Cresça mais com IA generativa para marketing e vendas
A Inteligência Artificial (IA) está cada vez mais presente em nossas vidas, transformando o modo como nos comunicamos, nos divertimos e, claro, trabalhamos — especialmente quando se trata de IA generativa para marketing e vendas. Segundo o Relatório Global Tech 2023, publicado pela KPMG, 63% das empresas aumentaram seu lucro e desempenho com IA Generativa. Em um mercado cada vez mais saturado, a inteligência artificial generativa se destaca como uma ferramenta crucial para a geração de resultados, protagonizando estratégias de marketing para gerar mais eficiência operacional, vantagem competitiva e fidelização de clientes. Neste blog post, exploraremos tanto o conceito quanto a aplicação da IA generativa para marketing e vendas, somando suas vantagens e tendências às recomendações do nosso time de especialistas em soluções de Inteligência Artificial e Big Data. O que é IA Generativa? A IA generativa é um tipo de inteligência artificial que tem a capacidade de criar novos conteúdos a partir de um conjunto de dados de entrada, cujo processo de geração pode ser baseado em diferentes técnicas, como a geração de conteúdo por amostragem, por otimização ou redes neurais profundas. Ao contrário de outras inteligências artificiais, como a IA preditiva e a IA prescritiva, que se concentram em prever e recomendar ações baseadas em dados históricos, os algoritmos da IA generativa são treinados com um conjunto de dados de entrada, como textos, imagens ou sons, e aprendem a gerar respostas que se aproximam dos exemplos fornecidos — o que, por sua vez, justifica a maior assertividade estratégica. Vantagens da IA generativa para marketing e vendas Desde a geração de anúncios personalizados até a criação de experiências de compra únicas, a IA generativa é uma verdadeira revolução na forma como as empresas se comunicam com seu público-alvo. Só ela consegue, ao mesmo tempo, impulsionar a eficiência operacional e personalizar experiências ao automatizar tarefas repetitivas. Esta combinação parte de princípios que se traduzem em vantagens determinantes para a liderança em segmentos como o varejo, conforme veremos a seguir. 1. Atração de clientes A IA generativa pode criar conteúdos personalizados e cativantes que se adaptam aos interesses e preferências de cada cliente. Por exemplo, uma empresa de moda pode utilizar a IA generativa para criar roupas personalizadas e recomendar estilos que sejam mais atraentes para cada cliente. Essa abordagem pode ajudar a aumentar a visibilidade da marca e a atrair mais clientes potenciais. 2. Engajamento do cliente A IA generativa também pode ser utilizada para interagir com os clientes de forma mais personalizada e significativa. Por exemplo, uma empresa de serviços financeiros pode utilizar a IA generativa para criar relatórios personalizados que expliquem os investimentos e as despesas de cada cliente. Essa abordagem pode ajudar a aumentar a satisfação do cliente e a fidelização. 3. Conversão de clientes indecisos A IA generativa pode ajudar a persuadir clientes indecisos por meio de conteúdos altamente relevantes e convincentes. Por exemplo, uma empresa de eletrônicos pode utilizar a IA generativa para criar anúncios personalizados que expliquem as vantagens e os benefícios de um determinado produto, considerando as necessidades e as preferências de cada cliente. Essa abordagem pode ajudar a aumentar a conversão de leads e a venda de produtos. Confira também: Você já conhece o nosso podcast? Clique aqui e confira o episódio sobre IA generativa para marketing e vendas na segunda temporada do Papo de Outlier! 4. Aumento do Valuation da Empresa A implementação bem-sucedida de IA generativa pode aumentar o valor percebido da empresa, especialmente em termos de sua capacidade de inovação e diferenciação no mercado. Uma empresa de software, por exemplo, pode utilizar a IA generativa para criar novos produtos e serviços diferenciados pelo nível de especificidade, conectando-se diretamente com o aumento de valor da empresa e colaborando para a atração de investidores. O uso da IA Generativa por segmento Vamos usar o varejo como exemplo. Imagine uma loja de roupas que deseja atrair e engajar seus clientes de forma única e personalizada. Utilizando a IA Generativa, a empresa pode criar campanhas de marketing altamente personalizadas, gerando imagens, vídeos e textos exclusivos para cada cliente com base em seus históricos de compras, preferências e comportamentos online. Ao analisar grandes volumes de dados e identificar padrões, a inteligência artificial pode sugerir combinações de cores, estilos e até mesmo criar novos produtos que atendam às demandas dos consumidores de forma única e personalizada. É aí que as marcas aumentam tanto a relevância quanto o impacto de suas campanhas, pois, mais do que atrair clientes a mar aberto, tudo o que uma empresa não quer é deixar seus consumidores desinteressados ou frustrados com os serviços oferecidos. Como implementar a IA generativa no marketing e vendas Agora que você já sabe o que é e por que vale a pena investir em IA generativa, resta a pergunta: Como começar? A implementação de uma abordagem cuidadosamente planejada é essencial para garantir sua eficácia e integração harmoniosa com os processos que já existem na empresa. Aqui estão alguns passos importantes a serem considerados: Empresas líderes no mercado já estão otimizando processos, personalizando experiências de compra e elevando o faturamento de maneira significativa com o uso de IA generativa para marketing e vendas. Quer saber mais a respeito? Clique aqui e fale com um dos nossos especialistas!
