Einstein para Marketing Cloud

Olá Trailblazer! No post de hoje, iremos nos aventurar no principal módulo de Inteligência Artificial do Salesforce Marketing Cloud, o Einstein! Vamos conhecer seus produtos e principais utilizações no desenvolvimento de campanhas, personalização de conteúdo, envio e analytics. Então pegue seu lápis, papel e ajeite sua postura para conhecer mais sobre essa ferramenta que vem ajudado muitos desenvolvedores de marketing mundo a fora! 🧠

O que é o Einstein da Salesforce e como utilizamos suas ferramentas no Marketing Cloud?

Lançado oficialmente em 2016, é o produto oficial de Inteligência Artificial da Salesforce. Seus primeiros módulos contemplavam apenas algumas ferramentas de análise preditiva no Salesforce Core / SFDC, e com o passar dos anos ele vem ganhando cada vez mais módulos, tanto para Marketing Cloud, que iremos nos aprofundar hoje, quanto para o Core, indo desde módulos de chatbot à ferramentas profundas de IA como o EinsteinGPT, lançado esse ano.

Principais características do Einstein no Marketing Cloud

Eu gosto muito de segmentar os módulos do Einstein para Marketing Cloud em 3 grandes grupos: Análise de dados comportamentais de clientes, personalização de conteúdos e teste / validação de conteúdos.

É muito importante lembrar que todos os módulos do Einstein estão disponíveis por padrão para as contas Enterprise do Marketing Cloud, sem a necessidade de comprar módulos a parte.

Outro ponto muito importante a ser levado em consideração é que assim como toda inteligência artificial que utiliza dados reais para ter uma resposta concisa, o Einstein precisa de dados e tempo para ter as melhores respostas e previsões de comportamento. Por isso, eu sempre recomendo que os principais módulos de análise comportamental (STO, Engagement Frequency e Engagement Scoring) sejam ativados no momento de implementação inicial da conta, preferencialmente no momento do Aquecimento de IP, pois quanto mais cedo o Einstein ter dados reais, mais cedo ele terá as melhores respostas! 😌

Após ativar todos os módulos do Einstein no Marketing Cloud, ao acessar a página de Einstein Overview, temos essa maravilhosa visão dos módulos e principais insights de cada módulo do Einstein que conta também com ótimos tutoriais e dicas de melhores implementações!

Analisando o comportamento de clientes com o Einstein no Marketing Cloud

Sua mãe sempre te disse que você não é igual as outras pessoas, certo? 😂

Sabemos que todos os clientes merecem uma experiência única de marca, e os módulos apresentados aqui vão te ajudar nisso! Os módulos de análise comportamental do Einstein no SFMC são:

- Engagement Frequency

- Engagement Scoring

- Sent Time Optimization

Abaixo veremos as suas principais diferenças, utilizações e como a adequação deles em nossas campanhas pode alavancar o engajamento da sua marca!

Einstein Engagement Frequency

Quando nossa marca atinge um número considerável de e-mails enviados semanalmente, temos que nos perguntar: os clientes estão satisfeitos com a quantidade de e-mails semanais recebidos? Podemos aumentar a quantidade de envios semanais ou devemos diminuir? Para isso, podemos utilizar o Engagement Frequency do Einstein!

Esse módulo basicamente segmenta nossos clientes em 3 grupos: Saturados, Não-saturados e Satisfeitos. Essas métricas são ótimas para aumentar ou diminuir o volume de campanhas em um determinado período de tempo, criando a melhor experiência de usuário para cada cliente.

Os dado do Engagement Frequency podem ser acessados tanto na própria página do Einstein, quanto nas Data Extensions padrão de Saturados e Não-saturados criadas na página inicial do Contact Builder. Vale ressaltar que para o Engagement Frequency e Sent Time Optimization, deve-se levar em consideração a porcentagem da base analisada, para não ter respostas enviesadas.

