Utilizando IA para impulsionar a aquisição de clientes, com Lomit Patel, vice-presidente de crescimento da IMVU

Como crescer mais rápido, mesmo em mercados desafiadores? E como reduzir o custo de aquisição de clientes personalizados em três vezes, acelerando simultaneamente o retorno sobre o investimento em anúncios em 5 vezes?

Bem, dados de qualidade são um requisito básico. Assim como informações sobre o que está funcionando e o que não está.

Mas a IA também pode ajudar.

Neste episódio do Growth Masterminds, conversamos com Lomit Patel. Patel é o vice-presidente de crescimento da IMVU e, anteriormente, liderou a área de performance e marketing digital da Roku. Ele também foi responsável pela aquisição de clientes na Texture, empresa que foi adquirida pela Apple e transformada no Apple News+.

Então ele entende um pouco de crescimento e aquisição de clientes. (Na verdade, como aplicativo social, o IMVU está crescendo bastante durante a pandemia do coronavírus.)

Ele também escreveu o livro sobre IA para crescimento… literalmente. Patel acaba de publicar Lean AI: How Innovative Startups Use Artificial Intelligence to Grow (IA Enxuta: Como Startups Inovadoras Usam Inteligência Artificial para Crescer) em março. O livro está repleto de conselhos práticos sobre como usar IA para escalar o crescimento e a aquisição de usuários.

Ouça o podcast:

Principais citações e insights: acelerando a aquisição de clientes com IA

Sobre profissionais de marketing que usam IA para crescimento:
"Menos de 5% estão realmente fazendo isso agora."
- Lomit Patel

Lomit Patel sobre as três eras da aquisição de clientes:

• Aquisição de clientes 1.0: agregando todos os seus dados
• Aquisição de clientes 2.0: fornecendo dados precisos aos seus parceiros de publicidade
• Aquisição de clientes 3.0: usando IA para automatizar a alocação de orçamento entre parceiros de publicidade

A aquisição de clientes é o novo day trading:
“Basicamente, estamos agindo como day traders, pois vemos as ofertas de qualquer parceiro mudando a qualquer momento. E isso nos permite ter mais confiança de que podemos atingir nossas metas no final do dia e no final do mês.”
- Lomit Patel

Sobre desenvolver a IA internamente ou em parceria:
"Uma das coisas que acabamos fazendo foi uma análise honesta e completa das nossas habilidades na IMVU, e ficou bem claro que não tínhamos muitas das capacidades essenciais para construir algo assim por conta própria." -
Lomit Patel

O que a automação possibilita:
“Estamos testando cerca de duas mil variações diferentes de peças criativas por mês.”
- Lomit Patel

Identificação rápida de fluxos de monetização:
a IA do IMVU identifica, em 24 a 48 horas, se os usuários irão monetizar por meio de publicidade ou compras dentro do aplicativo.

Lomit Patel sobre o impacto da IA ​​na aquisição de clientes do IMVU:
"Vimos nosso CAC (custo de aquisição de clientes) cair mais de 3 vezes."
"Vimos nosso ROA (retorno sobre o investimento) aumentar mais de 3 vezes."
"Antes, levava cerca de 5 a 6 meses, mas agora... recuperamos a maior parte do nosso investimento em anúncios em 30 a 35 dias."

E a transcrição completa: Aquisição de clientes com inteligência artificial

John Koetsier : Como impulsionar o crescimento com inteligência artificial?

Bem-vindo ao Growth Masterminds com John Koetsier. Este é o podcast onde os profissionais de marketing mobile mais inteligentes ficam ainda mais inteligentes. Nosso convidado de hoje é o autor do livro "Lean AI", da O'Reilly Media, lançado em março. Ele é o Vice-Presidente de Crescimento da IMVU. Liderou o marketing de performance e digital da Roku. Também liderou a aquisição de clientes na Texture, empresa adquirida pela Apple e transformada no Apple News+.

Lomit Patel, por favor, diga olá!

Lomit Patel : Olá a todos! Estou muito feliz por estar aqui.

John Koetsier : Maravilhoso. Estou muito feliz em tê-la aqui. É super emocionante, você acabou de lançar o livro. Preciso começar por aqui, afinal, este é o fato mais importante em nossas vidas agora, o coronavírus, certo? Onde você está? Onde você esteve durante o isolamento? Como você está se mantendo informada?

A IMVU está em modo de trabalho remoto devido ao coronavírus, assim como todo mundo

Lomit Patel : Sim, o coronavírus definitivamente é o assunto do momento. Mas, para mim, estamos trabalhando de casa nas últimas semanas na IMVU, então estávamos, obviamente, um pouco preparados, sabendo que isso estava por vir. E temos muita sorte de termos conseguido trabalhar remotamente com bastante eficiência. Então, tem funcionado bem. Mas, como empresa, o coronavírus não representou um grande problema para a IMVU, principalmente porque somos uma rede social e é mais uma forma das pessoas continuarem se conectando com outros usuários ao redor do mundo. E, para nós, tem sido o problema oposto, em termos de tentar gerenciar o aumento da demanda que realmente aconteceu nas últimas semanas.

