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Marketing preditivo: o que é e como aplicar nos negócios?

Por Douglas da Silva, Web Content & SEO Associate, LATAM

Publicado 10 janeiro 2022
Última atualização em 10 janeiro 2022

O marketing preditivo é uma maneira de prever o que pode mudar no comportamento do consumidor e quais tendências serão geradas e/ou terão impacto sobre isso.

O principal objetivo com essa estratégia é dar às empresas a chance de se anteciparem e, com base nas informações e percepções coletadas, criar ações pontuais e condizentes com os novos hábitos e condutas dos clientes, o que tende a contribuir para obtenção de resultados melhores em suas estratégias.

O relatório “Market Analysis Report”, constatou que o mercado global de análise preditiva tem previsão de 23,2% de CAGR (Taxa de Crescimento Anual). A pesquisa do instituto norte-americano EverString revelou que 91% dos profissionais de marketing já utilizam, ou pretendem utilizar, o marketing preditivo.

Mas por que esse tipo de marketing tem se tornado tão relevante? Uma das principais razões é que ele se baseia em dados. Isso quer dizer que as decisões serão respaldadas em informações reais, o que deixa de lado suposições, achismos e consensos fundamentados em experiências anteriores.

Dessa forma, as marcas conseguem pensar e criar ações muito mais concretas, compatíveis com o atual momento vivido pelo mercado e por seus clientes. Com isso, a probabilidade de retorno positivo e bons resultados aumentam.

Esse modelo de atuação faz parte do marketing 5.0, conceito que une o uso mais amplo da tecnologia, alinhado ao fator humano.

Abordagens como essa colaboram para as empresas se comunicarem melhor com o seu público, entregar mais valor e estabelecer relações mais sólidas e duradouras.

Mas como tudo isso funciona na prática? Como trazer essa forma de fazer marketing para a sua empresa? Continue a leitura deste artigo para conferir tudo sobre esse tema!

Como funciona o marketing preditivo?

A base de funcionamento do marketing preditivo são os dados. Por meio de informações e algoritmos gerados por soluções tecnológicas como Inteligência Artificial e Machine Learning é possível analisar eventos passados e, com isso, prever acontecimentos futuros, a exemplo da mudança de comportamento dos clientes.

Se respaldar em elementos e referências reais permite que as estratégias a serem adotadas por uma companhia se tornem muito mais precisas. 

Além de contribuir para a obtenção de resultados melhores e mais significativos, isso ajuda a evitar falhas e perda de tempo e de dinheiro, bem como de adotar medidas que possam comprometer negativamente a imagem da marca.

O marketing preditivo tem como alicerce três gestões distintas, que são o cliente, o produto e a marca.

Na gestão do cliente essa forma de atuação permite, por exemplo, visualizar se os consumidores podem se tornar fiéis à marca ou não, como por meio da previsão da taxa de churn de um determinado período.

Também é possível verificar e identificar novas oportunidades de negócios, resultando na aplicação de conceitos como o upsell e cross sell que tendem a elevar o volume de vendas e o faturamento do negócio.

Quanto à gestão de produto, essa visibilidade futura possibilita constatar quanto um item pode ter sucesso, ou não, antes mesmo do seu lançamento.

No que se refere à marca, é possível chegar às percepções como detectar quais são os melhores formatos para campanhas, que estratégia combina mais com o perfil do público-alvo etc.

Qual a importância do marketing preditivo?

Se você trabalha na área, ou é entusiasta do assunto, deve saber que, há tempos, o cliente se tornou o ponto central de todas as abordagens e estratégias de empresas que realmente visam crescer.

Já no marketing 2.0, o comportamento e as necessidades dos consumidores tomaram à frente da divulgação dos produtos e passaram a ser a base da tomada de decisões das marcas.

No marketing 3.0, esse conceito ficou ainda mais importante, sendo acrescido dos anseios e dos valores que o público tem e espera que as companhias reconheçam e atendam.

Como o marketing 4.0, fortemente influenciado pela internet, o poder foi totalmente para as mãos dos consumidores. 

