Quais são os cases práticos construídos e sustentados por IA Generativa em planos, propostas e desenvolvimento de campanhas e anúncios de Retail Media

Introdução 

A aplicação de Inteligência Artificial Generativa em Retail Media tem transformado a maneira como as campanhas e anúncios são planejados, propostos e executados. Essa tecnologia não só ajuda a personalizar a experiência do cliente, mas também otimiza o desempenho das campanhas em tempo real. Naturalmente, os varejistas precisarão automatizar análise e mineração de dados de shoppper, da jornada e da categoria para garantir eficiência e produtividade diante de um sortimento de 500 marcas no CPG. Vamos explorar alguns casos práticos onde a IA Generativa tem desempenhado um papel crucial no desenvolvimento de estratégias eficazes em Retail Media:

 1. Geração Automatizada de Conteúdo para Anúncios

Case: Uma grande cadeia de varejo implementou IA Generativa para criar automaticamente descrições de produtos e anúncios personalizados que se adaptam aos interesses e ao comportamento de compra dos clientes. Usando modelos de processamento de linguagem natural, a IA analisava o histórico de compras e as preferências dos clientes para gerar cópias de anúncios altamente relevantes e atraentes com ROAS projetado, considerando o histórico da performance dos inventários no canais prioritários de mídia.

Resultado: A implementação dessa tecnologia resultou em um aumento de 30% na taxa de clique (CTR) dos anúncios e melhorou significativamente a eficiência do tempo ao reduzir a necessidade de intervenção humana na criação de conteúdo.

2. Personalização de Campanhas em Tempo Real

Case: Um e-commerce de moda utilizou IA Generativa para desenvolver campanhas de e-mail marketing que se adaptam em tempo real. Dependendo do comportamento do usuário no site (como itens visualizados ou abandonados no carrinho), a IA ajustava o conteúdo dos e-mails enviados durante uma sessão de navegação, oferecendo produtos complementares ou alternativos e incentivos personalizados e gerando produtividade comercial gigantesca.

Resultado: Essa abordagem gerou um aumento de 25% nas conversões de e-mail marketing, além de melhorar a satisfação do cliente devido à alta relevância das recomendações.

3. Otimização de Preços e Promoções

Case: Um supermercado online implementou IA Generativa para otimizar sua estratégia de preços e promoções. A plataforma analisava dados de vendas em tempo real, junto com fatores externos como sazonalidade e tendências de mercado, para ajustar os preços de forma dinâmica e sugerir promoções personalizadas para diferentes clusters de clientes e missões de compra, variando em cada perfil de compra e análise de cesta.

Resultado: A estratégia ajudou o varejista a aumentar suas margens de lucro em 15% e melhorou a lealdade do shopper, graças às ofertas personalizadas e justas.

4. Chatbots com Respostas Personalizadas

Case: Uma empresa de eletrônicos usou IA Generativa para alimentar seus chatbots, permitindo que eles fornecessem respostas personalizadas e recomendações de produtos com base na qualidade de interação e engajamento do cliente. O sistema aprendia com cada interação para melhorar suas respostas futuras e fazia sugestões de produtos baseadas não apenas nas perguntas dos clientes, mas também em seus históricos de compra passadas e de busca de produtos no topo do funil.

Resultado: Este uso de IA melhorou a eficácia do atendimento ao cliente, reduzindo o tempo de resposta em 50% e aumentando as vendas cruzadas e up-sells geradas por interações de chatbot em 20%. O cross category foi utilizado em mais de 35% sobre seu histórico anterior (manual).

5. Desenvolvimento de Propostas de Vendas Inteligentes

Case: Um portal de Retail Media desenvolveu um sistema baseado em IA Generativa para ajudar as equipes de vendas a criar propostas de publicidade personalizadas para anunciantes. O sistema utilizava dados históricos de desempenho de campanhas e insights das categorias para recomendar os melhores formatos de anúncio e segmentações de audiência. Além disso, avaliava o perfil de compra de todas as outras categorias e pesquisas de interesses de base offsite. Naturalmente, o papel do CDP e CRM foi relevante como base de dados estruturada para entendimento da jornada e seu perfil de compra e consumo.

Resultado: A automação e personalização das propostas economizaram tempo para a equipe de vendas e aumentaram a taxa de aceitação das propostas em 35%, já que os anunciantes recebiam planos mais alinhados às suas necessidades e objetivos de suas categorias e metas de engajamento e vendas.

 Conclusão:

Esses casos práticos demonstram como a IA Generativa pode ser uma ferramenta poderosa no arsenal de qualquer varejista ou plataforma de Retail Media. Ao automatizar e personalizar elementos de marketing e vendas, as companhias não apenas economizam recursos, mas também melhoram significativamente a experiência do cliente e o desempenho comercial. Outro ponto fundamental é empoderar a capacidade limitada do varejo em atender centenas de categorias e marcas para entregar as propostas e campanhas mais personalizadas com previsão adequada a performance de seus inventários e qualificação de sua audiência gerada pelos seus CRMs e programas de fidelidade.

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