John Koetsier : Bem, é muito interessante você ter mencionado isso, porque, enquanto nos preparávamos para este programa há poucos minutos, estávamos falando sobre problemas de largura de banda e minha plataforma usual de podcast de áudio não estava funcionando. Vocês são uma rede social onde as pessoas se conectam por meio de avatares e interagem socialmente, algo que todos nós desejamos desesperadamente neste momento. E vocês também estão enfrentando esses problemas, com largura de banda suficiente para fornecer o serviço, certo?

Lomit Patel : Sim. Então, para nós, o desafio é obviamente continuar adicionando mais infraestrutura à capacidade do servidor, porque o que estamos tentando descobrir é o equilíbrio certo entre os usuários que vêm dos EUA e os usuários que vêm do mundo todo, e tentar distribuir essa demanda o máximo possível.

John Koetsier : Uau, uau.

Lomit Patel : Além disso, outra coisa que parece ser muito popular em muitas redes sociais é a transmissão ao vivo, certo? É um recurso novo que realmente decolou e nós oferecemos algo semelhante chamado "salas de hospedagem", onde as pessoas podem se conectar com seus amigos e hospedar um evento ao vivo. E, obviamente, recursos como esse consomem mais largura de banda, certo?

John Koetsier : Absolutamente.

Lomit Patel : Porque as pessoas estão fazendo isso ao vivo. Então, sim, acho que definitivamente é um problema melhor de se ter do que o outro problema que muitas pessoas estão enfrentando agora. Mas sim, definitivamente é algo sobre o qual temos tentado ser mais proativos e algo que continuará a se intensificar, especialmente à medida que mais e mais estados, principalmente nos EUA e em outras partes do país, começam a implementar requisitos de isolamento mais rigorosos. Isso exigirá que mais pessoas fiquem isoladas e, como sabemos, nós, seres humanos, só podemos fazer muito pouco sozinhos.

John Koetsier : Somos uma espécie social.

Lomit Patel : Sim, somos.

Vice-presidente de crescimento: um papel multidisciplinar abrangente

John Koetsier : Com certeza. Talvez possamos começar. Vamos falar sobre inteligência artificial, crescimento, aquisição de clientes, aquisição de usuários, e tudo mais.

Mas vamos contextualizar por um segundo. Você poderia nos apresentar um pouco sobre sua função atual, o que você faz?

Lomit Patel : Claro, meu nome é Lomit Patel e, como você mencionou, sou o vice-presidente de crescimento.

Minha principal responsabilidade é gerenciar todos os nossos esforços de crescimento no IMVU. Isso engloba tudo, desde aquisição, retenção e monetização ao longo de todo o ciclo de vida do usuário... basicamente, a maneira mais fácil de pensar nisso é: como atraímos usuários? Como os mantemos engajados? E como descobrimos como gerar receita com eles para pagar as contas?

John Koetsier : É muito interessante que você seja o vice-presidente de crescimento. Recentemente, publicamos uma pesquisa sobre CGOs, diretores de crescimento, e esse é exatamente o cargo que você ocupa, uma função abrangente que engloba muitas áreas que antes eram bastante separadas, certo?

Você sabe, alguém trouxe os clientes, alguém realmente construiu o produto, entregou o produto que, com sorte, os deixou felizes, e outra pessoa se preocupou em como mantê-los. Você tem todo esse conjunto de responsabilidades sob sua alçada.

Lomit Patel : Sim. Acho que parte do desafio é que, quando você tem grupos diferentes focados em partes diferentes da jornada do usuário, acabam surgindo problemas de execução em relação a quem é responsável por qual parte do processo.

Um dos benefícios de qualquer empresa que tenha um diretor de crescimento é que sua responsabilidade é supervisionar todo o processo de se tornar o maior defensor do cliente. E ajudar a disseminar essa ideia internamente por toda a empresa para garantir que todos apoiem essa função. Porque é realmente uma função multifuncional. Não temos todos os recursos dedicados a nós, então precisamos trabalhar com todos os diferentes grupos.

Mas trata-se de garantir que estejamos sempre focados no objetivo principal — ou seja, em concentrarmo-nos nos projetos-chave que continuam a impulsionar o crescimento da empresa.

Lean AI: IA para crescimento e aquisição de clientes

John Koetsier : Faz todo o sentido.

Então, em meio a tudo isso, com a correria do seu trabalho e outras coisas que fazem parte da vida, você encontrou tempo para escrever um livro, e escreveu um livro sobre IA. Fale-me um pouco sobre por que você escreveu o livro? O que você precisava transmitir? O que você precisava dizer às pessoas?

Lomit Patel : Claro. Uma das coisas que percebi... temos praticado bastante IA em automação nos últimos dois anos na IMVU. Isso surgiu principalmente do fato de que eu realmente vi isso como uma grande tendência em termos de para onde as equipes de crescimento estão se direcionando.

