A evolução da inteligência artificial aplicada ao marketing
A inteligência artificial (IA), tem raízes em pesquisas acadêmicas que começaram nos anos 1950, mas foi apenas nas últimas duas décadas que se tornou prática cotidiana nos negócios. Inicialmente, sistemas de recomendação simples já eram considerados avanços: um exemplo clássico foi a Netflix em 2007, que sugeria filmes com base em avaliações. Essa lógica evoluiu para análises mais sofisticadas, em que a IA passou a aprender padrões de consumo e prever ações futuras. No marketing, isso representou uma virada, pois deixou de ser necessário trabalhar apenas com perfis amplos — como “jovens de 18 a 25 anos” — e tornou-se possível observar o comportamento individual em tempo real.
Na linha do tempo, podemos ver alguns marcos claros: primeiro, a chegada das ferramentas de big data, que permitiram organizar grandes volumes de informação; depois, os algoritmos de machine learning que começaram a extrair sentido desses dados; e, mais recentemente, o uso de IA generativa, capaz de produzir textos, imagens e interações que se adaptam ao contexto de cada usuário. Um exemplo prático é a Amazon, que evoluiu de simples recomendações baseadas em histórico de compra para um sistema que antecipa desejos e sugere produtos complementares em tempo real.
Essa evolução mostra que a IA deixou de ser apenas uma tecnologia de apoio e passou a ocupar papel central nas estratégias de marketing. Ela não substitui a criatividade humana, mas a potencializa, tornando campanhas mais assertivas e conectadas às necessidades específicas de cada pessoa. Assim, a IA se consolida como infraestrutura invisível, mas fundamental, para marcas que desejam permanecer relevantes.
Fidelização e o papel da personalização no relacionamento com clientes
Fidelização sempre foi um objetivo das marcas, mas, durante muito tempo, dependia de táticas generalistas: programas de pontos, descontos padronizados ou e-mails enviados em massa. A IA trouxe uma nova perspectiva, baseada na personalização profunda. Em vez de tratar todos os consumidores como iguais, é possível compreender seus hábitos, preferências e momentos de vida, oferecendo soluções sob medida.
Um exemplo é o setor bancário. Antes, clientes recebiam o mesmo pacote de mensagens e ofertas. Hoje, um banco pode usar IA para identificar quem prefere atendimento via aplicativo, quem busca crédito imobiliário e quem tem interesse em investimentos de baixo risco. Assim, a comunicação se torna relevante, aumentando a chance de engajamento e, sobretudo, de fidelidade.
Outro ponto importante é que a fidelização não depende apenas de recompensas financeiras, mas também de experiências consistentes. Se uma pessoa percebe que a marca entende suas necessidades, mesmo que de forma sutil — como recomendar um conteúdo no momento certo ou lembrar de uma etapa esquecida no processo de compra —, isso gera valor emocional. A IA consegue manter esse nível de atenção de forma escalável, algo impossível apenas com equipes humanas.
A fidelização, portanto, passa a ser vista como resultado de interações personalizadas, em que cada contato agrega valor. É menos sobre insistência e mais sobre pertinência: estar presente quando realmente faz sentido para o consumidor. E é nessa lógica que a personalização em tempo real ganha espaço como diferencial competitivo.
Como funcionam as campanhas orientadas por dados de comportamento
Campanhas orientadas por dados de comportamento partem de um princípio simples: observar como o usuário interage e usar essas informações para definir os próximos passos. Essa lógica se aplica tanto ao ambiente digital quanto físico. Em e-commerce, por exemplo, cada clique, tempo de permanência em página ou abandono de carrinho gera sinais que alimentam modelos de IA. Esses modelos interpretam os sinais e ajustam a comunicação, seja oferecendo um cupom, sugerindo um produto complementar ou enviando um lembrete.
Um exemplo prático está nos aplicativos de delivery. Quando um usuário abre o app em determinado horário, a IA pode aprender que ele costuma pedir pizza às sextas-feiras. Assim, o sistema antecipa essa demanda e envia uma notificação no início da noite, com opções de pizzarias próximas. Essa abordagem aumenta a probabilidade de conversão sem parecer invasiva.
