Plataforma MarTech do SAS se integra à IA generativa

Novo assistente de marketing disponibilizado aos usuários do SAS Customer Intelligence 360 viabiliza o uso de modelos de IA generativa

A partir de agora, os clientes de marketing do SAS podem desfrutar do poder da IA generativa. O SAS^® Customer Intelligence 360 já pode ser integrado a provedores de IA generativa para ajudar a otimizar planejamento de marketing, criação de conteúdo e iniciativas de construção de jornadas.

Os usuários podem acessar os recursos de IA generativa em todo o ciclo de vida de interação com o cliente, desde planejamento de marketing e criação de público até a construção da jornada, criação de criativos específicos para cada canal, relatórios e medições.

Em contraste a outros fornecedores, as integrações de IA generativa do SAS não são vinculadas a um único fornecedor de modelos de IA generativa. Os clientes de marketing do SAS têm flexibilidade para escolher quais modelos querem integrar e usar. Eles podem usar o próprio provedor de IA generativa, escolher modelos de fornecedores populares, como o OpenAI, ou modelos de código aberto hospedados internamente. Além disso, podem optar por quais recursos integrar e interagir, como treiná-los e configurá-los e como apresentá-los aos profissionais de marketing - tudo por meio de uma estrutura de integração personalizada.

“A IA generativa é um recurso emergente interessante, que naturalmente chegou ao marketing de engajamento com o cliente”, diz Jonathan Moran, diretor de marketing de soluções MarTech do SAS. “Essa tecnologia, se usada de maneira responsável, permite que os profissionais de marketing otimizem tempo, recursos e orçamentos da área. O propósito do SAS Customer Intelligence 360 é justamente aumentar a produtividade e a eficiência do marketing e da publicidade, portanto, faz todo o sentido integrar IA generativa às nossas soluções com proteções responsáveis e confiáveis”.

A IA generativa pode ajudar profissionais de marketing a criar planos de marketing e identificar e criar segmentos e públicos-alvo adicionais. Pode gerar texto sugerido para conteúdo como e-mail ou outras peças promocionais ou de engajamento. Para o direcionamento personalizado, ela oferece sugestões sobre quais variáveis demográficas, psicográficas, comportamentais e geográficas devem ser incluídas às atividades de engajamento. Se o profissional não estiver satisfeito com as diretrizes ou sugestões de texto ou imagem, ele pode editá-las. Uma vez criados, aprovados e implementados, os resultados podem ser medidose compartilhados.

Os recursos centrais para integração personalizada incluem:

• Integração, pelo sistema de conexão SAS, com provedores de modelos de linguagem (LLM) para planejar novas estratégias de campanha. 
• Aplicação de linguagem natural na criação de público-alvo.
• Geração acelerada de conteúdo usando modelos personalizados e bases de conhecimento.

IA generativa como elemento do marketing responsável

Segundo o recente relatório de pesquisa do Gartner, Predicting How Major Trends Will Shape Marketing's Future [Previsões sobre como as principais tendências moldarão o futuro do marketing], 70% dos CMOs acreditam que a responsabilidade pela IA ética no marketing estará entre suas principais preocupações até 2025. De acordo com o mesmo relatório, até 2027, 80% dos profissionais de marketing corporativo terão designado uma função dedicada à autenticidade do conteúdo para combater desinformação e materiais falsos.

“Esses dados salientam o fato de que usar tecnologias como a IA generativa com segurança, precisão e honestidade - para dar mais poder aos profissionais de marketing - é uma prioridade para as organizações agora e no futuro”, diz Moran. O desenvolvimento do SAS Customer Intelligence 360 está rigorosamente alinhado as diretrizes da Prática de Ética de Dados do SAS.

A estratégia para inserir a tecnologia de IA generativa em ambientes de marketing, com segurança e responsabilidade, tem como base os seguintes pilares:

• A privacidade dos dados é prioridade - Dados confidenciais da empresa e dos clientes não são compartilhados com os modelos.
• Supervisão humana - O conteúdo gerado por IA deve ser sempre revisado e aprovado por humanos.  
• Criação de resultados interpretáveis e transparentes – As conclusões e recomendações de um algoritmo de IA devem ficar sempre claras para os profissionais de marketing.

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