Principalmente agora, com a enorme velocidade com que recebemos dados, é muito difícil decifrá-los rapidamente para extrair informações que permitam tomar medidas e nos diferenciar da concorrência.

Então, o que me motivou a escrever o livro foi principalmente o impacto profundo que isso teve em nossos negócios na IMVU. Mas também tenho falado sobre esse assunto em diversas conferências e percebi que poucas empresas realmente adotaram essa prática na mesma medida que nós.

Eu diria que provavelmente é uma pequena porcentagem das empresas, menos de 5%, que estão realmente fazendo isso agora.

Então, senti que definitivamente existe uma boa oportunidade para inspirar outras pessoas no setor de crescimento a realmente aproveitar a IA na automação, porque, no fim das contas, uma coisa que eu gosto no setor de crescimento mobile é que somos muito abertos para compartilhar e crescer juntos. E eu acho que isso é algo que pode realmente nos ajudar a continuar a disseminar e avançar como setor.

Aquisição de clientes 1.0, 2.0 e 3.0

John Koetsier : Muito, muito legal. Uma das coisas que você menciona é a aquisição de clientes 1.0, depois a aquisição de clientes 2.0 e agora a aquisição de clientes 3.0. Você pode explicar cada uma dessas versões?

Lomit Patel : Claro. Então, isso realmente remete à minha trajetória quando comecei na IMVU. Comecei na IMVU há mais de três anos e meio. E, ao entrar, um dos maiores desafios que enfrentamos foi que tínhamos muitos dados de usuários, mas o problema era que eles estavam isolados em silos. Tínhamos dados de usuários porque somos uma empresa multiplataforma. Então, tínhamos dados de usuários do meu negócio web que ficavam em servidores diferentes dos dados do mobile , que estávamos tentando integrar na época, que ficavam em um local diferente.

E, no fim das contas, é muito difícil tomar boas decisões quando seus dados estão isolados em silos.

John Koetsier : Sim, é verdade.

Lomit Patel : Então, uma aquisição de clientes 1.0 consiste basicamente em integrar todas as suas fontes de dados, porque, a menos que você integre as fontes de dados, você não terá uma boa prévia ou uma singular para realmente entender toda a jornada do seu cliente.

E uma vez que você tenha isso, a boa notícia é que a aquisição de clientes 2.0 consiste em aproveitar ao máximo os recursos de IA já existentes em diversos parceiros com os quais a maioria das pessoas investe seu orçamento de aquisição de usuários. Por exemplo, o Google e o Facebook, assim como uma série de outros parceiros, têm investido e avançado significativamente em como usar a IA para permitir que anunciantes como o IMVU sejam mais eficientes em nos ajudar a atingir nossos objetivos. Mas, para realmente ativar isso, você precisa fornecer a eles sinais de dados limpos e de alta qualidade.

Assim, a aquisição de clientes 2.0 consiste em, após integrar todos os seus dados, começar a fornecer as informações corretas para que eles possam aproveitar seus recursos de IA e ajudá-lo a atingir seus objetivos.

E a aquisição de clientes 3.0 é principalmente... sabe, o maior desafio que eu vi para nós como empresa e para qualquer outro anunciante é o quão dependentes você acaba se tornando de seus parceiros para dizer como gastar seu orçamento.

Sabe, trabalho com aquisição de usuários há mais de 20 anos e nunca, jamais, um parceiro me disse que deveríamos gastar menos.

Mas, além disso, o desafio é que, no fim das contas, comecei a pensar se haveria uma maneira melhor. E uma das áreas que realmente me inspirou foi o setor financeiro, porque vejo as equipes de aquisição de usuários como uma espécie de day trader, sempre tentando investir dinheiro diariamente para ajudar nossas empresas a obter um retorno melhor sobre esse investimento.

E uma das coisas em que o setor financeiro se destacou, e isso aconteceu quando contrataram vários analistas quantitativos e cientistas de dados, foi construir essas infraestruturas e essas máquinas inteligentes para permitir que se tornassem mais eficientes e inteligentes na compra de ações e commodities. E em vez de depender de intervenção humana, passou a ser baseado puramente em dados.

Isso me inspirou a criar a Aquisição de Clientes 3.0. O objetivo era descobrir como poderíamos replicar esse modelo, porque, no fim das contas, depois do RH em termos de salários, a aquisição ou o crescimento de usuários é o segundo maior gasto ou item de orçamento da empresa. Portanto, gerenciar esse orçamento envolve muita responsabilidade, e qualquer coisa que você possa fazer para ser melhor, mais rápido e mais inteligente nesse sentido é algo em que você definitivamente deve se concentrar.

Assim, a aquisição de clientes 3.0 surgiu da mesma inspiração que obtivemos no setor financeiro, para identificar que, agora que temos todos os nossos dados em um só lugar, a maior vantagem que possuímos sobre todos os outros parceiros individuais para os quais fornecemos nossos dados é ter essa visão singular do desempenho do negócio. E essa é a maior vantagem competitiva.

