THE IMPACT OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN THE AREA OF MARKETING: ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN THE 21ST CENTURY
REGISTRO DOI: 10.69849/revistaft/fa10202506182315
Luan Gabriel Rodrigues1
Sabrina Cristina Pimenta1
Leonardo Camisassa Fernandes2
RESUMO
O presente artigo tem como objetivo a discussão a respeito do impacto da inteligência artificial no marketing, considerando as inovações tecnológicas e suas implicações para estratégias de mercado. Neste sentido, aborda-se a integração de ferramentas baseadas em IA nos processos de análise de dados, segmentação de público e personalização de campanhas. Além disso, discutem-se os desafios éticos e as oportunidades que surgem com a automação e a capacidade de processamento de grandes volumes de informações. Por fim, é feita uma análise em busca de soluções e recomendações para a aplicação eficaz da inteligência artificial no marketing.
Palavras-chave: Inteligência artificial. Marketing digital. Inovação tecnológica. Personalização de campanhas.
1 INTRODUÇÃO
A inteligência artificial (IA) é um tema amplamente discutido no mundo, tanto por sua importância para grandes corporações quanto por sua influência no comportamento humano no século XXI. Dessa forma, a IA tem conquistado cada vez mais espaço, exigindo estudos aprofundados sobre seus benefícios, desafios e implicações éticas.
O termo inteligência artificial surgiu antes da década de 1950, com as contribuições de Walter Pitts e Warren McCulloch, (volume 5, paginas 115133) que desenvolveram o conceito de neurônios artificiais em 1943. Essas redes neurais são capazes de aprender a partir de dados e melhorar seu desempenho com o tempo. Atualmente, a IA passa por um crescimento significativo, impulsionado pelos avanços tecnológicos e pela demanda por soluções inteligentes.
Esses avanços tecnológicos são fundamentais para a atualização e inovação nos negócios, trazendo otimização de processos, maior desempenho e garantindo confiabilidade, segurança e proteção para empresas e clientes. Blog Algar Telecom (10 de maio de 2024)
No Brasil, o setor de tecnologia tem avançado graças a investimentos em inovação e ao crescimento do mercado digital, embora ainda enfrente desafios estruturais como infraestrutura precária, deficiências na educação, falta de mão de obra qualificada, burocracia e altos tributos.
A inteligência artificial tem revolucionado diversos setores, otimizando processos, reduzindo custos e aumentando a eficiência empresarial. Em escritórios modernos, áreas como o marketing se beneficiam amplamente da tecnologia, permitindo melhorias nos processos internos, decisões estratégicas mais acertadas e uma melhor experiência para os clientes. A inteligência artificial (IA) é utilizada no marketing para enriquecer a experiência dos consumidores com as marcas, atuando desde o desenvolvimento de produtos até o momento da compra. Com o avanço tecnológico e o crescimento das redes sociais, a coleta de dados tornou-se mais ampla e eficiente, permitindo que as empresas criem estratégias de relacionamento mais personalizadas. Diante de consumidores cada vez mais informados e exigentes, o marketing de massas perde eficácia, e a IA surge como ferramenta essencial para direcionar campanhas de forma mais individualizada. Contudo, persiste o questionamento sobre o limite da aceitação do consumidor em relação ao uso de seus dados pessoais. Entrevistas com especialistas e questionários aplicados a consumidores revelam que muitos ainda não têm uma opinião formada sobre o uso da IA no marketing: embora valorizem a agilidade e a facilidade no contato com as marcas, muitos demonstram preocupação quanto à coleta e utilização de seus dados. Este artigo visa analisar o impacto da inteligência artificial no comportamento de compra dos consumidores nos dias atuais.
O objetivo principal é investigar como as tecnologias de inteligência artificial, sistemas de recomendação e chatbots, influenciam as decisões de compra dos consumidores, analisando os fatores que moldam suas escolhas e a experiência de compra.
De que maneira as tecnologias de inteligência artificial, como sistemas de recomendação e chatbots, influenciam o comportamento de compra dos consumidores, e quais são os fatores que determinam sua aceitação ou resistência a essas tecnologias?
