Um profissional de marketing diante de três painéis de controle diferentes não tem como saber facilmente quais clientes estão prestes a comprar e quais estão prestes a abandonar a marca.
As aberturas de e-mail contam uma história, o histórico de compras conta outra e a atividade no site conta uma terceira; identificar padrões entre as três manualmente consome um tempo que nenhuma campanha pode desperdiçar. Essa é a realidade diária das equipes que tentam acompanhar o comportamento do cliente em todos os canais, e é exatamente o problema que a análise preditiva com IA foi criada para resolver.
O recurso Segmentos preditivos do Mailchimp usa algoritmos de aprendizado de máquina para analisar dados históricos e atuais, criando um modelo preditivo com IA que agrupa os clientes por indicadores como probabilidade de compra, valor vitalício previsto, risco de rotatividade e data do próximo pedido.
Em vez de confiar no instinto, os profissionais de marketing obtêm um modelo treinado para prever possíveis resultados futuros com base em sinais reais, não em suposições. Com o Mailchimp, você pode conhecer seu público, cada sinal.
Afinal, o que é análise preditiva com IA e como ela transforma números dispersos em decisões estratégicas para os profissionais de marketing hoje mesmo?
O que é análise preditiva de IA?
A análise preditiva com IA usa algoritmos de aprendizado de máquina para estudar dados históricos e atuais e prever o que provavelmente acontecerá em seguida nas vendas, no comportamento dos clientes ou nas operações comerciais.
A análise preditiva em si não é nova; as empresas a usam desde que começaram a coletar dados. O que a IA acrescenta é velocidade e escala. Em vez de uma equipe passar horas examinando algumas centenas de pontos de dados, um modelo de IA preditiva pode processar milhões deles em minutos, transformando informações brutas em previsões nas quais as empresas podem agir imediatamente.
Diferença entre inteligência artificial e análise preditiva
A análise preditiva é um tipo de IA. É apenas um aplicativo da IA, da mesma forma que o reconhecimento de imagem ou o processamento de linguagem natural; a IA é um campo mais amplo, e a análise preditiva é o trabalho específico de usar dados para projetar o que acontece a seguir.
A distinção é importante porque os dois termos podem ser usados de forma intercambiável, o que torna confuso o que cada um realmente faz. A análise preditiva existia antes da IA. Os analistas criavam modelos manualmente, trabalhando com algumas centenas de pontos de dados por vez.
O que a IA mudou foi a velocidade e a escala. Um modelo de aprendizado de máquina pode processar milhões de pontos de dados e gerar uma previsão em minutos, reduzindo a quase nada uma tarefa que antes levava horas.
Aplicações de análise preditiva de IA
A inteligência artificial tornou-se predominante em vários campos. Para as organizações que fazem uso regular da análise preditiva, o emprego da IA no processo pode melhorar os resultados e a eficácia geral da organização.
Veja abaixo como a análise preditiva orientada por IA é aplicada em diferentes setores:
Marketing e vendas
Um dos lugares ideais para uma empresa aproveitar a análise preditiva são as ferramentas de análise de sites. Com base nos dados coletados dos usuários do site, uma empresa pode desenvolver um plano de marketing direcionado diretamente a indivíduos específicos.
Com a análise preditiva baseada em IA, diferentes planos podem ser avaliados rapidamente para identificar qual solução pode ser mais eficaz para cada usuário. A solução de marketing específica também pode ser implementada em tempo real e direcionada a usuários que navegam em um site.
Atendimento ao cliente
Conforme as empresas procuram melhorar a experiência do cliente com serviços personalizados, a IA e a análise preditiva trouxeram novas maneiras de explorar os dados dos clientes. Com a aplicação de IA nos dados dos clientes que a empresa já tem, junto às informações adquiridas de novos clientes, a empresa pode criar rapidamente uma solução para elevar a satisfação.
Benefícios do uso de análise preditiva de IA
A análise preditiva com IA muda a forma como as decisões são tomadas, a eficiência com que as equipes operam e como os clientes vivenciam uma marca. As empresas que adotam essas ferramentas obtêm uma vantagem competitiva em relação àquelas que ainda dependem da intuição. Os benefícios de usar modelos de análise preditiva para analisar dados são:
- Melhor tomada de decisões: quando uma empresa pode embasar suas escolhas em dados em vez de suposições, essas decisões envolvem muito menos risco. Os modelos preditivos usam dados históricos e atuais para identificar quais opções têm mais probabilidade de gerar resultados, para que os líderes passem menos tempo questionando suas decisões.
- Maior eficiência: a análise manual de dados consome horas que a IA preditiva consegue realizar em minutos. Em vez de designar uma equipe para examinar planilhas, a análise preditiva de IA faz o trabalho pesado, liberando os colaboradores para focarem na estratégia em vez do cruzamento exaustivo de dados.
- Experiências aprimoradas para o cliente: os modelos preditivos podem indicar o que um cliente individual provavelmente desejará a seguir, seja uma recomendação de produto ou um e-mail enviado no momento certo. As empresas que agem com base nesses sinais em tempo real tendem a observar maior satisfação do cliente e mais negócios recorrentes.
- Risco reduzido: identificar um problema antes que ele aconteça, seja um cliente prestes a cancelar ou uma remessa que provavelmente chegará atrasada, dá à empresa tempo para responder antecipadamente. Esse tipo de aviso antecipado é difícil de obter sem previsões com tecnologia de IA.
Segmentos preditivos e IA de análise: como funcionam juntos
Os Segmentos preditivos e a IA de análise foram projetados para funcionar em sequência, um levando ao outro.
Os Segmentos preditivos analisam dados históricos e atuais para agrupar clientes de acordo com o que provavelmente farão em seguida: quem está pronto para comprar e quem corre o risco de se afastar. A IA de análise parte daí, investigando por que esses padrões estão surgindo e recomendando o que fazer a respeito, como ajustar um horário de envio, atualizar um segmento ou alterar uma oferta, para que você possa tomar a decisão e colocá-la em prática.
Usados juntos, os dois transformam um único dado em uma decisão completa. Um identifica a oportunidade; o outro a explica e indica a próxima etapa. Para profissionais de marketing que gerenciam vários canais, essa combinação reduz a análise manual de dados que antes ficava entre um palpite e uma ação.
Aprimore as operações comerciais com a análise preditiva baseada em IA
Quer a sua equipe já utilize a análise preditiva ou esteja apenas começando, o próximo passo é deixar a IA assumir uma parte maior desse trabalho. Os Segmentos preditivos e a IA de análise funcionam com base na mesma ideia: conhecer seu público, cada sinal. Juntos, eles transformam pontos de dados dispersos em previsões e próximas etapas que uma equipe de marketing pode colocar em prática imediatamente.
O Mailchimp incorpora esses recursos diretamente à nossa plataforma, além de um conjunto completo de ferramentas de marketing para e-mail, automação e segmentação de clientes. Onde quer que sua empresa esteja em sua jornada de dados, o Mailchimp oferece uma forma prática de colocar a análise preditiva em prática.