Outro ponto relevante é que essas campanhas não são estáticas. Diferente de uma peça publicitária tradicional, que segue um roteiro fixo, campanhas orientadas por comportamento evoluem em tempo real. Se o usuário ignora uma oferta, o algoritmo registra e busca alternativas mais adequadas. Isso cria uma jornada dinâmica, em que cada pessoa recebe estímulos distintos.
Além do marketing, essa lógica pode ser vista em setores como saúde, em que aplicativos de bem-estar usam dados de atividade para sugerir rotinas de exercícios, ou em educação, onde plataformas adaptam o conteúdo às dificuldades individuais do aluno. No fim, o objetivo é o mesmo: transformar comportamento em aprendizado e aprendizado em ação personalizada.
O impacto da análise do usuário na construção de experiências
A análise do usuário deixou de ser apenas um relatório estatístico e passou a orientar decisões estratégicas em tempo real. Antes, empresas esperavam o fim de uma campanha para avaliar resultados. Hoje, a IA permite interpretar dados instantaneamente, ajustando experiências conforme o usuário navega. Isso tem implicações diretas na construção de jornadas digitais mais fluidas e satisfatórias.
Por exemplo, em um site de moda, a análise pode revelar que determinado cliente está interessado em roupas esportivas, mesmo que tenha acessado a plataforma para ver acessórios. Com base nisso, o layout pode ser ajustado para priorizar itens relacionados ao interesse emergente. Esse nível de adaptação cria uma sensação de “loja feita para mim”, aumentando a probabilidade de engajamento.
Outro impacto importante é na previsibilidade. Com dados de comportamento, a IA não apenas reage, mas antecipa. Isso permite criar experiências proativas, como enviar lembretes de renovação de assinatura antes que o cliente perceba a necessidade ou recomendar conteúdos educativos para reduzir dúvidas sobre um produto complexo.
Na prática, a análise do usuário também ajuda a equilibrar personalização e privacidade. Bons sistemas de IA conseguem extrair padrões sem expor dados sensíveis, trabalhando com grupos anônimos ou variáveis agregadas. Esse equilíbrio é fundamental para manter a confiança do consumidor, que deseja benefícios da personalização sem abrir mão da segurança.
Assim, a análise do usuário não é apenas sobre conversão imediata, mas sobre a construção de relacionamentos duradouros baseados em experiências significativas.
LiHai: IA em tempo real para jornadas sob medida
A LiHai se posiciona justamente nesse ponto de convergência entre tecnologia e experiência. Sua proposta é aplicar inteligência artificial de forma prática, ajudando empresas a transformar dados em interações personalizadas. Diferente de soluções que apenas analisam históricos, a plataforma da LiHai atua em tempo real, ajustando campanhas enquanto o usuário interage.
Na prática, isso significa que uma marca pode ativar jornadas sob medida a partir do comportamento instantâneo do consumidor. Se um cliente abre um e-mail mas não clica, a LiHai pode reorientar o próximo contato por outro canal, como push notification. Se ele abandona o carrinho, a solução identifica o motivo provável — preço, prazo de entrega, falta de confiança — e define a melhor resposta, seja um desconto, um reforço de credibilidade ou a sugestão de um produto similar.
Esse funcionamento é possível porque a LiHai combina modelos de IA com dados de comportamento em fluxo contínuo. Não se trata apenas de segmentação estática, mas de aprendizagem contínua: cada interação retroalimenta o sistema, tornando-o mais preciso a cada ciclo. É como se a campanha estivesse sempre em evolução, aprendendo junto com os usuários.
Além disso, a LiHai facilita a integração com diferentes canais de comunicação, permitindo que a experiência seja consistente em e-mail, aplicativos, sites e redes sociais. Isso garante que o consumidor não sinta rupturas, mas sim uma jornada natural e coerente.
Em resumo, a LiHai traduz conceitos complexos de IA em uma aplicação prática, cujo foco não é apenas vender mais, mas criar conexões relevantes e duradouras. É a demonstração clara de como tecnologia e estratégia podem caminhar juntas para transformar o marketing em algo vivo e em constante aprendizado. Ficou interessado? Entre em contato e vamos começar!
