Ir para o conteúdo principal

Artigo 15 min read

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

Por Zendesk

Última atualização em 2 Abril 2023

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 as 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!

O que é e 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 adotar medidas que possam comprometer negativamente a imagem da marca.

3 gestões do marketing preditivo

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 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.

Com 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. As conclusões obtidas com levantamentos de dados  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 converter o lead  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 comparaçãopara 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 a pensarem e agirem 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, conhecida como automação de marketing

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:

  1. Escolha a tecnologia que será utilizada;
  2. Automatize os processos de marketing ;
  3. Personalize os conteúdos criados;
  4. Recomende conteúdo, anúncios e promoções;
  5. Trabalhe com diferentes peças de marketing;
  6. 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, do Machine Learning 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 considerar 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.

Recomende conteúdo, anúncios e promoções

Outro forma de aplicar esse tipo de marketing é utilizar os dados obtidos para recomendar conteúdos relevantes, anúncios e promoções por meio da segmentação, citada acima.

Por exemplo, com base no funil de vendas e marketing da sua empresa, é possível determinar que o lead que baixar o e-book Z está no começo da jornada do cliente. Logo, é indicado enviar newsletter com conteúdos que sejam úteis para ele por meio da automação de marketing.

Ou seja, pode-se filtrar as ações dos usuários e criar grupos de leads que, em um só envio, recebem informações e dados personalizados, condizentes com seu momento de compra atual.

Lembre-se de que não adianta enviar promoções para o lead que acabou de conhecer a empresa, certo? Ele deve primeiro entender o seu verdadeiro problema e descobrir as soluções viáveis. Isto é: vá com calma e guie de modo assertivo o lead pelo funil.

Por fim, a segmentação e a automação de processos também facilita a elaboração de anúncios mais assertivos e alinhados com o público, que deve ser constantemente segmentado.

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.

Invista na aquisição de clientes

A aplicação do marketing preditivo também é extremamente benéfica para potencializar as ações de aquisição de clientes, sem perder tempo com aqueles que não fazem parte do público-alvo.

Como? Por meio de ferramentas tecnológicas, como o software de CRM, que fornece dados sobre os clientes, como preferências, informações pessoais, histórico de navegação e interação com a marca etc.

Ou seja: é possível identificar as características e os comportamentos dos seus clientes para entender o padrão e criar campanhas assertivas que atraem novos leads com as mesmas particularidades.

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.

Relatório sobre tendências da experiência do cliente

Exemplos de marketing preditivo

É claro que há diversos exemplos de marketing preditivo, especialmente quando falamos sobre marketing digital e ações online.

O primeiro deles é a Amazon, que é considerada um dos cases de sucesso desse tipo de marketing. As recomendações dadas pela marca são realmente personalizadas e se baseiam nas buscas e nas compras realizadas pelo cliente.

De modo parecido, a Netflix também utiliza o marketing preditivo ao indicar séries e filmes aos seus usuários. Os algoritmos estão sempre trabalhando e entendendo por meio da Machine Learning e Inteligência Artificial quais são as preferências de cada cliente.

Você sabia que a Netflix até criou uma série baseada em dados históricos sobre seus cases de sucesso? Aposto que já ouviu falar dela: House of Cards. A empresa estudou e se antecipou aos desejos do público e desenvolveu um seriado premiado.

Como mensurar as métricas no marketing preditivo?

A automação de marketing e a coleta e a análise de dados de clientes só são possíveis de serem feitas com o uso de sistemas e softwares de inteligência artificial. Não dá para fugir disso!

Um ótimo exemplo é o Zendesk Sell, que reúne todas as informações sobre os clientes, permitindo o gerenciamento completo do funil de vendas. Outro benefício dessa ferramenta é que o colaborador se torna mais produtivo e orientado a resultados, já que a automação de processos fornece mais tempo para ele focar em ações estratégicas.

Quer saber como ele funciona na prática e ajuda a aumentar o faturamento do seu negócio? Faça um tour interativo e conheça o sistema!

Histórias relacionadas

Artigo
5 min read

Insights de inovação para atendimento: conheça as principais tendências!

Confira os principais insights de inovação para atendimento e como a Zendesk pode ajudar a oferecer soluções de experiência do cliente de alto nível.

Artigo
6 min read

Privacidade de dados em IA: importância e o papel dos líderes de CX

Entenda a importância da privacidade de dados em IA, o papel dos líderes de CX na proteção de dados e as principais tendências de privacidade.

Artigo
6 min read

O que é empatia digital? A evolução dos chatbots e o impacto na interação entre clientes e marcas

Entenda o que é empatia digital e a evolução dos chatbots que se adaptam às necessidades dos clientes para oferecer atendimento de alto nível.

Artigo
6 min read

O futuro do atendimento ao cliente: a revolução da IA generativa

Saiba o que esperar do futuro do atendimento ao cliente com a solidificação da IA generativa como uma das tendências para os próximos anos.