Katie Morley
Jul 8, 2024
Katie Morley
Jul 8, 2024
As abordagens tradicionais de marketing, com o seu alcance alargado e indiscriminado, têm muitas vezes dificuldade em estabelecer uma ligação significativa com os clientes. O problema não é que não funcionem de todo – é antes o fato de não conseguirem estabelecer uma ligação precisa e consistente ao longo de todo o percurso do cliente.
Por exemplo, muitas empresas mostram anúncios de produtos que os clientes já compraram. Para além de ser irritante, esta é uma grande oportunidade perdida de cultivar a relação, sugerindo produtos que combinam com os que os clientes já compraram.
Toneladas de abordagens semelhantes de segmentação de clientes fazem com que as empresas reduzam suas margens de lucro, percam receita e ofereçam experiências inconsistentes ao cliente.
Além disso, descobrimos que muitas marcas também lutam com:
É aqui que o marketing preditivo pode ser um divisor de águas: ao aproveitar o poder da análise de dados, da inteligência artificial (IA) e do aprendizado de máquina, a análise preditiva oferece uma solução estratégica para muitos desses problemas.
Além disso, o marketing preditivo permite estratégias proativas, em vez de reativas, permitindo que você fique à frente da curva. Ele também garante melhor que cada dólar gasto seja um investimento para alcançar o público certo, com a mensagem certa, no canal certo.
Neste guia, você aprenderá exatamente o que é o marketing preditivo e como usá-lo, além de suas vantagens e usos potenciais. Também usaremos a Insider – nossa plataforma de personalização entre canais – para mostrar exemplos reais do impacto do marketing preditivo na segmentação de clientes, descoberta de produtos e orquestração de jornadas.
A Insider pode ajudá-lo a implementar várias estratégias de marketing preditivo para um melhor envolvimento, mais conversões e maior rentabilidade. Para saber mais, visite nosso site ou agende uma demonstração com nossa equipe.
O marketing preditivo é a prática de analisar dados do cliente para prever comportamentos e preferências futuras. Ele se baseia em IA e aprendizado de máquina e permite que as empresas criem estratégias de marketing direcionadas, relevantes e personalizadas.
Você pode pensar no marketing preditivo como insights acionáveis derivados da inteligência preditiva – um recurso tecnológico que usa dados históricos e vários algoritmos estatísticos para identificar a probabilidade de resultados futuros.
Como discutiremos neste guia, as previsões também podem ser feitas de diferentes formas. Você pode prever quais clientes provavelmente comprarão, em qual canal eles provavelmente se envolverão, quais produtos eles gostariam de ver em seguida e muito mais.
Por exemplo, marcas como Amazon, Netflix e muitas outras analisam enormes conjuntos de dados para criar previsões altamente direcionadas e determinar quais produtos ou conteúdo você gostaria de ver. Isso é crucial para eles, pois têm catálogos de produtos gigantescos que podem facilmente sobrecarregar os usuários.
O marketing preditivo traz uma série de vantagens para os profissionais de marketing orientados por dados que buscam melhorar sua experiência do cliente, receita e retenção.
Como dissemos, o marketing preditivo usa dados passados para entender o que os clientes existentes gostam, querem e precisam. Ao analisar pontos de dados como compras passadas, comportamento de navegação e interações específicas do canal, as tecnologias de marketing preditivo podem adivinhar com precisão o que pode atraí-los no futuro.
Para os clientes, isto é como entrar numa loja onde tudo o que vê se alinha perfeitamente com os seus gostos e desejos. Este nível de personalização faz com que o cliente se sinta compreendido e valorizado, aprofundando a sua ligação com a marca.
A satisfação do cliente traduz-se frequentemente em lealdade à marca e numa maior probabilidade de partilhar experiências positivas com outras pessoas, bem como de voltar a envolver-se com a marca no futuro.
Muitas empresas têm uma ideia aproximada de seu público-alvo, como “mulheres de 20 a 30 anos em Nova York”, mas essa abordagem é bastante ampla e não considera as diferenças exclusivas nas preferências e comportamentos de cada cliente.
O marketing preditivo ajuda a eliminar grande parte das suposições e tomar decisões verdadeiramente orientadas por dados.