2 REFERENCIAL TEÓRICO
Conceitos fundamentais IA, Machine Learning, marketing digital, automação de marketing, principais autores e estudos, tipos de IA e tecnologias emergentes.
2.1 Conceitos Fundamentais da IA
A inteligência artificial (IA) é um ramo da computação que desenvolve sistemas capazes de simular habilidades humanas, como aprendizado, reconhecimento de padrões e tomada de decisões, por meio de algoritmos treinados com grandes volumes de dados. Essa tecnologia está presente em aplicações como assistentes virtuais e sistemas de classificação de imagens, otimizando processos e melhorando a interação homem-máquina. Andreas Kaplan & Michael Haenlein (abril/maio de 2025)
O termo “inteligência artificial” foi formalizado em 1956 por John McCarthy, durante a conferência de Dartmouth College, marcando o início da IA como campo de estudo. Antes disso, ideias de máquinas cognitivas já apareciam na cultura e na ciência, como no filme Metrópolis (1927). Nos anos 1950, Claude Shannon e Arthur Samuel desenvolveram programas de jogos com capacidade de aprendizado, estabelecendo os fundamentos do aprendizado de máquina.
Durante os anos 1980, houve maior investimento governamental, incentivando o desenvolvimento de redes neurais e sistemas especialistas, embora o poder computacional limitado retardasse os avanços. Com a chegada dos anos 2000, o Big Data e o aprendizado profundo impulsionaram a evolução da IA. A computação em nuvem democratizou o acesso à tecnologia, permitindo a adoção de modelos sofisticados por empresas e desenvolvedores.
A IA funciona com base no processamento de dados e no treinamento de algoritmos. O aprendizado de máquina permite que os sistemas reconheçam padrões e tomem decisões de forma mais precisa, quanto maior e mais variado for o conjunto de dados. Exemplos modernos incluem sistemas AI-driven, que realizam tarefas autônomas como otimização de fluxos e personalização em tempo real. Teresa Bernarda Ludermir (abril de 2021 volume 35, número 101, páginas 85 a 94.)
2.2 – Machine Learning
Machine Learning é um subconjunto de inteligência artificial (IA). Seu objetivo é ensinar computadores a aprender com os dados e a melhorar com a experiência em vez de serem detalhadamente programados para esse fim. No Machine Learning, os algoritmos são treinados para identificar padrões e correlações em grandes conjuntos de dados, para tomar as melhores decisões e fazer previsões com base nessa análise. Os aplicativos de Machine Learning melhoram com o uso e se tornam mais precisos à medida que têm acesso a um maior volume de dados. Christopher M. Bisphop (2006).
2.3 – Marketing tradicional e marketing digital
O marketing é uma área estratégica essencial para organizações que desejam se destacar em um mercado competitivo. Mais do que promover produtos, busca criar valor, satisfazer clientes e construir relacionamentos duradouros. Para entender sua importância, é preciso analisar sua definição, objetivos e raízes históricas.
A prática do marketing remonta às civilizações antigas, mas ganhou métodos organizados no Renascimento Comercial (século XV) e, de forma mais intensa, durante a Revolução Industrial (século XVIII), com a produção e venda em larga escala.
No início do século XX, com a consolidação da economia de mercado, o marketing tornou-se uma disciplina acadêmica, com instituições como a Universidade de Nova York oferecendo cursos na área, conforme Paul D. Converse (1945). Inicialmente focado na venda, o marketing adotava práticas enganosas, prejudicando sua imagem. Pesquisadores como Walter Dill Scott estudaram a aplicação da psicologia à propaganda, evidenciando seu poder persuasivo.
Com o amadurecimento dos consumidores, o marketing passou a priorizar a satisfação do cliente, adotando uma abordagem mais ética e relacional. Peter Drucker defendeu a gestão focada nas pessoas, enquanto Philip Kotler, em 1967, estruturou os pilares do marketing moderno com a obra Administração de Marketing, voltada para as necessidades do mercado e o valor ao consumidor. Desde então, o marketing evolui continuamente, acompanhando as transformações tecnológicas, culturais e sociais que moldam o comportamento do consumidor contemporâneo. Vitor Peçanha (22-07-2020).
