A adesão à recomendação de produtos realizada por inteligência artificial no email marketing da democrata calçados

Abstract

Considerando a tendência do uso de Inteligência Artificial para personalização no Marketing Digital, o presente trabalho tem por objetivo analisar a adesão à recomendação de produtos realizada por inteligência artificial no e-mail marketing da Democrata Calçados. Com a revisão de literatura disponível, foi possível compreender sobre o funcionamento das principais ferramentas do mercado e sobre como a Inteligência Artificial vem sendo aplicada de forma eficaz no contexto do Marketing Digital, especificamente no envio de e-mails personalizados. Para o experimento, foi retirado um recorte da base de clientes da Democrata Calçados a partir de três segmentações: compradores engajados, usuários engajados e novos usuários. Cada um desses segmentos foi submetido a um teste A/B para analisar o impacto e a adesão à recomendação de produtos realizada por inteligência artificial em comparação com a recomendação de produtos mais vendidos do site. Os resultados obtidos forneceram insights sobre o comportamento do consumidor da empresa nos canais de e-mail marketing e sobre as funcionalidades e limitações da recomendação de produtos por inteligência artificial. A análise dos dados coletados nos testes A/B indica que não houve diferença significativa nas taxas de clique, cliques em recomendações, sessões engajadas ou descadastros.

Considering the trend towards the use of Artificial Intelligence for personalization in Digital Marketing, the aim of this study is to analyse adherence to product recommendations made by artificial intelligence in the email marketing of Democrata Calçados. By reviewing the available literature, it was possible to understand how the main tools on the market work and how Artificial Intelligence has been applied effectively in the context of Digital Marketing, specifically in sending personalized emails. For the experiment, a cross-section of Democrata Calçados' customer base was taken from three segmentations: engaged buyers, engaged users and new users. Each of these segments was subjected to an A/B test to analyze the impact and adherence to the product recommendation made by artificial intelligence compared to the recommendation of more best-selling products on the site. The results obtained provided insights into the company's consumer behavior on email marketing channels and into the functionalities and limitations of product recommendation by artificial intelligence. Analysis of the data collected in the A/B tests indicates that there was no significant difference in click-through rates, clicks on recommendations, engaged sessions or unsubscribes.