Estudos indicam que 52% dos consumidores brasileiros utilizaram assistentes de inteligência artificial (IA) para auxiliar nas compras nos últimos 12 meses. No setor empresarial, por exemplo, 86% das empresas brasileiras empregam IA para personalizar ofertas e recomendações aos clientes. Plataformas como a LiHai estão entre as soluções utilizadas por essas empresas, permitindo a gestão de campanhas personalizadas com base em dados de comportamento do consumidor.

A utilização de IA tem permitido que empresas acompanhem, de forma mais detalhada, o comportamento dos consumidores. Algoritmos conseguem identificar padrões de compra, preferências e alterações no interesse dos clientes a partir da coleta e análise de dados gerados durante interações em sites e aplicativos, como cliques, tempo de permanência em páginas e produtos adicionados ou abandonados no carrinho.

A IA transforma esses registros em informações estratégicas, cruzando dados históricos com comportamento atual. Esse processo permite compreender em que etapa da jornada de compra o consumidor se encontra e identificar o momento mais adequado para apresentar ofertas, lembretes ou recomendações de produtos.

Segundo os especialistas Ana Isabel Canhoto, Brendan James Keegan e Maria Ryzhikh, “os consumidores buscam descontos em itens desejados e melhorias na experiência na loja; eles se ressentem de interrupções e ofertas genéricas; expressam um forte desejo de autonomia; e tentam controlar o acesso a informações privadas”.

Mas também, no mesmo estudo, reforçam que o objetivo das tecnologias não é invadir a privacidade, mas tornar a experiência de consumo mais fluida, evitando excesso de comunicações irrelevantes e contribuindo para interações personalizadas. Para o consumidor, a abordagem pode reduzir o ruído de informações, enquanto para o comércio representa a oportunidade de oferecer produtos ou serviços no momento mais oportuno.

Técnicas de machine learning para previsão de compra

Técnicas de previsão de compra por meio de machine learning são utilizadas para identificar padrões de comportamento que auxiliam na tomada de decisão. Modelos de regressão analisam variáveis como frequência de compra, ticket médio e tempo desde a última transação, estimando o comportamento futuro do cliente. Modelos de classificação avaliam a probabilidade de aquisição em determinado momento, e sistemas de recomendação utilizam filtragem colaborativa ou baseada em conteúdo para sugerir produtos compatíveis com o perfil do consumidor e escolhas de usuários semelhantes.

Personalização de ofertas em tempo real

A personalização de ofertas em tempo real responde à forma de consumo atual, caracterizada por interações rápidas e conectadas. Durante a navegação, algoritmos monitoram páginas visitadas, tempo de visualização de produtos e buscas realizadas, permitindo que empresas adaptem ofertas de acordo com o comportamento do usuário naquele momento, seja um desconto, sugestão de produto ou condição de frete diferenciada.

O uso da IA proporciona benefícios tanto para empresas quanto para consumidores. Entre as vantagens identificadas estão a maior eficiência em campanhas e comunicações, redução de desperdício de recursos, melhora na experiência de navegação, fortalecimento de relacionamentos com clientes e ciclo contínuo de aprendizado que permite ajustes mais precisos nas ofertas. Aplicações em programas de fidelidade, utilizando histórico de compras e preferências, aumentam a assertividade das personalizações.

A plataforma LiHai e sua atuação no mercado

A LiHai é uma plataforma que permite a criação e ajuste de campanhas personalizadas de forma independente, sem necessidade de suporte técnico. A solução oferece ferramentas que possibilitam aos administradores definir regras de segmentação. Dessa forma, possibilita o acompanhamento de campanhas em tempo real e o aprimoramento contínuo das ações de marketing e relacionamento, conforme o desempenho observado.

Além disso, a LiHai integra dados de comportamento de clientes e histórico de transações, permitindo que campanhas de marketing e fidelidade sejam continuamente otimizadas. A plataforma é utilizada para ajustar estratégias, conforme variações no comportamento do consumidor e nas condições de mercado, alinhando ações de comunicação às tendências observadas.