O assunto desta conversa é trazer à tona como o marketing pode se beneficiar de uma visão alicerçada pela ciência de dados. Não se trata apenas, mais uma vez, de endossar que a tomada de decisão do gestor de marketing precisa estar baseada em dados. O objetivo aqui é reafirmar que a ciência de dados, com uma ajudinha da inteligência artificial, está transformando o modo de agir do profissional de marketing.
Para dar corpo a essa discussão, foram realizadas três entrevistas em profundidade com os principais expoentes da criação de conteúdo generativo. Os nomes dos entrevistados não foram alterados, nem por questões de confidencialidade, tampouco para resguardar suas identidades. São eles: ChatGPT, Copilot e Gemini.
Durante as entrevistas, apenas duas questões foram feitas: como o marketing pode se beneficiar de uma visão com base na ciência de dados, e qual conhecimento o profissional de marketing precisa dominar.
Ainda assim, somente essas duas perguntas geraram discussões bastante ricas. Todos os entrevistados foram unânimes em destacar que a ciência de dados torna o marketing mais estratégico, eficiente e personalizado.
Houve consenso quanto à importância de segmentações precisas, previsão de comportamento e mensuração de resultados. As abordagens, embora diferentes em profundidade, se complementam ao cobrir desde aspectos técnicos, tendo como ponto de partida os modelos preditivos e o uso de processamento de linguagem natural (NLP), até elementos estratégicos, como ROI, fidelização e personalização em tempo real.
Além disso, foi apontado que a ciência de dados pode otimizar campanhas por meio do uso de testes A/B em tempo real, facilitar alocações inteligentes de orçamento e permitir revisões contínuas dos processos. A análise de sentimento também surgiu como um ponto de convergência entre os entrevistados, assim como as recomendações em tempo real, que podem aprimorar significativamente a experiência do cliente. Outro destaque importante foi a precificação dinâmica, baseada em modelos capazes de mensurar a demanda, a concorrência e o comportamento do consumidor em tempo real. Para os gestores de marketing, isso representa o verdadeiro nirvana do just in time.
Só para se ter uma ideia, foi gerada a seguinte tabela com a matriz de amarração das entrevistas realizadas com os três expoentes da inteligência artificial generativa:
Eixo Temático | Gemini | Copilot | ChatGPT |
Segmentação de Público | Segmentação comportamental, atitudes, interações online/offline | Segmentação demográfica, comportamental e psicográfica | Segmentação com base em padrões de consumo e comportamento |
Criação de Personas | Personas detalhadas com base em grandes volumes de dados | — | — |
Previsão de Comportamento | Previsão de tendências e de demanda | Antecipação de compras, churn e sugestões personalizadas | Probabilidade de compra, churn e resposta a promoções |
Otimização de Campanhas | Testes A/B rigorosos, personalização em tempo real | A/B testing em tempo real, escolha de canais e horários ideais | Testes A/B, análise de canais e otimização de mensagens |
Alocação de Orçamento | Baseada em ROI e desempenho de canais | — | — |
Análise de Sentimento | Com base em redes sociais, avaliações e textos de clientes | Via NLP em redes sociais, fóruns, avaliações | Detectar sentimentos em redes e reviews via NLP |
Personalização | Recomendações em tempo real com base em histórico de navegação/compras | — | Algoritmos de recomendação personalizados |
Precificação Dinâmica | Com base em dados de demanda, concorrência e comportamento | Sim, usando dados de mercado e comportamento | Baseada em demanda e dados do consumidor |
Mensuração e KPIs | Dashboards dinâmicos, atribuição multicanal, definição de KPIs relevantes | ROI, CPA, CLV | ROI, dashboards, storytelling com dados |
Ferramentas e Técnicas | Modelos preditivos, análise em tempo real, dashboards interativos | Excel, SQL, Python, Power BI, machine learning | Python, SQL, BI, NLP, modelos preditivos |
Conhecimentos do Profissional | Estatística, programação (Python ou R), visualização, comunicação analítica | Estatística, Excel, SQL, BI, machine learning e interpretação de dados | Estatística, BI, programação, segmentação, testes A/B, comunicação de insights |
Fonte: Elaborada via Chat GPT
Por outro lado, o profissional de marketing que tiver um conhecimento básico será visto como um usuário das ferramentas de Data Analysis. Ainda que de forma inicial, conseguirá trabalhar com ferramentas de visualização de dados, como o Tableau ou o Power BI, com a finalidade de apresentar suas campanhas e descrever seus relatórios de maneira mais clara e objetiva.
Já o profissional com conhecimento intermediário se destacará como um analista de marketing orientado por dados. Com uma base mais sólida em ciência de dados, será capaz de conduzir seus próprios testes e experimentos, realizar previsões simples e avaliar o desempenho de diferentes canais com mais autonomia.
Por fim, aquele que possuir um conhecimento mais hard terá a capacidade de modelar o comportamento do consumidor, prever retenções e distratos em sua base de clientes e, além disso, realizar recomendações de produtos de forma precisa e personalizada.
Independentemente do nível de conhecimento, em todos os cenários é fundamental conhecer bem os fundamentos da estatística e saber aplicá-los corretamente. Essa base é essencial para analisar e interpretar dados com confiança e, consequentemente, tomar decisões mais assertivas.
Dito isso, surge um questionamento relevante: haveria alguma incongruência em utilizar os três expoentes de IA generativa como “entrevistados”? Até que ponto esse uso não se assemelha à recente polêmica envolvendo adultos que entraram em polvorosa com seus bebês reborn, ao tentarem humanizar um brinquedo? Há, de fato, uma linha tênue entre o que é coerente nesse tipo de abordagem. Até que ponto, afinal, as ferramentas de inteligência artificial poderão ser encaradas como humanas? Eis aí mais um dilema dessa nova revolução, que, embora em curso, ainda não atingiu sua maturidade.
COMPARTILHAR ESSE POST