Assim, sabemos exatamente como um parceiro se compara a outro em qualquer momento, em qualquer dia, em qualquer semana, em qualquer mês.

Assim, com essa visão holística dos diferentes canais e dos diferentes dados, estamos em uma posição muito melhor para realmente aproveitar as principais alavancas. Porque o interessante é que, embora esses parceiros tenham criado muitas capacidades em torno da IA, eles ainda dependem muito de certas informações provenientes de qualquer equipe de aquisição de usuários, como lances, orçamentos, criativos e metas.

Então, foram essas coisas que comecei a pensar em automatizar. E a automação foi realmente desencadeada com base em insights de dados, onde tínhamos todos os nossos dados em um só lugar para nos dizer a qualquer momento onde deveríamos aumentar nossos orçamentos, onde deveríamos diminuí-los, onde deveríamos realocá-los. E outra maneira de ver isso é que, no fim das contas, tudo se resume à oferta e à demanda. Temos tido muita sorte de que tudo o que acabamos gastando em nossos orçamentos agora é feito de forma programática.

Porque foi isso que começamos a descobrir: quando conseguimos identificar e analisar todos esses diferentes parceiros de forma holística, percebemos que, em determinados horários do dia, o Facebook podia ser mais eficiente que o Snapchat, por exemplo, e o Google podia ser mais eficiente que a Busca da Apple.

Mas o problema é que, humanamente, é impossível ficar sentado 24 horas por dia fazendo isso. Mas se você aproveitasse as capacidades da IA ​​para pensar como um humano e tomar decisões preditivas com base em quando essas oportunidades surgirem, esse seria o grande momento de descoberta para nós.

IA: devolvendo aos profissionais de marketing o controle sobre a aquisição de clientes

John Koetsier : O que eu realmente adoro nisso é que os profissionais de marketing têm tido uma crescente sensação de falta de controle, já que despejaram dinheiro no Facebook, no Google e em outros parceiros. E eles construíram suas próprias caixas-pretas, repletas de IA e inteligência artificial. E, como você disse, quanto mais dados você fornece a eles, melhor eles conseguem entregar o que você quer, sem dúvida.

Mas você também perde o controle e, na verdade, está alimentando o crescimento ou a inteligência dessa máquina dentro dessa caixa preta. O que você fez foi adicionar uma camada de IA por cima disso e agora está dizendo: "Ei, fiquem tão inteligentes quanto quiserem. Isso é maravilhoso, ótimo, bom para nós. Vamos dominar todas as nossas fontes de aquisição de clientes e usuários, e é aí que vamos superar a concorrência.".

Isso é realmente interessante.

Lomit Patel : Certo. E acho que você resumiu bem, porque, no fim das contas, uma das coisas que mais ouço é que não temos controle. Mas a verdade é que temos sim certos elementos que podemos controlar, e esses são os componentes-chave que você precisa controlar. Porque, no final das contas, o que todos esses parceiros mais querem é que você gaste mais do orçamento, certo?

E você tem o controle disso. É tudo uma questão de seguir o dinheiro. Você controla como quer gastar seu dinheiro. Você não precisa ser completamente passivo e simplesmente entregá-lo a terceiros.

O que acontece agora é que, basicamente, agimos como day traders todos os dias, porque vemos as ofertas de qualquer parceiro mudando a qualquer momento. E isso nos permite, em última análise, ter mais confiança de que podemos realmente atingir nossas metas no final do dia e no final do mês.

Controlando a IA que gerencia seu crescimento

John Koetsier : Então, preciso fazer esta pergunta. Vimos algumas catástrofes com a entrega total do controle às máquinas nos mercados de ações. Esperamos que isso tenha ficado para trás, mas vimos alguns cenários em que alguém comprou, alguns sistemas simplesmente entraram em colapso porque tudo estava indo mal, então eles venderam, venderam, venderam, e agora colocaram freios artificiais nisso. E há outros cenários que ouvimos falar em que a máquina simplesmente cometeu um erro e bilhões de dólares evaporaram.

Que medidas de segurança você implementou para isso?

Lomit Patel : Sim, uma das coisas que fizemos é muito semelhante ao que fazem no setor financeiro, onde existem ordens de stop-loss, por assim dizer, em que você define certos elementos que, se algo subir ou descer muito, limitam o quanto pode se movimentar.

E uma das razões pelas quais acabamos fazendo isso, sabe, ao contrário do setor financeiro, onde os preços podem oscilar bastante, é que você precisa ter em mente, ao trabalhar com todas essas diferentes capacidades de IA de diversos parceiros, a capacidade de implementar essas mudanças com uma margem de erro de apenas 10 a 20% em qualquer período.

