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Lucas Ferreira de Souza – Como o uso de machine learning pode transformar a comunicação

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em

Lucas Ferreira de Souza

O uso do machine learning para melhorar a performance na comunicação já é uma realidade em muitas empresas e tem influenciado profundamente o processo criativo. A aplicação da Inteligência Artificial para reconhecimento de imagens junto à análise de performance de vendas de um e-commerce, por exemplo, vai transformar completamente a forma como medimos ações de marketing digital e como planejamos o que e como vamos comunicar.

O uso sistemático desse tipo de ferramentas, somada a soluções de construção de textos e linguagem natural (pense no que já usamos para chatbots) vai ser realidade em um futuro muito próximo.

Se na publicidade ainda estamos nos primeiros testes para aplicação de AI para criação de peças de comunicação e textos, no mundo das Artes já existem várias obras geradas totalmente, ou em parte, por algoritmos.

Em 2018 a casa de leilões Christie´s, vendeu por US$432.500,00 o quadro Portrait of Edmond Belamy. A obra é fruto de um modelo de inteligência artificial desenvolvido pelo coletivo francês Obvious e foi feita a partir de uma base de treinamento de 15.000 retratos dos séculos XIV ao XX, usando um modelo chamado “Generative Adversarial Network”.

Padronização x Diferenciação

O que muitos se perguntam é se em um cenário em que as marcas usam ferramentas para o processo de criação, será que não corremos o risco de ver uma padronização ainda maior da comunicação? Como uma empresa vai conseguir transparecer os valores da sua marca usando os mesmos modelos de criação e otimização que seus competidores?

Acredito na hipótese de que as empresas irão investir mais em critérios e linguagem da marca, estruturando de maneira mais sistemática a forma de comunicar, investindo nos atributos importantes e nas diretrizes de comunicação para que isso seja incorporado aos algoritmos de criação das peças de comunicação. Também acredito que vamos ver uma estrutura semelhante ao que o Design System faz para operações de UX – criar os parâmetros e os componentes que depois podem ser recombinados de diversas maneiras.

Não acredito que as ferramentas vão substituir completamente os times de criação, mas consigo imaginar um futuro em que o papel de times criativos seja o de trabalhar junto com os times de data science e automação, estruturando critérios, componentes e restrições, para direcionar o trabalho das ferramentas, fazendo com que o output criativo represente os valores da marca.

O fato é que a criatividade vai ficar na maneira como definimos as regras do algoritmo, para definir os campos simbólicos de atuação da marca com menos foco no output e mais foco nos critérios. Por enquanto, vamos experimentando com várias ferramentas, entre linguagem natural, deep fakes, chatbots e avatars gerados por IA – pois muita coisa vai acontecer ainda.

Sobre o Lucas Ferreira

Com mais de 12 anos de Experiência, trabalhando em grandes empresas e consultorias, Lucas Ferreira de Souza é COO da Math Markting

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O futuro do marketing não é performance vs branding: é autenticidade com resultado

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*Ali Maurente

Por muito tempo, executivos e agências trataram performance e branding como lados opostos de uma mesma estratégia. De um lado, métricas como cliques, CPL e CAC. Do outro, narrativas aspiracionais que constroem reputação no longo prazo. O resultado dessa visão fragmentada foi a criação de uma falsa dicotomia, responsável por desperdício de energia e orçamentos divididos.

O futuro do marketing não será definido por “mais branding” ou “mais performance”. Ele já está sendo construído em torno de algo mais simples e, ao mesmo tempo, mais desafiador: autenticidade com resultado. Autenticidade porque consumidores, clientes e colaboradores aprenderam a identificar quando uma campanha não passa de fórmula. Não há algoritmo capaz de sustentar o que não é genuíno. Resultado porque, em última instância, conselhos e acionistas continuam cobrando ROI, crescimento e previsibilidade.

O incômodo cresce à medida que o mercado revela uma nova realidade: estamos diante de profissionais de marketing que muitas vezes não entendem de negócio. Há quem fale apenas de postagens, curtidas e seguidores, esquecendo o que realmente importa — receita e marca. Um marketing que olha só para receita morre, assim como aquele que olha apenas para marca. Uma marca sem receita é vaidade. Uma receita sem marca é commodity.

Marketing não é apenas branding. Também não é apenas performance. É o processo de criar, capturar, converter e expandir demanda, fortalecendo a marca ao mesmo tempo em que gera resultados concretos. Isso exige um entendimento profundo do negócio, e quem não souber traduzir essa equação perde espaço rapidamente. O profissional que restringe seus KPIs a seguidores perde relevância. Quem ignora receita se torna apenas mais um criador de conteúdo passageiro.

Esse desafio também não é exclusivo da área de marketing. Ele envolve o alinhamento de todas as áreas, do ICP à conversão. A marca abre portas. A receita mantém as luzes acesas. O alinhamento entre marketing e negócio sustenta o crescimento verdadeiro.

É por isso que CMOs e conselhos precisam abandonar a disputa entre awareness e conversão, entre conteúdo e CTR. O jogo atual é outro: transformar cada KPI em reflexo de uma narrativa verdadeira, capaz de construir comunidade e, ao mesmo tempo, entregar crescimento.

