Como a IA está impulsionando estratégias de marketing baseadas em identidade para aumentar o LTV

A indústria de comércio eletrônico está, sem dúvida, em crescimento nos Estados Unidos, apesar das previsões de que a incerteza econômica prejudicaria os gastos dos consumidores. Um relatório recente estimou que as vendas no varejo de e-commerce ultrapassaram US$ 300 bilhões apenas no terceiro trimestre de 2024. Com esse sucesso, vem um mercado altamente competitivo, repleto de marcas lutando para conquistar e manter sua fatia de mercado e aumentar o LTV. Como elas fazem isso está se tornando cada vez mais importante.

Priorizando o LTV

Compreender e maximizar o LTV é um componente crucial para impulsionar o crescimento lucrativo. Com os custos de publicidade em constante aumento, o objetivo não é apenas gerar vendas de curto prazo. Em vez disso, é essencial que as marcas identifiquem e direcionem esforços aos clientes com maior probabilidade de gerar alta receita ao longo de seu ciclo de vida.

Em vez de considerar o LTV ou o custo de aquisição do cliente (CAC) como métricas isoladas, é recomendável analisar a razão LTV:CAC. Isso oferece uma visão mais precisa de quão lucrativo um cliente realmente é. Podemos cultivar esses relacionamentos valiosos implementando estratégias altamente personalizadas, projetadas para atender às necessidades específicas de cada cliente.

Marketing baseado em identidade

O marketing baseado em identidade significa adaptar os esforços de marketing às identidades, preferências e comportamentos individuais (conhecidos) dos clientes. Esse nível de personalização cria uma conexão mais profunda entre o cliente e a marca, resultando em maior lealdade e aumento do LTV. Além de permitir que a marca se comunique diretamente com o cliente usando mensagens, produtos e ofertas que ressoam com ele, essa abordagem ajuda a construir um relacionamento de longo prazo e a adquirir mais clientes propensos a oferecer um alto LTV.

Capitalizando o poder da IA

Os profissionais de marketing lidam com uma enorme quantidade de dados diariamente. Felizmente, os dias de análise manual de planilhas ficaram para trás. A implementação de ferramentas de IA pode transformar o jogo, permitindo que as empresas foquem em decisões estratégicas baseadas em dados para melhorar seus resultados financeiros. Alguns exemplos práticos de como a IA, incluindo análises preditivas, está impulsionando estratégias de marketing baseadas em identidade incluem:

• Identificação de personas de clientes: Antes, identificar personas de clientes era um processo demorado, caro e baseado em uma amostra limitada de consumidores. Agora, algoritmos de IA conseguem analisar rapidamente dados de toda a base de clientes, identificando as principais personas de uma marca em minutos, com informações detalhadas como demografia, comportamento, interesses e preferências de produtos;
• Compreensão do comportamento do cliente: Ferramentas de IA ajudam a antecipar tendências de compra futuras com base em dados históricos. Isso permite decidir se estratégias de remarketing ou descontos levarão a um LTV mais alto, além de ajustar campanhas em tempo real, sem precisar esperar um ciclo completo de compra;
• Segmentação para marketing direcionado: Segmentar clientes de alto valor com base em dados como compras anteriores, decil de cliente e persona, permitindo esforços de marketing mais precisos e rentáveis;
• Experiência personalizada para o cliente: A personalização deixou de ser um diferencial para se tornar uma expectativa. Usando modelos preditivos, as marcas podem oferecer recomendações de produtos, descontos de fidelidade e experiências personalizadas que fazem os clientes se sentirem valorizados e compreendidos;
• Estratégias proativas de retenção: Sinais preditivos ajudam a identificar clientes em risco de abandono, permitindo intervenções oportunas, como descontos ou lembretes de itens deixados no carrinho. Também é possível incluir clientes inativos em campanhas de recuperação e enviar mensagens no momento ideal para estimular novas compras;
• Modelos de precificação dinâmica: Estratégias de preços podem maximizar o potencial de receita. Modelos de IA ajudam a identificar clientes sensíveis a preços e os limites de descontos, evitando reduções desnecessárias de preços;
• Insights multicanais: Estratégias vencedoras incorporam múltiplos pontos de contato, como e-mail, sites, redes sociais e aplicativos móveis. A IA pode agregar e interpretar esses dados, oferecendo uma visão holística do comportamento do cliente e otimizando os esforços de marketing. Além disso, identifica quais personas ou segmentos têm maior probabilidade de comprar em plataformas específicas, refinando estratégias de orçamento e direcionamento.

Decisões mais rápidas e rentáveis

Antes, aproveitar o poder dos dados era um processo lento e trabalhoso. Hoje, plataformas com recursos de IA permitem que marcas analisem milhões de pontos de dados em minutos, tomando decisões ágeis e impactantes para a lucratividade.

Imagem: Envato
Informações: Cary Lawrence para Retail TouchPoints 
Tradução livre: Central do Varejo