Por que remover itens de uma lista de desejos é um forte sinal de compra: agentes de IA e retenção de usuários em aplicativos

Será que você deveria ter agentes de IA atribuídos a cada usuário do seu aplicativo? Imagine os resultados se você pudesse fazer exatamente isso…

Imagine agentes de IA inteligentes capazes de sugerir novas opções, perceber quando um usuário ou jogador parece confuso, ajudar quando há um problema, sugerir a melhor alternativa, oferecer os cupons, descontos ou pacotes certos para cada pessoa, tudo em tempo real. Seria quase como ter uma pessoa real interagindo com os usuários do seu aplicativo, oferecendo sugestões e, em alguns casos, tentando fechar uma venda.

Será isto apenas um sonho? Ou haverá algum fundamento nessa promessa?

Conversei com Shaun Wheeler, cientista de dados na Aampe. Pressione play, continue rolando …

Maximizando o engajamento por meio de agentes de IA

Todo mundo quer maximizar o engajamento, a retenção e a monetização, certo? É por isso que ferramentas como Braze, CleverTap e Aampe, entre outras, são tão populares. A segmentação e a definição de públicos-alvo tradicionais são ferramentas rudimentares, lentas e incapazes de reagir em tempo real à atividade do usuário.

“Cada usuário de um aplicativo é um indivíduo”, diz Wheeler. 

“Eles têm uma formação diferente, preferências diferentes, padrões diferentes, coisas diferentes que os motivam ou os ativam, e não existe uma equipe de ciência de dados grande o suficiente para realmente identificar todos esses padrões individuais. Mesmo que existisse, não existe uma equipe de CRM grande o suficiente para realmente agir com base em todos esses padrões.”

Portanto, segundo ele, uma abordagem baseada em regras que aciona mensagens específicas quando jogadores ou clientes realizam ações específicas é inadequada.

Pior ainda, há uma falta de aprendizado.

Se o Usuário A realizar a Ação B, o que isso significa para o futuro? Significa que ele está realmente preparado para a Oferta C? E, em caso afirmativo, qual é a próxima projeção lógica? Um sistema baseado em regras e gatilhos não sabe nem armazena nada: ele apenas reage. Todo o "conhecimento" reside nas mentes humanas que definem as regras, os gatilhos e as mensagens.

E isso simplesmente não consegue abarcar a miríade de caminhos que usuários/clientes/jogadores podem seguir, ou como o comportamento anterior impactará a ação atual. Além disso, não consegue reagir em tempo real e construir novos modelos do que as pessoas fazem à medida que as coisas mudam.

Os agentes de IA podem ter um desempenho melhor.

Agentes de IA, não exatamente como o Agente Smith

Antes do ChatGPT, os agentes de IA pareciam coisa de ficção científica, diz Wheeler. No fim das contas, eles são bem simples.

“Um agente é simplesmente um tipo de IA que pode receber diretrizes e então agir de forma autônoma dentro desses limites.”

O conjunto de dados ideal não se resume a 5 ou mesmo 50 itens que você implementou no seu aplicativo. Ele pode ser tudo: todo o fluxo de dados das atividades dos usuários no aplicativo.

“Trabalhamos com aplicativos que facilmente possuem mais de 400 tipos diferentes de eventos instrumentados”, diz ele. “São todas informações, como cada clique de botão, cada página visitada, seja em um site ou em um aplicativo, e você pode pegar tudo isso e processar para que o agente possa tomar decisões.”

O objetivo é compreender a probabilidade de cada etapa — e de cada estímulo fornecido pelo aplicativo em resposta — levar um jogador, usuário ou cliente a atingir um determinado objetivo. A forma como o aplicativo responde e o canal utilizado — seja uma notificação no próprio aplicativo, uma notificação push, um e-mail ou até mesmo alguma modificação em seu funcionamento ou aparência — estão sendo considerados. Essa é exatamente a função dos agentes de IA.

“Todo esse tipo de decisão comportamental normalmente é tomada por uma equipe de CRM”, diz Wheeler. “Muitas delas podem, na verdade, ser tomadas de forma bastante razoável por um agente de IA devidamente estruturado.”

Melhor engajamento por meio de mensagens inteligentes

Um exemplo?

