Imagine que você tenha diversos CTAs no seu site, que são exibidos da mesma forma para todos os visitantes. Com isso um visitante recebe uma overdose de informação e tem dificuldade de focar (ou até mesmo de encontrar) aquela informação mais relevante para ele. 

Neste cenário, temos posto um problema: Como você oferece o CTA (ou oferta) que o visitante tem demonstrado mais interesse, de forma a não distrair ele com outros conteúdos e aumentar a chance de conversão? Hoje nossos usuários dão várias dicas dos seus interesses ao longo da navegação no nosso site, mas eles não percebem isso – geralmente nem nós… 

  • Ele acessa seu site com recorrência? Qual? 
  • Ele sempre vai no mesmo assunto? 
  • Em qual assunto ele fica mais tempo? 
  • Ele já clicou em algum CTA? 
  • Já preencheu algo? 
  • Rolou que páginas até o final? 
  • Qual a sua localização geográfica (IP)? 
 

Esta é apenas uma pequena amostragem dos dados que temos disponíveis para então comparar o comportamento do visitante com o comportamento de quem converteu, podemos inferir – antes do usuário completar toda uma jornada de compra – no que ele tende a ter mais interesse, evitando o abandono. 

A oferta contextual é uma evolução da personalização por Teste A/B ou Multivariável, isso porque leva em consideração qual oferta deve ser colocada para cada visitante baseado em variáveis comportamentais, ou até mesmo situacionais (como a previsão do tempo no local de onde o usuário acessa).

Desta forma um usuário que já está engajado em uma trilha de conversão, mas que abandonou a navegação, ao retornar para a home de seu site é convidado a continuar do ponto onde parou. Ou aquele que mostrou interesse em um assunto específico como jardinagem, no lugar de um banner rotativo, visualiza uma oferta de produtos de jardinagem ao invés do banner. 

As grandes empresas de ecommerce já trabalham com a oferta contextual. É dessa forma que, hoje em dia – ao navegar no site da Amazon por exemplo –  temos a facilidade de encontrar os produtos de acordo com nosso rastro digital e comportamento dentro do próprio site. Funciona como se estivéssemos pedindo o auxilio de um vendedor, em uma loja física, para concluirmos a nossa compra de acordo com nossa necessidade específica.

Inteligência artificial no comando do marketing 

 

Tudo que comentemos agora pouco, está sendo aprendido pelas inteligências artificias (IAs). As IAs estão cada vez mais no comando do marketing e a lógica por trás da oferta contextual não poderia ficar de fora. Todos os testes, variáveis e cenários para aprender o comportamento do consumidor estão sendo comandadas por programas.

Mas calma, o papel dos analistas de marketing, CROs e afins, ainda é necessário, especialmente para ensinar de forma cada vez mais refinada os robôs, e melhor ainda, fazer com que eles trabalhem para você levar todos os créditos. A análise de dados é extremamente importante para saber como a IA deverá agir, caso contrário sua estratégia não terá nenhum retorno eficaz.  

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