Categoria: Administração de Marketing

Os designers de produtos digitais voltados para o consumidor têm tendido a focar na novidade e na velocidade (o famoso “mova-se rápido e quebre as coisas”). Eles dedicaram mais esforço à inovação do que a antecipar como os clientes — e agentes mal-intencionados — poderiam interagir com os produtos. Mas, à medida que os produtos digitais se tornam a principal forma de os consumidores se conectarem com outras pessoas, realizarem pagamentos e armazenarem informações privadas, essa visão precisa mudar. Os autores defendem que as empresas devem incorporar proteções no núcleo de seus produtos digitais — começando desde as fases iniciais do processo de design. Elas também precisam estabelecer um plano para melhorias contínuas e um diálogo com os clientes. O modelo de segurança desde o design pode facilitar a inovação, em vez de restringi-la, ao fornecer uma abordagem fundamentada para o desenvolvimento de produtos.

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Embora a IA generativa já esteja causando um grande impacto em atividades de marketing como atendimento ao cliente e criação de conteúdo, ela tem potencial para ser absolutamente revolucionária em outra área: a pesquisa de mercado.

Após dois anos estudando o uso dessa tecnologia nesse campo, dois professores acreditam que a IA generativa oferece às empresas oportunidades inéditas de entender os clientes, avaliar melhor o ambiente competitivo e aprofundar a tomada de decisões orientadas por dados em suas organizações. Essas oportunidades se dividem em quatro categorias:

1. apoiar práticas atuais de coleta de dados e geração de insights, tornando-as mais rápidas, baratas ou fáceis de escalar;
2. substituir práticas atuais utilizando dados sintéticos (dados artificialmente gerados que imitam comportamentos e preferências de pessoas reais);
3. preencher lacunas existentes no entendimento do mercado, obtendo insights e evidências que não estão disponíveis nos dados convencionais;
4. e criar novos tipos de dados e insights (muitas vezes com o uso de gêmeos digitais).

A IA generativa, é claro, também tem limitações e riscos, e, à medida que os profissionais de marketing a utilizam, precisarão considerar esses aspectos, garantindo que suas estratégias estejam fundamentadas em justiça, precisão e um entendimento genuíno dos clientes.

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Os profissionais de marketing começaram a experimentar a IA para aprimorar seus esforços de gestão de marca (brand-management). Mas, ao contrário de outras tarefas de marketing, a gestão de marca envolve mais do que simplesmente executar repetidamente uma função especializada. Considerada há muito tempo como domínio exclusivo de talentos criativos, abrange diversas atividades destinadas a construir a reputação e a imagem de um negócio—como elaborar e comunicar a história da marca, garantir que o produto ou serviço e seu preço reflitam a posição competitiva da marca e gerenciar relacionamentos com os clientes para promover a lealdade à marca.

Uma marca é uma promessa aos clientes sobre a qualidade, estilo, confiabilidade e aspiração de uma compra. A IA não pode cumprir essa promessa sozinha (pelo menos não em um futuro próximo). Mas pode moldar as impressões dos clientes sobre uma marca em cada interação. E pode automatizar tarefas criativas dispendiosas—incluindo o design de produtos. Para ter sucesso nesse campo, é preciso entender como a IA é percebida pelos interessados e o que pode ser feito não apenas para mitigar suas preocupações, mas para torná-los apoiadores fervorosos. Usando exemplos da Intuit, Caterpillar e LOOP, juntamente com pesquisas acadêmicas aprofundadas, os autores propõem uma estrutura para pensar sobre os papéis-chave que a IA desempenha na gestão eficaz de marcas.

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