Em uma realidade na qual o acesso à inteligência artifical ficou mais fácil para diversas empresas, a qualidade e a singularidade dos dados se tornaram o principal determinante para uma vantagem competitiva. Mas como?
De acordo com nossa última edição do BrandZ das Marcas Globais Mais Valiosas, de 2024, aquelas que são percebidas como significativas, diferentes e inovadoras pelos consumidores dobram suas chances de crescimento em comparação a suas competidoras.
Ao utilizar dados próprios é possível, portanto, alcançar uma diferença significativa, alimentando as capacidades únicas de IA para pesquisa de produtos, testes e experimentação, de forma precisa e rápida a um custo altamente competitivo.
“Hoje, estamos começando a ver produtos chegarem ao mercado nos quais a pesquisa, os testes e a experimentação são conduzidos exclusivamente usando IA generativa alimentada por conjuntos de dados proprietários expansivos e refinados”, afirma Chris Petranto, head global de Analytics da Kantar.
Modelos de IA genéricos oferecem capacidades básicas, mas simplesmente não podem rivalizar com sistemas treinados em décadas de dados refinados e específicos da indústria provenientes de pesquisas de mercado, interações com consumidores e outros pontos.
Dados únicos são vantajosos na hora de construir insights com IA
Ao usar múltiplas fontes de dados proprietários, uma empresa cria insights singulares que vão além daqueles produzidos por aplicações genéricas. São combinações únicas de padrões comportamentais, atitudes dos consumidores e métricas de desempenho.
Esses conjuntos incluem:
- Dados comportamentais, capturando interações reais dos clientes;
- Insights atitudinais de pesquisas e feedback dos clientes;
- Dados transversais combinando múltiplos fluxos de dados;
- Dados de tendências históricas abrangendo anos e décadas;
- Métricas de desempenho publicitário proprietárias.
Um exemplo dessas fontes são soluções de monitoramento de marca, bancos de pesquisas de mercado e mesmo ferramentas de testes de criativos publicitários. Como no caso do ConceptEvaluate AI da Kantar, que pode prever a taxa de sucesso de mercado através de um extenso banco de dados de inovação com aproximadamente 39.000 conceitos testados globalmente, incorporando quase 6 milhões de avaliações de consumidores.
Com uma ferramenta como essa, as marcas podem avaliar rapidamente novos produtos e inovações em escala e identificar conceitos vencedores mais cedo no ciclo de desenvolvimento.
Na parte criativa, ter um banco histórico de avaliações de diferentes peças publicitárias ajuda a fazer modificações a ajustar campanhas de acordo com diferentes fatores. O LINK AI da Kantar, por exemplo, processa 35 milhões de respostas humanas de 250.000 testes de anúncios acumulados ao longo de três décadas. A IA nesse caso ofere feedback valioso e de alto nível para ajudar as marcas a terem impressões iniciais sobre os possíveis resultados das suas campanhas.
“A riqueza desses dados permite que os modelos de IA identifiquem padrões mais complexos e produzam insights adaptados a diferentes indústrias, produtos e segmentos de clientes”, afirma Wanessa Muñoz, CCO da divisão Insigths da Kantar Brasil.
Refeições prontas pensadas com AI
Chris Petranto, head global de Analytics da Kantar, detalha o caso da Iceland Foods que queria se tornar a pioneira em refeições prontas com a ajuda de IA. Para isso, precisavam de testes de conceito rápidos e confiáveis para sua nova linha de bem-estar.
Usando o ConceptEvaluate AI, eles identificaram rapidamente os produtos mais promissores e os benefícios focados em energia. “A avaliação baseada em IA ajudou a Iceland a encontrar quais conceitos repercutiriam mais fortemente com os consumidores e que manteriam a diferenciação da marca”, afirma o executivo. “Os insights orientaram a estratégia de desenvolvimento de produtos e aceleraram a inovação, ao mesmo tempo em que reduziram o risco de mercado.”
As marcas possuem ao seu alcance conjuntos de dados proprietários extensos, sejam em ativos criativos, conceitos de produtos, interações do consumidor e métricas de desempenho de mercado. O próximo passo é combiná-los com modelos de IA e, apoiados por uma governança de dados robusta, impulsionar uma tomada de decisão rápida e precisa. “Quem souber tirar vantagem desse tipo de estratégia irá liderar o seu setor em termos de rapidez, eficiência e inovação”, afirma Wanessa.