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Inteligência Artificial - Quem está lucrando com isso? O exemplo Hubspot!

   12 Abril, 2018 / por Caio Cunha

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COMO A HUBSPOT ESTA LIDANDO COM INTELIGENCIA ARTIFICIAL

Se inteligência artificial (IA) é um assunto que está em voga no momento, é natural que queiramos saber como os maiores players de tecnologia do mundo estão lidando com IA e o que já temos de palatável até o momento.

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Antes de qualquer coisa, é bom lembrarmos que a IA é algo ainda muito novo, apesar dos anos em que temos visto as empresas avançarem com esse estudo. Em meu artigo “As disrupções tecnológicas e seu impacto no marketing das empresas” expliquei sobre os níveis de inteligência artificial definidos por Avinash Kaushik.

Para saber mais sobre inteligência artificial, machine  learning e deep learning, e como isso pode ser usado para acelerar suas vendas, recomendo ler a publicação do Avinash Kaushik, que palestrou sobre esse assunto, no evento anual do RD Station, no ano passado, em Florianópolis:

Mas, para simplificar, vamos traduzir neste blog o termo inteligência artificial como sendo uma área de pesquisa da Ciência da Computação que desenvolve mecanismos e dispositivos tecnológicos, com base em dados,  que possam simular o raciocínio humano, ou seja, "pensar" como nós, criar análises, raciocinar e obter respostas para diferentes situações.

Isso dito, as técnicas de machine learning (um componente da IA) tem evoluído significativamente em áreas tais como marketing e analytics.  E o uso, pelas empresas, do analytics, para tirar proveito dos dados volumosos hoje disponíveis na internet e nos banco de dados das empresas, tem crescido de forma acentuada.

No estudo publicado pelo MIT Sloan Management Review, em Fevereiro de 2017, os autores S. Ransbotham e D. Kiron comprovaram, através de uma pesquisa anual que fazem desde 2010, que com o uso de analytics, as empresas que mais investem nesse tema:

  • Passaram em 2016 a ter uma melhora na sua vantagem competitiva frente aos concorrentes, voltando à tendência ascendente que tiveram em 2010 até 2012.
  • Tem mais capacidade de inovar tanto suas operações, introdução de novos processos, produtos e serviços, novos modelos de negócios.
  • Compartilham dados com outras empresas através de uma gestão bem administrada desses dados (data governance).
  • Usam a IA para melhor alocar as qualificações humanas, substituir os trabalhos que consomem tempo pouco produtivo e, com isso, permitem que os gerentes dediquem mais tempo a temas estratégicos.

Para mais detalhes ver estudo do S, Ransbotham, D. Kiron “Analytics as a Source of Business Innovation,” MIT Sloan Management Review, Fevereiro 2017.  

Agora, por que houve uma redução, a partir de 2013, no valor do analytics como uma vantagem competitiva e em 2016 voltou a crescer?
Analytics

 

Analytics

 

O gráfico ao lado apresenta o percentual de empresas pesquisadas neste estudo do MIT que acreditam que o uso de analytics permite uma vantagem competitiva para suas empresas.

De 2010 até 2012 muitos executivos pesquisados disseram que estavam tendo sucesso com o uso de análises volumosas de dados para ajudar com insights em importantes tomadas de decisão. Esses dados contribuíram em muito para ajudar nos processos decisórios e na melhoria dos processos internos nas empresas.

No entanto, essa tendência se reverteu em 2013, principalmente, pelo acúmulo tão acentuado de dados disponíveis, prejudicando o aproveitamento das informações/dados na gestão dos seus negócios.

Em 2016, essa tendência se reverteu porque as empresas perceberam que o simples acúmulo e análise dos dados é só parte do processo. Para implantar processos com base  em dados que vão contribuir para a geração de resultados mensuráveis, as empresas precisam mudar.

Mudanças em processos, nas operações, em treinamento e no comportamento de toda a empresa.  Essas mudanças levam tempo e esse pode ser o principal motivo da queda no número de empresas que usavam da IA para se diferenciarem dos concorrentes durante os anos 2013 a 2015.

Business-Analytics

Em outro motivo de melhora na aplicação, pelas empresas, de insights para guiar suas estratégias foi o uso do analytics (machine learning) para solucionar desafios, tais como entender melhor o comportamento de cada cliente e, com isso, gerar resultados valiosos para a empresa.

Mais e mais empresas estão aproveitando dos dados internos sobre seus próprios clientes e desenvolvendo modelos que usam desses insights para melhorar os negócios. Ou estão usando de dados externos especificamente relacionados ao seu negócio para aprimorar suas informações internas. Isso tem sido muito mais valioso e tem produzido resultados muito mais efetivos do que o uso de dados externos oferecido por fornecedores que compilam informações muito mais genéricas.  