O marketing, embora tenha surgido há décadas, evoluiu com o advento da era tecnológica, originando o marketing digital, que utiliza a internet como meio de comunicação e estratégias de marketing. A internet conecta pessoas e empresas globalmente, funcionando como uma ferramenta fundamental para comunicação e negócios. Finkelstein (2011) a define como um conjunto de redes de computadores que facilita a comunicação contínua entre os usuários, seja para fins pessoais ou comerciais.
Limeira (2010) define marketing digital ou e-marketing como o conjunto de ações de marketing intermediadas por canais eletrônicos, onde o cliente controla a informação que recebe. O marketing digital tem se mostrado um grande aliado para as empresas, proporcionando um diálogo direto com os consumidores por meio das mídias sociais. Isso se torna um diferencial competitivo, permitindo uma aproximação com o público-alvo e o conhecimento de suas necessidades.
Segundo Limeira, as empresas que adotam o marketing digital ganham uma vantagem competitiva, pois conseguem personalizar seus serviços e oferecer uma experiência mais direcionada aos clientes, criando um vínculo mais forte e aumentando a fidelização. Kotler (2007) destaca que a customização, oferecida pelo marketing digital, permite que empresas ofereçam produtos e serviços diferenciados de acordo com as necessidades individuais dos clientes.
A introdução do marketing digital e o avanço da internet têm provocado intensas mudanças nas empresas, que agora precisam se adaptar a esse novo ambiente digital, onde os consumidores têm acesso rápido e direto às informações e feedbacks sobre produtos e serviços. Las Casas (2012) aponta que o marketing digital proporciona benefícios como conforto, rapidez, baixos custos, e a possibilidade de obter dados detalhados sobre os consumidores. O marketing digital oferece uma plataforma eficaz para promover, informar e vender produtos, com a vantagem de ser uma estratégia de baixo custo e altamente personalizada. Cira e Cristiano (2010).
2.4 – Automação de Marketing
Automação de Marketing, também conhecida como Marketing Automation, é uma estratégia e conjunto de ferramentas que utilizam tecnologia para automatizar tarefas repetitivas de Marketing. Entre elas, personalizar interações com clientes em larga escala e tomar decisões baseadas em dados.
Ela tem sido tão relevante no mercado, que segundo o Panorama de Marketing, é a quarta estratégia mais utilizada pelos times nas empresas brasileiras. Ainda o percentual de empresas que bateram meta em 2022 é 58% maior entre empresas que usam Automação de Marketing, quando comparado com as que não usam esse tipo de solução.
Muitos pensam que qualquer ação realizada automaticamente, como seguir de volta ou agendar posts em Redes Sociais, seja automatizar o Marketing de uma empresa. Mas, essas são apenas algumas ações simples, que estão muito abaixo do que a estratégia pode oferecer.
Dessa forma, Automação de Marketing significa entender e agir de forma personalizada e escalável com as pessoas que interagem com sua empresa nos diferentes canais online. Ainda, é entender exatamente o interesse do Lead e seu estágio de compra. Assim, é possível dar a ele todas as informações de que precisa para evoluir no funil até a venda, de maneira automatizada. Bruna Dourado (2024)
2.5 – Principais autores sobre o uso de IA no marketing.
Principais Autores
- Luca Cian: Pesquisador que integra marketing e psicologia, com foco em três áreas principais: persuasão visual e semiótica, interações humano-IA e identidade social. Seus estudos exploram como os consumidores percebem e interagem com sistemas de IA, introduzindo conceitos como o “efeito palavra-da-máquina” e “transferência algorítmica”
- Matthew Burtell e Thomas Woodside: Autores que investigam como sistemas de IA podem persuadir os consumidores a comprar produtos, assistir a vídeos e clicar em resultados de pesquisa. Eles discutem o futuro da persuasão movida por IA e as implicações éticas dessa tecnologia.
