O Media Shopper Insights neste próximo dia 16 de outubro, reunirá grandes lideranças de Shopper Experience focadas em geração de valor em IA/ML para garantir maior eficiência e inteligência aos processo de construção e planejamento de campanhas de Retail Media.
No painel “Transformando a Jornada do Shopper com Personas Sintéticas e IA” que será liderada pelo grande profissional, Eli Rodrigues, Head of Digital Experience da NTT Data, vamos explorar o uso de Personas Digitais impulsionadas pela IA Generativa para mapear de maneira mais precisa e detalhada as múltiplas jornadas de compra. Essas pessoas digitais, baseadas em dados e inteligência artificial, permitem uma compreensão mais profunda do comportamento dos consumidores e fornecem insights acionáveis em tempo real para otimizar campanhas de Retail Media.
Abaixo estão algumas abordagens para enriquecer a discussão:
Construção e Exploração de Personas Sintéticas com IA Generativa
O que são Personas Sintéticas?
Diferente das pessoas tradicionais, que são baseadas em dados históricos e insights de grupos focais, as pessoas sintéticas criadas por IA Generativa são modeladas a partir de grandes volumes de dados comportamentais e de transações. Elas são “sintéticas” porque são geradas virtualmente pela IA e simulam comportamentos, preferências e motivações específicas de diversos segmentos.
Como a IA Generativa contribui?
Usando dados demográficos, transacionais, de navegação e feedback de clientes, a IA Generativa cria pessoas dinâmicas e projetadas que refletem com precisão o comportamento dos clientes reais. Essas pessoas são atualizadas automaticamente com novos dados, permitindo que os varejistas compreendam rapidamente as mudanças nas preferências dos consumidores e adaptem suas campanhas de forma proativa.
Simulação de Comportamentos
A IA Generativa pode simular múltiplas jornadas de compra, possibilitando o teste de diversas estratégias de marketing e mídia de varejo. Isso permite que os profissionais de marketing compreendam quais gatilhos são mais eficazes para cada perfil, antes mesmo de implementá-los no mundo real.
Mapeamento de Múltiplas Jornadas de Compra
Identificação de Padrões Comportamentais: Com pessoas sintéticas, é possível mapear uma variedade de jornadas de compra e identificar padrões comportamentais específicos de cada grupo de pessoas. A IA pode identificar quais canais e pontos de contato são mais eficazes para cada tipo de pessoa, ajudando a adaptar a estratégia de Retail Media para maximizar o impacto.
Jornadas Personalizadas por Segmento: Personas digitais podem ajudar a identificar diferenças nas jornadas de compra de diferentes segmentos de consumidores. Por exemplo, uma persona “Comprador por Impulso” terá uma jornada muito diferente de uma “Compradora Planejada” — e a IA pode revelar em quais etapas a mídia deve ser adaptada para cada caso.
Segmentação Dinâmica e Microsegmentação: A IA Generativa permite uma microsegmentação muito mais avançada, identificando nuances nas necessidades de diferentes consumidores. Isso torna possível criar campanhas mais personalizadas, que atendam às necessidades específicas de cada microsegmento, e ajustem a mensagem com base no comportamento ao longo da jornada de compra.
Otimização de Campanhas com Insights Detalhados e em Tempo Real
Insights em Tempo Real: A IA Generativa pode ser utilizada para fornecer insights em tempo real sobre o comportamento do shopper e o desempenho das campanhas. Com a integração de uma CDP (Customer Data Platform), os insights são atualizados constantemente, permitindo ajustes rápidos nas campanhas de Retail Media para gerar o engajamento e a conversão.
Ajustes Dinâmicos nas Campanhas: Baseando-se no comportamento das pessoas digitais, as campanhas podem ser ajustadas automaticamente em diferentes canais (onsite, offsite e instore), dependendo da etapa da jornada em que o shopper se encontra. Por exemplo, se uma pessoa digital de um “Comprador de Promoções” mostra maior propensão a responder a descontos, o sistema pode ajustar o conteúdo para incluir ofertas e promoções em tempo real.
Predição de Comportamento e Projeção de Cenários: Com modelos de machine learning, é possível prever comportamentos futuros das pessoas digitais, antecipando suas ações e visualizações. Isso permite que as equipes de projetos de marketing tenham cenários e determinem a probabilidade de diferentes caminhos de conversão. As campanhas podem então ser planejadas para maximizar o retorno com base nesses cenários.
Transformação da Jornada do Shopper através de Personas Sintéticas
Melhoria da Experiência do Cliente: A personalização mais profunda possibilitada por pessoas sintéticas cria experiências mais relevantes para os consumidores. Isso melhora o engajamento com as campanhas e aumenta a satisfação, pois os clientes percebem que os conteúdos e ofertas são diretamente relevantes para suas necessidades.
Otimização do Funil Completo: Com uma visão mais clara das múltiplas jornadas de compra, a IA Generativa pode ajudar a melhorar a estratégia full funnel, integrando ações de conscientização, consideração e conversão de forma mais fluida e conectada. A capacidade de testar e ajustar campanhas ao longo de todo o funil permite maximizar a presença da marca em diferentes pontos de contato.
Insights para Inovação: Personas sintéticas podem revelar novas oportunidades de inovação. Por exemplo, ao simular jornadas de compra que ainda não foram exploradas, as empresas podem identificar novos pontos de contato e canais de marketing que poderiam ser adicionais ao mix de Retail Media.
Exemplos Práticos e Estudo de Caso
Análise de Cenários para Ajuste de Mensagem: Imagine que as personas digitais indicam uma forte preferência por mensagens de sustentabilidade em um segmento específico. Com esse insight, o varejista pode ajustar as campanhas para incluir mensagens de sustentabilidade em pontos de contato onde essas pessoas interagem com a marca.
Simulação de Promoções e Testes A/B: Através de pessoas sintéticas, as marcas podem simular campanhas de promoção de produtos para observar como cada perfil de pessoa reage, antes mesmo da implementação. A IA permite testar diferentes abordagens de promoção para entender o que oferece o melhor desempenho.
Feedback Loop para Melhorias Contínuas: A integração da IA Generativa com plataformas de feedback permite que as pessoas digitais aprendam continuamente com as campanhas anteriores. Esse aprendizado contínuo contribui para melhorias na segmentação e personalização das campanhas futuras, aumentando a eficácia da Retail Media ao longo do tempo.
Explorar o uso de Personas Sintéticas e IA Generativa no Retail Media permite uma abordagem profundamente personalizada e estratégica para o mapeamento da jornada do shopper. Com a capacidade de simular comportamentos, ajustar campanhas em tempo real e fornecer insights detalhados, a IA Generativa transforma a maneira como as marcas interagem com os consumidores, promovendo campanhas mais eficazes e maximizando o retorno. No painel, é fundamental enfatizar como essas ferramentas permitem uma compreensão mais rica do consumidor e uma capacidade de adaptação sem precedentes, criando uma experiência de compra que é dinâmica, personalizada e orientada por dados.