O Engagement Frequency também pode ser utilizado em jornadas a partir de splits de decisão, onde o Einstein segmenta os clientes a partir dos 3 grupos, podendo assim ter um caminho com mais e-mails sendo enviado em um curto período de tempo em comparação com outros.

Engagement Scoring

Assim como o Engagement Frequency, o Engagement Scoring analisa o comportamento de engajamento dos clientes e associa os mesmos a algum grupo pré-definido. No caso do Engagement Scoring, os clientes são segmentados em 4 grupos, levando em consideração a relação de engajamento de aberturas e cliques: Leais (alta abertura x alto clique), Compradores de Vitrine (baixa abertura x alto clique), Inscritos Seletivos (alta abertura x baixo clique) e Inativos (baixa abertura x baixo clique).

O dashboard do Engagement Scoring também apresenta predições muito importantes para o melhor engajamento da marca como Abertura, Clique, Inscrição e Conversão na web para os canais de E-mail e Mobile.

O Engagement Scoring também possui sua atividade de split em jornadas, criando caminhos diferentes para cada tipo de Predição e Personas

É possível também utilizar os dados brutos do Engagement Frequency para criar segmentações e personas de maneira mais complexa e criteriosa. Em um próximo artigo, explicarei como você consegue utilizar esses dados para segmentar os clientes por temperatura de engajamento para medir prioridades ou bonificações de engajamento!

Sent Time Optimization

Esse para mim é mais que essencial para qualquer tipo de empresa ou campanha! O Sent Time Optimization é o módulo do Einstein que cria uma experiência única para cada cliente, enviando a comunicação da jornada no horário que aquele cliente mais esta propenso a abrir, levando em consideração os horários históricos de abertura individual.

O Sent Time Optimization é bem mais simples de ser analisado e implementado que os outros dois explicados acima, e acredito que é o módulo que consegue trazer os melhores resultados a curto prazo sendo desenvolvido e usado de maneira correta!

Assim como o Engagement Frequency, o seu dashboard possui informações muito importantes como quantidade da base total de clientes com horários personalizados e dias/horários com maiores engajamentos. Apenas com essas informações você já consegue aumentar consideravelmente suas taxas de abertura.

O STO em jornadas é o que faz a diferença no engajamento. Basta arrastar a atividade antes de um envio de comunicação e escolher o intervalo de horário de análise individual. Basicamente o STO "prende" os clientes na atividade de espera até o horário que o cliente mais esta propenso a abrir.

Por exemplo: Em uma base de clientes da newsletter de uma loja de roupas online, o cliente A costuma abrir e-mails as 11h, e o cliente B costuma abrir e-mails as 18h. Utilizando o STO antes da atividade de envio e iniciando a jornada todos os dias as 09AM, o cliente A ficará "preso" na atividade até as 11h e o cliente b até as 18h.

Personalizando conteúdos de e-mail utilizando o Einstein no Marketing Cloud

Os módulos de personalização de conteúdo de e-mail do Einstein levam bem mais tempo para serem implementados e são mais complexos que os explicados acima, mas implementados do jeito certo, com certeza podem alavancar suas taxas de clique nas campanhas!

Os módulos de personalização de conteúdo de e-mail são:

- Content Selection

- Email Recommendations

- Web Recommendations

Content Selection

O Einstein Content Selection é uma ferramenta de experimentação em tempo real e sem a necessidade de desenvolver códigos complexos para conteúdo personalizado de e-mail, pois ele seleciona o conteúdo no horário de abertura e continua avaliando o conteúdo vencedor enquanto também experimenta diferentes versões para clientes paralelamente, garantindo que as taxas de cliques sejam otimizadas.

O Einstein Content Selection pode substituir a necessidade de segmentar envios ou criar personalização nos e-mails usando AMPscript, combinando atributos dos conteúdos com informações de perfil do consumidor na extensão de dados de envio. Os seus principais componentes são:

Catálogo de ativos — Um conjunto de imagens em um catálogo.

