Saiba quais são as tecnologias do futuro e como elas são aplicadas hoje, nos seus primeiros testes.
Há muitos anos cientistas e especialistas em tecnologia têm uma obsessão por replicar as habilidades humanas com máquinas. Damos a essas tecnologias avançadas o nome de next tech: inteligência artificial (AI), processamento de linguagem natural (PLN), tecnologia de sensores, robótica, realidade mista (RV e RA), internet das coisas (IoT) e blockchain. Ao replicar as competências humanas, elas vão empoderar o marketing da próxima geração, chamado de Marketing 5.0. Você sabe como as tecnologias do futuro são aplicadas hoje, nos seus primeiros anos de testes, e o que elas já são capazes de fazer?
Ilustração retirada do livro Marketing 5.0, de Philipi Kotler
Inteligência artificial
A IA é, provavelmente, a tecnologia mais popular. A forma de IA é conhecida como Inteligência Artificial Geral (IAG), que atinge o nível de consciência do ser humano como vemos nos filmes de ficção científica, mas ainda exigirá pelo menos mais 20 anos de desenvolvimento. Não é preciso, porém, que ela tenha que ser tão sofisticada para usufruirmos da IA. Aplicações mais restritas já são comuns, sendo amplamente utilizadas para automatizar tarefas rotineiras em diversos setores. As empresas de serviços financeiros, por exemplo, vêm utilizando-a para automatizar a detecção de fraudes e a avaliação de crédito. Com a IA, o Google recomenda buscas a cada letra que você digita na barra de busca. A Amazon a vem utilizando para propor recomendações de livros, e o Uber, para atualizar preços em tempo real. Em sua forma mais restrita, a IA usa algoritmos de computador para realizar tarefas específicas que antes exigiam a inteligência humana. O jeito do computador de aprender pode ser supervisionado, como nos chatbots de atendimento ao cliente, ou não supervisionado, como na ação de interpretar e extrair ideias do big data a partir de posts em redes sociais, históricos de transações e outros dados comportamentais na internet. À medida que o cliente reage a essas ofertas, o computador aprende continuamente e altera o algoritmo.
Processamento de Linguagem Natural (PLN)
Outro avanço empolgante está na área do processamento de linguagem natural. Trata-se de ensinar as máquinas a replicar o jeito humano de se comunicar, o que abrange tanto a linguagem escrita quanto a falada. O PLN é um aspecto crucial para o desenvolvimento da IA, principalmente quando esta exige um input linguístico, como nos assistentes por voz. Também é uma tecnologia desafiadora, já que a linguagem humana, em sua forma natural, é muitas vezes imprecisa, complexa e sutil. É necessário um enorme volume de transcrições de conversas do mundo real e gravações de vídeo para ensinar às máquinas as nuances da linguagem. A aplicação mais disseminada do PLN são os chatbots. Eles vêm sendo utilizados não apenas para atendimento ao cliente, mas também para vendas. Os chatbots reduzem a necessidade de canais mais caros, como centrais de atendimento para receber chamadas ou fazer telemarketing, principalmente em relação a clientes de menor poder aquisitivo. A popularidade das plataformas de mensagens online, como o WhatsApp, o Facebook Messenger e o WeChat, deu uma contribuição crucial para a ascensão dos chatbots. Pelo mesmo motivo, a expectativa do público é comunicar-se com os chatbots do mesmo jeito que falaria com outras pessoas. Ao contrário dos chatbots mais simples, capazes somente de responder algumas perguntas fechadas, os chatbots movidos a PLN conseguem interpretar e responder perguntas arbitrárias. Graças à tecnologia de voz, as máquinas também evoluíram muito na resposta a comandos verbais. Existem vários assistentes de voz no mercado: Alexa, da Amazon; Siri, da Apple; Google Assistant; e Cortana, da Microsoft. São aplicativos capazes de responder a demandas simples e executar comandos em vários idiomas.
Tecnologia de sensores
Além do reconhecimento de texto e de fala, os computadores também aprendem pelo reconhecimento facial e de imagens. Essa tendência é alimentada pela popularidade cada vez maior das fotos e das selfies na era das mídias sociais. Resumindo, o que o reconhecimento de imagem faz é escanear uma imagem e buscar algo parecido na web ou em uma base de dados. Sendo o líder dos motores de busca, o Google desenvolveu a funcionalidade do reconhecimento de imagem, na qual o usuário pode realizar uma busca a partir de uma imagem. As aplicações são inúmeras. Por exemplo, surfando por milhões de posts em redes sociais, as empresas podem escanear fotos de gente comprando e consumindo suas marcas e enviar comentários de agradecimento. Também podem identificar gente usando marcas concorrentes e convidá-las a mudar. Esse tipo de publicidade altamente direcionada é uma
forma eficientíssima de aumentar a fatia de mercado.
