MediaMath otimiza campanhas programáticas com inteligência artificial

Em parceria com a IBM, a MediaMath busca ativar todo o potencial do marketing programático e ajudar clientes a conquistarem o cliente por meio da inteligência artificial. Para o CEO Joe Z, a IA está mais próxima de revolucionar a mídia digital do que nunca, a ponto de gerar automaticamente conteúdos de um anúncio adaptados ao contexto e perfil do consumidor.

A inteligência artificial está revolucionando o mercado de publicidade digital ao aplicar sistemas de machine learning, que usam como base uma grande quantidade de dados, para prever com precisão como os consumidores reagem à publicidade. Ao desvendar imensidões de dados, é possível gerar ou selecionar campanhas com mais chances de sucesso e determinar o preço de lance para anúncios.

As oportunidades incluem, ainda, a criação de mensagens mais personalizadas, execução de campanha mais rápida e eficiente e mais vantagens de upsell e cross-sell. A partir da análise preditiva, é possível compreender rapidamente a propensão do consumidor às compras segundo o comportamento recente de navegação, informando se está disposto a adquirir um novo produto ou serviço.

Desse modo, a MediaMath trabalha atualmente em conjunto com a IBM para ativar todo o potencial do marketing programático baseado em inteligência artificial, apoiando-se no Watson Cognitive Bidder para extrair indicativos preditivos a partir da exposição a grandes quantidades de dados. Isso é possível graças à integração entre o Watson Marketing e a inteligência da MediaMath com o IBM Universal Behavior Exchange (UBX) para fornecer em tempo real, e de maneira escalável, a transferência dos dados mais valiosos para a execução de campanhas.

Ao explorar a inteligência artificial para extrair o máximo do programático, a MediaMath conseguiu, por exemplo, impulsionar os resultados de remarketing ao combinar dados de interação no site da Kimberly- Clark Brasil com as conversões de vendas. Em um projeto desenvolvido com a ad tech, a empresa de cuidados pessoais buscava entender melhor quais produtos funcionavam com cada tipo de usuário para, então, desenvolver uma relação ainda mais significativa com eles.

Pela primeira vez, a Kimberly-Clark usou uma campanha para acompanhar as conversões no site de uma de suas marcas de e-commerce. Assim, a MediaMath ajudou a companhia a entender os diferentes clusters de compradores, o comportamento de cada um deles e sua interação com os recursos de comunicação. Com a implementação das tags de conversão no checkout do varejista, foi possível compreender o comportamento de compra e identificar o melhor momento para impactar o usuário e, consequentemente, otimizar o ROI das campanhas. Como resultado, a Kimberly-Clark conseguiu reduzir em 94% o custo por clique e aumentar em 247% o CTR das campanhas de remarketing.

Na prática

A inteligência artificial pode resultar em clientes satisfeitos por receberem uma oferta feita sob medida, gerentes de campanha mais produtivos e em anunciantes que oferecem mais valor para os negócios, atuando de maneira colaborativa e sem atrito. Para tornar os dados de uma empresa acionáveis para identificação e alcançar indivíduos em pontos de contato, a MediaMath ressalta que há três pilares a serem considerados.

ID comum: o primeiro passo é estabelecer um identificador comum. Geralmente, trata-se de um identificador único a cada dispositivo em diversos pontos de contato para ajudar a criar uma visão unificada do cliente. Soluções emergentes, como o DigiTrust, estão ajudando os profissionais de marketing a unificarem vários pontos de contato de maneira segura, respeitosa e escalável.

Coleta de dados: a inteligência artificial pode entender todos os dados e extrair insights a partir dela, mas somente se puder coletar e normalizar a informação antes de ativá-la. A empresa deve escolher uma DMP que incorpore a solução de identidade e possa trabalhar com dados de uma ampla variedade de fontes, sendo possível coletar, organizar e gerenciar todos os dados, segmentá-los em públicos granulares e ativá-los para marketing em tempo real.

Dados e pontos: as melhores experiências do cliente passam pelos pontos de contato, sejam eles “pagos”, “proprietário” ou “recebido”. Embora ainda existam poucas plataformas capazes de oferecer marketing em todos esses pontos de contato, a tecnologia baseada em nuvem Universal Business Exchange, da IBM pode se basear no ID comum e nos dados coletados para impulsionar a execução consistente em uma variedade de plataformas e ferramentas.

Perspectivas da IA

Uma dúvida recorrente no mercado publicitário é se a IA realmente é capaz de ajudar a tornar a criatividade mais eficaz ou se sempre precisará de um toque humano. Para Joe Z, CEO da MediaMath, a inteligência artificial poderá, no médio prazo, gerar automaticamente conteúdo de texto, imagem, áudio e vídeo do anúncio altamente adaptado ao contexto e ao perfil de interesse geral do consumidor. Porém, ainda é necessário ter pessoas para eliminar falhas indesejadas e potencialmente embaraçosas: “estamos provavelmente a pelo menos cinco a dez anos longe de sermos capazes de eliminar completamente os seres humanos do processo”.

Uma empresa pode ter ótimos fornecedores de marketing digital (martech) e marketing programático (adtech), mas ainda trabalhar em ambientes separados. Mesmo conectando os dois, há uma enorme quantidade de dados para gerenciar, entender e agir. Para reverter esse cenário, a MediaMath dedica-se cada vez mais à aplicação da inteligência artificial para coletar todos os dados corretos dos diversos sistemas e fontes e extrair insights úteis que possibilitarão a tomada de melhores decisões com mais rapidez do que nunca.