Autenticidade com resultado não é uma tendência. É questão de sobrevivência. Marcas que não compreenderem essa equação continuarão presas à armadilha da vaidade ou da comoditização. E profissionais que não souberem traduzi-la para o negócio perderão espaço para aqueles que entendem que marketing sempre será o motor que une significado e crescimento.

Ali Maurente – Chief Marketing Officer na PSA – Profissionais S.A.

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O quanto a inteligência artificial pode impulsionar o ROI das empre

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*José Fleury

A inteligência artificial (IA) já transforma modelos de negócios, operações internas e estratégias de relacionamento com clientes. Um dos efeitos mais tangíveis dessa revolução tecnológica aparece no retorno sobre investimento (ROI). Todos desejam, mas poucos estão dispostos a fazer o que é exigido. Porque o retorno real não vem da ferramenta, e sim da forma como a empresa decide usar. E isso muda tudo.

Na prática esse o uso de IA pode representar, em média de 20% a 25% de aumento no lucro líquido, quando comparadas a concorrentes que ainda operam com processos tradicionais (dados da McKinsey).

O ROI, nesse contexto, não se limita à geração direta de receita. Ele também considera reduções significativas de custos operacionais, ganhos de eficiência, melhor alocação de recursos e decisões baseadas em dados. A IA impacta todos esses pontos de forma mensurável. O uso de IA para segmentação de audiência, personalização de campanhas e automação de mídia programática tem aumentado drasticamente o ROI em marketing digital. A Salesforce afirma que 80% das empresas que usam IA no CRM relatam aumento significativo na conversão de leads. A consultoria Boston Consulting Group apontou que campanhas personalizadas com IA chegam a gerar até 200% mais ROI que campanhas tradicionais.

Além disso, chatbots e assistentes virtuais reduzem custos com call centers e aumentam a satisfação do cliente. O Gartner estima que, em 2025, 95% das interações com clientes serão gerenciadas por IA, com redução média de 30% nos custos operacionais.

Empresas como a Amazon usam IA para otimizar rotas de entrega, prever demanda e gerenciar estoques. A McKinsey calcula que essas aplicações podem reduzir em até 50% os custos da cadeia de suprimentos.

Bancos e seguradoras utilizam IA para detecção de fraudes, avaliação de crédito e automação de relatórios. Um estudo do Bank of America mostra que o uso de IA para análise preditiva aumentou em 40% a precisão na concessão de crédito, reduzindo a inadimplência e otimizando o capital de giro.

Apesar dos benefícios, nem todas as empresas conseguem extrair ROI positivo imediatamente com IA. A maturidade digital, cultura organizacional e qualidade dos dados são fatores críticos para o sucesso.

Segundo o relatório AI Index 2024 da Universidade de Stanford, apenas 14% das organizações globais estão em estágio avançado de adoção de IA. Essas empresas são justamente as que colhem os maiores retornos, com aumentos de receita até cinco vezes maiores em relação às que estão apenas começando.

A consultoria Accenture aponta que empresas com maior maturidade digital conseguem acelerar o tempo de retorno dos investimentos em IA de 3 anos para menos de 12 meses. Isso ocorre porque essas organizações já possuem infraestrutura tecnológica adequada, governança de dados e equipes capacitadas para operar com machine learning e automação.

No entanto, medir o ROI da inteligência artificial exige mais do que simplesmente observar o lucro obtido com um projeto. É fundamental considerar uma série de indicadores complementares que ajudam a revelar o impacto real da tecnologia nos resultados da empresa.

Assim, um dos principais é o tempo de retorno do investimento (payback), que indica em quanto tempo o valor investido é recuperado a partir dos ganhos gerados pela solução de IA. Também se mede o ganho em produtividade, verificando quanto tempo ou esforço humano foi economizado com a automação de tarefas ou melhoria de processos.

De acordo com um relatório do MIT Sloan Management Review, as empresas que acompanham esses indicadores com regularidade têm 50% mais chances de obter ROI positivo em seus projetos de IA, justamente por alinharem tecnologia com metas de negócio de forma estruturada.

Entre os setores que mais se beneficiam com a aplicação da IA, o varejo e o e-commerce se destacam com a personalização de ofertas, previsão de demanda e atendimento automatizado.

Na saúde, a tecnologia contribui com diagnósticos mais precisos por imagem, otimização de agendamentos e redução de custos hospitalares. A manufatura aplica IA na manutenção preditiva de máquinas, controle automatizado de qualidade e robótica.

No setor de educação, surgem sistemas adaptativos de ensino e plataformas que personalizam conteúdos conforme o desempenho dos alunos. Já na agropecuária, a IA ajuda a prever safras, analisar o solo com precisão e automatizar processos no campo, otimizando a produção agrícola.

Desse modo, a expectativa é que, com a evolução dos modelos generativos (como GPT, Claude e Gemini), o ROI da IA se torne ainda mais visível, especialmente em áreas criativas, atendimento ao cliente, desenvolvimento de software e análise de dados em larga escala. Segundo a Deloitte, 70% dos executivos esperam que o retorno sobre investimentos em IA generativa supere os métodos tradicionais até 2026.

Portanto, empresas que integrarem IA de forma estratégica e mensurável sairão na frente em eficiência, competitividade e inovação. A IA não é um custo. É um investimento e, quando bem implementada, um dos que oferecem o maior retorno possível na economia digital.

*José Fleury – CFO da Fintalk

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