No Reino Unido, a rede de supermercados Tesco faz amplo uso de sensores de reconhecimento de imagem para melhorar seus “planogramas”, que definem onde cada produto será exibido nas prateleiras de modo a incentivar mais compras. A empresa usa robôs para tirar fotos dos produtos nas prateleiras e analisar as imagens, identificando desabastecimento ou falhas de apresentação. A funcionalidade de reconhecimento de imagem também é útil no aprimoramento da experiência do cliente. Ela pode, por exemplo, escanear um produto na prateleira e receber informações detalhadas a respeito graças a um motor de IA.
Um exemplo de uso do software de reconhecimento facial está nos painéis digitais. Identificar o perfil demográfico e o estado emocional do público pode ajudar os anunciantes a entregar o conteúdo exato. Capturar as reações faciais a
cada conteúdo também permite que o publicitário aperfeiçoe os anúncios. Outra área popular de uso dos sensores são os veículos autônomos. Sistemas telemáticos que incluem sensores já estão instalados nos carros, para aumentar a segurança e auxiliar na gestão do veículo. Isso é de especial utilidade na logística e na organização da cadeia de abastecimento. O proprietário pode monitorar seu veículo autônomo recebendo dados diários sobre padrões de GPS, tempo de uso, quilometragem e gasto de combustível. O mais importante é que o proprietário será lembrado quando o carro precisar de manutenção.
Robótica
Desde os anos 1960, a automação do back-end foi o principal uso dos robôs em grandes empresas de países industrializados. Foi na indústria que a automação com robôs mostrou mais valor em termos de economia de custos, por conta da natureza braçal do trabalho – sobretudo nos últimos anos, quando o custo dos robôs se tornou menor do que o dos salários inflacionados. A evolução da IA então expandiu o leque de tarefas assumidas pelos robôs industriais. Isso, combinado com a resistência e a flexibilidade de horário de trabalho dos robôs,
que levam a um aumento de produtividade, depõe a favor da automação nas empresas.
Nos últimos anos as empresas têm tentado usar os robôs para substituir as pessoas nas interfaces de contato direto com o consumidor, como exercício de marketing. O Japão, por causa da população envelhecida e da tendência a não aceitar muitos imigrantes, tem sido líder e pioneiro no campo da robótica. As montadoras japonesas, como a Toyota e a Honda, investem em carebots para cuidar de idosos. O Pepper, robô da Softbank, tornou-se um companheiro
pessoal em asilos e assistente de vendas em lojas de varejo. A Nestlé do Japão também usa robôs para fazer, vender e servir café.
Embora se imaginem os robôs na forma humanoide, a robótica não é só uma questão de robôs físicos. Uma tendência crescente é a automação robótica de processos (RPA, do inglês robot process automation), que inclui a robótica de software. Na RPA, robôs virtuais realizam trabalho informatizado que seria feito por humanos, seguindo instruções precisas. As empresas a empregam para automatizar processos repetitivos e de grande volume, nos quais não há espaço para erros. É, muitas vezes, utilizada para gerência financeira de back-office, como emissão de notas fiscais e pagamentos. Em vendas, a RPA pode ser utilizada de diversas formas. A gestão de relacionamento com o cliente (CRM) é um dos exemplos mais comuns. A equipe de vendas pode digitalizar com facilidade cartões corporativos e agregar relatórios em papel, armazenando-os em seguida no sistema de CRM. A RPA também é útil na automação de e-mails para leads de vendas. No marketing, a RPA é usada sobretudo na publicidade programada – que inclui leilões automatizados e compra de colocações publicitárias digitais para um resultado otimizado. E vem se tornando mais popular em razão da proporção cada vez maior dos orçamentos on-line de publicidade.
Realidade mista (RM)
No campo das inovações em interfaces tridimensionais com o usuário, a realidade mista (RM) – combinação de realidade aumentada (RA) e realidade virtual (RV) – se destaca como uma das mais promissoras, confundindo as fronteiras entre os mundos físico e digital. Como o objetivo é emular a imaginação humana, as aplicações atuais focam antes de tudo na diversão e nos games. Mas algumas marcas já estão investindo na RM para melhorar a
experiência do cliente.
Na RA o conteúdo digital interativo se sobrepõe à visão do usuário nos ambientes do mundo real. Um exemplo popular de game para celular baseado em RA é o Pokémon Go, no qual criaturas imaginárias parecem estar fisicamente próximas de nós quando vistas na tela do telefone. Com o passar dos anos, o tipo de conteúdo digital sobreposto vem evoluindo, passando do simplesmente visual ao feedback tátil e às sensações olfativas.
A RV é, de certa maneira, o oposto da RA. A RA é como trazer objetos digitais para o mundo real, ao passo que a RV é como levar você para o mundo digital. Em geral, a RV troca a visão do usuário por um ambiente digital
simulado. Usando óculos especiais, o usuário pode vivenciar a sensação de uma montanha-russa ou de atirar em alienígenas. Para usar a RV, o usuário pode escolher óculos específicos, como o Oculus Rift, ou adaptados para celulares, como o Google Cardboard. Os consoles de games da Sony e da Nintendo
também oferecem aparelhos de RV como extensão.
