Como implementar a aprendizagem automática no marketing [2025]

Chatbots e IA de conversação

Se pensarmos bem, a maioria dos chatbots enquadra-se na vasta categoria de "marketing".

Já implementámos centenas de milhares de chatbots - e a maior parte deles são para geração de leads de IA ou são bots de apoio ao cliente.

Mas a IA conversacional pode lidar com quase tudo, tanto a nível interno como externo. A nossa equipa de marketing utiliza bots e agentes de IA para:

• Analisar os sítios Web dos concorrentes e fornecer informações sobre a concorrência
• Enviar e-mails de acompanhamento personalizados
• Analisar os sinais do produto para sugerir quem é o melhor para uma atualização

Análise preditiva

A aprendizagem automática é o que potencia a análise preditiva nos bastidores. Pega em dados históricos rotulados - como quais os contactos que acabaram por ser convertidos ou quais as campanhas que geraram receitas - e treina um modelo para reconhecer os padrões que conduziram a esses resultados. 

Se já estiver a acompanhar as conversões, o envolvimento ou as fases do pipeline, pode alimentar esses dados com um modelo de aprendizagem supervisionada para começar a gerar previsões. 

Uma vez treinado, esse modelo pode classificar novos contactos, campanhas ou clientes em tempo real, com base na proximidade dos sinais de sucesso anteriores.

Os resultados - como a probabilidade de conversão ou a receita esperada - podem depois ser introduzidos nos seus painéis, na lógica da campanha ou nos agentes de IA para tornar as suas decisões quotidianas mais inteligentes e rápidas.

Marketing por correio eletrónico

A aprendizagem automática pode elevar o nível do correio eletrónico de "pulverizar e rezar" para "enviar a mensagem perfeita no momento perfeito". 

Pode prever taxas de abertura, personalizar conteúdos com base no comportamento ou até recomendar que produto deve aparecer num bloco dinâmico para cada pessoa.

Tal como referi acima, os nossos próprios bots de marketing tratam de algumas partes deste processo - como a obtenção de dados de envolvimento do produto para sugerir quem deve receber um e-mail de atualização de funcionalidades. 

Mas mesmo sem uma configuração completa do agente de IA, pode utilizar o ML para otimizar os tempos de envio, as linhas de assunto e as variações de conteúdo. Tudo o que é necessário são os dados históricos de desempenho do correio eletrónico (aberturas, cliques, conversões) em conjunto com um modelo que aprende quais os padrões que conduzem a um melhor envolvimento.

Segmentação de clientes

A aprendizagem automática leva a segmentação muito para além dos dados demográficos. 

Agrupa os seus clientes com base no seu comportamento real - coisas como padrões de navegação, frequência de compras e sinais de envolvimento - para que possa adaptar o seu marketing à forma como as pessoas agem, em vez do seu cargo e localização.

Para tal, exporte dados comportamentais como a frequência de compra, a recência ou o envolvimento para uma folha de cálculo ou ferramenta de análise e, em seguida, utilize um algoritmo de agrupamento (como o k-means) para agrupar clientes semelhantes com base nessas caraterísticas. 

Ou deixe que um agenteLLM faça o trabalho pesado por si. Tire o máximo partido da inteligência artificial.

Mesmo uma configuração básica pode revelar padrões ocultos - como um grupo que só compra durante os saldos - que podem ser direcionados de forma diferente.

Previsão de rotatividade

Os modelos de aprendizagem automática podem identificar quais os clientes susceptíveis de desaparecer , aprendendo com o comportamento passado, como quedas na utilização, renovações falhadas ou tempos de resposta lentos antes de alguém sair. 

Um modelo de IA precisa de ser treinado com base em dados históricos - rotulados com quem se agitou e quem não se agitou - para poder identificar os primeiros sinais de alerta.

Um modelo de classificação básico (como a regressão logística ou as árvores de decisão) pode então ser treinado para prever o risco de churn. 

Se não estiver a programar tudo sozinho, procure plataformas ou ferramentas que lhe permitam introduzir dados rotulados - sem querer gabar-me, mas a nossa plataforma fá-lo - e gerar automaticamente pontuações de risco de rotatividade.

Recomendações personalizadas

Está sempre a receber isto. As recomendações baseadas na aprendizagem automática podem assumir várias formas diferentes: 

• Sugerir produtos numa página inicial
• Escolher o conteúdo de correio eletrónico que um utilizador vê
• Preenchimento automático de um carrinho com complementos prováveis
• Reordenação de conteúdos com base no comportamento anterior de alguém

Nos bastidores, estes sistemas utilizam algoritmos que aprendem com o comportamento do utilizador - o que as pessoas clicam, vêem, compram ou ignoram - e comparam-no com outros que agem de forma semelhante. 