O que é DevOps: aprenda tudo sobre o tema
Aprenda tudo sobre o que é DevOps, as principais metodologias, ferramentas e automação de infraestrutura. O que é DevOps DevOps é uma metodologia ou cultura que permite a criação e implantação de aplicativos com mais eficiência e confiabilidade por meio da integração e colaboração entre os times de desenvolvimento e operações de TI. O termo surgiu da combinação de Development e Operations, para sanar a necessidade do mercado de tecnologia de desenvolver e implantar software de forma mais rápida e eficiente. Os profissionais de DevOps têm habilidades em programação, administração de sistemas, gerenciamento de projetos e outras áreas relacionadas. Eles trabalham com a automação de processos, a adoção de ferramentas adequadas, a implementação de práticas ágeis, e a criação de um ambiente em que as equipes possam trabalhar juntas para solucionar problemas e implementar melhorias. Quais as ferramentas mais utilizadas no DevOps? Existem muitas ferramentas de DevOps e as mais utilizadas são: Ansible, Chef, Puppet e Terraform ajudam a automatizar a implantação e configuração de servidores e outros recursos de infraestrutura, tornando mais fácil para as equipes gerenciarem a infraestrutura de TI. Jenkins, Travis CI, CircleCI e GitLab CI/CD são as principais ferramentas de integração contínua e entrega contínua (CI/CD) ajudando a automatizar a construção, teste e implantação de software, reduzindo o tempo e esforço necessários para implantar novas versões. Prometheus, Grafana e ELK Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana) são ferramentas de monitoramento e registro. Elas ajudam as equipes de DevOps a monitorar e analisar dados de log e métricas para identificar problemas e otimizar o desempenho de sistemas. Slack, Microsoft Teams e HipChat são ferramentas colaborativas que ajudam a melhorar a comunicação entre as equipes de desenvolvimento e operações de TI. Jira, Trello e Asana são amplamente utilizados para gerenciamento de projetos e acompanhamento do progresso das tarefas em tempo real. Ferramentas como OWASP ZAP e Burp Suite ajudam a identificar vulnerabilidades de segurança em aplicativos e sistemas de TI. O Docker, Kubernetes e Vagrant ajudam a criar ambientes de desenvolvimento e produção isolados e replicáveis, facilitando a implantação de software. Conheça os principais frameworks de DevOps Há vários frameworks e modelos de DevOps disponíveis e cada um deles tem suas próprias abordagens e enfatiza diferentes aspectos da cultura, práticas e ferramentas. Por isso, as empresas devem escolher o modelo que melhor se adapta às suas necessidades e objetivos. Confira os principais: DevOps CALMS: o que é e qual é a sua importância? O CALMS é um dos modelos de DevOps mais populares pois cada estágio que o compõe é fundamental para a implementação bem-sucedida de uma cultura de DevOps e para melhorar a entrega de software de forma eficiente e confiável. O modelo foi criado por Jez Humble e Gene Kim tem os seguintes estágios principais: Cultura, Automação, Lean e Mensuração e Compartilhamento (Culture, Automation, Lean, Measurement, Sharing). Entenda como funciona cada um deles abaixo: A cultura é o primeiro estágio do CALMS e é a base do DevOps. Este estágio enfatiza a importância da colaboração, comunicação e confiança entre as equipes de desenvolvimento e operações de TI, bem como a adoção de uma mentalidade ágil e interativa. O segundo estágio do CALMS é a automação. Este estágio envolve a automação de processos de desenvolvimento e operações de TI para acelerar a entrega de software e reduzir erros humanos. O terceiro estágio é o Lean. Este estágio enfatiza a importância da melhoria contínua e da eliminação de desperdício no processo de entrega de software, utilizando princípios Lean para otimizar os processos de desenvolvimento e operações de TI. O quarto estágio é a Mensuração. Este estágio envolve a medição e análise de métricas e indicadores de desempenho para identificar áreas para melhoria contínua e tomar decisões informadas sobre a entrega de software. O quinto estágio é o Compartilhamento. O compartilhamento é essencial para a colaboratividade. Quando os times compartilham recursos e informações é possível resolver problemas e atingir os objetivos comuns com mais agilidade. Integração contínua e cultura DevOps Integração contínua (CI) é uma prática de desenvolvimento de software que se concentra na automação do processo de construção, teste