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Tendências de marketing digital para 2022

O advento das ferramentas digitais derrubou processos antigos em marketing e publicidade. A tecnologia de marketing digital agora é um requisito para identificar, atrair e reter clientes em um mundo omnichannel.

Um novo e-book da MIT Initiative on the Digital Economy destaca os aprendizados do MIT Chief Marketing Officer Summit de 2022, realizado nesta primavera. A mensagem principal para os executivos de marketing: adicione dados, análises e algoritmos para alcançar melhor os consumidores modernos socialmente vinculados.

Aqui estão as principais tendências de marketing digital dos pesquisadores do MIT Sloan para 2022:

Consumidores sociais em amplas redes de mídia digital e social
Os consumidores de hoje tomam decisões de marca com base em um conjunto muito amplo de redes conectadas digitalmente, do Facebook ao WhatsApp, e o mix está em constante mudança.

Como os consumidores sociais são influenciados pelo que os pares das redes sociais pensam sobre diferentes produtos e serviços (uma tendência chamada “ prova social ”), os profissionais de marketing devem empregar uma análise granular para realmente entender o papel das mídias sociais no marketing, de acordo com o diretor da IDESinan Aral.

Aral examinou 71 produtos diferentes em 25 categorias comprados por 30 milhões de pessoas no WeChat e encontrou efeitos positivos significativos ao inserir prova social em um anúncio, embora a eficácia variasse. Por exemplo, a Heineken teve um aumento de 271% na taxa de cliques, enquanto as interações da Disney aumentaram 21%. Não havia marcas para as quais a prova social reduzisse a eficácia dos anúncios, disse Aral.

Análise de vídeo no TikTok, YouTube e outras mídias sociais
Os influenciadores do TikTok são grandes, especialmente com a Geração Z. O problema é se esses vídeos virais de influenciadores realmente se traduzem além da atenção em vendas.

A pesquisa mostra que o envolvimento e a aparência do produto não são o fator crucial – é mais sobre se o produto é complementar ou bem sincronizado com o anúncio em vídeo. E o efeito é mais pronunciado para “compras de produtos que tendem a ser mais impulsivas, hedônicas e com preços mais baixos”, de acordo com pesquisa conduzida pelo professor assistente da Harvard Business School, Jeremy Yang, enquanto ele era estudante de doutorado no MIT.

Medindo o envolvimento do consumidor com aprendizado de máquina
Chame isso de desafio “chip and dip”: os profissionais de marketing há muito lutam com como agrupar mercadorias, encontrando os produtos de consumo certos para combinar para compra conjunta de uma enorme variedade. Com bilhões de opções, essa pesquisa é exata e enorme em escala, e a análise de dados pode ser assustadora.

O pesquisador Madhav Kumar, candidato a doutorado no MIT Sloan, desenvolveu uma estrutura baseada em aprendizado de máquina que percorre milhares de cenários de campo para identificar pares de produtos bem-sucedidos e menos bem-sucedidos.

“Espera-se que a política de empacotamento otimizada aumente a receita em 35%”, disse ele.

Usando aprendizado de máquina para prever resultados
A maioria dos profissionais de marketing está preocupada com retenção e receita, mas sem boas previsões, as decisões sobre intervenções eficazes de marketing podem ser arbitrárias, disseDean Eckles, líder do grupo de pesquisa de experimentação social e digital no IDE. Em vez disso, atualize a segmentação do cliente por meio do uso de IA e aprendizado de máquina para prever resultados com mais rapidez e precisão.

Em colaboração com o Boston Globe, os pesquisadores da IDE adotaram uma abordagem estatística de aprendizado de máquina para analisar os resultados de uma oferta de desconto no comportamento do cliente após os primeiros 90 dias. A previsão substituta de curto prazo foi tão precisa quanto uma previsão feita após 18 meses.

“Há muito valor em aplicar o aprendizado de máquina estatístico para prever resultados de longo prazo e difíceis de medir”, disse Eckles.

Adicionando “bom atrito” para reduzir o viés da IA
Os profissionais de marketing digital falam com frequência sobre a redução dos pontos de “atrito” do cliente usando IA e automação para facilitar a experiência do cliente. Mas muitos profissionais de marketing não entendem que o viés é um fator muito real com a IA, disse Renée Richardson Gosline, líder do Human/AI Interface Research Group no IDE. Em vez de se deixar levar pela “febre sem atrito”, os profissionais de marketing devem pensar em quando e onde o atrito pode realmente desempenhar um papel positivo.

“Use o atrito para interromper o uso automático e potencialmente acrítico de algoritmos”, disse Gosline. “Usar a IA de uma forma centrada no ser humano em oposição à exploração será uma verdadeira vantagem estratégica” para o marketing

 

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