Desbravar mercados com Aprendizagem Automática: uma revolução no Novo Marketing
Por Gonçalo Coelho de Carvalho, Consultor em Estratégia de Negócios e Doutorado em Gestão Empresarial Aplicada
Está mais do que visto que, nos últimos anos, a Aprendizagem Automática (Machine Learning) emergiu como uma das tecnologias mais disruptivas a transformar indústrias e a remodelar a forma como os negócios se processam. Ao nível do desempenho do marketing e das vendas, a Machine Learning (ML) não só optimiza operações existentes, mas também desempenha um papel crucial no desenvolvimento de novos mercados e impulsiona inovações e a criação de oportunidades inexploradas que explicitam o marketing 5.0.
Se começarmos por abordar a importância da Análise Preditiva – o processo de utilização de dados históricos, algoritmos de aprendizagem automática e técnicas estatísticas para prever resultados futuros ou desconhecidos – verificamos que a ML pode analisar grandes volumes de dados para identificar padrões e tendências ocultas, oferecendo insights preditivos sobre a procura em mercados emergentes. Essas análises ajudam as empresas a antecipar necessidades dos consumidores e permitem o desenvolvimento de produtos e serviços inovadores.
Essa abordagem orientada por dados permitiu à Netflix investir em séries e filmes que se tornaram sucessos globais, como o “Stranger Things” (série de TV americana), para impulsionar a descoberta de conteúdo e melhorar a experiência do utilizador, ao identificar padrões nos interesses dos espectadores. A Coca-Cola usou a ML para segmentar mercados e personalizar campanhas, aumentando o engagement do cliente e descobrindo novas oportunidades para produtos. A nível de desenvolvimento de produto assistido por dados, outro caso de sucesso é a Spotify, a gigante do streaming de música, podcast e vídeo, que emprega a ML para optimizar recomendações e playlists personalizadas, baseando-se no comportamento do utilizador e em feedback musical, essencial para sua expansão global.
Em relação a inovação e personalização de produtos, a Amazon transformou o retalho online usando ML para personalizar compras e preços e abriu novos mercados ao responder a necessidades únicas dos consumidores. Por seu turno, a Airbnb utiliza modelos de ML para avaliar riscos e a viabilidade de novos mercados e analisa uma variedade de dados sobre tendências de viagem e preferências de alojamento turístico, o que permitiu expandir-se rapidamente na sua presença global e entrar em mercados com estratégias adaptadas localmente. A Alibaba, rainha asiática das plataformas de e-commerce, aplicou a ML para adaptar as suas ofertas, superar barreiras culturais e satisfazer as preferências locais em vários países. E a Tesla ao usar ML nos seus carros autónomos, anteviu tendências no mercado de eléctricos e lidera a inovação e a transição para energias sustentáveis.
No contexto da necessária segmentação de mercado, os algoritmos de ML aprimoram a necessidade ao identificar subgrupos específicos dentro de um mercado mais amplo, baseados em características e comportamentos complexos. Isso possibilita que as empresas criem estratégias de marketing personalizadas e desenvolvam produtos sob medida para nichos de mercado específicos.
Na vertente da optimização de produto e do desenvolvimento de produto assistido por dados, a ML permite que as empresas utilizem feedback e comportamento do utilizador para refinar e adaptar produtos em tempo real. A análise de sentimentos e gostos expressos pelos utilizadores, por exemplo, pode ajudar a entender a recepção do produto pelo mercado e sugerir ajustes necessários rapidamente. Também ao nível da inovação e personalização de produtos, ao utilizar a ML, as empresas podem projectar soluções altamente personalizadas que respondam às expectativas e necessidades específicas dos consumidores e que aumentam significativamente a aceitação do mercado e abrem novas frentes de mercado.
