Cinco exemplos de hiper-relevância em anúncios online

Uma segmentação hiper-relevante mostra a mensagem certa no momento certo para as pessoas certas — e a Inteligência Artificial está ficando cada dia melhor ...
Atualizado em Novembro 16, 2023

A Inteligência Artificial (IA) vem otimizando a passos largos a publicidade online. A IA ajuda as empresas a analisar enormes repositórios de dados para personalizar conteúdo para cada consumidor individualmente, com base em suas preferências e comportamentos.

Essa segmentação hiper-relevante mostra a mensagem certa no momento certo para as pessoas certas — e a Inteligência Artificial está ficando cada dia melhor nisso. Muitas empresas vêm implementando conteúdo publicitário hiper-relevante e já observam uma grande diferença. Vamos conferir cinco exemplos.

Macy’s

Para se destacarem em um setor altamente competitivo, grandes varejistas, como a Macy’s, estão investindo na alta personalização para impactar suas imensas bases de clientes.

A Macy’s analisa as compras e os padrões de gastos individuais de cada consumidor para oferecer experiências personalizadas. Considerando diferentes pontos de dados, como frequência de visitas e preferências de estilo, a Macy’s pode oferecer promoções e recompensas individualizadas em programas de fidelização.

Starbucks

Assim como a Macy’s, o Starbucks rastreia a frequência de compras, as preferências de produtos (bebidas e alimentos) e as tendências usando o app da marca para refinar dados. Ofertas hiperpersonalizadas, atualizações sobre novos produtos que cada cliente tem maior potencial de interesse e até mesmo as lojas do Starbucks mais próximas são mostradas para gerar engajamento.

O Starbucks sabe como ninguém trabalhar a fidelização do seus clientes. Sua publicidade e comunicação com alta personalização são os grandes responsáveis por criar um forte relacionamento entre marca e audiência.

Ikea

A Ikea é fã de carteirinha da nova tecnologia. A rede de móveis sueca leva a hiper-relevância a altíssimo patamar com realidade aumentada no app Ikea Place. Os usuários podem mapear qualquer ambiente de suas casas, depois navegar pelos itens do catálogo da loja e ver como todos esses produtos ficariam dentro de suas casas reais. Os consumidores podem ampliar/reduzir os itens, posicioná-los e pesquisar produtos usando critérios específicos.

A IKEA oferece uma experiência do usuário memorável e reúne uma quantidade enorme de dados para otimizar suas recomendações de produtos nas próximas compras de cada cliente.

ASOS

A ASOS reinventa o conceito de landing page dinâmica monitorando os interesses dos usuários. Por exemplo, se, em algum ponto, o usuário pesquisar saias no site e depois digitar a URL da página inicial, ele será automaticamente redirecionado para a seção feminina. Isso melhora a experiência para visitantes recorrentes, que são levados para a parte do site que lhes é mais relevante naquele momento.

Além disso, os clientes que já determinaram o tamanho certo de suas roupas vão gostar de levar essas informações com eles quando mudarem de página, economizando tempo e otimizando a experiência de compra.

Sephora

A Sephora investe em uma estratégia de marketing estelar para alavancar a interação com seus clientes, mostrando conteúdo hiper-relevante em suas lojas físicas, redes sociais, no app e na web. Usando dados obtidos do histórico de compras e de outros hábitos e tendências dos usuários, a marca mostra ofertas personalizadas de acordo com as preferências individuais.

As páginas do site também são destinadas a responder a quaisquer dúvidas que os consumidores possam ter sobre os produtos, oferecendo informações relevantes para suas decisões de compras. A Sephora também mantém uma significativa presença digital nas suas lojas físicas, oferecendo uma verdadeira experiência omnichannel e hiper-relevante.

Como funcionam os anúncios hiper-relevantes

Graças ao conteúdo de anúncios hiper-relevantes, as empresas estão vendo aumentos expressivos em retenção de clientes, poder de compra e até mesmo em awareness de marca. Como se consegue isso? Com deep learning.

Os modelos de deep learning (aprendizagem profunda) são capazes de analisar imensas bases de dados, o que os tornam muito superiores à capacidade humana. Eles são treinados para detectar padrões, podendo predizer, com maior precisão e rapidez, o que cada usuário vai querer em seguida. Os anúncios resultantes dessa análise de dados são mais relevantes e personalizados, aumentando a chance de engajamento e conversão.

Isso significa que, pela primeira vez na história, um verdadeiro marketing 1:1 já é possível. Esse comportamento publicitário ajuda os clientes a descobrir novos produtos e até mesmo a lembrá-los de produtos que já esqueceram há muito tempo.

Para saber mais, baixe o Guia para a publicidade otimizada pela Inteligência Artificial.