Relacionamento com os artistas e forma de consumo mudam entre gerações, para jovens, trata-se mais da experiência, indica relatório da Nozy Content Agency. 
No último sábado, o cantor e compositor Milton Nascimento foi convidado para acompanhar o show do ex-Beatle Paul McCartney na Arena MRV, em Belo Horizonte, Minas Gerais. A terceira apresentação na cidade, realizada no domingo (3/12), teve em sua plateia um dos maiores nomes da música popular brasileira, que foi ovacionado pelos de mais espectadores. Milton Nascimento lançou em 1970 a sua versão da canção “Para Lennon e McCartney” e, 53 anos depois pode prestar sua homenagem aos Beatles ao vivo e a cores em um encontro de ídolos.

Por mais relevantes que as duas figuras sejam para a indústria musical, é possível que muitos ouvintes mais jovens nunca tenham ouvido falar de Milton Nascimento, nem de Paul McCartney. Ou então, pouco os conhecem. Além do avanço do tempo, que traz novos nomes, gêneros e estilos, há também uma mudança na forma como os amantes da música mais jovens encaram seus ídolos musicais.

Segundo a primeira edição do “Nozy Trend Reports”, da Nozy Content Agency, enquanto as gerações mais antigas têm como referência nomes como Cazuza, Belchior e Secos e Molhados, os mais jovens estão mais conectados a artistas aos quais associam a suas experiências na pré-adolescência, período conflituoso para muitas pessoas. Uma evidência disso é o fato de que 52% dos entrevistados pela agência nunca terem ouvido Gal Costa e Ney Matogrosso, 47% nunca ouviram Pink Floyd, e 30% não conseguiriam reconhecer uma música do Queen.

Além disso, a produção musical não é a única coisa que importa para os fãs de artistas, mas toda a sua presença. Thiaguinho e Ivete Sangalo estão entre os ídolos para 7% de super fãs, além de Jorge e Mateus, que surgem como os artistas favoritos de 15% dos respondentes. Esses artistas possuem forte presença nas redes sociais, compartilhando suas vidas e dilemas com fãs que os acompanham. Segundo o levantamento, esse comportamento aponta para a importância de que artistas se conectem com sua base além dos palcos, gerando conteúdo e conversas de forma autêntica.

Para as marcas, esse aprendizado se traduz em gerar patrocínios de artistas que vão além do direto de imagem: mais do que isso, devem contar boas histórias que estejam alinhadas às marcas. Um exemplo está na parceria entre a Puma e o artista A$AP Rocky, diretor criativo de uma coleção feita com a marca com a Fórmula 1.


Streaming pra que te quero?

Segundo o relatório, 99% dos jovens entrevistados utilizam plataformas de streaming de música, como Spotify e Deezer. Além disso, plataformas de reprodução de vídeos como Youtube e Instagram também são canais para ouvir música de 57% dos entrevistados. O levantamento aponta para a tendência da música como um recurso multimídia, incorporando imagem, coreografia, histórias e muito mais.

Esse movimento se traduz em estilo de vida. Mais do que isso, a música cumpre a função de marcar momento e provocar sensações para que os ouvintes alcancem seus objetivos. Enquanto 87% dos respondentes ouvem música enquanto praticam esportes ou treinam, 85% gostam de ouvir música enquanto se locomovem de um lugar para outro, e 58% enquanto trabalham ou estudam. Além disso, 69% dos jovens escolhem playlists de acordo com suas tarefas, apontando para a importância da curadoria musical das empresas de streaming. Esta lição pode ser bem aproveitada pelas marcas para criar formas de inserir a música como uma conversa com seu público.

A música representa a identidade de quem a ouve. Entre os respondentes, 65% dos jovens escutam playlists criadas ou indicadas por amigos. Além disso, 74% já fizeram uma publicação com uma música escolhida por eles, reforçando o poder de expressão e construção de status social. Assim, empresas podem utilizar a música como forma de reforçar a personalidade e valor da marca, contando uma história que acompanha as tendências.


Gêneros mais ouvidos

O relatório aponta ainda os gêneros mais ouvidos entre os jovens respondentes. São eles o samba e pagode (74%), seguido pelo pop (69%), pelo sertanejo (66%) e pelo funk (62%). No entanto, muito além dos gêneros, há músicas que “bombam”, geram assunto e que fazem parte das conversas do público.

O crescimento dos gêneros entre os ouvintes jovens acompanha a explosão de shows e apresentações de artistas nacionais e internacionais. Projetos de cantores como Ludmilla, Taylor Swift e Beyoncé, que vem seus ingressos esgotados em pouquíssimo tempo, indica que a música também incorpora a experiência de quem a ouve, gerando sensações, lembranças e ainda mais conversas e conteúdos. Marcas podem e devem aprender com essa espetacularização como uma forma de gerar memórias afetivas e momentos marcantes na vida dos consumidores e do público jovem.

