O conceito de inteligência artificial surgiu há várias décadas e, durante muito tempo, esteve associado a um cenário extremamente futurista, quase utópico. No entanto, estamos em 2020 e a AI deixou de ser teoria. Hoje, ela cabe na palma das nossas mãos, literalmente, e tem um grande impacto nos negócios.
Esse campo de estudo fala sobre a capacidade das máquinas de resolver problemas que, quando resolvidos por humanos, necessitam da aplicação da inteligência cognitiva.
Graças a programações específicas e padrões identificados em conjuntos de dados, os robôs tomam decisões de forma autônoma, o que pode ser traduzido como maior eficiência para os empreendimentos.
Com resultados claros, cada vez mais, empresas dos mais diversos ramos estão integrando a Inteligência Artificial em seus serviços, e a tendência é aumentar. De acordo com o relatório anual “State of Service” das Salesforce, é esperado um crescimento de 143% no uso da AI por organizações prestadoras de serviço em um intervalo de 18 meses.
Machine learning: como as máquinas aprendem
À medida que o conceito de AI ganhava contornos mais definidos, surgiam as suas aplicações práticas. Uma delas é o machine learning ou aprendizado de máquina, um método de análise baseado em algoritmos. Os sistemas são treinados a partir de uma grande base de dados e, depois, constroem modelos analíticos.
Esses modelos servem como padrões para se analisar novos dados, aprender com eles e tomar decisões com o mínimo de intervenção humana. As informações circulam pelos sistemas através das redes neurais, que foram desenvolvidas com o intuito de imitar a estrutura de neurônios do cérebro humano.
O machine learning torna possível lidar e aproveitar o grande volume de dados gerado atualmente. As plataformas encontram conexões entre todos os elementos recolhidos e, a partir deles, traçam perfis, identificam gostos e até conseguem antecipar determinadas decisões.
Os sistemas de recomendação da Netflix, do Spotify e do Google funcionam com recurso ao machine learning. Com base nos cliques e em pesquisas anteriores, essas plataformas conseguem oferecer resultados incrivelmente precisos que nos transmitem a sensação de “era exatamente isso que eu estava procurando”.
Dentro do marketing digital, o machine learning possibilita investimentos com uma melhor taxa de retorno por meio da identificação mais precisa dos potenciais clientes. Essa técnica permite, ainda, uma comunicação mais personalizada, coleta e análise eficientes de dados e automatização de determinados processos.
Mas será que no marketing direcionado para instituições de ensino também é possível atingir determinadas metas utilizando-se dessas tecnologias? Vamos descobrir.
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Inteligência Artificial no marketing educacional
A Inteligência Artificial está presente em uma variedade de negócios e é aplicada sempre com a intenção de aumentar a produtividade e proporcionar o crescimento das empresas. Com os estabelecimentos de ensino, não poderia ser diferente. A utilização dessa tecnologia no marketing educacional tem trazido resultados consistentes.
Veja, abaixo, algumas das possibilidades que a AI trouxe para as instituições no que diz respeito ao marketing e como a tecnologia é aplicada.
Antecipação de cenários
Uma das principais vantagens da utilização da Inteligência Artificial é a possibilidade de fazer análises preditivas. Ao analisar ocorrências do passado convertidas em dados, o sistema consegue antecipar cenários para as mesmas circunstâncias. Com essa informação em mãos, é possível delinear uma eficiente estratégia de marketing educacional.
Tomemos por exemplo uma instituição que deseja melhorar a sua captação com auxílio da Inteligência Artificial. Com uma plataforma de machine learning, gera-se um banco de dados com informações sobre os estudantes que já estão matriculados.
A máquina, então, a partir de padrões de comportamento estabelecidos, analisa que ações foram tomadas pelos estudantes antes de efetivar a matrícula. Com essa espécie de jornada de compra do cliente detalhada, o planejamento de conteúdos focados nessa tomada de decisão torna-se muito mais preciso.
O mesmo acontece quando o objetivo é promover a retenção. Nesse caso, a plataforma é capaz de perceber que grupo de alunos está em risco de evasão. Essa análise preditiva serve de base para campanhas especificamente direcionadas para esses estudantes.
Ou seja, graças a essa antecipação de cenários, a instituição consegue moldar as suas estratégias para ampliar as possibilidades de um desfecho favorável. Tal como diz o ditado, “prevenir é melhor do que remediar”.
Segundo uma pesquisa realizada pela Gartner, até 2023, 33% das maiores empresas do mundo estarão praticando decisões inteligentes com base nesse tipo de análise. Isso demonstra uma tendência crescente e com grande impacto em termos econômicos.
Conquistando e conhecendo a audiência ideal
Pense um pouco: você conhece bem a sua audiência? É capaz de apontar com quais temas ela se identifica ou que tipos de campanha tem uma melhor receptividade? Se a resposta for não, saiba que a Inteligência Artificial é uma tecnologia que permite alcançar esse objetivo.
A análise preditiva já é um pouco nesse sentido, afinal, é preciso conhecer os leads com potencial para conversão e também os alunos que estão considerando desistir do curso. Tecnologias como o machine learning são bastante eficientes nesse sentido à medida que identificam determinados padrões de comportamento.
São ferramentas como essas que estão por trás de toda a estrutura do Inbound Marketing. A instituição associa a sua marca a uma experiência educacional completa e, em vez de “caçar” potenciais clientes, encanta-os, oferece informação de qualidade e se transforma em uma autoridade no assunto.
E quanto mais os consumidores querem saber sobre os temas que são especialidade da empresa, mais material oferecem sobre eles próprios. Seja e-mail para baixar um e-book, seja uma newsletter que decidiram assinar após a leitura de um determinado artigo. Todos esses passos têm importância para se determinar quem é esse público e o que ele quer.
Veja também:
- Inteligência Artificial e Machine Learning? Qual a diferença?
- O futuro é agora: utilizando chatbots e inteligência artificial na captação de leads
- Como fazer matrícula usando a inteligência artificial?
Automação de marketing como aliada
O uso de ferramentas dotadas de inteligência artificial é um investimento também em eficiência. A automação permite que determinadas tarefas, antes realizadas manualmente, sejam conduzidas por máquinas com mais rapidez e precisão, aumentando a produtividade.
Um exemplo disso são os chatbots, que, apesar das suas vantagens, ainda são usados por menos da metade das maiores instituições de ensino do país. Esse robô, programado para funcionar 24 horas por dia, é um eficiente assistente virtual que pode impactar positivamente a experiência do cliente, oferecendo respostas ágeis.
Por meio do machine learning, os chatbots são capazes de garantir fluidez ao atendimento, reduzindo filas de espera, recebendo pagamentos e efetuando matrículas. Se, em determinado momento, os robôs não conseguirem atender à demanda do usuário, ela será encaminhada a um colaborador, que assumirá a tarefa do ponto em que parou.
Além da eficiência em realizar aquilo que foi solicitado, esses assistentes virtuais possuem um discurso cada vez mais próximo do humano, abandonando aquele típico tom “robotizado” que desagrada os clientes.
Aqui na Mkt4edu, a Inteligência Artificial não é apenas realidade como é, também, a nossa rotina. Utilizamos a tecnologia para aproximar as instituições de ensino dos seus clientes, estabelecendo e nutrindo uma relação baseada em comunicação, qualidade e efetividade.
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