Como a automação de marketing agêntico inaugura uma nova era de eficiência

Melhor, mais rápido e mais barato. Os objetivos dos líderes de marketing não mudaram, mas agora são impulsionados pelo aumento da IA e agentes. Eles não precisam realizar atividades novas – estão apenas avaliando como fazê-las de forma diferente. Ou seja, como suas equipes podem ser ainda mais eficientes? A automação de marketing agêntico pode ajudar realizando tarefas cruciais necessárias para obter resultados em fluxos de trabalho complexos.

Estamos em um ponto em que precisamos repensar a automação, não apenas como uma subcategoria de ferramentas focadas em vendas B2B, mas como o verdadeiro retorno da IA agêntica . Vamos analisar mais a fundo como essa nova tecnologia ajuda a entregar estratégias ambiciosas

Antes de entrarmos em automação de marketing agêntico, vamos entender desde o início. Tudo o que os profissionais de marketing fazem está alinhado a esses objetivos que otimizam o negócio:

• Construção de marca: executivos de marketing sabem que receita e relacionamentos começam com uma marca forte. Um estudo da Bain & Company descobriu que empresas com forte reconhecimento de marca têm mais chances de alcançar maior crescimento em vendas e lucratividade.
• Entregando ROI de campanhas: os dias de crescimento a qualquer custo já eram. De acordo com um estudo da McKinsey, medir o ROI das iniciativas de marketing é uma das principais prioridades para 87% dos CMOs.
• A construção de relacionamentos de longo prazo com clientes (conforme medido pelo CLTV): a prerrogativa de eficiência mudou o foco para a construção de relacionamentos. Um estudo da Harvard Business Review constatou que empresas com clientes de alto valor de vida útil (LTV) são mais lucrativas do que aquelas com clientes de baixo LTV.
  As experiências precisam estar conectadas.

Aqui estão cinco maneiras para implementar o marketing agêntico e aumentar o reconhecimento da marca, gerar ROI e construir um LTV mais forte.

Como agentes autônomos podem levar clientes potenciais a passarem de nenhuma impressão sobre sua marca para a decisão de incluí-la nas opções de decisão de compra deles? Um exemplo são os canais de mídia social guiados por agentes. Os clientes costumam fazer o primeiro contato com as marcas pelas redes sociais. Os agentes interagem com os clientes enquanto começam a considerar diferentes marcas e opções. Isso não apenas responderia a perguntas sobre considerar ou não produtos, marcas ou atendimento ao cliente, como também direcionaria clientes para outros agentes que os levam adiante no ciclo de vida do cliente.

Clientes potenciais na fase de tomada de decisão geralmente esperam se conectar com uma pessoa que os ajude, seja em B2B ou B2C . As empresas descobriram que é impossível escalar essas ações apenas com humanos – mas os agentes fazem perguntas e obtêm respostas para concluir tarefas em uma variedade de sistemas.

Digamos que um cliente está buscando um par de caneleiras para jogar futebol hoje. O agente pode recomendar um modelo e também analisar qual canal pode atender à necessidade imediata. Por exemplo, qual loja na região tem as caneleiras corretas (ou alternativas razoáveis) em estoque? Além disso, o cliente pode comprar o produto por meio do agente, garantindo também que o pedido chegue até a pessoa.

Clientes que compraram recentemente ainda querem saber de você e da sua marca. Eles costumam ter mais perguntas, e pode ser que estejam prontos para indicações e recomendações. A configuração de um grande eletrodoméstico requer configuração e calibração após a compra. Um agente pode usar dados de IOT e se comunicar pelo canal de sua escolha para não apenas guiar a configuração, mas também fornecer monitoramento contínuo de sucesso ou falha.

Imagine configurar uma nova geladeira e, além de poder validar as novas configurações de temperatura, também confirmar que itens como um filtro de água foram instalados corretamente. Um agente, em contato direto com seu aparelho, consegue guiar cada etapa.

Todos sabemos que vender de novo para clientes existentes é uma das chaves para a lucratividade e ROI. Ainda assim, é fácil alienar clientes existentes ou considerá-los fidelizados.

Um agente pode guiar os clientes existentes e garantir que sejam contatados por onde preferirem, quando quiserem e com o conteúdo apropriado. Ainda, os agentes ajudam a encontrar clientes que provavelmente responderão ao contato, criam listas e conteúdos, e continuam iterando conforme o operador observa os resultados e solicita otimizações.

Profissionais de marketing devem manter a relevância e o contato com clientes existentes, mesmo quando não estão buscando ativamente. Um gerente de fidelidade pode usar um agente para entender os níveis de fidelidade com base em atividades e pontuações como CSAT, NPS etc.

Os agentes também podem analisar preferências e entender quais recompensas, descontos, indicações ou até mesmo experiências são mais valorizadas e qual ação levou ao resultado desejado pelo gerente de fidelidade. Nem sempre se trata de vender mais. Talvez você queira uma publicação para rede social? Os agentes ajudam a criar abordagens e engajamentos personalizados para alcançar os objetivos.