Jogo um jogo várias vezes ao dia que inicia com 3 mensagens pop-up essencialmente iguais, com pequenas variações, todos os dias. Algumas parecem ser power-ups para partes do jogo que eu não jogo e não entendo. Outras são anúncios e eventos em letras tão pequenas que eu teria que me esforçar para descobrir do que se tratam.

Todas elas me condicionam a fechar as janelas pop-up instantaneamente. 

Eles também criaram obstáculos entre mim e aquilo que eu queria fazer ao abrir o jogo: me divertir. 

Muitas vezes pensei que uma métrica que os desenvolvedores e profissionais de marketing de aplicativos deveriam acompanhar é "toques em X"

• Para jogos que’s toques para diversão: quantos toques são necessários antes de um jogador estar se divertindo?
• Para varejo que’s toques para comprar: quantos toques são necessários para comprar algo?
• Para fintech que’s talvez toques para pagar ou toques para depositar …

Conhecer esse número — e quaisquer alterações para cima ou para baixo — é mais importante do que a maioria dos desenvolvedores de aplicativos admite. E sempre que esse número aumenta, isso representa um enorme desincentivo ao uso do aplicativo.

A questão é: as mensagens parecem gratuitas porque você pode simplesmente exibi-las no seu aplicativo ou clicar para enviá-las por meio de notificações push.

Na realidade, são extremamente caras. Podem prejudicar o engajamento. Podem prejudicar a retenção. Podem prejudicar a monetização.

Portanto, garantir que cada mensagem seja inteligente, relevante e oportuna, e enviada para alguém que ficará feliz em vê-la — ou pelo menos que não se importe em vê-la — é fundamental para gerar um melhor engajamento com o aplicativo. Agentes de IA poderiam perceber que eu não estou prestando atenção a essas mensagens pop-up e, então, parar de enviá-las ou enviar apenas uma que seja realmente relevante para o que eu faço no jogo.

Falar menos, mas realizar mais

Um exemplo disso é um aplicativo de enfermagem mencionado por Wheeler, que usava SMS para enviar mensagens aos enfermeiros sobre a disponibilidade de turnos. 

O SMS é vantajoso porque a maioria de nós lê a maior parte das mensagens de texto, ao contrário das mensagens dentro de aplicativos, que só vemos quando estamos no aplicativo, ou das notificações push, que podem ou não estar ativadas e, mesmo ativadas, não são extremamente eficazes em todos os casos. Mas o SMS pode ser caro, então enviar mensagens dessa forma é literalmente custoso financeiramente, e não apenas metaforicamente, como mencionado anteriormente. 

O resultado de mensagens mais inteligentes que geram maior engajamento?

“Aumentamos a ativação deles em, se bem me lembro, 9%, mas reduzimos o volume de SMS em 75%”, diz Wheeler. “Isso representou uma economia de centenas de milhares por ano.”

Como? 

The AI agents recognized nurses who never took weekend shifts, or never took night shifts, or followed other patterns of behavior. (I personally know a nurse who only takes night shifts.) That personal knowledge — almost like a human who deeply knows the individual people using the app — made all the difference.

Às vezes, a IA é mais inteligente do que nós

Pergunte a uma pessoa sobre um cliente em potencial que remove um item da sua lista de desejos, e provavelmente você ouvirá como resposta que isso provavelmente é um mau sinal: a venda não vai acontecer.

Isso é exatamente o oposto da realidade, e os agentes de IA descobriram isso seguindo os dados.

Wheeler fala sobre o que aprendeu com um aplicativo de varejo:

“Havia vários eventos que, como você já deve imaginar, aumentavam a probabilidade de compra. Adicionar um item ao carrinho é um sinal muito forte, mas um que realmente nos surpreendeu foi a lista de desejos. Não era adicionar itens à lista de desejos… era remover itens da lista que aumentava a probabilidade de compra.”

O que acontecia era que as pessoas que adicionavam itens às suas listas de desejos estavam apenas selecionando produtos, como se fosse um painel do Pinterest. Mas remover itens de uma lista de desejos geralmente significa que você está tomando decisões ativas sobre o que poderá comprar agora ou em um futuro próximo.

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