e integração de código, com o objetivo de detectar erros o mais cedo possível e reduzir o tempo necessário para entregar software funcional. A integração contínua faz parte das práticas DevOps e envolve a automação do processo de integração de código em um repositório central, o que permite que as equipes de desenvolvimento trabalhem em conjunto de forma mais eficiente e evita problemas de compatibilidade e conflitos de versões. Na integração contínua DevOps, sempre que um desenvolvedor faz uma alteração no código, essa alteração é integrada automaticamente com o repositório central e uma série de testes automatizados são executados para garantir que o código continue funcionando corretamente. Se houver problemas, a equipe é notificada imediatamente e pode corrigi-los antes que o código seja implantado na produção. A integração contínua ajuda a acelerar o processo de desenvolvimento, reduzindo o tempo necessário para detectar e corrigir erros e problemas de compatibilidade. Isso permite que as equipes de desenvolvimento entreguem software de alta qualidade mais rapidamente e de forma mais consistente.
O que é Machine Learning e como ele pode ajudar sua empresa?
Machine learning pode parecer algo futurista, mas suas aplicações são infinitas atualmente! Imagine conseguir gerar modelos que analisam dados amplos e complexos de forma rápida e automática para entregar resultados precisos em grande escala? Isso é o que o machine learning faz. Essa técnica poderosa está se tornando cada vez mais popular com a transformação digital das empresas.Com modelos precisos de dados, as empresas estão conseguindo identificar oportunidades rentáveis e evitar erros perigosos.Mas não é só isso. As vantagens de usar essa estratégia são muitas e podem ajudar você até mesmo com o processo de prospecção de clientes e vendas do seu serviço ou produto. A própria tradução do termo “machine learning” já dá indícios do seu significado. Essa técnica abrange a ideia de máquinas com a capacidade de aprenderem sozinhas a partir de grandes volumes de dados.Mas como elas fazem isso? Por meio de algoritmos e big data, identificando padrões de dados e criando conexões entre eles para aprender a executar uma tarefa sem a ajuda humana e de forma inteligente. Vantagens do Machine Learning: 1. Faz entrada de dados ilimitados O machine learning tem a capacidade de processar quantidades praticamente ilimitadas de dados de fontes diversas.Dessa forma, é possível revisá-los constantemente e ajustar a mensagem com base em comportamentos de clientes.Uma vez que um modelo é treinado a partir de um conjunto completo de fontes de dados, ele pode identificar as variáveis mais relevantes e transmitir as informações certas, além de ter a possibilidade de automatizar os processos internos da empresa. 2. Processa, analisa e prevê rapidamente A velocidade com que essa tecnologia pode consumir dados e identificar informações relevantes é em tempo real.Por exemplo, o machine learning pode otimizar constantemente a próxima melhor oferta para o cliente. Portanto, o que o cliente pode ver ao meio-dia é diferente do que o ele verá a uma hora da tarde. 3. Ajuda na conversão Esses sistemas atuam sobre os resultados do aprendizado da máquina e tornam a mensagem de marketing muito mais dinâmica.Além disso, ela ajuda com a retenção e conversão de um cliente específico por processar informações rapidamente informando a hora certa de entrar em contato. 4. Aprende com comportamentos passados Uma grande vantagem do machine learning é que os modelos podem aprender com resultados passados para melhorar continuamente suas previsões com base em dados novos. 5. Segmentação do Cliente A segmentação de clientes é extremamente importante, mas dá muito trabalho.O machine learning pode ser usado para identificar vários segmentos do seu mercado-alvo, bem como criar micro-segmentos com base em padrões comportamentais que você não conseguir detectar.Esses dados podem ajudá-lo a criar uma abordagem preditiva para a segmentação de seus clientes, permitindo que você guie cada um individualmente através de sua jornada de compra. 6. Valor vitalício do cliente O valor da vida útil do cliente é calculado com base em seu histórico demográfico, compras, suas interações com suas campanhas de marketing e ações que eles tomam em sua plataforma.O aprendizado da máquina calcula o valor da vida útil do cliente de forma mais precisa, permitindo assim otimizar suas futuras interações com eles.