Se você continuar fazendo muitas mudanças bruscas além desse limite, acabará reiniciando a IA, pois ela terá a impressão de estar treinada para fazer alterações cumulativas. Mas se você fizer mudanças drásticas, parecerá que é uma campanha completamente nova. Isso fará com que ela seja reiniciada, o que é contraproducente para todo o programa.

John Koetsier : Sim, sim.

Lomit Patel : Então foi isso que acabamos fazendo para ajudar.

As tecnologias que a IMVU utiliza para aquisição de usuários

John Koetsier : Faz todo o sentido. Muito, muito legal. Essa é uma ótima visão geral do que vocês estão fazendo. Talvez vocês pudessem se aprofundar um pouco mais: quais tecnologias vocês estão usando especificamente para a IA?

Lomit Patel : Então, para nossa IA, existem basicamente três componentes. Um deles são mobile , de onde obtemos grande parte dos nossos mobile . Muitos dos nossos dados de desktop vêm do nosso próprio data warehouse, então usamos o Tableau para extrair grande parte desses dados. E todos os nossos dados de comportamento do usuário pós-instalação vêm do Leanplum, que é a nossa automação de CRM.

Então, o que fizemos foi basicamente agregar todas essas três fontes em um só lugar, onde podemos obter uma visão unificada. E conseguimos fazer isso de duas maneiras. Uma delas é por meio do endereço de e-mail, porque cada pessoa que cria uma conta no IMVU tem um endereço de e-mail único; você não pode criar um novo nem reutilizar o mesmo endereço.

Outro ponto importante é que cada usuário recebe um ID de cliente exclusivo. Esses são os dois elementos que podemos usar universalmente para rastrear a jornada do usuário, independentemente de sua origem e da forma como ele interage conosco.

Construindo e treinando a IA: equipes e parceiros

John Koetsier : Certo. Agora, em termos de equipes, você montou uma equipe de IA ou distribuiu esse talento por várias equipes?

Lomit Patel : Então, o que acabamos fazendo foi tentar distribuir o projeto entre várias equipes. Mas, principalmente, uma das coisas que fizemos foi uma análise honesta e completa das nossas habilidades na IMVU. E ficou bem claro que não tínhamos muitas das competências essenciais para construir algo assim por conta própria.

Então, o que acabamos fazendo foi identificar um parceiro em potencial ou uma plataforma SaaS que pudéssemos aproveitar para nos ajudar a juntar a peça final.

E o que descobrimos foi uma empresa chamada Nectar9. Era uma pequena startup que estava tentando construir algo semelhante. Mas o que lhes faltava na época era obter uma grande quantidade de dados de usuários para realmente treinar os algoritmos e aperfeiçoar sua capacidade de funcionar em um contexto de aquisição de usuários. Então, o que acabamos fazendo foi... meio que tentar construir isso, porque, como você sabe, John, construir qualquer coisa já é um desafio, mas o outro desafio ao tentar construir algo é mantê-lo, certo?

E eu realmente não queria me aprofundar nesse assunto. Então acabei fazendo essa parceria com a Nectar9, onde colaboramos e, por meio dos meus contatos na indústria, consegui ajudá-los a integrar várias APIs à plataforma deles, vindas de grandes parceiros como Google, Facebook e Snapchat, onde investimos e onde a maioria das pessoas investe seu dinheiro.

Assim, com essas APIs implementadas, conseguimos fornecer acesso para que eles obtivessem todos os sinais de dados relevantes.

Então, eles já tinham a capacidade de IA, e a forma como essa capacidade funciona é o aprendizado não estruturado. Basicamente, o processo consiste em receber uma grande quantidade de dados e tentar gerar insights com base neles. A partir disso, conseguimos começar a treinar o algoritmo para que ele nos ajudasse a ter uma visão holística, em vez de analisar cada parceiro individualmente.
E a melhor maneira que encontramos para fazer isso foi passo a passo.

Então, começamos a fornecer alguns dados para eles quando ainda estávamos gerenciando essas campanhas de forma semi-manual, sendo o Facebook um dos primeiros parceiros com quem trabalhamos. Depois, começamos a fornecer alguns desses dados para a Nectar9 para ver como a tecnologia automatizada poderia funcionar da maneira como estávamos fazendo as coisas.

E levou provavelmente de 30 a 40 dias, mas a máquina acabou conseguindo treinar e melhorar, e começou a ser muito mais eficiente do que nós. Então, começamos com uma pequena área geográfica, acho que era o Reino Unido ou algo assim. Depois, começamos a expandir para ver se continuaria funcionando, e começou a funcionar, então, eventualmente, automatizamos o Facebook completamente por meio disso. E então começamos a fazer o mesmo com o Google, o Snapchat e vários outros parceiros com os quais trabalhamos.

Mas foi sequencial, não foi simplesmente colocar tudo lá de uma vez.

E em relação aos recursos internos, principalmente na minha equipe, eu meio que mudei o conjunto de habilidades, porque um dos grandes desafios que encontrei foi reter pessoas para a gestão de campanhas. Muitas pessoas acabam se esgotando com esse trabalho, e sempre tem alguém disposto a oferecer de 10 a 20 mil dólares a mais para você ir para outra empresa e assumir essa função.