- Yanwei Cui, Rogatien Tobossi e Olivia Vigouroux: Pesquisadores que aplicam redes neurais para modelar o comportamento online dos consumidores, visando melhorar a segmentação e a personalização das campanhas de marketing digital.
2.6 – Principais estudos e autores sobre o uso de IA no marketing.
Artigos Acadêmicos Relevantes
- O Impacto da Inteligência Artificial nas Estratégias de Marketing.
Este estudo investiga como a IA pode melhorar a experiência do cliente por meio de canais digitais, como redes sociais e dispositivos móveis, utilizando uma abordagem omnichannel. A pesquisa destaca a importância da análise de dados gerados pelos consumidores para personalizar e otimizar as estratégias de marketing. - Inteligência Artificial no Marketing e Vulnerabilidade do Consumidor.
Este artigo aborda como o uso da IA no marketing pode aumentar a vulnerabilidade dos consumidores, especialmente em relação à coleta e análise de dados pessoais sem consentimento. A pesquisa destaca os riscos de manipulação das escolhas dos consumidores e a necessidade de práticas éticas no uso da IA. - A Influência da Inteligência Artificial no Processo de Decisão de Compra.
Este estudo analisa como a implementação de estratégias de marketing com IA pode proporcionar uma experiência personalizada e satisfatória para os consumidores. A pesquisa destaca a importância da personalização na influência das decisões de compra. - Impactos do Neuromarketing e da Inteligência Artificial na Percepção de Singularidade.
Este artigo investiga a interação entre neuromarketing, identidade digital e IA na publicidade digital, examinando seu impacto na percepção de singularidade dos consumidores em ambientes digitais. A pesquisa utiliza uma abordagem quantitativa para analisar como essas técnicas afetam a identidade e a percepção de autenticidade dos consumidores. - Pesquisa Investiga Impacto da IA no Consumo e na Inclusão Digital
Este estudo tem como objetivo analisar como diferentes públicos percebem e interagem com a IA em situações de consumo. A pesquisa dedica-se a compreender as implicações da IA no comportamento do consumidor e na inclusão digital.
2.7 – Tipos de IA aplicados (ex.: chatbots, análise de dados, segmentação automatizada, predição de comportamento).
1. Machine Learning (Aprendizado de Máquina)
Definição: Algoritmos que permitem que sistemas aprendam a partir de dados e façam previsões ou decisões sem serem explicitamente programados para tal.
Aplicações no Marketing:
2. Processamento de Linguagem Natural (PLN)
Definição: IA que permite que as máquinas compreendam, interpretem e respondam à linguagem humana de maneira significativa.
Aplicações no Marketing:
3. Sistemas de Recomendação
Definição: Algoritmos que analisam o comportamento do consumidor para sugerir produtos ou serviços relevantes.
Aplicações no Marketing:
4. Visão Computacional
Definição: IA que permite que as máquinas “vejam” e interpretem imagens e vídeos da mesma forma que os humanos.
Aplicações no Marketing:
5. Automação de Marketing
Definição: Uso de IA para automatizar processos repetitivos de marketing, como campanhas de e-mail e segmentação de clientes.
Aplicações no Marketing:
6. Inteligência Artificial Preditiva
Definição: Utilização de algoritmos para prever o comportamento futuro dos consumidores com base em dados históricos.
Aplicações no Marketing:
7. Inteligência Artificial Conversacional
Definição: Tecnologia que possibilita a interação em tempo real entre consumidores e empresas por meio de interfaces de conversação, como assistentes virtuais.
Aplicações no Marketing:
8. Análise de Dados e Big Data
Definição: Técnicas de IA aplicadas para processar grandes volumes de dados e extrair insights valiosos para a tomada de decisões.
Aplicações no Marketing:
2.9 – Tecnologias emergentes
1. Inteligência Artificial Explicável (XAI – Explainable AI)
A IA Explicável visa aumentar a transparência dos modelos de IA, permitindo que os usuários compreendam como e por que certos resultados são gerados. No marketing, isso facilita decisões automatizadas e personalização, além de promover confiança entre empresas e consumidores. Autores principais: Gilpin et al. (2018), Ribeiro et al. (2016).