Classe de ativos — As classes de ativos são usadas para determinar o posicionamento do modelo de e-mail, como o banner, botão ou o rodapé.

Atributo do ativo — Servem para categorizar as imagens, personalizar seu e-mail e analizar as taxas de cliques. Por exemplo, um atributo de ativo chamado Nivel_de_Fidelidade tem três valores: Prata, Ouro e Platina. Quando você associa o atributo aos perfis do consumidor, o Einstein pode combinar o conjunto correto de imagens experimentais usando o nível de fidelidade do cliente.

Regra de seleção — Regras para alinhar o Einstein com suas metas e intenções de campanha, como a frequência com que o conteúdo pode ser reutilizado.

Após importar o catálogo de imagens, criar agrupamentos, associar os atributos específicos para cada imagem e estipular as regras de seleção dos conteúdos, você apenas precisará adicionar o bloco do Einstein Content Selection no corpo do seu e-mail. O Einstein então otimiza a seleção de ativos para obter a maior taxa de cliques no tempo de abertura. Se você decidir adicionar informações de perfil do cliente, cada e-mail será personalizado para o assinante usando os ativos que você fornecer. Você também pode adicionar seleção de conteúdo e regras de negócios de fadiga para ajudar o Einstein a se alinhar com suas metas de campanha.

Email / Web Recommendations

Assim como o Content Selection, os módulos de E-mail e Web Recommendations servem para personalização de e-mails, porém esses dois são um pouco mais complexos para serem desenvolvidos, devido ao fato que exigem uma experiência de desenvolvimento web ou o auxílio da equipe que cuida do portal ou e-commerce.

Sabe aquele e-mail de vitrine de produtos que você recebe completamente personalizada com produtos que você costuma acessar ou comprar em um e-commerce? Pois bem, esse é o principal exemplo de utilização do E-mail / Web Recommendations

Mesmo sendo dois módulos separados, eu gosto de falar sobre eles como uma dupla, pois quando desenvolvemos um, muito provavelmente vamos utilizar o outro também na mesma solução.

Basicamente, para ser desenvolvido é necessário seguir os seguintes passos:

- Adicionar um script de tageamento do Web Recommendations em todas as páginas do e-commerce que você deseja rastrear o comportamento do cliente e consequentemente utilizar para recomendar determinado grupo de produtos.

- Importar a base de produtos do e-commerce no catálogo do E-mail Recommendations com todas as informações de segmentação possíveis.

- Desenvolver as lógicas de agrupamento, prioridade e renderização dos itens a serem recomendados na vitrine

- Criar um bloco HTML padrão com o layout de cada caixa individual da sua vitrine de recomendação no e-mail

- Testar as diferentes possibilidades de produtos e ajustar possíveis bugs para corrigir o posicionamento e renderização da vitrine no e-mail e as lógicas desenvolvidas para evitar que o mesmo produto sejam recomendados mais de uma vez

Após completar todos os passos acima, você já estará apto a incluir o bloco de vitrine de produtos no seu e-mail e alavancar as suas conversões e taxas de clique! 😌

Testando e validando conteúdos com o Einstein no Marketing Cloud

Sabemos que o dia tem apenas 24h, e é praticamente impossível estar presente de maneira ativa em todos os processos de uma campanha, dependendo da quantidade de campanhas no calendário de uma empresa.

Para isso, existem alguns módulos do Einstein que conseguem automatizar boa parte dos processos de testes, validação e análise de saúde das nossas campanhas, são eles:

- Content Testing

- Copy Insights

- Messaging Insights

Content Testing

Use o Content Testing para comparar até 32 imagens para determinar o que funciona melhor em determinada campanha. Você pode criar testes automatizados ou testes A/B/n manuais.

Com testes de conteúdos automatizados, o Einstein executa um teste que equilibra a otimização do conteúdo vencedor com a experimentação em tempo aberto durante o teste. O conteúdo vencedor pode ser dinâmico e é definido como o conteúdo com a maior taxa de clique para abrir no momento em que um evento aberto é recebido.