Parte do meu desafio e frustração era continuar treinando algumas pessoas novas que estavam chegando. O que eu percebi foi que, ao fazer isso de forma automatizada e pontual, eu nunca precisava me preocupar em desenvolver essa habilidade na equipe do zero. Então, o que eu fiz foi redirecionar o conjunto de habilidades que tínhamos na equipe para focar em como daríamos suporte a essa máquina, como a alimentaríamos, por assim dizer. Uma área em que realmente avançamos muito e investimos internamente foi o desenvolvimento criativo.

Uma das pessoas da minha equipe se concentra principalmente em analisar todos os insights de dados gerados pela máquina — para ver o que está funcionando e o que não está entre os diferentes parceiros com os quais estamos investindo — e continua trabalhando com nossa equipe interna para criar novas versões inovadoras que possamos continuar alimentando a máquina.

E, em geral, estamos testando cerca de duas mil variações diferentes de peças criativas por mês. Isso se deve principalmente ao fato de termos percebido que essa é uma ferramenta fundamental para nos ajudar a contar nossa história.

John Koetsier : Uau.

Inteligência artificial, retenção e jornadas do usuário

Lomit Patel : A outra parte, a outra função que realmente aprimorei na equipe, foi a de retenção e CRM, para aproveitar ao máximo todos os dados que estamos obtendo agora — e descobrir como podemos criar jornadas de usuário melhores e mais personalizadas para usuários que chegam por diferentes canais, de forma a realmente adequá-las às suas necessidades.

Por exemplo, alguém que vem do Google e cuja motivação criativa o trouxe para cá... queremos poder dar continuidade a essa motivação, mantendo-a viva. E então, tentar integrá-lo o mais rápido possível para que ele vivencie todos os principais momentos de descoberta do produto.

Parte dessa função é onde a IA realmente ajuda, pois nos permite identificar qual é a jornada ideal do usuário, ou seja, os comportamentos e ações que alguém precisa realizar, especialmente durante o processo de integração, que é fundamental, como você sabe, no mobile . Se você não conseguir cativar as pessoas rapidamente, você as perderá.

O que conseguimos fazer foi identificar dois segmentos diferentes, porque é assim que monetizamos os usuários.

Uma delas diz respeito às compras dentro do aplicativo e a outra à publicidade. Geralmente, o que as pessoas fazem é comprar créditos do IMVU, pois temos nossa própria moeda virtual que pode ser usada para comprar itens virtuais e criar mundos virtuais. Portanto, haverá pessoas mais propensas a gastar e comprar esses créditos, enquanto outros usuários serão mais propensos a assistir a vídeos com recompensas, responder a pesquisas online ou interagir com anúncios para tentar ganhar esses créditos.

Assim, nossa IA consegue identificar rapidamente, nas primeiras 24 a 48 horas, com base no que as pessoas estão fazendo ou deixando de fazer, para determinar em qual caminho elas têm maior probabilidade de se enquadrar: no caminho da compra dentro do aplicativo ou no caminho da publicidade. E, com base nisso, começamos a mostrar a elas diferentes experiências que demonstram como podemos monetizar esses usuários posteriormente.

John Koetsier : Interessante. Então, na verdade, você está construindo a jornada do usuário, a jornada do cliente, de certa forma, através da compreensão de quem eles são quando chegam.

Mas você também está personalizando o uso do seu produto com base no que você entende: esse usuário provavelmente vai pagar alguma coisa? Ele vai assistir a um anúncio ou algo do tipo? Então, toda a experiência é personalizada de acordo com a forma como você vai monetizar esse grupo específico, eu diria.

Equipes multifuncionais

Lomit Patel : Exatamente. É aí que entra a parte em que precisamos trabalhar de forma transversal, como com nossa equipe de produto. Então, nessas duas funções que desempenho, uma delas dedica bastante tempo à equipe de produto, focando em como otimizar a experiência do produto para atender às nossas expectativas. Já a outra função dedica muito mais tempo à nossa equipe de marketing, focando no desenvolvimento criativo e nos materiais, buscando maneiras de contar nossa história da melhor forma e, assim, integrar tudo isso ao processo.

A outra função que desempenhamos é principalmente com o nosso parceiro, pois ele coleta todos esses dados e fornece os insights. Eles contam com um cientista de dados chefe, o que nos ajuda, pois não precisamos contratar essa pessoa, mas realizamos reuniões semanais, no mínimo. Parte da função deles é analisar o algoritmo continuamente e nos informar exatamente o que ele está aprendendo e que tipo de resultados está gerando. Isso porque uma das coisas que queremos evitar são os vieses que a máquina possa acabar apresentando.