Como a Hubspot está melhorando o  Inbound Marketing com Inteligência Artificial?
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Inbound Marketing é uma estratégia que atrai clientes com conteúdo útil e relevante. Trata-se de fazer conexões calorosas, cultivar relacionamentos e fazer as coisas de uma maneira mais pessoal e humana. É entregar a mensagem certa para a pessoa certa no momento certo.

Para conseguir distribuir conteúdo personalizado em escala, é necessário que a plataforma consiga coletar os dados certos. A HubSpot faz justamente isso: nos ajuda a coletar os dados para criar experiências personalizadas com base em Inteligência Artificial, Machine Learning e Análise de Dados. 

Como a Hubspot está aproveitando da Inteligência Artificial?

É exatamente dessa maneira de aproveitamento de dados internos e dados externos muito seletivos que o Hubspot decidiu usar da Inteligência Artificial:

1. Estratégia de Conteúdo

A porta de entrada de uma estratégia de Inbound Marketing é gerar conteúdo de qualidade. Por isso, quanto mais conteúdo, mais portas abertas para o seu site. Mas isso, obviamente, custa tempo e dinheiro. Para otimizar processos e conteúdos já desenvolvidos, a Hubspot criou uma feature que gera mais tráfego com menos conteúdo.

Na prática Isso quer dizer que a ferramenta de Estratégia de Conteúdo usa Machine Learning  para entender os temas com os quais os mecanismos de pesquisa, como o Google, associam seu conteúdo. A partir daí você verá sugestões de tópicos úteis e métricas detalhadas dentro da plataforma, como competitividade e relevância, que ajudarão você a aprimorar sua estratégia de SEO nas áreas de conteúdo corretas e já existentes.

2. Pontuação de lead scoring

Lead scoring é a pontuação dada a cada lead que está na sua base de marketing. Com essa pontuação, sua equipe de vendas consegue acompanhar a evolução desse lead e quando ele está pronto para a compra.

Você define a pontuação atribuída a cada lead e o que é ou não importante para o seu negócio. Por exemplo: quando a pessoa visita determinada página do seu site ou baixa um conteúdo rico.

Essa pontuação é inserida na Hubspot e, por meio  de machine learning, é criado um modelo personalizado com os contatos em seu banco de dados, informando quem tem mais probabilidade de comprar.

Seu CRM, site, e-mails e contas sociais estarão interligados em tudo isso.

3. Enriquecimento de dados

Tudo na HubSpot é sincronizado com o cronograma de contato, tornando-se a fonte central de informações sobre todos os seus prospects e clientes.

Além dos dados comportamentais e de campo coletados, o HubSpot enriquece cada registro de usuário com dezenas de detalhes úteis sobre o contato e sua empresa, como conta do usuário no Linkedin, quais páginas visitou, etc.

Esses detalhes podem ser usados para pontuação dos leads, personalização do conteúdo e para o estudo da sua equipe de vendas antes mesmo do primeiro contato.

4. Personalização

Embora não sejam alimentadas por IA, as regras simples por trás do Smart Content da HubSpot ajudam você a dimensionar a personalização do seu público alvo. À medida que você coleta mais informações sobre seus contatos, use esses dados para criar listas, segmentar seus públicos-alvo e se comunicar de maneira mais pessoal. Os tokens de personalização facilitam a menção de detalhes específicos sobre seus contatos em seus e-mails e em seu website. Você pode até personalizar blocos inteiros do seu site usando o Smart Content.

5. sMarketing

Recentemente a Hubspot adquiriu a ferramenta Kemvi, a empresa por trás da DeepGraph, para reforçar seu compromisso com vendas e marketing mais inteligentes e unificados.

Como comentei em meu artigo sobre o 1º HUG-SP São Paulo, no blog da WSI Consultoria, a interligação entre vendas e marketing é o calcanhar de aquiles para muitas empresas que adotam Inbound Marketing.

Ao infundir mais dados, IA e Machine Learning no software, a Hubspot visa ajudar mais empresas a dominarem sua estratégia de Inbound Marketing com foco em resultados reais, vendas.

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 Sobre o autor:

Caio Cunha
Caio Cunha | Co-Founder WSI Consultoria

Executivo Internacional com experiência em capacitação empresarial, estratégias de Marketing Digital e Inbound Marketing. Tem como desafio cotidiano a busca por soluções efetivas para empreendedores e gestores que pretendem crescer e expandir seus negócios.

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Tópicos: Inbound Marketing, Hubspot, Inteligência Artificial

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