Um recente Pesquisa da McKinsey descobriram que apenas 10% a 14% das empresas usam regularmente IA generativa em seus esforços de marketing e vendas. Esta baixa taxa de adoção é surpreendente, dado o quão benéfica a IA generativa pode ser para o marketing.
Então, por que não há mais empresas adotando essa tecnologia e como os profissionais de marketing podem superar a ideia de que “IA = ruim” para aproveitar todo o seu potencial? Aqui, demonstraremos os inúmeros benefícios do que a IA generativa pode fazer pelos profissionais de marketing, bem como os riscos e estratégias para ajudar a mitigar essas possíveis desvantagens.
Conteúdo
O que é IA generativa e como ela impactou o marketing
Como a IA generativa pode ajudar as empresas em seu marketing
Os riscos de usar IA generativa para marketing com soluções
Estratégias a serem usadas ao adotar IA generativa para marketing de consumo
Resumo
O que é IA generativa e como ela impactou o marketing
IA generativa é um tipo de aprendizado de máquina, um campo da inteligência artificial. Ao contrário da IA anterior, que analisava principalmente dados, a IA generativa cria vários conteúdos, incluindo escritos, visuais, áudio e vídeo. Ele também pode responder perguntas, interpretar dados, escrever códigos e resolver problemas complexos.
Embora a IA generativa não seja nova, os avanços recentes tornaram alguns modelos muito mais fáceis de usar, apesar da sua complexidade. Esses modelos usam “aprendizado profundo”, uma técnica inspirada na forma como o cérebro humano forma associações, para imitar a fala, a escrita, o desenho, o planejamento e a elaboração de estratégias humanas. As principais ferramentas generativas de IA para profissionais de marketing incluem ChatGPT da Open AI (e DALL-E), Gemini do Google (anteriormente Bard), Stable Diffusion, Progen e GAN.ai.
A IA generativa já está agitando o marketing e não vai a lugar nenhum. Aqui estão alguns estudos que mostram seu impacto no marketing de consumo.
- A 2022 Estudo de revisão de tecnologia do MIT revelou que apenas 5% das organizações de marketing consideravam a IA generativa “crítica” para as suas operações e apenas 20% a utilizavam amplamente. No entanto, até 2025, 20% dos executivos de marketing planeiam tornar a IA generativa parte das suas operações e outros 44% pretendem utilizá-la em diversas aplicações.
- Em um artigo do Pesquisa Salesforce de 2023 de 1,000 profissionais de marketing, mais da metade relatou atualmente usar IA generativa e outros 22% planejam adotá-la no próximo ano.
- De acordo com uma Pesquisa Statista 2023 de 1,000 profissionais de marketing B2B e B2C, 73% já usam alguma forma de IA generativa.
- A 2023 Boston Consulting Group pesquisa descobriu que 67% dos executivos de marketing exploram IA generativa para personalização, 49% para criação de conteúdo e 41% para segmentação de mercado.
Como a IA generativa pode ajudar as empresas em seu marketing
Existem quatro áreas de marketing onde a IA generativa mais brilha e ajuda a alcançar melhores resultados. Aqui está o que as empresas precisam saber para começar:
Personalização
Os consumidores desejam experiências personalizadas e a IA generativa pode proporcionar isso em grande escala. Veja o Carvana, por exemplo – a plataforma de carros usados usou IA generativa para criar milhões de vídeos exclusivos para clientes, aumentando o envolvimento do usuário. Outras marcas, como o Spotify, usam IA para tradução de idiomas para alcançar mercados mais amplos.
A IA generativa também está melhorando o atendimento ao cliente, ajudando os agentes a fornecer interações mais personalizadas. Avanços recentes na tecnologia de IA multimodal prometem soluções ainda mais personalizadas, como chatbots que podem atender às necessidades e personas específicas dos clientes.
Criatividade
A IA generativa pode aumentar significativamente a criatividade em marketing. Casos mostram que ferramentas de IA como ChatGPT4 podem superar a criatividade humana na idealização de produtos e melhorar a qualidade e originalidade da produção escrita. De acordo com outro estudo, a IA generativa também pode ajudar os indivíduos a aumentar a sua criatividade, melhorando alguns trabalhos escritos em até 26%.
Empresas como a Unilever estão a utilizar abertamente a IA para criar conteúdos publicitários, enquanto campanhas como a “Obra-prima” da Coca-Cola demonstram como a IA pode revolucionar as possibilidades criativas no marketing. A Coca-Cola ainda criou uma coleção NFT baseada na arte digital do anúncio e gerou mais de US $ 500,000 em 72 horas.