Para começar, precisará de dados de interação do utilizador (como visualizações, cliques e compras) e de um modelo treinado para detetar padrões entre utilizadores, como a filtragem colaborativa ou um motor de recomendação básico. 

Pode construir isto com os recursos de ciência de dados da sua equipa ou utilizar ferramentas que lhe permitam introduzir dados de interação e gerar dinamicamente resultados personalizados no seu site, e-mails ou aplicação.

Preços dinâmicos

Os preços dinâmicos utilizam a aprendizagem automática para ajustar os preços com base em factores como a procura, os níveis de inventário, o comportamento dos utilizadores ou mesmo a hora do dia.

Para os clientes, isso pode significar ver preços diferentes durante as horas de ponta, descontos personalizados ou ajustes promocionais em tempo real durante uma venda.

Para o implementar, é necessário aceder ao histórico de preços, aos dados de vendas e aos sinais contextuais (como o volume de tráfego ou os níveis de stock) e, em seguida, utilizar um modelo de regressão para prever o preço ideal para uma determinada situação. 

A partir daí, pode definir regras para quando e como aplicar alterações de preços - através de um motor de fixação de preços ligado ou alimentando os resultados do modelo no seu sistema de comércio eletrónico para atualizar os preços de forma dinâmica.

Seleção e otimização de anúncios

Ninguém quer desperdiçar orçamento a mostrar o anúncio errado à pessoa errada. A aprendizagem automática ajuda-nos a evitar isso. 

Observa o desempenho das suas campanhas em tempo real, detecta o que está a funcionar (e o que não está) e orienta automaticamente os seus gastos para as melhores combinações de criatividade, público e posicionamento.

Começar significa ter dados limpos sobre o desempenho da campanha: cliques, conversões, detalhes do público, tipos de dispositivos, tudo o que é bom. 

A partir daí, o utilizador ou alguém da sua equipa pode treinar um modelo para prever quais as configurações que geram os melhores resultados ou ligar os seus dados a um sistema que faça o trabalho pesado por si.

Análise de sentimentos

A análise de sentimentos utiliza a aprendizagem automática para compreender o tom e a intenção por detrás do que as pessoas estão a dizer - entusiasmo, frustração, confusão, mudanças subtis de humor, etc. 

Pode processar grandes volumes de feedback em texto aberto de locais como avaliações, chats de apoio ou redes sociais e rotulá-lo com categorias emocionais ou baseadas na intenção.

Antes da IA e do processamento de linguagem natural, este tipo de análise à escala não era realista - seria necessária uma equipa para ler cada mensagem manualmente. 

Agora, com modelos pré-treinados e pipelines de texto, pode analisar, etiquetar e seguir automaticamente as tendências de sentimento ao longo do tempo, dando-lhe uma leitura clara da forma como o seu público está a reagir sem o estrangulamento da revisão manual.

1. Definir o caso de utilização e os objectivos

Muitas empresas adicionam IA só por adicionar. Este é um dos erros de implementação de IA mais comuns que vemos as empresas cometerem. 

Se o seu chefe exigir a incorporação da IA, tudo bem - mas cabe-lhe a si definir os casos de utilização iniciais.

Talvez pretenda reduzir o churn, aumentar as conversões ou melhorar a segmentação. 

Pode (e deve) expandir a forma como utiliza a IA ao longo do tempo. Mas comece com um objetivo claro que possa utilizar como projeto-piloto.

2. Identificar os dados de que vai precisar

A aprendizagem automática não pode fazer muito sem os dados corretos. Depois de escolher um caso de utilização, o passo seguinte é descobrir com que dados o seu modelo terá de aprender. 

Normalmente, isso significa exemplos históricos do resultado que está a tentar prever, mais os comportamentos ou sinais que o precederam.

Pegue no seu objetivo e descubra quais os dados que o apoiam:

• Prever quem é suscetível de converter: Resultados de conversão, além de actividades pré-conversão, como cliques em anúncios, visitas a páginas e envolvimento com e-mails.
• Personalização de conteúdos ou ofertas: Histórico de compras, comportamento de navegação, utilização de produtos, métricas de envolvimento, etc.
• Melhorar a segmentação de anúncios: Dados de desempenho da campanha, dados demográficos ou segmentos do público, tipos de dispositivos e tendências de tempo de conversão.

