Martech: saiba o que é e principais ferramentas

O que são martechs?

Martechs são ferramentas e plataformas que combinam marketing e tecnologia para melhorar a eficiência das campanhas e estratégias de marketing. Elas utilizam dados, algoritmos e automação para segmentar públicos, personalizar mensagens e otimizar o orçamento de marketing. A utilização de IA nas martechs potencializa essas capacidades, proporcionando insights mais precisos e ações mais rápidas.

Mídia programática

A mídia programática é uma das martechs mais importantes. Ela automatiza a compra de anúncios online, utilizando algoritmos para determinar o melhor momento e o público certo para exibir cada anúncio. No modelo tradicional, a compra de mídia envolve negociações manuais e decisões baseadas em dados limitados. A mídia programática, por outro lado, permite uma segmentação precisa e otimização em tempo real, ajustando lances e segmentações conforme novos dados são coletados.

DSPs, SSPs e DMPs

Essas siglas representam algumas das principais plataformas utilizadas na mídia programática:

Demand-side platforms (DSPs): são plataformas que permitem aos anunciantes comprarem espaços publicitários de maneira automatizada. Elas se conectam a múltiplas redes de anúncios, oferecendo uma ampla variedade de inventário publicitário. As DSPs utilizam algoritmos para determinar o valor ideal dos lances em tempo real e segmentar a audiência com base em critérios como demografia e comportamento de navegação.

Supply-side platforms (SSPs): são plataformas que ajudam os editores de sites a venderem seus espaços de anúncio de forma mais eficiente. Elas se conectam a várias DSPs e redes de anúncios, permitindo que os editores maximizem seus rendimentos ao oferecerem seus inventários de anúncios em leilões em tempo real. As SSPs gerenciam o inventário de anúncios e facilitam leilões automáticos, garantindo que os espaços publicitários sejam vendidos pelo melhor preço possível.

Data management platforms (DMPs): são plataformas que coletam, armazenam e organizam grandes volumes de dados de audiência. Esses dados podem vir de várias fontes, como websites, aplicativos móveis e CRMs. As DMPs permitem a criação de segmentos de audiência detalhados e a integração com DSPs e SSPs para melhorar a eficácia das campanhas publicitárias.

Tendências e dilemas da mídia programática

A mídia programática está em constante evolução, trazendo novas oportunidades e desafios. Uma das principais tendências é a publicidade em vídeo e a expansão para novas plataformas, como dispositivos móveis e TVs conectadas. No entanto, a mídia programática também enfrenta dilemas como a fraude publicitária, onde cliques artificiais inflacionam os resultados das campanhas, e a necessidade de maior transparência nas transações, já que o ecossistema envolve múltiplas partes e pode ser difícil rastrear o gasto publicitário.

Machine learning e data mining

Machine learning (aprendizado de máquina) e data mining (mineração de dados) são técnicas fundamentais nas martechs. Machine learning permite que sistemas aprendam e melhorem com a experiência, enquanto data mining analisa grandes volumes de dados para descobrir padrões valiosos. Essas técnicas ajudam as empresas a compreenderem melhor seus consumidores e a tomarem decisões baseadas em dados.

Um exemplo prático é a recomendação de produtos em e-commerces. Empresas como Amazon utilizam machine learning para sugerir produtos com base no histórico de navegação dos usuários, aumentando significativamente as taxas de conversão.

IA para verificação de tendências de comportamento

A clusterização é uma técnica de machine learning que agrupa consumidores com características semelhantes, permitindo uma segmentação precisa e campanhas de marketing personalizadas. A captação de dados, fundamental para estratégias baseadas em IA, envolve a coleta de informações de diversas fontes, garantindo a precisão e relevância dos dados utilizados.

Uma ferramenta destacada para verificação de tendências de comportamento é a Brandwatch Consumer Intelligence. Ela utiliza IA para analisar dados de mais de 100 milhões de fontes online e 1,4 trilhão de postagens em mídias sociais. A ferramenta rastreia discussões em tempo real, permitindo que as empresas compreendam profundamente os sentimentos e comportamentos dos consumidores.

Tendências e dilemas éticos

Um dos grandes desafios éticos é o viés algorítmico, onde os algoritmos refletem preconceitos presentes nos dados com os quais foram treinados. A responsabilização é crucial, exigindo que as empresas sejam transparentes sobre o funcionamento de seus algoritmos e assumam a responsabilidade por impactos negativos.