Os clientes desejam experiências de compras que refletem sua personalidade e padrões de compra. Pesquisas mostram que os clientes estão dispostos a pagar um prêmio de preço de até 16% pelas marcas que oferecem experiências personalizadas.
Hoje, a análise de big data e o aprendizado de máquina (ML) estão ajudando os profissionais de marketing a ler a mente do consumidor e prever o comportamento de compra. Várias empresas estão recorrendo à publicidade preditiva para expandir com eficiência seus esforços de segmentação, oferecer ótimas experiências e aumentar a classificação do site .
A publicidade preditiva é um subconjunto de análises preditivas que usa dados históricos, técnicas de ML e algoritmos para segmentar com precisão o público e otimizar a cópia de anúncios e os gastos com mídia. Dado o valor e a vantagem competitiva que isso traz, a maioria das empresas procura aplicar publicidade preditiva para melhorar a relevância de suas campanhas.
Continue lendo para saber como a publicidade preditiva está ajudando os profissionais de marketing a atingir seus objetivos com velocidade e precisão.
1. Segmentação por público semelhante
A publicidade preditiva acessa dados de clientes e dados comportamentais de terceiros para identificar clientes em potencial, permitindo que as empresas expandam sua base de usuários. Ferramentas como o Lookalike Audience, do Google, e o Audiências Similares do Facebook, usam publicidade preditiva para estudar o comportamento do público, antecipar as necessidades dos clientes, aumentar as taxas de cliques e gerar lucros nos negócios. Essas redes comparam as informações pertencentes aos visitantes do seu site com pessoas com características e comportamento de compra semelhantes e usam os insights derivados para criar um novo público. Eles também usam informações, como localização, faixa etária, interesses e atividade online recente para encontrar novos usuários que se parecem e agem como os visitantes existentes.
Os profissionais de marketing mais experientes estão usando técnicas de publicidade preditiva para criar modelos parecidos com base em dados históricos do usuário. Públicos parecidos ajudam as empresas a expandir suas estratégias promocionais para novos públicos com potencial para se tornarem clientes fiéis. Como o público semelhante tem características semelhantes ao seu público-alvo, você pode ter certeza de que o orçamento do seu anúncio está sendo usado com prudência.
2. Entrega de conteúdo automática e relevante
A inteligência artificial (IA) tem a capacidade de observar o comportamento de compra e usar esses dados para prever futuros padrões de compra. Os profissionais de marketing podem usar modelos de cluster para segmentar seu público-alvo e fornecer conteúdo relevante que seja convertido. Assim, a automação de conteúdo com IA pode ajudar os fabricantes de anúncios a produzir conteúdo de alta qualidade adaptado a um público ou tipo de pessoa específico.
A Amazon já está usando publicidade preditiva para entregar anúncios relevantes e fazer vendas cruzadas e up-sells de seu intervalo. A gigante do comércio eletrônico está criando novas maneiras de as marcas segmentarem seus próprios clientes e compradores. Os serviços de publicidade da Amazon podem remover muitas das suposições, exibindo anúncios para o público mais relevante.
Por exemplo, usando cookies e outras ferramentas técnicas, a Amazon pode dizer que uma pessoa que comprou recentemente uma barra de proteínas no site agora está lendo uma postagem no blog de bem-estar “Nerd Fitness”. Assim, o cliente pode ser direcionado neste site com um produto de fitness relevante.
A publicidade preditiva está permitindo que os profissionais de marketing aprendam sobre os clientes com base em seu histórico de navegação. Eles podem determinar onde os clientes consomem conteúdo e que tipo de conteúdo eles preferem. Portanto, as empresas podem automatizar a personalização de anúncios com base na demografia do usuário e em fatores situacionais, como o ID do dispositivo, domínio, local, histórico de compras e interesses para criar a cópia mais relevante para esse público.
A Target recentemente usou sua capacidade de processamento de dados para formular um modelo preditivo que os ajuda a identificar quais clientes femininas estão grávidas e que comprarão fraldas em um futuro próximo. A loja de varejo americana descobriu que as mulheres que estão no início do trimestre costumam comprar uma combinação de 25 produtos diferentes. Mais tarde, as compradores do sexo feminino que exibiram esse comportamento de compra receberam folhetos de cupons por e-mail ou pelo correio.
3. Otimiza anúncios para micro-momentos
A publicidade preditiva está possibilitando aos profissionais de marketing obter informações valiosas por um período limitado de tempo. Em outras palavras, as empresas podem usar dados em tempo real e otimizar sua estratégia de posicionamento de anúncios para fornecer publicidade apropriada e acumular nos micro-momentos .
Segundo o Google, os micro-momentos são momentos ricos em intenções quando um usuário recorre a um dispositivo (especialmente um smartphone) para aprender, fazer, assistir, descobrir ou comprar alguma coisa. Esses são os momentos em que as preferências são modeladas ou o usuário age de acordo com uma necessidade.
Os principais micro-momentos que os profissionais de marketing costumam visar são:
- Quero conhecer momentos
- Quero ir momentos
- Quero fazer momentos
- Quero comprar momentos
A tecnologia Dynamic Creative Optimization (DCO) cria anúncios personalizados em tempo real com base em sinais contextuais sobre o usuário, como o segmento de público, o clima e a hora do dia na hora da veiculação do anúncio. Usando essas entradas predeterminadas, o mecanismo de geração de anúncios criativos cria anúncios com conteúdo personalizado para esse usuário. Dessa forma, um cliente em potencial que compra um pneu de carro na Flórida no outono não vê anúncios relacionados a pneus de neve.
Além disso, os dados históricos de um cliente referentes ao comportamento on-line ou demografia podem ser usados para antecipar qual segmento de clientes estaria interessado em um produto ou serviço. Portanto, com publicidade preditiva, é possível segmentar esses micro-momentos antes mesmo que eles ocorram.
4. Otimiza o gasto com anúncios
A cada ano, bilhões de dólares em marketing on-line são desperdiçados em publicidade direcionada ao público errado ou que atinge o público-alvo na hora errada. Um relatório da Rakuten Marketing revela que, em média, os profissionais de marketing desperdiçam 26% de seu orçamento de marketing usando os canais ou estratégias de marketing errados.
Por meio de segmentação diferenciada e ajustes de lance, a publicidade preditiva pode ajudar os profissionais de marketing a obter mais ROI para suas campanhas. A plataforma de lances automatizados do Google permite que as empresas escolham uma meta de marketing como visitas ou conversões ao site e usa dados de público e concorrente para ajustar automaticamente os lances em tempo real.
Assim, a publicidade preditiva pode ajudar os profissionais de marketing digital a reduzir seus gastos desperdiçados com anúncios e alcançar objetivos de marketing.
O caminho a seguir
A publicidade preditiva não é apenas uma palavra da moda na arena do marketing digital. É uma ferramenta de marketing crítica que pode ser usada para gerar resultados reais de negócios. Dados os benefícios, o valor e a vantagem competitiva que oferece, um número crescente de profissionais de marketing está usando publicidade preditiva para aumentar a relevância, a eficiência e o ROI de suas campanhas publicitárias.
Portanto, vá em frente e use o poder do aprendizado de máquina, modelos estatísticos e dados comportamentais para identificar públicos relevantes e expandir com eficiência seus esforços de segmentação.