Ao dissecar e entender profundamente os dados do cliente, os algoritmos preditivos permitem que as empresas direcionem com precisão cada cliente com base não apenas em características clássicas, como histórico de compras, demografia e locais, mas também na probabilidade de compra, gastos projetados, afinidade de desconto e muito mais.
Uma abordagem direcionada aumenta a probabilidade de os clientes comprarem porque vêem mensagens e recomendações de produtos que realmente lhes interessam.
Por exemplo, se alguém navega frequentemente por equipamento desportivo no seu Web site, o marketing preditivo sugeriria mostrar-lhe anúncios, conteúdo do Web site ou e-mails sobre o seu equipamento desportivo mais recente.
Mas não se trata apenas de ser relevante. O timing também é fundamental. O marketing preditivo ajuda a descobrir a melhor altura para chegar aos clientes. Talvez alguns clientes consultem os seus e-mails logo de manhã, enquanto outros têm mais tendência para fazer compras online à noite. Ao utilizar dados para compreender estes hábitos, o marketing preditivo garante que as suas mensagens chegam aos clientes no momento certo.
Como mencionado anteriormente, muitas lojas de eCommerce estão constantemente a fazer descontos para levar os clientes a comprar. No entanto, isso pode prejudicar suas margens de lucro.
O marketing preditivo permite-lhe segmentar os utilizadores com a intenção mais elevada (ou seja, alta probabilidade de compra), para que possa promover produtos ao seu preço normal para estes clientes, em vez de desperdiçar os seus descontos, uma vez que provavelmente irão comprar de qualquer forma. Por outro lado, a segmentação preditiva permite-lhe também visar clientes com uma elevada afinidade de descontos.
Ambas as táticas protegem as suas margens de lucro e ajudam-no a tomar decisões de marketing inteligentes relativamente aos seus descontos.
O marketing preditivo permite que você cultive relacionamentos de longo prazo e aumente as principais métricas, como receita, valor médio do pedido (AOV) e valor vitalício do cliente (LTV).
Por exemplo, o Recomendador inteligente alimentado por IA da Insider pode mostrar produtos diferentes para cada cliente, dependendo de suas necessidades e interesses exclusivos. Isso significa que você pode aproveitar os dados comportamentais anteriores dos clientes para determinar quais produtos eles gostariam de ver no futuro.
A Insider também tem um algoritmo de recomendação automatizado (chamado Chef) que pode detectar automaticamente as melhores estratégias de recomendação, testando os itens mais populares, os mais vendidos, com base no utilizador, com maior desconto, os recém-chegados e os itens em tendência para obter melhores taxas de conversão
Tradicionalmente, o marketing tem sido muitas vezes uma questão de reação – como enviar um cupão depois de notar uma queda nas vendas ou alterar uma campanha publicitária quando se percebe que não está a atingir o objetivo.
Mas o marketing preditivo inverte o guião. Em vez de esperar por sinais e depois responder, a inteligência preditiva usa dados e análises para prever o que os clientes vão querer ou precisar no futuro. Desta forma, está sempre um passo à frente.
Por exemplo, se a análise preditiva mostrar que um determinado tipo de produto está a tornar-se popular, pode aumentar o seu marketing antes que a tendência atinja o seu pico. Ou, se os dados sugerirem que um cliente pode estar a perder o interesse na sua marca, pode voltar a envolvê-lo com uma oferta personalizada antes de ele começar a procurar noutro lado.
Dados precisos estão no centro do marketing preditivo. Quanto mais você tiver, melhor. As ferramentas de IA e aprendizado de máquina analisam esses dados usando diferentes algoritmos e modelos preditivos para prever futuros comportamentos e preferências do cliente.
O processo combina a ciência dos dados com o know-how de marketing para fazer suposições fundamentadas sobre o que os clientes podem fazer a seguir, seja o que eles provavelmente comprarão, quando farão uma compra ou qual a probabilidade de se envolverem em um canal específico.
Embora muitas marcas tenham os dados necessários para fazer isso, eles geralmente estão espalhados por sistemas desconectados – como software de análise, plataformas de e-mail marketing, ferramentas de fidelidade, soluções de atendimento ao cliente, plataformas de comércio eletrônico, ferramentas de mídia social e muito mais. Isso cria silos de dados que impedem os profissionais de marketing de obter uma compreensão clara de seus clientes e dificulta previsões precisas.