Fonte: Consumidor Moderno

Entenda como a tecnologia tem o potencial de contribuir com a experiência do cliente, aumentando a individualização, a produtividade e o alcance das campanhas. A inteligência artificial (IA) é um recurso poderoso para as empresas, incluindo as equipes de marketing digital. Seu uso começa na automação básica e vai desde os simples chatbots que podem gerar leads e distribuir conteúdo em aplicativos como o WhatsApp, até tarefas mais complexas como a análise de sentimento e recomendações personalizadas baseadas nas preferências de cada cliente. 

Sendo assim, existem várias maneiras pelas quais as empresas podem usar a IA no marketing digital. Mais um exemplo é quando os profissionais a utilizam para prever a demanda por produtos, desenvolver perfis de clientes, fazer compras programáticas de anúncios e assim por diante. Outra case importante de utilização da IA é a melhora da experiência do cliente. De acordo com Marco Stefanini, CEO global da Stefanini, uma das maiores companhias brasileiras de tecnologia da informação (TI), com IA vem a oportunidade de liderar o processo e não mais nos adaptar. “Temos uma empresa de IA há 12 anos, já construímos aplicações usando nossa própria tecnologia. Nos últimos anos, essas novas tecnologias mudaram tudo”, afirma. 

E quando se trata de melhorar a experiência do cliente usando a IA, quatro áreas se destacam: chatbots, conteúdo preditivo e direcionado, criação de conteúdo e tecnologia de reconhecimento de imagem. Cada um deles pode ajudar a melhorar o atendimento e suporte ao cliente, bem como fornecer conteúdo mais direcionado e relevante. “A integração de IA nas organizações deverá ser ainda mais significativa nos próximos anos, pois ajudará as empresas a se tornarem mais eficientes e precisas em seus processos operacionais”, afirma Jordi Martinez, Diretor Executivo da Thing or Two.


1. Personalização baseada em IA 

A IA pode personalizar o conteúdo com base no comportamento de navegação, dados demográficos e preferências do cliente. Isso melhora a experiência do usuário e ajuda as empresas a criar campanhas de marketing mais direcionadas e eficazes que aumentam a conversão.
Ou seja, a IA pode melhorar a personalização do marketing digital das seguintes maneiras: 
- Analisando o comportamento de compra do cliente;
- Recomendando produtos em tempo real;
- Analisando os padrões de visualização dos clientes; 
- Respondendo perguntas rapidamente;
- Analisando mídias sociais, produtos e pesquisas para auxiliar as marcas na personalização


2. Chatbots 

Um chatbot é um software que pode manter conversas (ou “bate-papo”) usando IA para determinar respostas. Chatbots podem conduzir conversas auditivas ou textuais. 
As campanhas de marketing digital podem se beneficiar dos chatbots com tecnologia de IA das seguintes maneiras: 
- Os chatbots melhoram o atendimento ao cliente e reduzem a carga de trabalho da equipe de suporte, melhorando assim a satisfação e a fidelidade à marca; 
- Podem conversar com os usuários, aumentando o envolvimento e o tempo gasto em um site ou plataforma de mídia social; 
- Conseguem recomendar produtos e oferecer descontos ou promoções com base no comportamento e preferências do usuário;
- Podem coletar endereços de e-mail e números de telefone para geração de leads;
- Os chatbots podem analisar dados do usuário para encontrar tendências e insights para melhorar as campanhas e direcionar os usuários. 


3. Análise Preditiva 


Os algoritmos ajudam a entender os clientes e podem analisar grandes quantidades de dados. A análise preditiva baseada em IA pode auxiliar os profissionais de marketing digital a tomar melhores decisões baseadas em dados das seguintes maneiras: 
- Publicidade direcionada: a análise preditiva pode identificar padrões nos dados do usuário e prever quais usuários estarão interessados ​​em um produto ou serviço. Esses dados podem melhorar a segmentação e a conversão da publicidade; 
- Conteúdo personalizado: a análise preditiva pode criar conteúdo envolvente e fiel à marca após analisar o comportamento e as preferências do usuário;
- Retenção de clientes: os dados podem ser usados ​​para criar campanhas de retenção direcionadas mais eficazes. 
- Desenvolvimento de produtos: pode identificar tendências e insights de dados para melhorar o desenvolvimento de produtos e a experiência do usuário. 
- Previsão: a análise preditiva usa algoritmos de machine learning (aprendizado de máquina) para prever o comportamento e as tendências do cliente. Esses dados podem melhorar o marketing e a alocação de recursos. 
- Satisfação do cliente: é possível melhorar a satisfação e a fidelidade do cliente usando análises preditivas baseadas em IA.


4. Conteúdo gerado por IA 

As campanhas de marketing digital podem se beneficiar das ferramentas de geração de conteúdo baseadas em IA das seguintes maneiras: 
- Os geradores de conteúdo alimentados por IA podem escrever descrições de produtos, textos simples e conteúdo de mídia social. 
- Ferramentas baseadas em IA podem personalizar o conteúdo com base no comportamento do usuário.
- A IA pode analisar quais títulos ou imagens recebem mais cliques e ajustar o conteúdo. 