A automação de marketing agêntico no ciclo de vida do cliente representa um avanço significativo na capacidade que os profissionais de marketing têm de alcançar os três objetivos estratégicos de construção de marca, ROI de marketing e relacionamentos duradouros com os clientes. Os agentes, implantados em cada fase do ciclo de vida, eliminam atritos, tornando possível escalar de maneiras sem precedentes.

Mas não termina aqui. Para construir marcas, gerar ROI de marketing e aumentar o valor do ciclo de vida do cliente, os profissionais de marketing precisam realizar tarefas que costumam exigir colaboração entre pessoas, processos e tecnologia. Dada a natureza fragmentada dos stacks de tecnologia, a necessidade de operar com equipes menores e mais eficientes, e a natureza fluida das experiências do cliente, é mais fácil falar do que fazer.

Para atender a todo o ciclo de vida do cliente, os profissionais de marketing acabam ficando presos a processos manuais – que são um obstáculo para alcançar experiências digitais personalizadas. Com tanto trabalho, quando os profissionais de marketing encontram tempo para entender seus clientes ou para pensar com estratégia e criatividade?

Existem determinadas tarefas consistentes que atrapalham a produtividade e a eficiência com regularidade. Cada uma das tarefas exige coletar dados e analisá-los. Todos os trabalhos exigem o uso de várias ferramentas, muitas vezes incluindo ferramentas que são inacessíveis para profissionais de marketing. E elas exigem algum tipo de colaboração multifuncional, incluindo acesso a expertise que não reside no departamento de marketing. Por fim, em todo o espectro de funções, a velocidade é essencial.

Normalmente, a organização de dados é uma parte importante do planejamento de campanha, análise, relatórios de desempenho, otimização e comercialização. Profissionais de marketing, muitas vezes trabalhando com prazos apertados, não têm as habilidades nem acesso facilitado a recursos que conhecem APIs para acessar dados, as habilidades de programação para acessar dados, o conhecimento em ciência de dados para interpretar grandes conjuntos de dados e, por fim, a experiência em DevOps para transformar projetos de dados em programas repetíveis.

Um agente pode, por exemplo, ser programado para extrair dados do seu CRM, análises do site, plataformas de mídia social, plataformas de anúncios e até mesmo dados de vendas offline. Isso costuma envolver APIs, formatação de dados e compreensão de estruturas de dados – atividades em que a maioria dos profissionais de marketing não é treinada. Além disso, um agente pode realizar ciência de dados sofisticada, incluindo análise de regressão, análise de cluster e outras técnicas para descobrir percepções mais profundas.

Indo além das estatísticas, um agente pode ser treinado para prever a rotatividade de clientes, o valor de vida útil do cliente ou o sucesso da campanha com base em dados históricos. Isso requer conhecimento estatístico e familiaridade com ferramentas como R ou Python e/ou algoritmos de Machine Learning e treinamento de modelos, habilidades normalmente não associadas a profissionais de marketing.

Poucos profissionais de marketing têm acesso ou experiência – se é que algum tem – em todas as ferramentas necessárias para proporcionar experiências do cliente que geram receita e relacionamentos. A orquestração entre sistemas e equipes com frequência leva a enormes ineficiências e profissionais de marketing improdutivos, impactando, em última instância, os clientes, que acabam tendo experiências do cliente aquém do ideal.

Um agente pode ser usado para conectar ferramentas e executar ações iniciadas por uma ação em outra ferramenta – o que é crucial para aumentar a eficiência dos profissionais de marketing. Muitas vezes, aprender a usar diferentes ferramentas é inviável para profissionais de marketing já sobrecarregados. Fazer os sistemas “conversarem” é uma opção melhor. Essa “interoperabilidade” exige ainda trabalhar com APIs (Interface de programação de aplicativos), ou seja, envolve compreender autenticação, formatos de dados e até programação. Customizações podem ser necessárias nessas ferramentas, geralmente habilidades de administradores de ferramentas e/ou profissionais de TI.

Hoje, onde todo canal é utilizado ao longo do ciclo de vida do cliente, o número de interações é menos importante do que sua conexão fluida, especialmente em tempo real. Embora muitas empresas tenham obtido sucesso ao utilizar a orquestração de jornada, há muito trabalho altamente sofisticado realizado nos bastidores. Programas como a geração dinâmica de campanha exigem um planejamento prévio de um alto nível de variantes, com diferentes graus de confiança quanto ao seu impacto ou desempenho.

Os agentes podem desempenhar um papel importante . Eles podem automatizar conteúdos, CTAs e mais, conforme os clientes percorrem não apenas os canais, mas também as fases do ciclo de vida do cliente. Podem também gerar textos de anúncios, imagens e até mesmo páginas de destino com base em dados em tempo real e perfis de clientes. Além disso, podem garantir que a compreensão essencial dos clientes e as variantes ideais sejam transmitidas com perfis e/ou próximos passos.

Isso pode envolver processamento de linguagem natural, geração de imagens e estruturas de teste A/B, exigindo codificação ou ferramentas de IA especializadas. Por fim, as soluções exigem integração com diferentes plataformas de marketing e compreensão de suas APIs.

A automação de marketing agêntico ainda está em seus estágios iniciais. No entanto, ao preparar seu negócio e estabelecer a base certa, você experimenta uma nova duração de eficiência e satisfação do cliente, melhorando as condições para sua equipe e clientes igualmente.