As ferramentas de IA estão se tornando uma visão comum nas atividades de marketing por e-mail, mas sua eficácia depende de quão bem a tecnologia está integrada aos sistemas existentes e da mudança de processos dentro da função de marketing. A abordagem que obtém resultados significativos concentra-se na governança, na qualidade dos dados e na medição. Independentemente dos detalhes de qualquer implementação de IA neste contexto, é justo dizer antecipadamente que a IA funciona melhor quando tratada como parte da infra-estrutura de marketing, em vez de uma ferramenta de criação de meios de comunicação.

Como acontece com qualquer integração de software, o sucesso da IA ​​em campanhas de e-mail depende do acesso a informações estruturadas e confiáveis, muitas vezes hospedadas em uma plataforma de CRM. Mas, independentemente da fonte dos dados, o trabalho inicial consiste em consolidar registros, definir etapas do negócio e garantir que o histórico de engajamento possa ser extraído de um único ou de vários sistemas. Sem isto, os modelos de IA têm dificuldade em distinguir entre, por exemplo, leads em fase inicial e potenciais empresas, ou compreender quais as mensagens que apoiam a progressão através das fases do funil de vendas. A qualidade dos dados, como sempre, é um pré-requisito para a geração eficaz de conteúdo.

O consentimento do destinatário é fundamental no e-mail, e os sistemas alimentados por IA funcionam rapidamente: sua própria velocidade e eficiência exporão uma organização a acusações de correspondência não solicitada, a menos que tome cuidado. As equipes de marketing devem revisar as opções de adesão e examinar suas políticas de conformidade existentes antes de aumentar o uso de fluxos de trabalho gerados por IA.

Depois que os dados e o consentimento estiverem implementados – sem dúvida a maior parte da atividade da equipe de marketing em qualquer campanha – as ferramentas de IA podem ser incorporadas nos fluxos de trabalho de e-mail. Assistentes nativos fornecidos com plataformas de marketing podem ser apresentados como mais eficazes do que ferramentas desconectadas, embora as empresas possam querer diversificar seus fornecedores de software para evitar a dependência de fornecedores e ter mais opções e possibilidades de testes (veja abaixo).

No entanto, IAs ‘nativas’ de CRM vai ser capaz de fazer referência a dados de contato, informações de negócios e campanhas anteriores sem integração. O trabalho de estabelecer conexões entre uma IA de terceiros (talvez executada localmente) é uma tarefa geralmente melhor executada por um especialista em TI, e organizações menores podem não ter a equipe ou os recursos necessários.

Seguindo em frente

Depois de ter acesso aos dados do cliente, uma IA pode ajudar os profissionais de marketing a gerar linhas de assunto, texto, rich media e frases de chamariz dentro do editor de e-mail. O conteúdo modular – criando mensagens com blocos de conteúdo específicos – ajuda a manter a visibilidade e fornece o equilíbrio entre mensagens impessoais e totalmente automatizadas e a criação manual de conteúdo. O espírito predominante deve ser o de curadoria de conteúdo assistida com supervisão de um profissional de marketing humano.

Construir bibliotecas de introduções, corpo de texto, descrições de produtos e frases de chamariz significa que as ferramentas de IA recebem toda a ajuda possível para montar e-mails que sejam relevantes para os destinatários. Também tem o benefício secundário de rastrear a eficácia de elementos de conteúdo individuais.

Para ajudar a reter o elemento humano e evitar a violação das políticas de dados (e garantir que a mensagem da marca permaneça correta), os processos de aprovação são essenciais. Em termos práticos, o conteúdo puro gerado por IA não está necessariamente pronto para implantação imediata. As empresas precisam rever os seus fluxos de trabalho e amostras de resultados, especialmente para campanhas que envolvem menção de preço. Em indústrias regulamentadas ou áreas sensíveis à conformidade, esta supervisão é crítica para os negócios.

A arte do alerta

A qualidade dos resultados da IA ​​depende da clareza com que os profissionais de marketing conseguem definir o público, definir os objetivos de uma campanha e determinar quais restrições são necessárias. Solicitar uma IA de forma eficaz é uma habilidade adquirida e, no contexto de campanhas de e-mail, os prompts devem especificar os estágios do ciclo de vida dos destinatários, a associação ao segmento e a frase de chamariz desejada, tudo traduzido no contexto específico do CRM (ditando nomes de campos brutos, por exemplo).