E a entrada em novos mercados, em termos de avaliação de risco e viabilidade, pode ter o contributo de algoritmos de ML que auxiliam nesse sentido, processando dados históricos e actuais para prever o sucesso potencial e identificar desafios. Por outro lado, a ML pode ser crucial na adaptação de produtos e campanhas de marketing para diferentes contextos culturais, ao analisar padrões de comportamento e preferências em diversos mercados para garantir uma abordagem relevante e personalizada.
Outro aspecto relevante a considerar é a sustentabilidade e o crescimento a longo prazo. A capacidade da ML de prever tendências futuras permite que as empresas se posicionem estrategicamente em mercados promissores antes da chegada da concorrência, assegurando uma vantagem competitiva sustentável. Esta forma de aprendizagem contínua oferecida pela ML possibilita que as empresas se adaptem dinamicamente às mudanças do mercado e refinam constantemente os seus produtos e estratégias para responder às necessidades futuras.
Outra contribuição extraordinária da ML nos sistemas de gestão de relacionamento com o cliente (CRM) é que esta constitui uma ferramenta poderosa que, aliada à aprendizagem automática (ML), pode fornecer insights valiosos para a exploração de novos mercados. Essa combinação pode ser particularmente eficaz ao identificar padrões e segmentação de clientes ao nível da análise comportamental. A ML pode analisar os dados do CRM para identificar padrões no comportamento dos clientes, como hábitos de compra, preferências e histórico de interacções. Isto permite uma segmentação de mercado mais precisa, ajudando a identificar nichos de mercado inexplorados ou pouco servidos.
Na perspectiva de previsão de tendências, algoritmos de ML podem prever tendências de consumo futuras com base em dados históricos. As empresas podem utilizar estas previsões para antecipar a procura de mercado, permitindo-lhes entrar em novos mercados com ofertas direccionadas antes da concorrência.
Também a personalização de ofertas e produtos, utilizando os insights gerados pela análise de dados do CRM com ML, as empresas podem criar ofertas altamente personalizadas que se adaptem às necessidades específicas de diferentes segmentos de clientes. Isto aumenta as probabilidades de sucesso ao entrar em novos mercados, uma vez que as ofertas são adaptadas às expectativas do público-alvo. No desenvolvimento de produtos, a análise do feedback dos clientes e das tendências de compra, combinada com as previsões de ML, podem orientar o desenvolvimento de novos produtos ou a adaptação de produtos existentes para novos mercados. Isso assegura que as inovações de produtos estejam alinhadas com as necessidades e desejos emergentes dos consumidores.
Acresce que, na optimização de campanhas de marketing, campanhas direccionadas, a integração de ML com dados do CRM pode optimizar campanhas de marketing, assegurando que as mensagens e ofertas sejam direccionadas aos segmentos de mercado mais relevantes. Isso não aumenta apenas a eficiência das campanhas, mas melhora também o ROI (Retorno sobre investimento) de marketing ao entrar em novos mercados.
Na análise de sentimento, a aprendizagem automática (ML) pode ser utilizada para analisar o sentimento em feedbacks, avaliações de produtos e interacções nas redes sociais. Estas análises ajudam a compreender melhor a percepção da marca e a adaptar estratégias de marketing e comunicação para novos mercados. A melhoria contínua através de feedback é feita com a aprendizagem contínua, porque a ML permite uma análise contínua do sentimento do cliente e do desempenho do mercado. Estes insights podem ser utilizados para realizar ajustes rápidos e informados nas estratégias de produto e marketing, facilitando a adaptação e o crescimento sustentável em novos mercados.
A ML está, assim, na vanguarda da inovação nos negócios, não só a aprimorar processos existentes, mas também a pavimentar o caminho para a exploração de novos mercados. Ao desbloquear padrões ocultos nos dados, a prever tendências e comportamentos futuros e a oferecer personalização sem precedentes, a ML está a equipar várias empresas com as ferramentas necessárias para se aventurarem com confiança em territórios desconhecidos. À medida que continuamos a explorar o potencial dessa tecnologia revolucionária, fica claro que a ML não só molda o presente, mas é também uma força indomável que define o futuro dos negócios globais.