E queremos garantir que quaisquer algoritmos que venhamos a desenvolver estejam alinhados com o nosso valor fundamental como empresa, que é a diversidade. Portanto, não queremos jamais nos tornar uma empresa que se concentra apenas em um determinado tipo de público-alvo, gênero ou qualquer outra coisa, onde a sobre-representação se dá em uma área específica. Porque queremos manter nossa base de usuários o mais diversa possível.

John Koetsier : Isso é super interessante e super inteligente. Porque se o algoritmo percebe algo e existem preconceitos em nossa sociedade — e existem coisas que às vezes fazemos até inconscientemente ou subconscientemente que resultam em casos de preconceito, discriminação ou outras coisas do tipo — e se a sua IA aprende isso, estamos replicando isso no ambiente digital de maneiras difíceis de perceber.

Que ótimo que você está fazendo isso.

Também estou animado em saber que vocês estão realocando alguns dos seus funcionários de aquisição de usuários, já que a máquina faz isso agora, mas estão realocando essas pessoas para cargos de nível superior, o que é realmente muito bom.

Principais métricas de crescimento: Custo de aquisição de clientes, ROI e ROAS

Você também mencionou que analisa algumas métricas-chave. Gostaria de perguntar sobre essas métricas e, para complementar a pergunta, gostaria de saber: com o que você fez com IA, quanto você acha que melhorou? Você tem dados que comprovem isso? Números que demonstrem isso? Quanto você melhorou?

Lomit Patel : Claro. Então, para responder primeiro às perguntas sobre quais são nossos principais indicadores de desempenho , existem basicamente duas metas que analisamos na equipe de crescimento para realmente ajudar a empresa.

Uma delas diz respeito ao custo de aquisição de clientes (CAC), e a segunda meta está relacionada ao retorno sobre o investimento em publicidade (ROAS), mas, principalmente, chamamos de retorno sobre o investimento (ROI), porque uma grande diferença é que, quando se trata de ROI, não consideramos apenas a receita gerada pelos nossos gastos com anúncios. Também tentamos descontar, por exemplo, alguns dos custos que sustentam essa receita, como os 30% de participação na receita que você paga ao Google e à Apple em compras dentro do aplicativo, além de algumas taxas de royalties para criadores de conteúdo.

Como temos muitos criadores, assim como o YouTube, temos muitos criadores que produzem diversos tipos de conteúdo.
Então, somos como um mercado onde os criadores produzem muito conteúdo e conseguimos conectar os usuários a itens que possam ser do interesse deles. E sempre que alguém compra créditos IMVU para adquirir esses itens, obviamente recebemos uma porcentagem da receita, mas precisamos repassar uma certa porcentagem aos nossos criadores. Por isso, nosso critério para oferecer descontos nesses custos é um pouco mais rigoroso.

E quando se trata do custo de aquisição de um cliente, é bem simples em termos de quanto custa para nós.
Definimos um novo cliente como alguém que faz uma nova compra nos primeiros sete dias, então sempre analisamos coortes de sete dias. Só para dar alguns exemplos dos resultados, voltando ao exemplo da antiga aquisição de clientes 1.0, quando comecei, desde o nosso CAC inicial, que era bem alto, até onde chegamos na aquisição de clientes 3.0, com muita IA e automação.

Observamos que nosso CAC (custo de aquisição de clientes) caiu mais de 3 vezes nesse período e que nosso ROI (retorno sobre o investimento) aumentou mais de 3 vezes no mesmo período.

Rapidez no retorno do investimento: uma enorme vantagem

John Koetsier : Isso é enorme!

Lomit Patel : Mas a melhor parte disso tudo é que, quando você conversa com muitos mobile , um dos fatores que as pessoas consideram é o período de retorno do investimento em anúncios. Quando eu comecei, era perto de 5 a 6 meses, mas agora... recuperamos a maior parte do investimento em anúncios em 30 a 35 dias.

John Koetsier : Isso deve ter um impacto enorme na sua capacidade de crescer rapidamente.

Lomit Patel : Exatamente.

Isso tem nos ajudado bastante, principalmente porque minimiza a taxa de consumo de caixa, já que conseguimos recuperar rapidamente qualquer gasto, criando um ciclo virtuoso em que reinvestimos o dinheiro em crescimento. Isso está nos ajudando muito, sim.

John Koetsier : Uau. Esses números são ótimos. Quer dizer, são números impressionantes. Se você observar os custos de aquisição de clientes que muitas startups e empresas de tecnologia têm, verá que são absolutamente enormes, inclusive para mobile . Gastam centenas de milhares de dólares por dia na aquisição de novos usuários, e se você consegue reduzir isso pela metade... uau... isso é impressionante.

Eu também queria participar, e sei que estamos chegando ao fim do tempo que agendamos juntos, mas queria compartilhar algumas das suas ideias para o futuro. Você já fez coisas realmente incríveis até agora. Você tem ótimas métricas.

Você teve uma melhora significativa, mas estamos sempre de olho no futuro, certo?