Os e-mails de boas-vindas e de ativação devem se concentrar na introdução de valor e no incentivo às primeiras ações. Promova e-mails para construir entendimento por meio de exemplos e estudos de caso, e também defina o tom de voz e o espírito da marca. As mensagens de aceleração de vendas têm como alvo contatos que já demonstraram intenção – aqui, o envolvimento repetido com informações de preços pode ser eficaz. Os e-mails de renovação e expansão concentram-se no reforço do valor entregue e na introdução de adições relevantes. É uma boa prática orientar a IA para produzir conteúdo alinhado com um objetivo específico separadamente. O amplo envolvimento, gerado/auxiliado por IA, ou feito à mão, pode ser genérico demais para ser eficaz para vendas.

Verificações e saldos

Uma frase que frequentemente surge nas implementações de IA em muitos contextos é guarda-corpos. Para fins de campanhas por e-mail, um processo de controle de qualidade em duas etapas é frequentemente citado, com a primeira avaliando a clareza e a precisão da mensagem, e a segunda verificando a conformidade, incluindo o uso de dados em termos de regulamentação local (que é local para o destinatário). Este nível de cuidado ajuda a prevenir problemas comuns relacionados à IA, como estatísticas inventadas, afirmações exageradas, tom inconsistente ou mensagens anódinas. A inteligência artificial ainda é uma tecnologia nova e os profissionais de marketing, como a maioria das pessoas, ainda estão se orientando em meio às inúmeras oportunidades que a IA oferece.

É importante considerar a privacidade e o consentimento desde o início. Ao solicitar uma IA, a entrada deve limitar os níveis de personalização ao consentimento dado. Quando isso não é conhecido ou negado, deve haver respostas e comportamentos aos quais recorrer. É aconselhável errar por excesso de cautela.

Note-se que a relevância ou a personalização não necessitam necessariamente da utilização exaustiva de todos os dados disponíveis. Uma marca que prova o quanto sabe sobre seus clientes em potencial tem mais probabilidade de criar desconfiança do que alegria!

Teste

Como todas as atividades de marketing, a medição é fundamental para avaliar a contribuição da IA. Uma abordagem de testar e aprender pode ser dividida ao longo dos estágios do ciclo de vida, por dados demográficos ou por resultado desejado. A IA não é uma solução mágica para remover tarefas como testes A/B ou rastreamento de respostas. No caso da IA ​​em particular – dada a sua velocidade e eficiência, é aconselhável alterar uma variável de cada vez para manter a clareza em torno de causa e efeito.

Com a IA nativa de CRM, o engajamento, as conversões e a movimentação ao longo dos pipelines podem ser vinculados a variantes ou prompts de conteúdo específicos. Isso permite que as equipes comparem o conteúdo gerado pela IA com alternativas escritas por humanos e avaliem se a IA melhora os resultados ou simplesmente reduz o tempo de produção. As mesmas considerações são possíveis com IAs externas, é claro (embora com uma sobrecarga técnica) e testes A/B do próprio modelo de linguagem pode ser altamente eficaz. Resumindo, se você tiver os recursos e faltar a própria IA do CRM, implantar um modelo diferente (mais focado em um setor, ou mais capaz em geral) é uma opção que vale a pena explorar.

Finalmente, o texto produzido pelo processo ideal de IA+humano pode e deve ser reaproveitado para outros canais. Isso economiza trabalho repetido e pode ajudar a garantir que a voz da marca seja mantida em todas as mensagens externas.

Conclusão

A IA pode ajudar os profissionais de marketing a trabalhar mais rápido e a cobrir mais terreno com campanhas por e-mail, mas, a menos que seja tratada com cuidado, pode multiplicar os erros se não for administrada com cuidado. O sucesso vem da soma das partes: sistemas de IA, engenharia imediata, processos de revisão e medição da eficácia. A sofisticação de um modelo ou software de marketing raramente determina o resultado. A adoção de IA para e-mail deve ser tratada como uma mudança operacional e, como qualquer especialista em gerenciamento de mudanças irá informá-lo, a mudança precisa de planejamento, controle e avaliação.

(Fonte da imagem: “Mailbox” da jparise está licenciado sob CC BY-SA 2.0.)

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Etiquetas: ai, conformidade, criação de conteúdo, e-mail, estratégia