Inteligência artificial (IA) no marketing: aplicações + benefícios

A inteligência artificial (IA) no marketing revoluciona a forma como as empresas fortalecem a conexão com os consumidores. Isso porque a sua integração permite que as marcas ofereçam experiências personalizadas em escala, otimizem as operações, automatizem processos e tomem decisões com base em dados.

Aliás, um relatório do Google Cloud revela que 74% das empresas que adotaram IA generativa obtiveram retorno sobre investimento (ROI) no primeiro ano de implementação. Portanto, essa tecnologia é cada vez mais essencial para quem busca se destacar no mercado e melhorar o desempenho em um ambiente altamente competitivo.

No Brasil, a realidade não é diferente: 99,4% das empresas apresentam algum grau de digitalização em suas atividades, conforme pesquisa do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE). Além disso, o estudo aponta que 41,9% das indústrias brasileiras utilizaram sistemas inteligentes em 2024, o que evidencia a importância das ferramentas tecnológicas para aumentar a produtividade.

Quer saber mais? Neste texto, vamos explicar o que é inteligência artificial (IA), quais são as suas aplicações e como as funcionalidades da Braze IA podem ser a solução para o seu negócio.

Boa leitura!

O que é inteligência artificial (IA)?

É o campo da computação que desenvolve sistemas capazes de realizar tarefas que exigem inteligência humana, como aprender com dados, resolver problemas, reconhecer padrões e tomar decisões. Essa tecnologia permite automatizar processos, personalizar experiências e otimizar o desempenho em diversos setores, como saúde, finanças e marketing.

Para entender melhor, imagine que as interações do consumidor no seu site são continuamente registradas por um sistema. Na sequência, entra em ação o machine learning (aprendizado de máquina), um dos subcampos da IA. Essa tecnologia processa grandes volumes de dados e identifica preferências relevantes em relação à experiência do cliente para possibilitar recomendações personalizadas.

Já o deep learning utiliza redes neurais mais profundas para lidar com tarefas complexas, como o reconhecimento por voz ou a identificação de imagens. Um exemplo da sua função é quando um assistente virtual compreende uma pergunta enviada pelo usuário.

Juntos, a inteligência artificial (IA), o machine learning e o deep learning formam um ecossistema capaz de transformar dados em insights estratégicos. O resultado é uma tecnologia precisa e eficiente para impulsionar o marketing digital dos negócios.

Quais são os tipos de inteligência artificial (IA)?

Existem 4 principais:

• Inteligência Artificial Limitada (ANI): é a forma mais comum, responsável por executar tarefas específicas com base em programas predefinidos. Exemplos incluem assistentes virtuais e chatbots;
• Inteligência Artificial Geral (AGI): sistemas capazes de aprender, compreender e aplicar conhecimentos em diferentes contextos, de forma semelhante à inteligência humana;
• Superinteligência (ASI): representa uma IA hipotética que supera a inteligência humana;
• Inteligência Artificial Generativa: cria novos conteúdos, como textos, imagens e vídeos.

Agora que você conhece os tipos de inteligência artificial (IA), é hora de entender como essa tecnologia funciona na prática.

Como funciona a inteligência artificial (IA)?

A IA opera em seis etapas:

1. Coleta e preparação de dados para organizar as informações captadas;
2. Escolha do modelo que será aplicado;
3. Treinamento e validação para identificar a capacidade de processamento;
4. Avaliação e ajustes conforme métricas específicas de desempenho;
5. Inferência em produção para geração de respostas;
6. Monitoramento e melhoria contínua.

Entenda os detalhes em seguida.

1. Coleta e preparação de dados

Essa é a base de como funciona a inteligência artificial (IA). Aqui, as informações são coletadas a partir de diversas fontes, como bancos de dados, sensores, formulários, imagens, textos e interações digitais.

Em seguida, ocorre a preparação, fase que envolve limpeza (remoção de erros, de duplicidades e de dados inconsistentes), padronização e organização das informações. Assim, o modelo aprende comportamentos relevantes e evita interpretações equivocadas.

Leia também: Ingestão de dados: veja como funciona na plataforma da Braze

2. Escolha do modelo

Com os dados prontos, é necessário definir qual modelo de IA será utilizado. Essa escolha depende do tipo de problema a ser resolvido, como classificação, previsão, reconhecimento de padrões ou geração de conteúdo.