3. Escolha como vai aplicar a aprendizagem automática

Existem três formas principais de integrar a aprendizagem automática no seu fluxo de trabalho de marketing, dependendo do grau de personalização e de envolvimento técnico que pretender.

4. Treinar ou ativar a sua solução

Depois, é preciso dar ao sistema exemplos do que é o "sucesso", para que ele possa começar a reconhecê-lo por si próprio.

A forma de começar depende do nível de ML que está a utilizar:

• Funcionalidades pré-construídas: Ligue os seus dados, active a funcionalidade e defina como o resultado será utilizado (por exemplo, accionando uma campanha ou actualizando uma pontuação de leads).
  
  
• Aplicações personalizáveis: Mapeie as suas entradas, defina limiares ou lógica e configure a forma como as previsões conduzem as acções.
  
  
• Modelos personalizados: Treine o seu modelo utilizando dados históricos rotulados - o que aconteceu, o que funcionou - e deixe-o aprender a prever resultados semelhantes no futuro.

5. Testar e aperfeiçoar os resultados

Comece com pouco. Execute o modelo num segmento ou campanha limitada e compare as suas previsões com os resultados reais. 

Se algo parecer estranho - leads errados priorizados, recomendações estranhas - pode ser um problema de qualidade dos dados ou um sinal de que o modelo precisa de ser ajustado. 

(O aperfeiçoamento não é um fracasso, faz parte do processo).

6. Implementar a solução

Quando os resultados parecerem sólidos, ligue os resultados aos seus fluxos de trabalho actuais. 

Isso pode significar sincronizar previsões com o seu CRM, acionar automações ou deixar que um agente de IA dê o próximo passo. 

Certifique-se de que as informações não ficam apenas num painel de controlo. Essa é a forma mais fácil de desperdiçar dinheiro num investimento em IA.

1. Botpress

Botpress é um construtor de agentes de IA tudo-em-um. É uma ferramenta totalmente flexível, pelo que pode personalizar agentes de IA para praticamente qualquer tarefa. 

Pode conceber bots simples que personalizam e enviam e-mails, ou analisar os seus dados e fornecer recomendações. Como se trata de uma plataforma flexível, as possibilidades são infinitas. 

Mas se pretende criar agentes de IA complexos, precisará de algumas competências de programador (ou pode encontrar um freelancer ou um parceiro de IA). 

Mas para projectos mais simples, Botpress também vem com uma extensa biblioteca de integrações pré-construídas para plataformas como HubSpot, Salesforce, Calendly, Google Analytics, Zendesk, Mixpanel, Notion, Slack - quase tudo na sua stack de tecnologia de marketing.

Utilizamos os agentes Botpress para tudo, desde o envio de e-mails personalizados, à realização de inteligência competitiva, à monitorização da utilização do nosso produto para obter informações. 

Pode realmente fazer tudo. E pode criar um agente de IA gratuitamente.

2. HubSpot

Se trabalha em marketing, provavelmente já utilizou a HubSpot numa altura ou noutra. Se já faz parte do seu stack tecnologias e está a dar um pequeno passo em direção aos fluxos de trabalho de IA, é uma adição fácil.

Pode utilizar a IA para a pontuação de leads - analisa as interações para dar prioridade aos seus leads. Também pode utilizar o assistente de conteúdo de IA para gerar ideias para publicações de blogues ou publicações nas redes sociais.

Estas são óptimas opções se utilizar a HubSpot e pretender tornar os seus fluxos de trabalho mais eficientes em termos de IA. As desvantagens? Elas não vão além de seus casos de uso restritos. Se você quiser aproveitar todo o poder do aprendizado de máquina nos seus resultados, talvez seja necessário dar um passo adiante. 

Mas se já está a utilizar a HubSpot, porque não experimentar as suas funcionalidades de IA?

3. Jacquard

O Jacquard é mais do que um gerador de textos. Mas sim, o seu objetivo é melhorar todas as palavras que envia a potenciais clientes e utilizadores. 

É uma ferramenta genAI treinada num extenso conjunto de dados de linguagem de marketing. Em vez de lançar combinações aleatórias, consegue prever qual será o maior sucesso junto do seu público. Aprende com cada campanha que executa.

A plataforma oferece testes em tempo real e funcionalidades de previsão de desempenho, para que os utilizadores tenham uma noção granular do desempenho dos seus e-mails, blogues e outros conteúdos.

O Jacquard é o melhor para equipas com enormes exigências de conteúdo, como empresas de comércio eletrónico ou criadores de conteúdos. Ou qualquer pessoa cuja vida se resume a testes a/b de correio eletrónico. 