O acesso facilitado a informações e o uso maior das redes sociais fomentaram a participação das pessoas nas ações das empresas — o que, por um lado é bom, pois aumenta o engajamento dos clientes —, mas, por outro, tende a elevar a comparação entre marcas e pode impulsionar a migração para concorrentes.

O marketing preditivo chega com a evolução 5.0 do setor, a qual aponta a necessidade de usar a tecnologia para coletar e analisar dados, os quais gerarão insights a serem utilizados pelos profissionais para a criação de estratégias mais direcionadas e precisas.

Com isso, é possível dizer que esse tipo de marketing se tornou importante, pois permite que as empresas usem dados reais para prever acontecimentos e tomar as suas decisões. 

Dessa forma, o padrão de comportamento do consumidor pode ser mais bem estudado, e as conclusões obtidas com levantamentos como esse geram formas de atuação mais assertivas das marcas, o que, por sua vez, contribui para a atração e retenção de clientes.

Quais tecnologias podem ser usadas nessa estratégia?

Como dissemos, o marketing preditivo só acontece se for baseado em dados. Ou seja, só é possível prever algo se houver um embasamento. 

Entre as soluções que podem ser utilizadas para essa finalidade estão:

  • Lead Scoring
  • Machine Learning
  • Deep Learning
  • Inteligência Artificial
  • Big Data
  • Data Analytics

Lead Scoring

Lead Scoring é uma técnica de qualificação de leads. Com base em pontuações, é possível prever quais as probabilidades de um potencial cliente realmente se tornar um consumidor da marca.

A classificação do nível de maturidade de um lead segue alguns critérios, que tendem a ser característicos de cada modelo de negócio. A cada um desses conceitos de avaliação é atribuída uma nota e, basicamente, quanto maior for a pontuação, maiores as chances de convertê-lo em cliente.

Entre as vantagens de usar a técnica de Lead Scoring no marketing preditivo estão:

  • Direcionamento de esforços
  • Encurtamento do ciclo de vendas
  • Diminuição da taxa de churn

Machine Learning

Machine learning, ou “aprendizado de máquina”, é uma tecnologia que capacita sistemas a acessarem, analisarem, e interpretarem dados para automatizarem respostas.

Um subconjunto da Inteligência Artificial, que explicamos em detalhes logo adiante, o Machine Learning também pode ser definido como a habilidade de uma máquina de identificar padrões de dados e as suas conexões e, como isso, aprender com eles.

No marketing preditivo, essa tecnologia pode ser utilizada em sistemas de comparação, como para indicar de produtos e/ou serviços aos clientes tendo como base os seus padrões de comportamento.

Não deixe de ler este artigo sobre o tema: “Machine Learning: tudo o que você precisa saber sobre a tecnologia de aprendizagem de máquina

Deep Learning

Por sua vez, o Deep Learning, ou “aprendizado profundo”, pode ser considerado um tipo de Machine Learning mais aprimorado. 

No caso, essa tecnologia é utilizada não apenas para analisar e interpretar dados e informações, mas também para realizar tarefas, até então feitas apenas por humanos, baseada nesses diagnósticos.

Uma das aplicações do Deep Learning também tem a ver com a análise do comportamento dos clientes, um pouco mais aprofundada, por exemplo, verificando sua intenção de compra e até as suas emoções.

Leia também: “Machine learning e deep learning: por um autoatendimento ao cliente mais inteligente

Inteligência Artificial

A Inteligência Artificial, ou simplesmente IA, é uma área da ciência da computação que possibilita que máquinas copiem ações humanas e que realizem tarefas feitas por pessoas.

De maneira resumida, essa tecnologia permite sistemas e computadores pensar e agir da mesma forma que os seres humanos. 

Uma das aplicações da IA no marketing preditivo é melhorar a produtividade, com a realização automática de atividades repetitivas.

Este artigo pode ser interessante para você: “Entenda a diferença entre inteligência artificial, machine learning e deep learning

Big Data

Big Data é um processo que analisa e interpreta grandes volumes de dados. Essa tecnologia é baseada no chamado “5Vs”, que são: volume, variedade, velocidade, veracidade e valor.

Esse recurso pode ser usado em diferentes setores de uma empresa, tais como vendas, financeiro, atendimento ao cliente, vendas e, claro, no marketing.

