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Ao final de 2022, o curso de Administração da ESPM iniciou um projeto com apoio da Fapesp e do CNPq para analisar o uso da Inteligência Artificial (IA) no marketing. O anunciante brasileiro sofre com a falta de retorno de suas campanhas, 31% dos anunciantes não possuem retorno em suas campanhas e 19% não conseguem medir o retorno. Por isso, criamos esse projeto com o objetivo de medir o retorno e prever o engajamento antes de a campanha ser lançada usando simuladores baseados em IA. Para provar nossas hipóteses, desenvolvemos simuladores de anúncios.
Uma das coisas mais encantadoras dessa pesquisa é o diálogo com os executivos de marketing que utilizaram o simulador. A princípio, pensamos que a melhor aplicação do simulador seria simplesmente prever o resultado das peças criativas, mas descobrimos que os executivos possuem questionamentos mais profundos que procuramos resumir a seguir:
– Como o simulador consegue prever um resultado? Existem regras para essa previsão?
– Podemos saber quais são os temas que mais engajam nossos consumidores?
– É possível saber como minha marca e meus concorrentes se conectam com os consumidores?
– Podemos ter insights para melhorar nossa comunicação a partir da IA?
Neste artigo, vamos procurar responder a essas perguntas utilizando como estudo de caso o simulador de bancos.
Como o simulador consegue prever um resultado? Existem regras para essa previsão?
 A resposta mais objetiva para essa pergunta, sem querer ficar em cima do muro, é sim e não. Pois a IA consegue detectar as regras de sucesso de um anúncio, mas as regras são tão complexas que nem sempre é possível se entender todas variáveis e conexões entre elas.
As regras de sucesso foram baseadas na coleta de dados de perfis, anúncios e comentários nos perfis de redes sociais dos principais bancos brasileiros, a qual abrangeu uma ampla gama de plataformas, incluindo TikTok, Instagram, Facebook, Twitter e Youtube. A IA identificou padrões de formatos, uso de influenciadores, tipo de mensagem e temas para entender o que faz um anúncio ter maior engajamento. Baseado nesses padrões, ou regras, foi montado o simulador conforme descrito na figura abaixo.

Podemos saber quais são os temas que mais engajam nossos consumidores?
A partir da coleta, os pesquisadores conseguiram identificar os 8 temas mais discutidos, presentes em todas as instituições bancárias analisadas. E a IA mediu o peso de cada tema na geração de engajamento dos consumidores. Conforme registrado no gráfico, o tema mais importante foram os comunicados para os correntistas. Os consumidores desejam ser comunicados sobre mudanças no seu dia a dia, como por exemplo a mudança nas tarifas de manutenção, com clareza.

É possível saber como minha marca e meus concorrentes se conectam com os consumidores?
A pesquisa mostrou que um dos principais aprendizados para os executivos de marketing é mensurar o quanto cada marca se conecta com seus consumidores em temas chave. No setor bancário, fizemos esse levantamento e verificamos o grau de engajamento dos consumidores com cada banco nesses temas, o banco com melhor engajamento em cada tema ficou com a nota 10. Com isso conseguimos fazer um mapeamento abrangente das instituições conforme a tabela a seguir. Conseguimos calcular o índice de conectividade dos bancos através da média ponderada das notas de engajamento de cada banco ponderada pelo peso da importância de cada tema para os consumidores. No exemplo destacado, o Itaú ficou na primeira posição, o banco Inter em segundo e o banco Next em terceiro.

Podemos ter insights para melhorar nossa comunicação a partir da IA?
Baseado nas informações expostas, é possível fazer uma matriz de importância e desempenho, esclarecendo quais são os pontos na comunicação que precisam ser melhorados e quais devem ser melhorados com urgência. A importância é dada pelo peso de cada tema no engajamento com o consumidor e o desempenho é mensurado pela eficiência do banco versus seus concorrentes. No diagrama a seguir, mostramos como um determinado banco pode melhorar sua comunicação. Por exemplo, este banco deve melhorar com urgência seus comunicados aos clientes, pois está na zona de urgência da matriz.

O Numa Science vai continuar mostrando esses insights que conseguimos colher com métodos científicos para diversos setores, já está no forno o simulador de cosméticos e temos insights a compartilhar sobre os simuladores de música e de food service.
*Claudio Oliveira é professor de Administração da ESPM e pesquisadores do Numa Science.
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