Hoje em dia, a IA pode detectar padrões complexos, associações entre insights de dados e refinar continuamente as previsões em segundos. Esses avanços levaram a mecanismos de recomendação sempre ativos que — com a permissão do consumidor — analisam o contexto em tempo real (como cliques, tipos de dispositivo e hora do dia) para oferecer experiências altamente personalizadas, muitas vezes logo na primeira visita ao site.
Elas também nos trouxeram experiências conversacionais baseadas em IA, como o Shopping Muse, que capacitam os compradores a encontrar o que precisam usando a linguagem do dia a dia. Ao confiar no processamento de linguagem natural e em modelos de deep learning, essas ferramentas oferecem recomendações personalizadas para cada visitante do site, permitindo que naveguem por grandes catálogos de produtos com maior eficiência.
À medida que as interações orientadas por IA como as mencionadas acima se become comuns, é óbvio que as expectativas dos consumidores continuarão aumentando. Tendo testemunhado a velocidade com que grandes inovadores — desde serviços de streaming até gigantes do comércio eletrônico — integraram a IA em suas ofertas, a maioria das pessoas deseja uma experiência mais humana que reconheça um contexto maior. Marcas que não conseguem obter insights baseados em dados, fazer associações e usar a IA para entender as necessidades do consumidor no momento correm o risco de ficar atrás dos concorrentes.
Para que as marcas tenham sucesso a longo prazo, elas terão que preencher a lacuna entre a engenhosidade humana e a eficiência das máquinas, para que possam se conectar com os clientes em cada interação digital.
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