Tomada de decisão com IA Uma evolução do engajamento e da personalização individualizada do cliente.

O marketing está repleto de jargões, sendo dois dos mais comuns “inteligência artificial” e “personalização.” É fácil entender porque. Como indústria, Temos nos aproximado constantemente do objetivo do marketing individualizado, e novas tecnologias nos ajudam a realizar esse sonho. Mas essa inovação traz consigo muita expectativa, especialmente agora que a inteligência artificial (IA) está assumindo tantos aspectos da nossa vida profissional.

Dizer que a tomada de decisão da IA pode revolucionar a forma como os profissionais de marketing usam dados para personalizar experiências” pode soar como promessas vazias, especialmente porque ouvimos que esses tipos de afirmação sobre qualquer nova tecnologia. O que as difere são os detalhes O novoBrazeAI Decisioning Studio™ usa agentes de aprendizagem por reforço para experimentar de forma autônoma e aprender continuamente com o cliente. Esses agentes podem construir relacionamentos com clientes personalizando tudo o que veem em uma marca, em suma levando a um impacto tangível sobre a linha de base de uma marca.

Próxima melhor ação: O modelo de personalização não tão pessoal

Para os profissionais de marketing, a IA não é nova. A maior parte das marcas empresariais usam alguma forma de aprendizagem de máquina há anos. Muitas estão baseadas na próxima melhor ação (next best action - NBA), o que indica aos profissionais de marketing que medida deve ser tomada com cada cliente. Em princípio, a próxima melhor ação se refere a qualquer algoritmo que insira dados de cliente e recomenda uma ação baseada nesses dados.

Na prática, os modelos NBA geralmente começam extraindo dados brutos de clientes e calculando características dos clientes, como “compras feitas nos últimos 90 dias” ou “valor médio dos pedidos das últimas dez compras.” Então, esses recursos são inseridos em uma colação de modelos preditivos - ou seja, modelos que pontuam os clientes com base na sua probabilidade de tomar várias medidas, como recompra ou compra em excesso ou compra em outra categoria. Essa pontuação é inserida nas regras do negócio, o que determina a recomendação final.

A próxima melhor ação não encontra de fato amelhor ação

Enquanto os modelos de IA como a próxima melhor ação foram revolucionários para o seu tempo, podemos ver suas limitações imediatamente. Digamos que um modelo NBA recomenda um certo par de sapatos como o próximo melhor produto para um cliente. O que isso quer dizer? Muito provavelmente, o cliente tinha uma certa pontuação de “afinidade” para a categoria “sapatos” , ou seja, sua próxima compra mais provável seria um par de sapatos, com base no seu histórico de comportamento de compras. As regras da empresa então estipulavam que os clientes com alta pontuação de afinidade com uma determinada categoria devia receber mais mensagens sobre essa categoria.

Há vários problemas aqui. Primeiro, só porque o cliente comprou sapatos anteriormente não significa que fazer um marketing de sapatos seja a ação de mais alta incrementalidade. Também, a maioria das empresas quer ampliar as categorias em que os clientes compram, enquanto esse NBA tradicional simplesmente cria uma câmara de eco que recomenda essas coisas que ele comprou anteriormente. Além disso, mesmo que essa abordagem NBA produza recomendações razoáveis (apesar de insuficiente) sobre que produtos devem ser comercializados, pode também prever como motivar o cliente para engajar-se com um email, push notification ou mensagem de texto. Ela não seleciona a cronometragem, o canal, a frequência ou a criação mais motivadora para fazer esse cliente fazer sua próxima compra.

A tomada de decisão por IA introduz introduz personalização "o próximo melhor em tudo"

Enquanto os modelos NBA podem potencialmente recomendar o produto certo para um cliente (apesar de até isso ser imperfeito), a tomada de decisão por IA pode motivar os clientes para agir. A tomada de decisão por IA usa modelos de reforço para assumir uma abordagem chamada próximo melhor de tudopara o marketing do ciclo de vida.

A tomada de decisão por IA é uma abordagem nova para a personalização que usa aprendizagem por reforço. A tomada de decisão por IA pode encontrar não só a próxima oferta de melhor produto, mas o melhor canal, hora do dia, dia da semana, frequência, mensagem, criativo, ou qualquer outra dimensão necessária para um cliente exclusivo converter.

Um agente de tomada de decisão por IA aprende com seu ambiente, escolhendo iterativamente a partir de um conjunto de ações, recebendo recompensas por resultados positivos e aprendendo com essas recompensas, depois escolhendo outra ação com base no que isso aprende.

Agentes de IA estão constantemente experimentando no segundo plano, eliminando a necessidade de teste manual. Fazer isso permite que o modelo aprenda continuamente e adapte, permitindo flexibilidade quando os mercados ou os comportamentos do cliente mudem. E como os modelos usam todos os dados primários sobre cada característica do cliente disponível, a tomada de decisão por IA está permitindo decisões verdadeiramente personalizadas (1:1) para indivíduos, não para segmentos.

O futuro do engajamento do cliente

A tomada de decisão por IA está reformulando a forma como os profissionais de marketing oferecem personalização individualizada. Ao usar dados primários ricos para criar experiências relevantes e o nível individual, o BrazeAI Decisioning Studio™ ajuda os profissionais de marketing a aumentar o engajamento e gerar resultados comerciais significativos.

Braze está construindo o futuro do marketing impulsionado por IA, onde os agentes de IA permitem que os profissionais de marketing se tornem condutores estratégicos de capacidades componíveis e inteligentes. Encontrando clientes com ações que os motivam a converter, a tomada de decisão por IA ajuda os profissionais de marketing a organizar suas campanhas em torno do tipo de personalização individualizada que leva a resultados de negócios tangíveis.

Se você quiser aprender mais, acesse a página do BrazeAI Decisioning Studio™hoje.

Declarações prospectivas

Esta postagem de blog contém “declarações prospectivas” dentro do significado da cláusula de “porto seguro” da Lei de Reforma de Litígios de Valores Mobiliários Privados de 1995, (Private Securities Litigation Reform Act), incluindo, entre outras, declarações relativas ao desempenho e aos benefícios esperados do BrazeAI Decisioning Studio™ Essas declarações prospectivas são baseadas nas atuais suposições, expectativas e crenças da Braze, e estão sujeitas a riscos substanciais, incertezas e mudanças nas circunstâncias que podem fazer com que os resultados, desempenho ou realizações reais sejam materialmente diferentes de quaisquer resultados, desempenho ou realizações futuras expressas ou implícitas nas declarações prospectivas. Outras informações sobre fatores potenciais que podem afetar os resultados da Braze estão incluídas no Relatório Anual da Braze para o trimestre fiscal encerrado em 31 de julho de 2025, apresentado na Comissão de Valores Mobiliários dos EUA (US Securities and Exchange Commission) em 05 de setembro de 2025, e outros registros públicos da Braze na Comissão de Valores Mobiliários dos EUA As declarações prospectivas incluídas neste post representam as opiniões da Braze apenas na data deste post, e a Braze não assume nenhuma obrigação e não pretende atualizar essas declarações prospectivas, exceto conforme exigido por lei.