Modelos mais simples podem ser suficientes para tarefas diretas, enquanto problemas complexos exigem arquiteturas mais avançadas. Lembre-se de que a escolha correta impacta diretamente a eficiência operacional e a qualidade dos resultados.

3. Treinamento e validação

No treinamento, o modelo aprende a partir dos dados e ajusta seus parâmetros internos para reconhecer padrões e relações. Já a validação serve para verificar a capacidade de processamento de novas informações.

4. Avaliação e ajustes

O desempenho do modelo é avaliado conforme métricas específicas, como precisão e taxa de erro. Com base nesses resultados, ajustes são realizados, como a mudança de parâmetros e a inclusão de novas configurações. Essa etapa é essencial para refinar a IA e garantir que a tecnologia atenda aos requisitos técnicos e de negócio.

5. Inferência em produção

Quando o modelo atinge um desempenho satisfatório, ocorre sua produção. Nessa fase, a IA aplica o que aprendeu para tomar decisões ou gerar respostas em tempo real. É aqui que a tecnologia efetivamente entrega valor ao recomendar produtos, reconhecer imagens ou automatizar dados.

6. Monitoramento e melhoria contínua

O comportamento do modelo precisa ser monitorado continuamente para identificar quedas de desempenho, mudanças no padrão dos dados ou possíveis vieses. Com base nesse acompanhamento, a inteligência artificial pode ser ajustada para continuar eficiente e alinhada às necessidades ao longo do tempo.

Leia mais: Identificação de usuários: como funciona e por que importa?

Quais são as aplicações da inteligência artificial (IA) no marketing?

Suas aplicações incluem:

1. Segmentação preditiva para aumentar conversões;
2. Sistemas de recomendação que impulsionam a personalização;
3. Automação da tomada de decisão estratégica;
4. Otimização do envio de campanhas, como ações de e-mail marketing;
5. Chatbots e assistentes virtuais;
6. Lead scoring inteligente;
7. Modelos de atribuição avançados;
8. Previsão de churn e Lifetime Value (LTV).

Saiba mais a seguir.

1. Segmentação preditiva

A IA analisa grandes volumes de dados comportamentais, demográficos e transacionais para identificar padrões de consumo e prever quais públicos têm maior probabilidade de conversão. Com isso, as marcas conseguem criar segmentações mais precisas e que são atualizadas automaticamente conforme as mudanças de comportamento do usuário.

De acordo com um estudo da Universidade Federal do Rio Grande do Sul, a análise de dados em larga escala permite substituir escolhas baseadas apenas na intuição por decisões orientadas por evidências estatísticas. Consequentemente, o processo de segmentação fica mais confiável e escalável.

2. Sistemas de recomendação

Uma pesquisa da Revista FT aponta que a aplicação de técnicas avançadas de IA possibilita a adaptação em tempo real dos sistemas de recomendação às preferências do usuário. Inclusive, o artigo destaca que essa funcionalidade é uma das principais aplicações da inteligência artificial (IA) no marketing, pois promove:

• aumento de engajamento;
• fortalecimento do relacionamento entre marca e consumidor;
• jornada do cliente mais dinâmica e relevante;
• personalização em escala.

3. Automação da tomada de decisão

A automação da tomada de decisão com IA permite a execução de tarefas rotineiras e de fluxos de trabalho complexos de forma mais rápida, consistente e com menor incidência de erros. Ao mesmo tempo, a tecnologia gera análises avançadas e insights estratégicos para possibilitar decisões mais assertivas.

Além disso, a inteligência artificial contribui para a otimização de processos ao melhorar a alocação de recursos, ajustar campanhas em tempo real e responder com agilidade às mudanças do mercado.

4. Otimização do envio de campanhas

Com algoritmos de aprendizado de máquina, a IA identifica os melhores horários e canais para impactar cada usuário, seja por e-mail marketing, push notification, WhatsApp ou SMS. Essa otimização pode aumentar taxas de abertura, cliques e conversão, o que reduz desperdício de mídia e aprimora a experiência do consumidor.