É por isso que uma boa plataforma de dados do cliente (CDP) como a Insider é tão crucial para fazer previsões precisas. As CDPs unificam dados de clientes de diferentes fontes numa base de dados conveniente. Isso significa que elas podem atuar como um hub central para armazenar e analisar dados do cliente.
Além disso, o motor de intenção alimentado por IA da nossa plataforma pode analisar esses dados unificados para criar previsões precisas sobre a probabilidade de compra de cada cliente, a probabilidade de se envolver em um canal específico, a afinidade de desconto e muito mais.
Também obtém um painel de análise de marketing preditivo dedicado com todos os tipos de estatísticas e métricas úteis, conforme mostrado abaixo.
A seguir, exploraremos alguns exemplos práticos de como os recursos de marketing preditivo da Insider podem impactar os fluxos de trabalho e as principais métricas de negócios.
Como mencionámos anteriormente, as recomendações de produtos personalizadas são sugestões adaptadas aos clientes com base nas suas preferências únicas e comportamentos anteriores, como o histórico de compras e os padrões de navegação online.
Elas podem ter um impacto enorme nas conversões e na receita. Por exemplo, a Philips utilizou as recomendações de produtos da Insider para melhorar as suas taxas de conversão móveis em 40,1% e gerar mais de 20 000 euros de receitas incrementais.
Além disso, com a Insider, estas recomendações não se limitam ao seu sítio Web. Pode estendê-las a canais de mensagens como o e-mail, SMS e WhatsApp para garantir uma experiência consistente em todo o lado.
Se estiver interessado, exploramos este tópico com mais pormenor no nosso guia para motores de recomendação de produtos.
A plataforma da Insider oferece recursos robustos de segmentação, permitindo que as equipes de marketing criem segmentos de clientes altamente direcionados com base em mais de 120 atributos, incluindo traços, comportamentos, preferências, demografia e muito mais.
Além disso, o mecanismo preditivo alimentado por IA da Insider permite segmentar e direcionar clientes com base em comportamentos preditivos futuros, como:
Estes públicos preditivos abrem inúmeras oportunidades para uma segmentação mais precisa dos clientes. Por exemplo, você pode segmentar usuários que:
Para além da descoberta e segmentação de produtos, o marketing preditivo também é perfeito para criar percursos de cliente relevantes e consistentes.
Especificamente, dois recursos preditivos podem ajudá-lo a entregar cada mensagem com precisão – Previsões do canal mais próximo e Otimização do tempo de envio (STO).
As previsões do canal mais próximo consistem em descobrir o melhor ponto de contato para contactar cada cliente. Esta análise de características analisa o comportamento passado e utiliza automaticamente o canal em que cada cliente tem maior probabilidade de se envolver – seja por e-mail, notificações push, SMS, WhatsApp, etc.
O STO analisa quando é que os seus clientes estão mais ativos e receptivos nos diferentes canais e agenda as suas mensagens em conformidade. Por exemplo, se os dados mostrarem que um cliente verifica frequentemente as mensagens de correio eletrônico à noite, o STO assegurará que a sua mensagem chegue à sua caixa de entrada por volta dessa hora. Isto aumenta as probabilidades de a sua mensagem não ser apenas vista, mas também de ser posta em prática.
Ambas as funcionalidades garantem que cada etapa do percurso é adaptada não só em termos de conteúdo, mas também através do canal certo e no momento certo. Além disso, poupam-lhe imenso tempo e esforço, uma vez que não tem de fazer testes A/B manuais em diferentes canais e momentos de envio para determinar o melhor.
Agora que já sabe como o marketing preditivo funciona e onde pode ser aplicado, vamos explorar alguns exemplos reais do seu poder. As três empresas abaixo usaram diferentes tipos de estratégias que acabamos de explorar – recomendações de produtos, construção da jornada do cliente e segmentação.
Enfrentando um aumento no tráfego online durante os confinamentos da COVID-19, a Adidas procurou envolver e reter os visitantes de forma mais eficaz. Especificamente, eles queriam prever melhor quais produtos os visitantes do site gostariam de ver, a fim de melhorar as taxas de conversão.
É por isso que eles se voltaram para o Smart Recommender e o Category Optimizer alimentados por IA da Insider. Em apenas um mês de uso dessas ferramentas A Adidas testemunhou um aumento impressionante de 259% no Valor Médio do Pedido (AOV) e um aumento de 13% nas taxas de conversão.