2. Blockchain no Marketing Digital
Blockchain aumenta a segurança e a transparência nas operações de marketing, permitindo rastreamento de produtos e transações seguras. A tecnologia melhora a confiabilidade nos dados entre consumidores e empresas, com contratos inteligentes oferecendo automação. Autores principais: Tapscott & Tapscott (2016), Narayanan et al. (2016).
3. Realidade Aumentada (AR) e Realidade Virtual (VR)
AR e VR transformam a experiência do consumidor, oferecendo interações imersivas. A AR permite que os consumidores testem produtos virtualmente, enquanto a VR proporciona experiências digitais completas, como passeios virtuais em lojas. Autores principais: Milgram & Kishino (1994), Huang & Liao (2017).
4. Internet das Coisas (IoT) no Marketing
A IoT conecta dispositivos à internet para coletar dados em tempo real sobre consumidores. Essa tecnologia permite personalização e comunicação mais eficiente, melhorando a experiência do cliente com ofertas direcionadas. Autores principais:
Ashton (2009), Porter & Heppelmann (2014).
5. Inteligência Artificial Conversacional (Chatbots e Assistentes Virtuais)
A IA Conversacional inclui chatbots e assistentes virtuais que interagem com os consumidores em tempo real, oferecendo suporte, personalização e aumento da eficiência operacional.
Autores principais: McTear (2017), Shawar & Atwell (2007).
6. Inteligência Artificial na Personalização de Experiências
A IA analisa comportamentos e preferências dos consumidores para personalizar ofertas, produtos e conteúdo em tempo real, aumentando a satisfação e lealdade.
Autores principais: Schaefer (2016), Kaplan & Haenlein (2019).
7. Automação de Marketing
A automação de marketing usa IA para automatizar tarefas repetitivas, como e-mails e campanhas publicitárias, permitindo comunicações personalizadas em larga escala e estratégias de marketing mais eficientes. Autores principais: Chaffey (2019), Kumar et al. (2020).
8. Análise de Dados em Tempo Real
A análise de dados em tempo real permite monitorar e responder rapidamente ao comportamento do consumidor, ajustando campanhas e oferecendo ofertas dinâmicas.
Autores principais: Davenport & Harris (2007), Piatetsky (2018).
3 METODOLOGIA
A metodologia adotada para a elaboração deste trabalho fundamentou-se em uma abordagem exploratória, cuja finalidade principal foi proporcionar uma compreensão inicial e ao mesmo tempo aprofundada acerca do tema proposto. Esse tipo de abordagem é especialmente adequado quando se busca investigar fenômenos ainda pouco estudados ou quando se deseja levantar hipóteses e identificar variáveis relevantes para estudos futuros. A pesquisa exploratória permitiu a construção de uma base teórica sólida, possibilitando a identificação dos principais conceitos, discussões e lacunas existentes na literatura relacionada ao objeto de estudo.
Para atingir os objetivos propostos, foram utilizados dois procedimentos metodológicos principais: a pesquisa bibliográfica e a análise documental. A pesquisa bibliográfica consistiu no levantamento e na revisão de material publicado em diversas fontes acadêmicas, incluindo livros, artigos científicos, dissertações, teses, e publicações em periódicos eletrônicos. Também foram consultados sites especializados e bases de dados confiáveis, como o Scielo, Google Scholar, CAPES Periódicos, entre outros. A seleção do material levou em consideração critérios como atualidade, relevância para o tema e credibilidade das fontes, com o objetivo de garantir uma fundamentação teórica consistente.
Paralelamente, foi realizada a análise documental, que envolveu a coleta, exame e interpretação de documentos institucionais, relatórios técnicos, legislações, publicações oficiais e outras fontes formais relacionadas ao tema. Entre os materiais analisados, destaca-se o documentário “Bill Gates: O que nos reserva o futuro?”, que foi utilizado como uma fonte audiovisual complementar.
