Nas últimas semanas, participei de alguns summits ligados às áreas de esporte e tecnologia e, como imaginado, o grande assunto foi o uso da inteligência artificial (IA) no esporte. Especificamente na área em que atuo, o uso da IA para engajamento dos fãs foi bastante discutido, mas me chamou a atenção a falta de um critério para discutir o que é engajamento. Enquanto alguns ainda possuem a visão dos likes, outros já começam a pensar além.
O uso crescente de tecnologias de inteligência artificial está permitindo que entidades esportivas e patrocinadores gerenciem grandes quantidades de dados em tempo real. A inteligência artificial pode ser amplamente definida como uma tecnologia, ou máquina, que pode executar uma tarefa que, se conduzida por um ser humano, exigiria inteligência para ser concluída. A adoção de inteligência artificial em diferentes processos de marketing está abrindo várias oportunidades para os profissionais de marketing e gerando interesse em suas diferentes aplicações.
Os sistemas de processamento de informações habilitados pela inteligência artificial estão melhorando o impacto das atividades de marketing. Por exemplo, a inteligência artificial permite a segmentação de usuários de mídia social, impulsiona as vendas e melhora o processo de venda, entre outros inúmeros desafios em que podemos utilizá-la.
Eu gosto de ver o comportamento de engajamento como um subconjunto de uma discussão mais ampla sobre o engajamento do consumidor geral. Tente ver o envolvimento do fã como o microfundamento da cocriação de valor, onde “o valor é sempre cocriado, conjunta e reciprocamente, nas interações entre clubes e fãs/consumidores por meio da integração de recursos e aplicação de competências”.
O engajamento do fã refere-se tanto à propensão dele para se engajar quanto ao envolvimento nessas atividades interativas de integração de recursos cocriadores de valor. E, aqui, vale um destaque importante: se pensarmos sob a ótica de provedores e beneficiários (na relação de engajamento), não precisamos nos limitar a seres humanos e organizações (fãs e times/patrocinadores), mas podemos estender isso a máquinas e várias combinações de seres humanos, máquinas e organizações.
Com base nesse conceito, podemos ver que é natural confiar em máquinas ou outras tecnologias feitas pelo homem na cocriação de valor e que podemos nos envolver e interagir uns com os outros por meio da tecnologia, como uma plataforma on-line. Dentro do envolvimento do fã, é possível focar em grupos específicos, diferentes personas. Essa é uma das consequências do uso crescente da inteligência artificial: o aumento do número e do tipo de comportamento de engajamento.
O envolvimento do cliente on-line pode ser considerado como as manifestações comportamentais dos clientes em um contexto on-line que ocorrem como resultado de drivers motivacionais dos clientes enquanto têm foco na empresa ou na marca. Embora as novas tecnologias tenham trazido mais maneiras de os clientes interagirem com marcas e empresas, as tecnologias digitais também permitiram a automação das interações de uma empresa com os clientes.
Gosto de pensar em um modelo tipológico para comportamentos de engajamento dos fãs que pode ser iniciado pelo próprio fã ou pelo patrocinador/time, de forma colaborativa ou passiva. Se coletarmos dados desses quatro tipos de engajamento e analisá-los, as entidades terão uma vantagem competitiva diante de seus concorrentes (diretos ou indiretos), aumentando o valor dos patrocinadores, dos times e do consumidor de forma simultânea. Porém, é importante separarmos os dados de engajamento solicitados e não solicitados, que emergem, por exemplo, de plataformas de mídia social. Essa distinção é importante porque as motivações subjacentes por trás das manifestações solicitadas e não solicitadas de engajamento tendem a ser diferentes e podem causar viés em qualquer decisão de marketing.
Com isso, um dos desafios enfrentados como resultado da crescente quantidade de dados disponíveis é como processar esses dados e medi-los para que possam fornecer insights valiosos. Não podemos nos limitar a gráficos e filtros estáticos. E é aqui que a ciência de dados e a inteligência artificial nos permitem ir além. Mas isso será tema para outra coluna.
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Fernando Fleury é CEO da Armatore Market+Science, PhD em Comportamento do Consumo e trabalha com inovação e tecnologia para criar novos modelos de negócios para a indústria com a construção de soluções avançadas e modelos preditivos usando inteligência artificial, aprendizado de máquina e ciência de dados para entender o ciclo de vida dos produtos, criar novos produtos, identificar e rastrear clusters a fim de aumentar a receita, o público e o envolvimento dos fãs, entre outros. Ele escreve mensalmente na Máquina do Esporte.
