O ponto cego da atribuição de IA

A inteligência artificial está começando a remodelar a forma como os compradores descobrem os produtos. A mudança poderá criar um novo ponto cego de atribuição para retalhistas, marcas diretas ao consumidor e fabricantes de bens de consumo.

Um número crescente, embora pequeno, de consumidores inicia sua pesquisa de produtos não com um mecanismo de pesquisa ou mercado, mas com uma consulta conversacional a um assistente de IA.

Nos resultados de pesquisa tradicionais, várias marcas competiam por atenção. Com as respostas da IA, apenas uma ou algumas podem aparecer.

“A capacidade de descoberta caiu de 10 links para uma resposta”, disse Kaushik Boruah, chefe de negócios de CPG e hospitalidade da LatentView Analytics, uma empresa de análise de dados com sede na Índia.

Descoberta movendo-se rio acima

A descoberta de produtos online, em certo sentido, sempre envolveu múltiplas plataformas. Os compradores podem procurar produtos no Google e em outros mecanismos de pesquisa, em mercados como a Amazonou em plataformas de mídia social.

Agora, as ferramentas de IA conversacional fazem parte desse mix.

Os consumidores podem pedir a um assistente de IA que recomende roupas confortáveis ​​ou um sabonete sem fragrância, acrescentou Boruah. A IA propõe opções e explica o raciocínio. Quando chega ao site do vendedor, o comprador já decidiu o que comprar.

Conseqüentemente, o processo de descoberta mudou para um sistema que os comerciantes não controlam e não podem medir facilmente.

Ponto cego de atribuição

Suponha que um comprador peça recomendações de produtos a um assistente de IA. Após receber uma resposta, o comprador visita o Google, pesquisa a marca e compra pela Amazon.

A Amazon atribui a venda à pesquisa ou ao tráfego direto? Qual foi o papel do marketing da marca? E quem percebe que a IA foi a influência original?

Essa lacuna é o ponto cego da atribuição, segundo Boruah.

A falta de medição cria um dilema para os profissionais de marketing. Eles sabem que a descoberta do consumidor está mudando ou, pelo menos, adicionando novos canais de IA. Mas a transferência de orçamentos para canais de IA é difícil quando o retorno do investimento não é claro.

Boruah disse que muitas empresas reconhecem a mudança, mas permanecem cautelosas. “Eles sabem que terão de investir. Não sabem quando e como”, disse ele.

Como resultado, as equipes de marketing continuam a priorizar canais com resultados mensuráveis, embora as interações anteriores de IA estejam moldando as decisões de compra.

De certa forma, esse ponto cego da IA ​​é semelhante às preocupações de atribuição sobre o possível fim dos cookies de terceiros.

Por exemplo, tanto a perda de cookies como o surgimento da influência da IA ​​nas compras reduzem a visibilidade da jornada do cliente. Ambos mudam a medição em direção à modelagem. Infelizmente, o ponto cego de atribuição da IA ​​pode ser mais difícil de resolver.

Medição

Como a atribuição direta é limitada, as empresas estão experimentando formas alternativas de medir a influência da IA.

Uma abordagem são os testes incrementais – experimentos controlados em que as campanhas aparecem em algumas regiões ou públicos, mas não em outros. O aumento resultante nas vendas ajuda a estimar a verdadeira contribuição de um canal, mesmo que as interações individuais permaneçam impossíveis de rastrear.

Outra opção é modelagem de mix de marketingque analisa grandes conjuntos de dados, incluindo gastos com publicidade, preços e tendências de vendas, para estimar como diferentes atividades de marketing influenciam a receita.

Alguns profissionais de marketing também estão conduzindo pesquisas e estudos de brand lift para entender se os compradores usam assistentes de IA.

É provável que as plataformas analíticas também desempenhem um papel mais importante. À medida que a descoberta de IA cresce, os fornecedores de análises exploram maneiras de incorporar novos sinais em modelos de atribuição. Estes podem incluir indicadores de referência de IA, padrões comportamentais agregados ou integrações com interfaces comerciais emergentes.

Uma parcela dos compradores sempre chega com sem origem visível em análise. Da mesma forma, grande parte da influência da IA ​​nas compras permanece invisível, pelo menos por enquanto.