Big Data para Monetização de Dados
Todos os dias, milhares de dados são gerados por clientes no mundo inteiro. Você já parou para pensar em como transformar essas informações em negócios? Um dos grandes diferenciais do Big Data está na correta monetização de dados. Não existe segredo para se entender o que é monetizar os dados coletados: trata-se de transformar as milhares de informações geradas interna e externamente, em negócios produtivos para a organização. Esse é um dos principais pilares do Business Intelligence e as empresas que não abrirem os olhos para as novas tecnologias, ficarão para trás no mercado. Se a sua empresa tem dificuldades para correlacionar e analisar todas as informações para entender o comportamento dos clientes, ou necessita ter mais informações para a construção de campanhas mais direcionadas, o Big Data é a solução certa pra você. O projeto de monetização de dados através do Big Data consiste em consolidar as informações em um Data Lake que permita maior flexibilidade de análises, aumenta a velocidade para o processo de entendimento e identificação do comportamento dosclientes. Entender o comportamento dos usuários: Análises Geoespaciais: Monetização de dados: Se interessou? A GAVB é especialista em Big Data, entre em contato conosco e comece a inovação! comercial@gavb.com.br
Big Data para Manutenção Preditiva faz toda a diferença!
A análise de big data está ultrapassando a posição de curiosidade intelectual e está começando a afetar as operações, as ofertas e as previsões de negócios. Segundo especialistas, a análise de big data logo se tornará um pilar central para todos os tipos de empresas. Enquanto isso, a análise em tempo real apresenta-se como um requisito fundamental. Por exemplo, as indústrias precisam usar dados em tempo real, como dados de sensores, para detectar anormalidades na fábrica e no maquinário Devido ao aumento das raias de autorização, a quantidade de ativos envolvidos na análise de um incidente são muitos e, em momento de análise, o tempo necessário para levantamento dos dados necessários e envolvimento de todos os responsáveis não estão atendendo a exigência do negócio. Reduzir incidentes através de monitoração preditiva, identificando sinais iniciais de falha e gerando ações corretivas evitando a ocorrência do incidente com perda transacional é essencial para o sucesso de sua empresa. Com a manutenção preditiva através do uso do big data, sua empresa além de reduzir custos, reduz também as “paradas” e tem um ganho de produtividade das áreas de negócio com Analytics. A tecnologia pode inovar o seu negócio! Contrate a GAVB para implementar projetos de Analytics, Big Data, IoT e Machine Learning. Entre em contato conosco e comece a inovação!comercial@gavb.com.br
GAVB é AGILE!