A capacidade de misturar os mundos digital e real é revolucionária para o marketing. Abre infinitas possibilidades de entrega de um conteúdo de marketing envolvente, sobretudo pelo fato de a RM estar arraigada nos videogames. A RM permite que as empresas embutam informações e histórias adicionais em seus produtos de um jeito divertido e empolgante. Isso, por sua vez, possibilita que o cliente visualize a si mesmo não apenas avaliando, mas
utilizando o produto. De certa forma, agora o cliente é capaz de “consumir” o produto antes mesmo de decidir comprá-lo.
Varejistas usam a RM para experimentação virtual de produtos ou oferta de tutoriais. A IKEA, por exemplo, cria imagens 3D de seus produtos e usa a RA para ajudar compradores em potencial a visualizar como os móveis vão ficar nos cômodos. A Lowe, varejista americana de materiais de construção, usa a RV para treinar o usuário, passo a passo, em reformas domésticas feitas por conta própria. No setor automotivo, a RA é amplamente empregada por Mercedes-Benz, Toyota e Chevrolet sob a forma de um painel virtual sobreposto ao para-brisa, evitando que o motorista baixe os olhos. A Land Rover ampliou essa ideia sobrepondo imagens completas do terreno à frente no para-brisa e criando a impressão de que o capô do carro é transparente.
Internet das coisas (IoT) e blockchain
A IoT se refere à interconectividade de máquinas e aparelhos que se comunicam entre si. Celulares, aparelhos vestíveis, eletrodomésticos, automóveis, medidores de energia inteligentes e câmeras de vigilância são alguns exemplos de aparelhos conectados. As pessoas podem usar a IoT para montar uma casa inteligente. As empresas podem usá-la para monitoramento e rastreamento remoto de ativos, como edifícios e a frota de veículos. O mais importante é que a IoT possibilita a entrega de uma experiência do usuário sem descontinuidade.
Uma experiência sem atritos passou a ser possível, já que todos os pontos de contato físicos se tornam digitalmente conectados através da IoT. Um excelente exemplo é o caso da Disney. O parque temático tira proveito da IoT para eliminar qualquer atrito e redefinir a experiência do cliente no parque. Integrada com o site My Disney Experience, a pulseira MagicBand armazena informações do cliente, funcionando, assim, como ingresso para o parque, chave do quarto e método de pagamento. A pulseira se comunica o tempo todo com milhares de sensores nos brinquedos, restaurantes, lojas e hotéis graças a uma tecnologia de frequência de rádio. A equipe da Disney pode monitorar a movimentação do cliente, antecipando a entrada de um visitante a 10 metros de distância, podendo atendê-lo proativamente. Imagine ser recebido pessoalmente pelo seu nome, sem precisar dizer nada. Os dados de movimentação dos clientes que são coletados têm enorme valor na definição dos locais das ofertas ou na recomendação dos caminhos mais rápidos para o visitante chegar às suas atrações favoritas.
O blockchain é outro método de tecnologia distribuída. Uma espécie de sistema de registro aberto e distribuído, o blockchain registra dados criptografados em uma rede peer-to-peer. Um “bloco” é como uma página de um livro-caixa contendo todas as transações anteriores. Quando um bloco é terminado, não pode mais ser alterado, cedendo lugar ao bloco seguinte da cadeia. A segurança do blockchain permite transações entre duas partes sem a
intermediação de um banco. Também possibilitou a invenção do bitcoin, criptomoeda que não necessita de banco central. A natureza segura e transparente do registro no blockchain representa uma revolução em potencial para o marketing para aumentar a transparência no posicionamento de publicidade digital. A Associação Nacional de Anunciantes dos Estados Unidos estimou que, para cada dólar investido em mídia, apenas 30 a 40 centavos chegam ao veículo e o restante fica com intermediários. O blockchain é usado para rastrear essa cadeia de transações, do anunciante ao veículo, identificando ineficiências. Uma aplicação similar do blockchain também pode ajudar o cliente a verificar se compromissos do anunciante, como comércio justo e matéria-prima 100% orgânica, são autênticos por meio do registro das transações da cadeia de abastecimento.
Como podemos perceber, a natureza contextual da next tech permite uma experiência do cliente adaptável. Os profissionais de marketing podem criar conteúdo, ofertas e interações sob medida para as emoções de momento do cliente. E, com as funcionalidades da computação distribuída, a entrega de serviços ocorre em tempo real, no ponto
da demanda.
*Texto retirado de Marketing 5.0: Tecnologia para a humanidade Capa comum – Edição padrão, 9 novembro 2021. Philip Kotler (Autor), Hermawan Kartajaya (Autor), Iwan Setiawan (Autor), André Fontenelle (Tradutor).