Conectividade
A IA generativa permite que as marcas se conectem com os clientes de novas maneiras, promovam interações com os consumidores e permitam que os consumidores desempenhem um papel ativo nas narrativas da marca. Os casos de uso incluem Virgin Voyages Campanha Jen AI (o que levou a uma taxa de engajamento 150% maior do que as campanhas anteriores) e “Crie Magia Real"Iniciativa.
Estas campanhas mostram como a IA pode democratizar a participação no marketing, reduzindo as barreiras técnicas e permitindo que os consumidores se tornem designers e contadores de histórias. Tais iniciativas aumentam o envolvimento e fortalecem as relações com um mercado mais amplo.
Custo da cognição
A IA generativa pode reduzir significativamente o custo e o tempo associados a diversas tarefas cognitivas em marketing e consultoria. Esta tecnologia demonstrou que pode aumentar a eficiência e a qualidade do trabalho, conforme demonstrado por um experimento de campo com consultores do Boston Consulting Group, que concluíram mais tarefas (como brainstorming de ideias de produtos e segmentação de mercados) 21.5% mais rápido e com qualidade 40% maior ao usar IA.
Agências de publicidade como a WPP já estão a beneficiar de poupanças de custos significativas ao implementar IA generativa nos seus processos. Eles relataram que a IA na publicidade poderia economizar de 10 a 20 vezes em custos.
Os riscos de usar IA generativa para marketing com soluções
A IA generativa oferece tantas oportunidades que é fácil integrá-la a quase todos os elementos do marketing em sua forma atual. Porém, a tecnologia não é perfeita e traz riscos que podem trazer mais negatividade do que positividade ao marketing. Três destes riscos particularmente prementes incluem a reatância do consumidor, a confabulação e a violação de direitos de autor. Abaixo, entraremos em mais detalhes sobre cada um:
Reatância do consumidor
A IA generativa pode causar uma reação negativa nos consumidores, especialmente quando é mal utilizada em áreas que envolvem interação direta – como chatbots de atendimento ao cliente, conteúdo promocional ou produtos gerados por IA. Esta questão é mais perceptível em áreas que tradicionalmente dependem de qualidades humanas, como a comunicação e as interações sociais, onde a compreensão do indivíduo é importante.
Para resolver esta questão, as empresas podem enfatizar áreas onde continuam a utilizar pessoal humano. Ou, se usarem automação, seja transparente sobre o motivo pelo qual escolheram fazê-lo. É menos provável que os consumidores reajam negativamente se compreenderem que o objetivo da utilização da IA é melhorar a sua experiência e não apenas poupar dinheiro.
Confabulação
A IA generativa pode produzir conteúdo impreciso ou tendencioso, o que pode induzir em erro as decisões de marketing ou prejudicar a reputação de uma marca. Essas questões são especialmente preocupantes quando se trata de tarefas estratégicas e de marketing voltadas para o cliente. No entanto, existem maneiras pelas quais as empresas podem reduzir esses riscos.
O ajuste fino da IA com dados específicos ou o uso de aprendizagem no contexto pode melhorar a precisão dos resultados da IA. Além disso, manter a supervisão humana do conteúdo gerado por IA é crucial para aumentar a precisão, garantindo que as empresas possam detectar erros e que o conteúdo esteja alinhado com os valores e objetivos de sua marca.
Violação de direitos autorais
A IA generativa levanta questões importantes sobre a propriedade criativa e os riscos de direitos autorais, o que pode levar a questões jurídicas significativas para as marcas. No entanto, gerir estes riscos é fácil, desde que sejam tomadas as precauções corretas. Os profissionais de marketing devem manter-se informados sobre os desafios legais que os principais desenvolvedores de IA enfrentam e, embora as leis de direitos autorais possam não proteger totalmente o conteúdo exclusivo de IA, misturá-lo com conteúdo produzido pelo homem pode reduzir significativamente os riscos.
A parceria com empresas que se concentram na resolução de questões de direitos autorais é outra ótima solução para lidar com riscos legais. Por exemplo, a Getty Images possui uma ferramenta de conversão de texto em imagem treinada em seu conteúdo, oferecendo aos clientes licenças isentas de royalties e amplos direitos de uso. Da mesma forma, o Google e a OpenAI introduziram novas políticas para proteger os usuários.
Estratégias a serem usadas ao adotar IA generativa para marketing de consumo
Os riscos da IA generativa são reais, mas não significam que os profissionais de marketing devam evitá-la totalmente. Dito isto, eles também não deveriam correr riscos desnecessários adotando-o cegamente. Em vez disso, uma abordagem equilibrada é melhor, onde os profissionais de marketing identificam áreas específicas para experimentar IA e outras áreas antes de considerarem lançar tais recursos ou conteúdo.
