MediaMath utiliza Inteligência Artificial para otimizar campanhas

12 de Setembro de 2018

A Inteligência Artificial usa uma base de de dados para prever com mais precisão como os consumidores reagem à publicidade, para gerar ou selecionar campanhas com mais chances de sucesso

A empresa de marketing programático MediaMath vem usando a Inteligência Artificial para ajudar clientes a conquistarem o consumidor em meio a um mercado em constante mudança. A Inteligência Artificial, com sistemas de Machine Learning, usa como base uma grande quantidade de dados para prever com mais precisão como os consumidores reagem à publicidade, gerar ou selecionar campanhas com mais chances de sucesso e determinar o preço de lance para anúncios.

As oportunidades incluem, ainda, mensagens mais personalizadas, execução de campanha mais rápida e eficiente e mais vantagens de upsell e cross-sell. É possível  compreender rapidamente a propensão do consumidor às compras com base no comportamento recente de navegação ou aquisições, informando, por exemplo, se está disposto a adquirir um novo produto ou serviço.

Exemplo dessa atuação no mercado é a IBM, que vem trabalhando em conjunto com a MediaMath para ativar todo o potencial do Marketing Programático baseado em Inteligência Artificial, usando o Watson Cognitive Bidder para extrair indicativos preditivos a partir da exposição a grandes quantidades de dados. Esse trabalho é feito fortalecendo a conexão entre o Watson Marketing e a MediaMath com o IBM Universal Behavior Exchange (ou UBX) para fornecer em tempo real, de maneira escalável, a transferência dos dados mais valiosos para a execução do marketing.

Na prática, esse trabalho resulta em clientes satisfeitos em abrir uma oferta feita sob medida para eles, gerentes de campanha mais produtivos e anunciantes que oferecem mais valor  para os negócios, atuando de maneira colaborativa e sem atrito.

Para tornar os dados de uma empresa acionáveis para identificação e alcançar indivíduos em pontos de contato, há três pilares a serem considerados:

ID comum: o primeiro passo é estabelecer um identificador comum. Geralmente trata-se de um identificador único a cada dispositivo em diversos pontos de contato para ajudar a criar uma visão unificada do cliente. Soluções emergentes, como o DigiTrust, estão ajudando os profissionais de marketing a unificarem vários pontos de contato de maneira segura, respeitosa e escalável.

Coleta de dados: a Inteligência Artificial pode entender todos os dados e extrair insights a partir dela, mas somente se puder coletar e normalizar a informação antes de ativá-la. A empresa deve escolher uma DMP que incorpore a solução de identidade e possa trabalhar com dados de uma ampla variedade de fontes, sendo possível coletar, organizar e gerenciar  todos os dados, segmentá-los em públicos granulares e ativá-los para marketing em tempo real.

Dados e pontos: as melhores experiências do cliente passam pelos pontos de contato, sejam eles "pagos", "proprietário" ou "recebido". Embora ainda existam poucas plataformas capazes de oferecer marketing em todos esses pontos de contato, a tecnologia baseada em nuvem da IBM, Universal Business Exchange, pode se basear no ID comum e nos dados coletados para impulsionar a execução consistente em uma variedade de plataformas e ferramentas.

Uma dúvida recorrente no mercado publicitário é se a IA pode realmente ajudar a tornar a criatividade mais eficaz ou se sempre precisará de um toque humano. Para Joe Z, CEO da MediaMath, um recurso de Inteligência Artificial de médio prazo pode gerar automaticamente conteúdo de texto, imagem, áudio e vídeo do anúncio altamente adaptado ao contexto e ao perfil de interesse geral do consumidor. Porém, ainda é necessário ter pessoas para eliminar falhas indesejadas e potencialmente embaraçosas. “Estamos provavelmente a pelo menos cinco a 10 anos longe de sermos capazes de eliminar completamente os seres humanos do processo”, afirmou.

Hoje, a empresa pode ter fornecedores de Marketing Digital (Martech) e Marketing Programático (Adtech), mas ainda estar trabalhando em ambientes separados. Mesmo conectando os dois, há uma enorme quantidade de dados para gerenciar, entender e agir. Será preciso que a Inteligência Artificial colete todos os dados corretos dos diversos sistemas e fontes e extraia insights úteis para tornar possível tomar melhores decisões com mais rapidez do que nunca.