A obra contribuiu significativamente para a contextualização de aspectos tecnológicos e sociais discutidos ao longo do trabalho, fornecendo insights relevantes sobre inovação, filantropia, saúde pública e sustentabilidade sob a perspectiva de um dos principais agentes da transformação digital contemporânea. A análise do conteúdo do documentário permitiu observar, de forma concreta, como determinadas ideias teóricas se manifestam na prática e quais os desafios enfrentados na implementação de soluções em escala global.
A integração entre a pesquisa bibliográfica e a análise documental, incluindo o uso do documentário, mostrou-se essencial para alcançar os objetivos do trabalho, pois possibilitou uma visão ampla e crítica sobre o tema, aliando contribuições teóricas e empíricas. Essas estratégias metodológicas garantiram a coleta de informações atualizadas e relevantes, fornecendo a base necessária para a construção das discussões, análises e reflexões apresentadas ao longo da pesquisa.
4 ANÁLISE DE DISCUSSÃO DE RESULTADOS
4.1 – Como a IA Impacta diferentes áreas do Marketing
A inteligência artificial (IA) tem grande potencial no marketing, contribuindo para a proliferação de informações e a gestão avançada de dados por meio de algoritmos complexos (Haleem et al., 2022b). Seu principal foco está na conversão de utilizadores em leads, orientando-os aos objetivos do negócio com o uso de chatbots intuitivos, e-mails inteligentes, web design interativo e outros serviços digitais.
Segundo Shaik (2023), entrevistou profissionais de marketing que reconhecem diversos benefícios da IA, como o aumento da eficiência e da taxa de conversão, melhor gestão do tempo, compreensão mais profunda dos dados dos consumidores e decisões mais informadas. Além disso, a IA contribui para um melhor retorno sobre o investimento, maior satisfação do cliente e criação de valor. O uso de chatbots com linguagem natural melhora a experiência do cliente, enquanto a análise eficiente de dados permite decisões mais acertadas baseadas nos hábitos e preferências dos consumidores. Maria Carolina Oliveira Gonçalves (setembro 2024 pagina 17 e 18)
4.2 – Personalização de experiência
Nos últimos anos a Inteligência Artificial vem se consolidando como uma ferramenta extremamente importante para o campo do Marketing. Desde a personalização de produtos e serviços que causam experiências ao cliente até a automação de processos a IA vem revolucionando a forma com que as organizações alcançam e mantenham relacionamentos com seus clientes. Através de algoritmos sofisticados as empresas podem analisar uma grande quantidade de dados para interpretar e identificar comportamentos, necessidades e preferencias de seus clientes, exemplo disso são as plataformas de streaming como Netflix e Amazom que utilizam da IA para recomendar series e filmes alinhadas com o histórico e interesse do usuário. Rodrigo Kallas e Elsom Teixeira (11 de fevereiro 2025).
4.3 – Precificação dinâmica
A IA para a precificação dinâmica tem como base o uso de algoritmos de inteligência artificial para regular os preços de produtos e serviços em tempo real baseando-se em uma variedade de fatores como o comportamento do consumidor a demanda do mercado condições e concorrências econômicas.
Através dessa tecnologia as organizações podem maximizar suas receitas e aprimorar sua competitividade adaptando-se rapidamente as diferentes condições do mercado. Mesmo com todos os benefícios a implementação da IA para a precificação dinâmica pode acarretar em desafios significativos, um dos principais pontos e a demanda de dados de alta qualidade pois as organizações precisam garantir que os dados coletados e analisados sejam relevantes e precisos para assim o algoritmo funcionar de uma maneira eficaz e certeira, além disso a precificação dinâmica enfrenta resistências internas a mudanças, e a falta de entendimento sore o assunto podem dificultar e impossibilitar a adoção dessa tecnologia. DIX7 Neuromarketing
4.4 – Chatbots e assistentes virtuais com IA
Os chatbots fornecem diversas vantagens para uma organização de visa um melhor desempenho em seus serviços e em sua presença no mercado. Os chatbots permitem um atendimento com maior disponibilidade podendo oferecer soluções rápidas sem interrupções a qualquer horário, eles também conseguem automatizar atividades repetitivas dessa forma permitindo que recursos humanos foquem em atividades mais estratégicas, essa tecnologia também garante uma comunicação padronizada dessa forma a empresa oferece uma melhor experiência ao cliente.