5. Anúncios direcionados por IA 

Os algoritmos de IA podem identificar padrões nos dados do usuário e prever quais usuários interagirão com anúncios específicos. A IA pode melhorar a segmentação da publicidade das seguintes maneiras: 
- Os algoritmos de IA podem identificar padrões e tendências em grandes conjuntos de dados, como comportamento do cliente, hábitos de compra e dados demográficos;
- A personalização baseada em IA pode adaptar a publicidade às preferências e comportamento do cliente. 
- Algoritmos podem prever o comportamento do cliente a partir de dados históricos. 
- A tecnologia pode monitorar o desempenho das campanhas publicitárias em tempo real e fazer ajustes rapidamente para otimizar a eficácia da campanha.


6. Pesquisa por voz baseada em IA 

Assistentes virtuais como a Siri, a Cortana e a Alexa podem auxiliar no recurso pesquisa por voz. Essa pesquisa por voz baseada em IA pode ajudar as campanhas de marketing digital das seguintes maneiras: 
- Podem auxiliar as empresas a entender como as pessoas usam a pesquisa por voz e quais palavras-chave e frases elas usam;
- As empresas podem usar chatbots para suporte ao cliente, perguntas frequentes e orientação do funil de vendas e fazer com que Siri, Alexa e Google Assistant entreguem esses anúncios. 
- É possível analisar dados de pesquisa por voz para entender o comportamento do usuário em seus sites e produtos.


7. Reconhecimento de imagem/vídeo 

A IA pode identificar objetos, pessoas e outros elementos em imagens e vídeos e isso pode ajudar as empresas a criar conteúdo visual mais relevante e envolvente das seguintes formas: 
- Algoritmos de IA podem colocar tags automaticamente imagens e vídeos com palavras-chave relevantes, facilitando a pesquisa, categorização e criação de conteúdo visual mais envolvente para as empresas. 
- Conseguem melhorar a precisão da pesquisa
- Algoritmos de IA podem identificar padrões e tendências em conteúdo visual, ajudando as empresas a criar conteúdo visual melhor. 
- Podem sugerir novos conteúdos visuais com base em tendências e preferências do usuário. 


8. Detecção de fraude baseada em IA 

Os algoritmos de IA podem detectar padrões de fraude e prevenir fraudes de cliques e invasão de contas das seguintes maneiras: 
- Os algoritmos de IA podem detectar anomalias, como vários cliques no mesmo endereço IP, ou sinalizar quaisquer picos repentinos na atividade da conta. 
- Podem usar machine learning para identificar padrões de fraude, como endereços IP, locais e tipos de dispositivos. Esses algoritmos podem então prever fraudes e evitá-las. 
- Conseguem identificar palavras-chave e frases relacionadas a fraudes em registros de bate-papo e conversas por e-mail. 
- As empresas podem detectar e responder a atividades fraudulentas em tempo real. Um algoritmo pode alertar o proprietário da conta quando ela é acessada de um novo local. 
- Podem atribuir uma pontuação a cada transação ou atividade com base na probabilidade de fraude. Este sistema de pontuação pode ajudar as empresas a priorizar a sua resposta e concentrar os seus recursos nas transações de maior risco. 


9.  Análise de Sentimento

A análise do sentimento do cliente mede a emoção do cliente (de positiva a negativa). Ela capacita as organizações a obter insights examinando as opiniões, atitudes e emoções das pessoas expressas em várias formas. Pode fazer a análise de texto, de conversas que foram transcritas ou até mesmo o tom voz de um áudio. 

Exemplos de análise de sentimento do cliente:
A análise de sentimento tradicional usa processamento de linguagem natural (PNL) para analisar palavras e frases usadas e pontuar a interação de acordo.
- Sentimento positivo: “Muito obrigado, você foi muito útil.”
- Sentimento neutro: “Entendo o que você está dizendo.”
- Sentimento negativo: “o serviço é péssimo.”‍Além disso, a IA pode analisar as redes sociais e o conteúdo online para avaliar o sentimento público e monitorar a reputação da marca. Isso já é feito a bastante tempo, mas a IA otimizar essa tarefa para que ela leve menos tempo e forneça insights melhores. Isso pode ajudar as empresas antecipar uma possível crise e começar a planejar seu gerenciamento.


10. Automação de marketing baseada em IA 

As campanhas de marketing digital podem se beneficiar das ferramentas de automação de marketing baseadas em IA das seguintes maneiras: 

- Melhorar as taxas de conversão e as vendas;
- Prever quais usuários converterão ou realizarão uma ação específica; 
- O algoritmo pode ajustar automaticamente os anúncios de pesquisa paga ou o conteúdo do e-mail de marketing com base no comportamento do usuário;
- Os algoritmos de pontuação de leads podem atribuir uma pontuação a cada lead com base em sua probabilidade de conversão, permitindo que as empresas priorizem seu acompanhamento e concentrem seus recursos nos leads mais promissores.

Fonte: Consumidor Moderno