A ideia é que os dados gerados por um negócio sejam analisados de forma automatizada para servirem de base para tomadas de decisões.

Sugestão de leitura: “Guia prático sobre BI, Data Mining e Big Data: tudo que precisa saber

Data Analytics

Já o Data Analytics permite a análise detalhada dos dados armazenados no Big Data. Ou seja, ele é a verificação dos dados brutos gerados e acumulados por uma empresa.

Basicamente, o processo de Data Analytics segue este trajeto:

  • Entrada e processamento de dados
  • Organização das informações
  • Análise das referências
  • Geração de insights
  • Tomada de decisões

Leia também: “Como usar Big Data e Analytics para atendimento ao cliente?

Como aplicar o marketing preditivo no seu negócio?

Depois de todas essas orientações, que tal conferir como aplicar o marketing preditivo na sua empresa? Nossas dicas para isso são:

  • Escolha a tecnologia que será utilizada
  • Automatize os processos de marketing 
  • Personalize os conteúdos criados
  • Trabalhe com diferentes peças de marketing
  • Mantenha o cliente como centro das suas ações

Escolha a tecnologia que será utilizada

Acabamos de citar algumas tecnologias que podem ajudar a fazer esse tipo de marketing, a exemplo da Lead Scoring, do Big Data e da Inteligência Artificial, certo?

Considerando que o marketing preditivo se trata de uma forma de prever tendências e mudanças com base na análise de dados, nada mais indicado que começar a implementação na sua empresa definido qual ferramenta tecnológica utilizará para isso.

Não necessariamente é preciso usar apenas uma. Na verdade, a aplicação de mais de uma pode ser bastante benéfica para a coleta e análise de informações.

Uma forma de definir qual atende melhor o seu propósito é considerando o volume de dados que precisam ser coletados e analisados, e também quais informações e impressões pretende colher deles.

Automatize os processos de marketing 

Basicamente, a automação de processos consiste em tornar automática tarefas repetitivas que, até então, eram feitas manualmente — o envio de e-mail marketing é bom exemplo de atividade desse setor que pode (e merece) ser automatizada.

Ao utilizar soluções próprias para realizar tarefas como essa, além de otimizar o tempo e aumentar a produtividade dos times, fica muito mais fácil obter dados que podem ajudar a acompanhar o comportamento dos consumidores e, com isso, identificar suas ações e necessidades futuras. 

Personalize os conteúdos criados

Segmentar os clientes da sua empresa é uma maneira de entregar a eles o que esperam da sua marca, especialmente se você estiver considerando a análise das informações e dados gerados anteriormente.

Ao reconhecer padrões de comportamento comuns é possível, por exemplo, nutrir esse público com orientações e atendimentos personalizados e, assim, contribuir para que evoluam na sua decisão de compra, ou para que permaneçam utilizando as soluções oferecidas pelo seu negócio, renovando os seus contratos.

Trabalhe com diferentes peças de marketing

Diferentes peças de marketing também podem ajudar a gerar mais dados para a sua análise preditiva. 

Por exemplo, é possível adotar o marketing de conteúdo e explorar os comentários e interações do público com as publicações, usar as redes sociais e acompanhar o engajamento dos clientes, entre outras opções.

Mantenha o cliente como centro das suas ações

E para todas as abordagens sugeridas até aqui, lembre-se que o cliente deve ser sempre o seu foco principal. 

Por mais que determinada abordagem possa ser vista como mais prática para a sua empresa, é preciso ter em mente que, sem o público, as estratégias tendem a não gerar resultados.

Além disso, é essencial considerar que o marketing preditivo tem por objetivo não apenas colaborar para que a empresa entregue aos consumidores o que eles anseiam, colaborando, assim, para aumentar a sua lucratividade.

Um dos pontos principais é elevar o nível de satisfação dos clientes, atendendo de maneira mais pontual as suas necessidades e expectativas.

Mas por que isso é tão importante? Leia o artigo “Clientes satisfeitos: entenda qual a importância do cliente para empresa” e entenda todas as razões e quanto essa abordagem pode contribuir para o crescimento do seu negócio.