Através da utilização de machine learning a empresa consegue utilizar algoritmos capaz de aprender com os dados, identificar padrões e fazer previsões ou decisões sem serem explicitamente programados para isso. No segmento do marketing e comportamento do consumidor ela permite;
- Prever comportamentos futuros: Com a probabilidade de um cliente comprar um produto ou abandonar um carrinho.
- Detectar tendências de mercado: Através de uma base de dados históricos e possível identificar qual a preferência dos consumidores no mercado levando em conta suas compras anteriores, suas pesquisas e o que vem sendo tendência no momento.
- Personalizar campanhas de marketing em tempo real: Visa criar experiências altamente relevantes e únicas para cada usuário, a personalização dinâmica permite que as marcas adaptem suas ofertas, anúncios e mensagens com precisão para aumentar a satisfação do cliente assim aumentando a taxa de conversão e fidelização.
4.5 – Segmentar clientes automaticamente
E uma das aplicações mais eficazes para personalizar campanhas e melhorar a eficiência das estratégias de marketing. Ao contrário das segmentações tradicionais que se baseiam em dados demográficos genéricos, o uso da inteligência artificial identifica padrões de comportamentos que são muito mais detalhados, profundos e dinâmicos agrupando os consumidores baseando-se no seu interesse, hábitos de consumo e até comportamentos em tempo real.
A segmentação dinâmica e automatizada além de melhorar a experiência do consumidor permite também um aumento considerável na eficiência do marketing dessa maneira consegue-se reduzir custos e maximizar a relevância das campanhas.
5 CONSIDERAÇÕES FINAIS
A inteligência artificial transforma o marketing ao personalizar estratégias, otimizar decisões e aumentar a eficiência com ferramentas como chatbots e análise de dados. Apesar dos desafios, como qualidade dos dados e resistência interna, a IA melhora a interação com clientes e maximiza resultados. No Brasil, o setor tecnológico avança com inovação. Este estudo analisa o impacto da IA nas decisões de compra por meio de pesquisa bibliográfica.
A inteligência artificial (IA) tem ganhado destaque por seu impacto nas empresas e no comportamento do consumidor, especialmente no marketing, ao permitir estratégias mais personalizadas e eficientes. Originada na década de 1940, a IA evolui com avanços tecnológicos que otimizam processos e aumentam a competitividade. No Brasil, apesar dos desafios estruturais, o setor tecnológico cresce com investimentos em inovação. Este estudo explora como sistemas de IA influenciam decisões de compra, utilizando pesquisa bibliográfica e análise documental para compreender melhor esse fenômeno.
O referencial teórico explica os conceitos básicos de IA, machine learning e marketing digital, destacando a automação de marketing e suas vantagens. Apresenta autores e estudos sobre IA no marketing, além dos principais tipos de IA usados, como chatbots e análise de dados. Também aborda tecnologias emergentes, como IA explicável, blockchain e realidade aumentada, ressaltando seu impacto na personalização e eficiência das estratégias de marketing.
A IA impacta o marketing ao aumentar a eficiência, personalizar experiências e otimizar decisões com base em dados, como mostram chatbots, precificação dinâmica e segmentação automática. Ela melhora a interação com clientes, prevê comportamentos e ajusta campanhas em tempo real. Apesar dos benefícios, desafios como a qualidade dos dados e resistência interna existem. A automação e personalização proporcionadas pela IA elevam a satisfação do cliente e maximizam resultados.
A inteligência artificial não é apenas uma ferramenta do futuro, mas a chave para transformar o marketing em uma ciência precisa, personalizada e verdadeiramente centrada no cliente.
REFERÊNCIAS
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PEÇANHA, Vitor. Tudo que você precisa saber sobre a arte de conquistar e fidelizar clientes. Blog Reckontent.
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