Você já parou para pensar em como a análise de dados pode mudar sua forma de correr? Neste artigo, vamos explorar como entender melhor suas corridas pode te levar a um novo nível!
Otimizando o Trabalho Digital com IA: Além da Criação de Conteúdo
E aí, galera! A gente fala muito sobre como a Inteligência Artificial (IA) pode gerar conteúdo em massa, né? Mas e se eu te dissesse que dá pra usar ferramentas como Claude e ChatGPT de um jeito muito mais inteligente, que realmente humaniza seu trabalho e facilita seu dia, sem tirar a sua criatividade?
A ideia aqui é ir além do básico e usar a IA para tarefas que, de outra forma, consumiriam horas e horas do nosso tempo. Pensa comigo: analisar o que os clientes estão dizendo, extrair informações valiosas de especialistas e até mesmo espiar o que a concorrência está fazendo. Tudo isso pode ser otimizado com a ajuda da IA, e o melhor: te mantém conectado com o mercado e com quem realmente importa, o cliente.
Análise de Feedback de Clientes em Grande Escala
Uma das coisas mais incríveis que os Modelos de Linguagem Grandes (LLMs) conseguem fazer é processar uma montanha de dados, encontrar padrões e descobrir tendências que, para nós, levariam dias ou semanas. A não ser que você trabalhe numa empresa gigante com uma equipe de dados dedicada, um LLM é seu melhor amigo aqui.
Imagina ter que ler 10.000 pesquisas de satisfação ou formulários de feedback? Ninguém merece, né? A IA pode fazer isso por você. Você pode até subir os dados brutos direto na interface do LLM para ele analisar. Mas, na minha experiência, o ideal é jogar esses dados no BigQuery (ou outra plataforma que você curta) e pedir para o LLM te ajudar a escrever as consultas SQL para “fatiar” e analisar tudo.
Por que essa preferência? Primeiro, porque me dá uma chance de aprender um pouco de SQL no processo — sempre bom, né? Segundo, e mais importante, é uma barreira extra contra as “alucinações” da IA. Quando você joga os dados direto no LLM e pede uma análise, ele pode acabar inventando coisas. Mas se você tem os dados separados e usa o LLM para criar as consultas, as chances de ter insights reais e úteis para o seu negócio são muito maiores.
Na prática, o BigQuery é gratuito para a maioria dos conjuntos de dados (pode ser que precise de um cartão de crédito para configurar o projeto, mas não se preocupe com custos para volumes normais). E não precisa ter medo do SQL quando você está “programando em dupla” com um LLM — ele te dá a função completa da consulta. Meu fluxo de trabalho geralmente é assim:
- Uso a função SQL que o LLM me deu.
- Verifico e depuro os dados.
- Coloco os resultados da consulta SQL de volta no LLM.
- Gero visualizações, seja no próprio LLM ou com a consulta SQL.
- E repito o processo!
Automatizando Entrevistas com Especialistas
É quase uma regra: especialistas em qualquer área vivem sem tempo. Eles não querem gastar uma hora conversando com o pessoal de marketing sobre um recurso novo que já discutiram à exaustão com o fabricante. E quem pode culpá-los? Mas nós, do marketing, precisamos dessas informações para criar estratégias, apresentar o recurso no site e dar detalhes úteis que não estão na ficha técnica.
Então, como a gente consegue essas informações dos nossos especialistas? Criando um GPT personalizado que atue como um entrevistador! Uma dica importante: para tirar o máximo proveito, você vai querer uma versão única para cada lançamento, produto ou serviço que estiver trabalhando. Pode ser que não precise ser tão específico quanto por artigo, mas pode chegar a esse nível.
Para isso, você precisará de uma assinatura do ChatGPT Plus, no mínimo. As instruções para o seu GPT vão depender muito da sua indústria e da personalidade dos seus especialistas ou equipe de vendas. Elas devem incluir:
- Papel e tom: Como o “entrevistador” deve se portar.
- Contexto: O que você quer aprender e por quê.
- Estrutura da entrevista: Como começar, os tópicos, como aprofundar as perguntas.
- Ritmo: Uma pergunta por vez, esperar a resposta, fazer perguntas complementares.
- Encerramento: Como finalizar e o que entregar no final.
Depois de configurar, teste você mesmo, fingindo ser um especialista, e refine as instruções. Assim, você consegue as informações dos seus especialistas nos cinco minutinhos que eles têm entre uma ligação e outra. E ainda pode usar um LLM para extrair os pontos principais ou até um rascunho de artigo das respostas deles.
Insights Estratégicos Através da Análise de Concorrentes
Essa parte pode ser um pouco mais “esperta”, exigindo um pensamento um pouco fora da caixa. Mas existem várias coisas que você pode fazer com dados da concorrência em grande escala para entender o cenário competitivo e identificar suas próprias lacunas. Por exemplo:
- Se você conseguir coletar as avaliações dos seus concorrentes, poderá identificar temas como benefícios, valores, reclamações comuns e pontos fracos.
- Ao analisar o texto do site deles, você pode descobrir o posicionamento, o público-alvo implícito e quaisquer afirmações que estejam fazendo, além das indústrias que podem estar visando, através de estudos de caso.
- Com o texto do site e o apoio do Wayback Machine, um LLM pode te ajudar a identificar como a mensagem deles mudou ao longo do tempo.
- As vagas de emprego podem revelar as prioridades estratégicas deles ou onde estão buscando inovar.
- Depois de entender o posicionamento deles, podemos comparar com o nosso. Onde estamos dizendo a mesma coisa e onde estamos nos diferenciando?
- Se você conseguir coletar as interações e o engajamento social deles, poderá entender, em grande escala, onde eles conseguem atender às necessidades dos clientes e onde podem estar falhando. Quais perguntas eles não conseguem responder?
Expandindo a Pesquisa Mantendo o Foco Humano
Trabalhar em parceria com um LLM para se aprofundar no seu cliente, usando grandes conjuntos de dados, oferece uma oportunidade infinita de obter informações acionáveis e específicas de forma relativamente rápida. As três oportunidades que mencionei são ótimos pontos de partida, mas estão longe de ser o fim.
Para ir além, pense em outras fontes de dados que você já possui ou tem acesso, como:
- Transcrições de chamadas de vendas.
- Dados de consulta do Google Search Console.
- Pesquisas internas do seu site.
- Mapas de calor de ferramentas de jornada do usuário.
Embora possa ser tentador incluir dados do Google Analytics ou outros dados analíticos, prefira dados qualitativos ou especificamente focados no cliente, em vez de dados puramente quantitativos. Assim, você garante que a pesquisa continue com um toque humano. Boa caçada!