O futuro da IA ​​e do crescimento

Estamos sempre de olho no futuro, para onde a IA está nos levando e o que você prevê para os próximos 6 a 18 meses

Lomit Patel : Sim, então, para mim, o futuro será cada vez mais focado em equipes de crescimento ou de aquisição de usuários, priorizando o uso ou a construção de uma máquina inteligente com IA que, em última análise, servirá como intermediária entre elas e todos os diferentes canais onde investem dinheiro, seja em aquisição ou retenção, permitindo que utilizem seus dados de forma mais eficiente, rápida e inteligente. Afinal, todos têm dados, mas eles não têm valor a menos que você consiga extrair valor deles rapidamente.

E a outra parte disso é que o segredo do crescimento está em realizar o máximo de experimentos possível para descobrir o que funciona e o que não funciona. Assim, você pode investir ainda mais no que dá certo e abandonar o que não dá. E outra coisa que acredito que muitas empresas farão é eliminar grande parte dos pontos de contato ou interações humanas em todo o processo de gerenciamento e execução de diferentes campanhas.

E a empresa vai depender cada vez mais dessas máquinas inteligentes com inteligência artificial para que elas realmente façam grande parte desse trabalho.

E eu sinto que empresas como Singular e outras MMPs estão se tornando verdadeiros depósitos de dados valiosos para os clientes. E, no fim das contas, acredito que provavelmente haverá algum tipo de integração com máquinas inteligentes que se integrem a essas plataformas, tornando a experiência realmente perfeita, centralizada em um único lugar, ao contrário do que tínhamos que fazer quando começamos, pois não tínhamos muita escolha a não ser tentar juntar todas essas peças diferentes.

O problema de tentar juntar muitas peças diferentes é que sempre existe o risco de algo dar errado no processo. Quanto mais você tiver tudo em um só lugar, como se diz, singular fonte de dados, mais fácil fica, certo?

O livro Lean AI

John Koetsier : Exatamente, exatamente. Bom, obrigado por isso e obrigado pelo seu tempo. Gostaria de lhe perguntar rapidamente: se alguém comprar seu livro, onde poderá encontrá-lo? Imagino que esteja disponível em todos os lugares, mas onde exatamente? E o que um profissional de marketing, um especialista em aquisição de clientes ou qualquer executivo aprenderá com seu livro?

Lomit Patel : Claro. O livro está disponível em todas as principais livrarias, como Amazon, Barnes & Noble, Target, Walmart e muitas outras. Você pode encontrá-lo principalmente nesses sites. Meu objetivo ao escrever o livro, que foi escrito para atingir públicos diferentes, é principalmente ajudar executivos, sejam fundadores, diretores de marketing ou líderes de crescimento, a se tornarem defensores da IA ​​em seus negócios e a aprenderem como fazer isso.

E então, o texto se dirige a pessoas que estão mais no nível de diretoria ou gerência quando se trata de crescimento em IA, em termos das habilidades necessárias para realmente se aprimorar nessa área, e fornece um roteiro pragmático para qualquer empresa. O que eu sei que, especialmente agora com tudo o que está acontecendo com o coronavírus, uma das grandes perguntas que muitas empresas começarão a se fazer é: como podemos obter mais? Como podemos melhorar as operações? Como podemos fazer mais com menos? Essa sempre foi uma pergunta, mas será uma pergunta ainda mais importante agora.

Este livro realmente oferece um roteiro de como fazer isso, especialmente quando se trata de um dos maiores investimentos em crescimento para as empresas: a aquisição de usuários. E eu me solidarizo com muitas empresas que estão enfrentando desafios com a atual crise do coronavírus, mas acredito que um dos pontos positivos de qualquer crise é que ela força as empresas a repensarem os problemas que enfrentam.

Voltando à minha história na IMVU, entrei na empresa num momento em que o crescimento estava indo na direção errada e a empresa realmente queria tentar algo diferente. Isso me ajudou a me tornar um defensor dessa ideia. E acredito que outras pessoas que estão em uma posição semelhante agora podem usar isso como uma oportunidade, porque permitirá que mais pessoas se abram para a ideia de como aproveitar a IA e a automação, porque, no fim das contas, nenhuma empresa vai superar essa crise apenas cortando custos, já que cortar custos não é uma estratégia para o crescimento.

Você precisa descobrir como usar seus dados de forma mais eficiente, rápida e inteligente para realmente impulsionar a aquisição de clientes. E acredito que o livro aborda exatamente isso, e este é um momento tão bom quanto qualquer outro para começar a ter essas conversas.

John Koetsier : Bem, Lomit, isso é ótimo. É um ótimo conselho, eu recomendo. Recomendo esse livro e quero agradecer por você ter dedicado esse tempo a nós. Agradeço muito e agradeço por ter passado essa hora, ou quase uma hora, conosco no Growth Masterminds.

Lomit Patel : Obrigado, John. Sou um grande fã seu. Adoro ler seus textos e ouvir seu podcast, então é uma honra estar aqui.

John Koetsier : Muito obrigado.

Lomit Patel : Obrigado.