4. PaveAI

Se pretende um analista de dados júnior, o PaveAI pode ser a solução. Pega em dados brutos de plataformas como o Google Analytics, Facebook Ads e Twitter Ads e transforma-os em informações acionáveis. 

Em vez de terem de analisar relatórios intermináveis, os utilizadores podem apenas receber resumos concisos sobre o que está a funcionar e o que não está. 

Também pode personalizar os relatórios com base nos objectivos específicos da sua equipa. Analisa milhões de informações para identificar as mais relevantes para a sua equipa de marketing. 

Se se preocupa muito com a tomada de decisões baseada em dados e com os diferentes canais de marketing, vale a pena dar uma vista de olhos.

5. Patemática

A Pathmatics é uma plataforma de inteligência de marketing que monitoriza a forma como as marcas gerem anúncios digitais em plataformas como o Facebook, Instagram, YouTube, TikTok e serviços OTT. 

Recolhe dados sobre gastos com anúncios, impressões, criativos e caminhos de entrega, ajudando as equipas de marketing a ver exatamente onde e como os concorrentes estão a investir.

O maior ponto forte da plataforma é a quantidade de detalhes competitivos que revela, especialmente para as marcas que gerem campanhas multicanais. Pode ser muito difícil de analisar se não estiver habituado a trabalhar com dados de meios de comunicação, mas quando se familiarizar, torna-se uma verdadeira vantagem.

O Pathmatics é ideal para agências, equipas internas de meios de comunicação e profissionais de marketing que pretendam uma maior visibilidade competitiva.

6. Mailchimp

Se já conhece Mailchimp, provavelmente já a conhece. É uma plataforma de marketing geral que, tal como a HubSpot, inclui agora funcionalidades de IA. 

Esses complementos de IA abrangem conteúdo personalizado, otimizando os tempos de envio e algumas outras facetas. Por exemplo, o Gerador de conteúdo de e-mail usa a tecnologia GPT para criar campanhas de e-mail personalizadas com base no setor e na voz da marca.

Mailchimp é particularmente vantajoso para as pequenas e médias empresas que pretendem tirar partido da IA sem grandes conhecimentos técnicos.

7. Motim

Mutiny é uma plataforma de IA sem código que ajuda os profissionais de marketing B2B a personalizar as experiências do site para diferentes públicos sem precisar de ajuda de engenharia. 

Liga-se a ferramentas como o Salesforce e Segment para obter dados firmográficos e comportamentais, para que possa direcionar os visitantes com base no sector, na dimensão da empresa ou no comportamento.

O seu maior ponto forte é a facilidade com que permite criar páginas personalizadas que aumentam o envolvimento e as conversões. Dito isto, é mais adequado para empresas com tráfego e dados suficientes no sítio Web para impulsionar realmente a personalização - as equipas mais pequenas podem achar que tem menos impacto.

O Mutiny é ideal para as equipas de marketing B2B que executam estratégias baseadas em contas e que pretendem avançar rapidamente sem dependerem fortemente dos programadores.

Qual é a diferença entre IA e aprendizagem automática no marketing?

A IA abrange tudo o que faz com que as máquinas actuem de forma inteligente. A aprendizagem automática é uma parte disso, em que os computadores aprendem com os dados para tomar melhores decisões. No marketing, a aprendizagem automática é o cérebro por detrás dos bastidores que permite coisas como as previsões e a pontuação de clientes potenciais.

De quantos dados necessito para treinar eficazmente um modelo de aprendizagem automática?

Normalmente, alguns milhares de pontos de dados rotulados são um bom começo. Quanto mais consistentes e relevantes forem os seus dados, melhores serão os seus resultados.

Como posso saber se a minha implementação de aprendizagem automática está a funcionar?

Veja os seus resultados. Se o modelo estiver a fazer o seu trabalho, verá um aumento nas suas principais métricas. Comece com um modelo pequeno, teste-o e veja como as previsões se stack com a realidade.

Qual é o maior erro que os profissionais de marketing cometem quando implementam a aprendizagem automática?

Saltar sem um objetivo claro. Adicionar IA só por adicionar não ajuda. O mais inteligente é escolher um caso de utilização, como reduzir a rotatividade ou melhorar a segmentação de anúncios, e concentrar-se em fazer com que esse caso funcione primeiro.

Preciso de competências de codificação ou de ciência de dados para começar a utilizar o ML no marketing?

Não. Muitas ferramentas de marketing têm a aprendizagem automática incorporada, sem necessidade de codificação. Mas se quiser fazer algo mais avançado ou totalmente personalizado, ter alguém na sua equipa com um conjunto de competências técnicas ajuda.