5. Chatbots e assistentes virtuais

Segundo o Mapa do Ecossistema Brasileiro de Bots 2025, já existem mais de 150 mil bots em operação no Brasil, responsáveis por 269 milhões de sessões mensais e 4,76 bilhões de mensagens. Os dados evidenciam, assim, a consolidação desse canal na relação entre marcas e consumidores.

Nesse cenário, chatbots e assistentes virtuais baseados em IA deixaram de ser apenas ferramentas de atendimento e passaram a desempenhar um papel estratégico no marketing. Afinal, essas soluções oferecem respostas contextualizadas, escalam o relacionamento com o público e reduzem custos operacionais, ao mesmo tempo que melhoram a experiência do cliente.

6. Lead scoring inteligente

A IA avalia automaticamente o nível de interesse e o potencial de conversão de cada lead ao considerar múltiplas variáveis, como comportamento no site, engajamento com conteúdos e histórico de interações. Dessa forma, as empresas podem priorizar contatos mais qualificados e alinhar melhor as estratégias entre marketing e vendas.

7. Modelos de atribuição avançados

As ferramentas de inteligência artificial conseguem analisar jornadas complexas e a omnicanalidade para identificar o real impacto de cada ponto de contato. Assim, o marketing passa a entender melhor quais canais, campanhas e formatos geram mais valor, o que permite a otimização de investimentos e estratégias.

8. Previsão de churn e Lifetime Value (LTV)

Com base em dados históricos e comportamentais, a IA prevê quais clientes têm maior risco de cancelamento (churn) e quais tendem a gerar maior valor ao longo do tempo (LTV). Essas previsões ajudam a direcionar ações de retenção e fidelização de maneira mais assertiva e proativa.

Aliás, essa é uma das aplicações da inteligência artificial (IA) no marketing mais importantes. Isso porque é muito mais caro adquirir novos clientes do que reter os existentes. Conforme estudo da Fundação Getúlio Vargas (FGV), o custo de aquisição pode ser 5 a 7 vezes maior do que o custo de retenção, o que leva empresas a priorizarem reduzir churn para melhorar a rentabilidade.

Quais são os benefícios de usar a inteligência artificial (IA) no marketing?

A IA promove hiperpersonalização em escala e otimização do tempo e da produtividade para as equipes de marketing, o que impacta a conversão e experiência do cliente. Além disso, permite analisar grandes volumes de dados, prever comportamentos, automatizar campanhas, melhorar a segmentação do público e aumentar a eficiência das estratégias.

Não à toa, 8 em cada 10 profissionais que atuam no marketing já adotam alguma ferramenta de IA em suas atividades de trabalho, segundo pesquisa do IAB Brasil em parceria com a Nielsen. O estudo indica que 80% dos respondentes observaram aumento da eficiência, enquanto 68% destacaram melhora na velocidade dos processos do dia a dia devido ao emprego dessa tecnologia.

Bom, agora que você já sabe quais são os benefícios de usar a inteligência artificial (IA) no marketing, chegou o momento de conhecer as soluções da Braze para o seu negócio!

Funcionalidades da Braze IA: potencialize a hiperpersonalização em escala

A inteligência artificial (IA) no marketing deixa de ser apenas um diferencial competitivo para se tornar um pilar estratégico quando aplicada de forma integrada à jornada do cliente. Nesse contexto, a Braze AI Decisioning Studio se destaca ao permitir que as marcas criem, personalizem e otimizem experiências em escala, mesmo em grandes bases de usuários.

Além disso, a solução utiliza machine learning para automatizar testes, prever resultados e determinar, em tempo real, quais mensagens e canais têm maior probabilidade de gerar engajamento e conversão. Conheça as principais vantagens para o seu negócio:

• otimização contínua da jornada do cliente, com decisões automatizadas baseadas em dados comportamentais e históricos;
• previsão de mensagens vencedoras para aumentar a eficiência das campanhas e diminuir desperdícios;
• testes avançados, incluindo variações de canal, conteúdo, timing e formato, sempre com aprendizado contínuo;
• geração de testes A/B instantaneamente.

Ao centralizar inteligência, automação e experimentação em uma única plataforma, a Braze permite que equipes de marketing avancem de execuções manuais para uma atuação verdadeiramente estratégica. Agende uma conversa com o time comercial e descubra como potencializar a hiperpersonalização em escala do seu negócio!