O conteúdo vencedor é selecionado com mais frequência do que o restante do conteúdo experimental. Este tipo de experiência destina-se à autorregulação contínua, embora você possa optar por selecionar um vencedor para que todas as aberturas subsequentes recebam o mesmo conteúdo. O teste automatizado é melhor para envios de longa duração, como uma jornada longa ou um envio gerenciado pelo Einstein Send Time Optimization, ou quando você não deseja autogerenciar a campanha.

Os testes manuais distribuem igualmente o conteúdo até que um vencedor seja determinado. Você pode identificar um vencedor manualmente após revisar os resultados ou determinar o vencedor após atingir um determinado número de cliques. Se você deseja que o vencedor seja determinado, o conteúdo com a maior taxa de clique para abrir é selecionado quando o limite de cliques é atingido.

Os testes manuais funcionam bem quando você está experimentando um público de teste e o vencedor determina qual conteúdo incluir nos envios de grandes lotes subsequentes. O teste manual também é útil ao experimentar uma jornada longa e se você quiser mais controle sobre quando um vencedor é determinado.

Copy Insights

Imagine que você esteja desenvolvendo uma chamada / assunto de e-mail que precise garantir boas taxas de abertura, mas você tem um pouco de receio de enviar os textos em um teste A/B e mesmo assim quer testar o possível sucesso de algum assunto.

Com o Copy Insights, você consegue realizar esse trabalho sem a necessidade de programar um teste A/B com clientes reais, podendo incluir vários assuntos diferentes em um mesmo teste para confirmar qual texto vai chamar mais atenção e quais comportamentos você pode gerar de seus consumidores.

No dashboard do Copy Insights você também encontra gráficos que mostram as palavras mais usadas em seus assuntos e o tom emocional que cada uma carrega, além de insights de tons emocionais que podem te ajudar a desenvolver os melhores assuntos para garantir as melhores taxas de abertura!

Messaging Insights

Com o Einstein Messaging Insights, você será alertado sobre quaisquer anormalidades que ocorram para acompanhar as atividades de alto ou baixo desempenho. O selo de notificações do Einstein aparece no cabeçalho do Marketing Cloud, estando sempre acessível onde quer que você esteja no Marketing Cloud. Assim que ocorrer uma anomalia, haverá um novo crachá de notificação. Navegue até o hub de informações para obter mais informações sobre os resultados. Você poderá identificar o desempenho médio e o limite inferior e superior.

O Einstein monitora a taxa de abertura, taxa de cliques e taxas de cancelamento de assinatura de seus envios de e-mail, incluindo envios em lote e envios de jornada. Os alertas são atualizados todos os dias. O Einstein Messaging Insights chama a atenção para as mudanças para que você possa usar esses insights para melhorar jornadas e envios em massa. Finalmente, você não precisa esperar por seus relatórios semanais para descobrir as mudanças. Dessa forma, você poderá reagir instantaneamente, sem perder nenhuma vantagem. 😉

Imagine uma situação que poderia ser fácil de perder e fora de seu controle. Digamos que um dos clientes de e-mail, como o Gmail, execute uma atualização que trave um código em sua jornada. O Einstein chamará a atenção para isso e indicará uma queda na taxa de cliques. Dessa forma, você pode examinar rapidamente o código de sua jornada e adotar as alterações para que ela funcione sem problemas novamente.

Conclusão

O Einstein pode e deve ser seu melhor amigo do dia-a-dia de trabalho no Marketing Cloud. Ele consegue te ajudar desde o momento de concepção de campanhas a análise de resultados, garantindo sempre o melhor e mais personalizado conteúdo para os seus clientes.

Desenvolvendo-o de maneira correta, suas taxas de conversão irão ser alavancadas, e o sucesso da sua marca estará mais que garantido!