Exemplo Adaptive Testing (Fonte: Hubspot)
Personalize emails at open time
Envolver os públicos-alvo com e-mails direcionados, em que o conteúdo personalizado, as recomendações ou as ofertas aparecem logo que uma mensagem é aberta. Desta forma, as campanhas têm em conta a atividade atualizada dos destinatários em todos os canais e pode promover itens novos e relevantes (não o que acabaram de comprar, resgatar, ler ou descarregar).
Os profissionais de marketing que utilizam a personalização no correio eletrónico registam uma taxa de cliques únicos 27% mais elevada e uma taxa de abertura 11% mais elevada do que aqueles que não o fazem. Enquanto 52% dos clientes citam a ausência de personalização nos e-mails que recebem de uma marca para transações perdidas.
Aproveitando o CJO, os profissionais de marketing podem enviar e-mails direcionados a clientes específicos que personalizam o conteúdo quando o e-mail é aberto. Isso permite que sejam feitas atualizações dinâmicas nas mensagens e recomendações com base na última atividade e compra na jornada. As regras avançadas podem ser aproveitadas para gerar notificações de carrinho abandonado, pesquisa e navegação baseadas em regras.
Figura 16 – Exemplo Personalize emails at open time (Fonte: Algonomy)
Personalized recommendation frames
Os profissionais de marketing podem fornecer instantaneamente conteúdo personalizado a um indivíduo em resposta à sua interação com a sua marca. Podem configurar acionadores em tempo real para apresentar ofertas contextuais e personalizadas com base nas preferências e gostos. Estas ações podem ser desencadeadas por eventos ou atividades pré-determinadas, como adicionar ao carrinho e desinstalar aplicações, para apresentar itens com base nas preferências e gostos.
Cada vez que os visitantes chegam ao sítio, mesmo que sejam anónimos, fornecem pistas sobre os seus interesses e atributos – dependendo de como chegam, onde estão localizados, com o que se envolvem e muito mais. Sabendo estas informações, podemos adaptar a página inicial e qualquer landing page em tempo real para a tornar mais relevante para eles.
Figura 17 – Exemplo da Funcionalidade
Real-time Personalization at POS
Os profissionais de marketing podem fazer a transição sem problemas e proporcionar aos clientes uma experiência personalizada que se estende dos canais online aos canais offline. Os representantes dos serviços de apoio ao cliente podem agora oferecer cupões impressos personalizados num ponto de venda offline com base nas compras anteriores do cliente, na visualização do produto e no comportamento online.
Figura 18 – Exemplo Real-time Personalization at POS (Fonte: Algonomy)
Fornecer recomendações personalizadas de produtos ou mensagens relevantes e úteis quando um cliente faz o check-out na caixa registadora, inicia sessão num quiosque de auto-atendimento ou utiliza uma caixa multibanco. Conhecer a localização física de uma pessoa, juntamente com todo o seu historial em todos os canais, permite-lhe proporcionar experiências altamente personalizadas enquanto a pessoa está a efetuar uma transação presencial.
3. Competências de Negócio
Neste nível, as empresas utilizam a inteligência artificial e automação para oferecer comunicações altamente personalizadas em tempo real por meio de diversos canais. A análise de dados avançada é aplicada para criar perfis detalhados dos clientes e prever ações com base na propensão e valor estimado para a empresa. Workflows automatizados são acionados por triggers específicos, fornecendo conteúdos relevantes até atingir objetivos como conversão ou repetição de compra, resultando um alto retorno sobre o investimento nas iniciativas de marketing.
Automação de Marketing e AI
De acordo com um artigo da MarTech, a rápida adoção AI aumentou o volume de entusiasmo entre os profissionais. Salesforce, HubSpot e outros líderes de mercado estão a introduzir melhorias baseadas em AI para as principais utilizações das plataformas de automação de marketing: gestão de dados, gestão de campanhas e de leads, workflows e integrações. Estas melhorias irão alterar o conjunto de tarefas que os profissionais de marketing realizam todos os dias e resultarão nas melhorias esperadas na experiência e satisfação do cliente.
O artigo acrescenta ainda que a adoção generalizada da automação de marketing preparou o terreno para o crescimento exponencial das aplicações Martech, que aumentaram para mais de 10 000 em 2022 – um aumento de 6 000% em relação a 2011.
Outro artigo da MarTech, afirma que a automação de marketing é mais do que simplificar processos, automatizar publicações nas redes sociais ou agendar e-mails. Os líderes de marketing utilizam a automação para aumentar a criatividade e criar experiências de marca mais impactantes.
Próximos Passos para o Crescimento
No Nível 5 da Curva de Maturidade em Automação de Marketing, os próximos passos para o crescimento incluem investir em inteligência artificial avançada para melhorar a personalização em tempo real, expandir a automação para novos canais e tecnologias emergentes, desenvolver capacidades de análise preditiva para otimizar estratégias com base no comportamento dos clientes, aprofundar a personalização com insights detalhados e interações automatizadas, e focar na mensuração precisa do ROI e no valor estratégico das iniciativas. Estas medidas impulsionarão o crescimento e a eficácia das estratégias de automação de marketing, oferecendo experiências altamente personalizadas aos clientes ao longo de todo o ciclo de vida.
Como escolher plataforma de Automação de Marketing certa para a sua empresa?
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Este conteúdo irá ajudar a guiar o processo de escolha de uma plataforma de automação de marketing, bem como perceber qual o nível atual de automação de marketing e vendas em que a sua empresa se encontra. Deste modo, conseguirá escolher o software que mais se adequa à realidade do seu negócio.
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Fontes:
Davenport, T. H., & Phillips, J. (2016). The future of marketing automation. Applied Marketing Analytics, 2(3), 213-224.