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A automação não elimina objetivos vagos

Robôs revisando um storyboard.

Nunca foi tão fácil entregar o trabalho de marketing à automação. As plataformas de anúncios gerenciarão lances, segmentação e criativos. Os CRMs pontuarão leads, acionarão fluxos de trabalho e sugerirão a próxima ação. Você pode canalizar dados de desempenho para um assistente de IA e obter recomendações de otimização antes que seu café termine.

Nada disso é exagero. Esses sistemas funcionam genuinamente em direção aos objetivos que você lhes atribui, de forma autônoma e contínua, e as sugestões ficam cada vez mais úteis.

Mas observe o que não mudou nessa frase: os alvos que você atribui a eles.

A automação não fixa um objetivo vago. Uma meta vaga entregue a uma pessoa geralmente produz resultados confusos e uma direção pouco clara.

Seus clientes pesquisam em qualquer lugar. Certifique-se de que sua marca aparece.

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Quando a automação faz exatamente o que você pediu

Entregue uma meta vaga à IA e você provavelmente obterá resultados e uma direção excessivamente confiantes. O sistema encontrará o caminho mais eficiente na direção errada.

Peça um ROAS mais alto e os lances automáticos terão prazer em pesquisa de marca, clientes em potencial mais calorosos e retargeting. Pessoas que iriam comprar de qualquer maneira. O ROAS sobe.

Peça mais inscrições e suas campanhas poderão preencher o funil com um volume de baixa intenção que nunca é ativado. As inscrições aumentam.

Peça um CAC mais baixo e o sistema reduzirá silenciosamente seu alcance ao público mais fácil que você possui. O CAC cai.

Em todos os casos, a métrica melhora, mas o negócio talvez não. A automação fez exatamente o que você disse. Simplesmente não fez o que a empresa precisava.

Pare de dar uma direção à automação. Dê um campo a ele.

“Precisamos de um ROAS mais alto” não é um objetivo. É uma direção. Um otimizador seguirá uma direção para sempre, logo após o ponto em que para de ajudar o negócio.

O que a automação realmente precisa é de um campo de jogo. Margens claras de ambos os lados. O que conta como vitória e, igualmente explicitamente, o que conta como perda, mesmo que a métrica pareça boa.

Considere uma marca executando campanhas pagas com um ROAS de 8x. A liderança quer crescimento, então o verdadeiro objetivo não é proteger o 8x. Está conquistando mais novos clientes. Dito corretamente, a meta é a seguinte: aceitaremos que o ROAS caia de 8x para 5x se o volume de novos clientes crescer com ele. Abaixo de 5x, paramos e reavaliamos. Esse é o chão.

Agora a IA tem espaço para se mover. Pode expandir públicos, perseguir clientes incrementais e gastar em território menos eficiente, porque alguém decidiu antecipadamente quanta eficiência a empresa está disposta a negociar e onde está a linha. Sem esse piso, você terá um dos dois modos de falha. Ou a equipe estrangula as campanhas protegendo um número de ROAS que ninguém realmente precisa, ou o sistema desce sem nenhum ponto de parada acordado.

A habilidade não é apenas escolher a métrica. É definir ambas as linhas laterais antes do jogo começar.

Decida o que desligar antes de ligá-lo

O mesmo pensamento se aplica aos novos recursos de IA dentro das próprias plataformas, e é aqui que vejo as equipes pularem o dever de casa.

Considere um anunciante em um setor regulamentado, como seguros, por exemplo, ativando o AI Max do Google. A postura padrão é habilitar tudo e deixar o sistema otimizar. Mas para esse anunciante, as condições de perda incluem coisas que nenhum painel jamais sinalizará. A reescrita da IA ​​revisou cuidadosamente o texto do anúncio em algo que a conformidade nunca aprovou. Termos de marca sendo levados a uma correspondência ampliada onde não pertencem.

Portanto, a atitude certa é decidir o que desabilitar antes de habilitar qualquer coisa. Personalização de texto desativada. Marca excluída. Então deixe a IA trabalhar duro dentro do que sobrou.

Isso não é desconfiança na tecnologia. É o oposto. É dar ao sistema um campo no qual ele pode correr. Os guarda-corpos são o que tornam a autonomia segura o suficiente para ser realmente usada.

Automatizar uma suposição ainda é uma suposição

Mais uma versão disso, do lado do CRM, porque é fácil presumir que o problema só reside na mídia paga.

É muito fácil criar fluxos de trabalho automatizados elaborados. Acione este e-mail, atribua esta tarefa, estimule o cliente a realizar esta ação. A pergunta que raramente é feita é se há algum dado que mostre que os clientes que realizam essa ação realmente retêm melhor. Muitos fluxos de trabalho são esforços de engenharia baseados em suposições. A automação é executada. A suposição nunca foi testada.

Se você não quiser que uma pessoa faça a tarefa manualmente porque não pode dizer o que ela melhora, automatizá-la não a tornará mais inteligente. Isso apenas faz com que a suposição seja executada de acordo com um cronograma.

Para onde vão os humanos

Nada disso é um argumento para menos automação. As ferramentas são boas e estão cada vez melhores, e recusar-se a usá-las é um risco próprio neste momento.

É uma discussão sobre onde o julgamento humano agora ganha seu sustento. Não aprovar todas as alterações de lance ou revisar todas as ações sugeridas. O trabalho humano é possuir a definição do campo: os pisos, as exclusões, as compensações que a empresa aceitará e as vitórias que não contam. Em seguida, observe os momentos em que o sistema está ganhando a métrica, mas perdendo o jogo.

A automação atingirá qualquer alvo que você definir. É exatamente por isso que o alvo merece mais reflexão do que está recebendo.

Portanto, aqui está uma pergunta que vale a pena responder: se todos os sistemas automatizados que você executa atingirem seu número neste trimestre, quantas dessas vitórias impulsionariam o negócio?

O post Automação não elimina objetivos vagos apareceu pela primeira vez na MarTech.

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