Desenvolvimento ágil de software (em inglês: Agile Software Development) ou Método ágil é uma expressão que define um conjunto de metodologias utilizadas no desenvolvimento de software. As metodologias que fazem parte do conceito de desenvolvimento ágil, tal como qualquer metodologia de software, providencia uma estrutura conceitual para reger projetos de engenharia de software.O Agile é uma filosofia de desenvolvimento incremental de projetos, onde o desenvolvimento do produto é dividido em fases de curta duração. Cada fase (chamada de iteração ou sprint) funciona como um ciclo de desenvolvimento completo, com duração de três a quatro semanas, ao final do qual a equipe entregará um produto funcional. O planejamento de curto prazo minimiza os riscos e permite a rápida adaptação do produto. O Agile é mais utilizado no desenvolvimento de softwares, e seus dois métodos mais famosos são o scrum e o kanban. Os princípios do desenvolvimento ágil valorizam: Embora os métodos ágeis apresentem diferenças entre suas práticas, eles compartilham inúmeras características em comum, incluindo o desenvolvimento iterativo, e um foco na comunicação interativa e na redução do esforço empregado em artefatos intermediários. Se interessou? A GAVB é especialista no desenvolvimento ágil de software, entre em contato conosco e comece a inovação!comercial@gavb.com.br
Big Data para Manutenção Preditiva
A empresa Rumo, proeminente no ramo de logística, recebeu essa semana o prêmio de Inovação em Analytics! Implantado pela GAVB, o projeto de Mapa Supervisório foi destaque essa semana na cerimônia em São Francisco. A solução que captura informações dos equipamentos via Internet of Things é hospedada em uma plataforma e, através do uso do Big Data, os dados capturados são transformados em informações que, com a aplicação de Machine Learning, previnem acidentes e paradas inesperadas, resultando na redução de acidentes e também na redução de custos. A tecnologia pode inovar o seu negócio! Faça como a Rumo: contrate a GAVB para implementar projetos de Analytics, Big Data, IoT e Machine Learning. Entre em contato conosco e comece a inovação! comercial@gavb.com.br
T-Commerce – A tecnologia do futuro
Imagine comprar a jaqueta do ator do seriado de TV mais popular ou o batom da apresentadora enquanto você assiste ao seu programa favorito? Isso já é possível devido à tecnologia T-Commerce, que permite realizar compras enquanto assiste a programação do canal aberto. A grande questão é: o que é T-Commerce? Trata-se de um modelo de negócio que une tecnologia e conteúdos pouco explorados que integra dois segmentos em franca expansão: TV somada a seus serviços de “streaming” e plataformas, e o tradicional e-commerce, que resultam na união do entretenimento com o mundo do comércio eletrônico. O mercado de T-Commerce, por sua natureza tecnológica aliada a parte criativa dos conteúdos que incluem filmes, seriados, comerciais e as mais variadas produções independentes, permite abrir um novo espectro de possibilidades que inevitavelmente deve mudar a maneira de pensar e consumir, levando o mercado a um novo patamar. Com o constante e rápido desenvolvimento de soluções, em específico no mercado de entretenimento, em breve todas as empresas de tecnologia relacionadas a área de e-commerce, conteúdo, plataforma, geração de dados e informação estarão de uma forma ou outra vinculadas ao conceito de T-Commerce, seja por meio de sua própria tecnologia ou por licenciamentos e parcerias. A capacidade de adequar-se as necessidades das empresas e pessoas é fundamental tanto para a monetização quanto para a popularidade desse recurso, como uma nova opção no mercado. Se interessou? Leia a matéria íntegra. Antecipe-se, não deixe seu negócio para trás!Entre em contato com a GAVB, temos a solução tecnológica certa para sua empresa!Fonte: Canaltech
5 vantagens de usar as Soluções Business GAVB
As Soluções Business GAVB contribuem em diversas áreas empresariais, tais como planejamento, vendas, atendimento ao cliente e gestão de marketing. Confira algumas vantagens que elas oferecem. Gestão de dados com decisões assertivasA análise de dados GAVB auxilia e aprimora a tomada de decisão com o tratamento e a análise da base de dados existente. Informações mais confiáveisAs ferramentas GAVB permitem que os usuários interpretem de forma crítica os dados gerados, identificando inconsistências ou distorções. Entender melhor seus dadosDe aspecto intuitivo, as ferramentas GAVB permitem que que as perguntas feitas sejam respondidas de forma dinâmica e estruturada. Estímulo ao ambiente corporativoCom informações precisas, os funcionários se sentem mais motivados para trabalhar, melhorando sua produtividade e rendimento. Aumento da lucratividadeAs soluções inteligentes GAVB permitem enxergar com clareza aquilo que está funcionando melhor, redirecionando esforços e orçamento para projetos de melhor rendimento e lucratividade. Para saber mais sobre o que as Soluções Business GAVB podem fazer pela sua empresa, venha conversar conosco. Aguardamos você.
