{"id":10065,"date":"2019-07-08T17:26:14","date_gmt":"2019-07-08T17:26:14","guid":{"rendered":"http:\/\/www.criteo.com\/br\/?p=10065"},"modified":"2023-11-16T14:10:12","modified_gmt":"2023-11-16T14:10:12","slug":"cinco-exemplos-de-hiper-relevancia-em-anuncios-online","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.criteo.com\/br\/blog\/cinco-exemplos-de-hiper-relevancia-em-anuncios-online\/","title":{"rendered":"Cinco exemplos de hiper-relev\u00e2ncia em an\u00fancios online"},"content":{"rendered":"

 <\/p>\n

A Intelig\u00eancia Artificial (IA) vem otimizando a passos largos a publicidade online. A IA ajuda as empresas a analisar enormes reposit\u00f3rios de dados para personalizar conte\u00fado para cada consumidor individualmente, com base em suas prefer\u00eancias e comportamentos.<\/p>\n

Essa segmenta\u00e7\u00e3o hiper-relevante mostra a mensagem certa no momento certo para as pessoas certas \u2014 e a Intelig\u00eancia Artificial est\u00e1 ficando cada dia melhor nisso. Muitas empresas v\u00eam implementando conte\u00fado publicit\u00e1rio hiper-relevante e j\u00e1 observam uma grande diferen\u00e7a. Vamos conferir cinco exemplos.<\/p>\n

Macy\u2019s<\/strong><\/h3>\n

Para se destacarem em um setor altamente competitivo, grandes varejistas, como a Macy\u2019s, est\u00e3o investindo na alta personaliza\u00e7\u00e3o para impactar suas imensas bases de clientes.<\/p>\n

\"\"<\/a><\/p>\n

A Macy\u2019s analisa as compras e os padr\u00f5es de gastos individuais de cada consumidor para oferecer experi\u00eancias personalizadas. Considerando diferentes pontos de dados, como frequ\u00eancia de visitas e prefer\u00eancias de estilo, a Macy\u2019s pode oferecer promo\u00e7\u00f5es e recompensas individualizadas em programas de fideliza\u00e7\u00e3o.<\/p>\n

Starbucks<\/strong><\/h3>\n

Assim como a Macy\u2019s, o Starbucks rastreia a frequ\u00eancia de compras, as prefer\u00eancias de produtos (bebidas e alimentos) e as tend\u00eancias usando o app da marca para refinar dados. Ofertas hiperpersonalizadas, atualiza\u00e7\u00f5es sobre novos produtos que cada cliente tem maior potencial de interesse e at\u00e9 mesmo as lojas do Starbucks mais pr\u00f3ximas s\u00e3o mostradas para gerar engajamento.<\/p>\n

\"\"<\/a><\/p>\n

O Starbucks sabe como ningu\u00e9m trabalhar a fideliza\u00e7\u00e3o do seus clientes. Sua publicidade e comunica\u00e7\u00e3o com alta personaliza\u00e7\u00e3o s\u00e3o os grandes respons\u00e1veis por criar um forte relacionamento entre marca e audi\u00eancia.<\/p>\n

Ikea<\/strong><\/h3>\n

A Ikea \u00e9 f\u00e3 de carteirinha da nova tecnologia. A rede de m\u00f3veis sueca leva a hiper-relev\u00e2ncia a alt\u00edssimo patamar com realidade aumentada no app Ikea Place. <\/em>Os usu\u00e1rios podem mapear qualquer ambiente de suas casas, depois navegar pelos itens do cat\u00e1logo da loja e ver como todos esses produtos ficariam dentro de suas casas reais. Os consumidores podem ampliar\/reduzir os itens, posicion\u00e1-los e pesquisar produtos usando crit\u00e9rios espec\u00edficos.<\/p>\n

\"\"<\/a><\/p>\n

A IKEA oferece uma experi\u00eancia do usu\u00e1rio memor\u00e1vel e re\u00fane uma quantidade enorme de dados para otimizar suas recomenda\u00e7\u00f5es de produtos nas pr\u00f3ximas compras de cada cliente.<\/p>\n

ASOS<\/strong><\/h3>\n

A ASOS reinventa o conceito de landing page din\u00e2mica monitorando os interesses dos usu\u00e1rios. Por exemplo, se, em algum ponto, o usu\u00e1rio pesquisar saias no site e depois digitar a URL da p\u00e1gina inicial, ele ser\u00e1 automaticamente redirecionado para a se\u00e7\u00e3o feminina. Isso melhora a experi\u00eancia para visitantes recorrentes, que s\u00e3o levados para a parte do site que lhes \u00e9 mais relevante naquele momento.<\/p>\n

\"\"<\/a><\/p>\n

Al\u00e9m disso, os clientes que j\u00e1 determinaram o tamanho certo de suas roupas v\u00e3o gostar de levar essas informa\u00e7\u00f5es com eles quando mudarem de p\u00e1gina, economizando tempo e otimizando a experi\u00eancia de compra.<\/p>\n

Sephora<\/strong><\/h3>\n

A Sephora<\/a> investe em uma estrat\u00e9gia de marketing estelar para alavancar a intera\u00e7\u00e3o com seus clientes, mostrando conte\u00fado hiper-relevante em suas lojas f\u00edsicas, redes sociais, no app e na web. Usando dados obtidos do hist\u00f3rico de compras e de outros h\u00e1bitos e tend\u00eancias dos usu\u00e1rios, a marca mostra ofertas personalizadas de acordo com as prefer\u00eancias individuais.<\/p>\n

\"\"<\/a><\/p>\n

As p\u00e1ginas do site tamb\u00e9m s\u00e3o destinadas a responder a quaisquer d\u00favidas que os consumidores possam ter sobre os produtos, oferecendo informa\u00e7\u00f5es relevantes para suas decis\u00f5es de compras. A Sephora tamb\u00e9m mant\u00e9m uma significativa presen\u00e7a digital nas suas lojas f\u00edsicas, oferecendo uma verdadeira experi\u00eancia omnichannel e hiper-relevante.<\/p>\n

Como funcionam os an\u00fancios hiper-relevantes<\/strong><\/h3>\n

Gra\u00e7as ao conte\u00fado de an\u00fancios hiper-relevantes, as empresas est\u00e3o vendo aumentos expressivos em reten\u00e7\u00e3o de clientes, poder de compra e at\u00e9 mesmo em awareness de marca. Como se consegue isso? Com deep learning.<\/p>\n

Os modelos de deep learning (aprendizagem profunda) s\u00e3o capazes de analisar imensas bases de dados, o que os tornam muito superiores \u00e0 capacidade humana. Eles s\u00e3o treinados para detectar padr\u00f5es, podendo predizer, com maior precis\u00e3o e rapidez, o que cada usu\u00e1rio vai querer em seguida. Os an\u00fancios resultantes dessa an\u00e1lise de dados s\u00e3o mais relevantes e personalizados, aumentando a chance de engajamento e convers\u00e3o.<\/p>\n

Isso significa que, pela primeira vez na hist\u00f3ria, um verdadeiro marketing 1:1 j\u00e1 \u00e9 poss\u00edvel. Esse comportamento publicit\u00e1rio ajuda os clientes a descobrir novos produtos e at\u00e9 mesmo a lembr\u00e1-los de produtos que j\u00e1 esqueceram h\u00e1 muito tempo.<\/p>\n

Para saber mais, baixe o Guia para a publicidade otimizada pela Intelig\u00eancia Artificial.<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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