Outra chave para o sucesso da Adidas foram as suas campanhas de marketing direccionadas e a utilização estratégica de códigos de cupão personalizados, que melhoraram a experiência de compras em linha para clientes novos e antigos.
Por exemplo, a utilização do Web Suite da Insider permitiu a criação de variações distintas de cupões para diferentes segmentos de clientes, resultando num aumento significativo do AOV de novos utilizadores e num aumento notável das taxas de conversão dos utilizadores que regressam.
Por fim, a Adidas aproveitou a ferramenta Category Optimizer para otimizar sua experiência de usuário móvel, levando a um aumento de 50,3% nas taxas de conversão móvel.
Para um mergulho mais profundo na abordagem da Adidas, confira o estudo de caso completo.
Enfrentando desafios como o abandono do carrinho e a necessidade de mais inscrições, a United Colors of Benetton recorreu ao construtor de jornada da Insider – Architect.
Esta ferramenta permitiu-lhes criar percursos de cliente personalizados para diferentes casos de utilização.
Por exemplo, para reduzir o abandono do carrinho de compras, a Benetton implementou uma estratégia de notificação Web Push em três fases. Esta abordagem envolveu visar os clientes que deixaram artigos no seu carrinho com notificações atempadas sobre novas chegadas, seguidas de mensagens personalizadas e, se necessário, um código de cupão. Este método alcançou uma taxa de conversão de 4,8%, que foi 7 vezes superior à média do setor.
Em termos de aumento das inscrições de novos utilizadores, a Benetton elaborou um fluxo de viagem web push, resultando numa taxa de inscrição de 5,7% – um valor 10 vezes superior ao padrão da indústria. Estas estratégias, facilitadas pelo marketing preditivo, não só resolveram os desafios iniciais da Benetton, como também levaram a um aumento substancial das suas receitas incrementais e da sua base de utilizadores.
No geral, o Architect permitiu que a marca criasse jornadas personalizadas para os clientes, levando a um aumento de 7x nas conversões e um aumento de 10x na aquisição de novos clientes. Você pode encontrar o estudo de caso completo em nosso site.
Quando a Pierre Cardin enfrentou o desafio de aumentar os custos de aquisição de clientes, eles voltaram para o Predictive Ad Audiences (PAA) da Insider. Utilizando a tecnologia apoiada na IA da Insider, a Pierre Cardin conseguiu segmentar as suas audiências de forma mais eficaz, concentrando-se nos comportamentos dos utilizadores e nos dados preditivos. Esta abordagem permitiu-lhes visar clientes que mostraram uma intenção real de compra, levando a uma otimização significativa dos seus gastos com publicidade.
Os resultados foram notáveis. A Pierre Cardin teve um aumento de 445% nas taxas de conversão e um aumento de 164,83% no retorno sobre o gasto com anúncios (ROAS).
Ainda mais impactante foi a redução em seu custo por aquisição (CPA), que caiu 67,95%. Aproveitando a experiência da Insider e a tecnologia preditiva, a Pierre Cardin não só alcançou o seu objetivo de aumentar o ROAS como também reduziu significativamente os seus custos de publicidade, um resultado que foi surpreendente e altamente benéfico para a marca.
Pode saber mais sobre como eles utilizaram a segmentação preditiva da Insider no estudo de caso completo.
O mecanismo de intenção alimentado por IA da Insider, recomendações de produtos e recursos de orquestração de jornada ajudam você a prever com precisão comportamentos do cliente e adaptar suas estratégias de marketing a eles.
Você pode usar nossa plataforma de marketing empresarial para:
Nossa vasta biblioteca de modelos permite que você aproveite rapidamente táticas comprovadas, enquanto nossa experiente equipe de suporte pode ajudá-lo a configurar nossa plataforma, entender como ela funciona e implementar as estratégias de marketing certas para suas necessidades.
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Written by
Katie Morley
Katie is an award-winning content marketer with over eight years of experience in content strategy, development, and copywriting. As Global Content Director at Insider, she currently oversees content strategy across 26 regions. Fun fact: Katie read 64 books last year (for which she owes a long commute and two week-long holidays where she spent approximately six hours a day with her nose in a book).