De acordo com a Harvard Business Review, a estrutura DARE – que significa decompor, analisar, realizar e avaliar – é uma estratégia útil de quatro etapas que pode ajudar os profissionais de marketing a integrar efetivamente a IA generativa em seus negócios. Aqui está o que cada etapa envolve:
Decompor (ou dividir) funções
Comece dividindo as funções de marketing em tarefas individuais. Por exemplo, o trabalho de um especialista em marketing de conteúdo inclui tarefas como criação de conteúdo, otimização de SEO, pesquisa de público, gerenciamento de calendário, análise de desempenho e colaboração com a equipe de negócios.
Analisar tarefas
Avalie cada tarefa pesando oportunidades potenciais em relação aos riscos inerentes. Avalie cada um em uma escala de 1 a 10 para benefícios e perigos. Por exemplo, a utilização de IA generativa para a criação de conteúdos nas redes sociais pode estimular a criatividade e reduzir a carga de trabalho, mas também acarreta riscos, como produzir informações imprecisas ou causar reações negativas nos consumidores.
Realize prioridades de transformação
Trace essas tarefas em uma matriz 2×2, comparando oportunidade e risco. Esta matriz ajudará a orientar a estratégia de transformação de um negócio. Normalmente, esta matriz terá quatro categorias que indicam se as empresas devem ou não inovar com IA.
- Tarefas de alta prioridade (alta oportunidade, baixo risco): Essas tarefas são ideais para IA generativa, oferecendo grandes recompensas com risco mínimo. Você pode começar a experimentar isso hoje.
- Tarefas de prioridade moderada (alta oportunidade, risco moderado): Estas tarefas oferecem um elevado potencial, mas também apresentam riscos significativos. No entanto, necessitam de uma gestão cuidadosa e de mitigação de riscos antes da implementação.
- Tarefas de baixa prioridade (baixa oportunidade, baixo risco): Estas tarefas devem ser consideradas mais tarde, pois oferecem benefícios limitados com baixo risco. Envolva-se com eles apenas se recursos extras estiverem disponíveis.
- Tarefas não prioritárias (baixa oportunidade, alto risco): Continue com a abordagem atual para essas tarefas. Os benefícios do uso de IA para eles não superam os riscos.
Veja na tabela abaixo um exemplo de como usar esta matriz:
| Tarefa | Oportunidade (potencial de melhoria da IA) | Risco (potenciais consequências negativas da IA) | Categoria prioritária |
| Personalização de conteúdo | Alto (conteúdo adaptado às preferências individuais) | Baixo (pequenas imprecisões, facilmente corrigidas) | Prioridade máxima |
| Análise de dados e insights | Alto (descobrindo padrões, previsões) | Moderado (má interpretação, preconceito nos algoritmos) | Prioridade moderada |
| Automação de mídia social | Moderado (agendamento, interações básicas) | Alto (falta de autenticidade, desastres de relações públicas) | Não prioritário |
| Geração de conteúdo criativo (arte) | Baixo (nuance artística limitada, originalidade) | Alto (violação de direitos autorais, plágio) | Baixa prioridade |
Nota: A matriz é apenas um ponto de partida. As prioridades das tarefas provavelmente variarão dependendo do setor, do público-alvo e dos recursos disponíveis.
Avalie continuamente
Revise e ajuste regularmente seus planos e metas de transformação de IA. O panorama da IA está em constante mudança em termos de inovações e soluções disponíveis. Manter-se à frente da curva exige avaliação contínua e atualizações das estratégias existentes.
Resumo
As equipes de marketing precisam de habilidades como resolução de problemas, exploração, experimentação e avaliação crítica para aproveitar a IA generativa de maneira eficaz. Eles são essenciais para definir tarefas apropriadas para IA e garantir que o resultado atenda à visão da marca. Embora a IA generativa tenha um grande potencial, a sua implementação traz várias preocupações.
Muitos gestores preferem observar em vez de agir, como mostra o inquérito BCG, onde a maioria dos executivos desencoraja a utilização da IA nas suas organizações. No entanto, evitar a IA pode ser tão arriscado quanto adotá-la sem cautela. É necessária uma abordagem estratégica e equilibrada, evitando extremos para a adoção total ou rejeição total.
Para obter mais dicas sobre como integrar tecnologia e outras ferramentas ao seu plano de negócios, inscreva-se no Chovm.com lê.
