3 gambiarras de IA que são quick-wins para qualquer SaaS
Primeira edição do the loop!
A minha inicial é dividir cada edição em 4 seções:
1 mini artigo mais tático sobre marketing e growth, um pouco mais aprofundado;
1 tutorial prático how-to de automação no-code, IA - a famosa gambiarra, a ideia é te dar contexto suficiente para você replicar o mesmo cenário explicado, do início ao fim;
destaques da semana do Growth Digest e outros artigos que me chamaram atenção, que podem agregar com as pessoas que leem a the loop;
1 achado da semana: um recurso (ferramenta, podcast, pessoa, newsletter, canal no youtube, etc.) interessante que me chamou atenção.
3 gambiarras de IA que são quick-wins para qualquer SaaS
1. Classificação por IA de respostas de fluxos de email com objetivo comercial
Na RD Station, recebemos semanalmente muitas respostas dos nossos emails de fluxos de automação, principalmente de pessoas que estão testando nossos produtos gratuitamente.
Entre as respostas, tem pessoas querendo tirar dúvidas sobre uso do produto, outras passando feedbacks, além das respostas mais aleatórias hahaha. Mas, também tem pessoas que respondem os emails pedindo para falar com alguém de vendas, para explicar melhor o produto e avançar com a compra.
Pelo volume de respostas e o fluxo de suporte, estava difícil filtrar e dar o atendimento adequado para esses tipos de respostas. Com IA, fica bem mais fácil, porque podemos passar as respostas por um prompt para classificar se a resposta é comercial ou não e se sim, enviar para o time de pré-vendas fazer o contato o quanto antes.
O fluxo é bem simples:
Criar um filtro no **Gmail** para as respostas dos fluxos >
Com base nesse filtro, inicia um cenário no **Zapier** >
Envia a resposta do email para um prompt da API do Chatgpt, para classificar se a resposta é Comercial ou não >
Um filtro dentro do cenário do Zapier caso a resposta seja Comercial. Caso sim enviar uma conversão para o RD Station Marketing >
Dentro do RDSM, marcar os leads com a nova conversão como oportunidade, para enviar para o CRM do time de vendas.
2. Transformar pesquisas de campos abertos em fechados
Uma rotina essencial para ter um plano eficaz de marketing é entender melhor dos usuários do seu produto através de pesquisas qualitativas.
Na RD, nós fazemos pesquisas automáticas com usuário em diferentes etapa das da jornada:
5 dias após signup, para entender por que o usuário decidiu testar e como foi a experiência até agora;
logo após a compra, para entender motivadores, se ele chegou a comparar com concorrentes e por quê.
Essas duas pesquisas são mais amplas, onde queremos entender motivações e "porquês" do usuário. Por esse motivo, ao iniciar essas campanhas, iniciamos com perguntas abertas.
Só que isso diminui a conversão da pesquisa e diminui o volume de respostas. Na primeira pergunta aberta da pesquisa tinha -50% de dropoff da pesquisa.
Aqui tá o pulo do gato: depois de um tempo coletando uma amostra significativa de respostas, podemos passar uma planilha das respostas para uma categorização por IA, para identificar quais foram os tipos de respostas mais frequentes.
Depois de uma revisão breve, tornamos as perguntas abertas em fechadas, mantendo a qualidade das repostas, enquanto aumentamos o volume de respostas.
3. Automação de report diário por Slack
Esssa gambiarra não necessariamente precisa de IA. Mas no nosso caso na RD, acabamos utilizar para ser mais rápido de implementar.
Acompanhar diariamente os números da operação é importante para entender variações, diagnosticar pontos que estão puxando os resultados para cima ou para baixo e, principalmente, servir de feedback para o plano de marketing que está sendo posto na prática.
Hoje a gente usa o PowerBI para visualização de dados. Para ajudar a todas as pessoas principais da operação estarem por dentro dos resultados diários, fizemos uma automação que recebia uma print diária do dashboard de month to date (MTD), extraía os resultados e mandava uma mensagem no slack do canal da operação.
Como o "Growth Digest" foi construído
Achei que fosse apropriado como primeira edição das gambiarras seja a Growth Digest, um projeto paralelo que foi quase como um pré-lançamento dessa newsletter.
Pra quem não sabe, o Growth Digest é um agregador de newsletters, que compila as novas edição de um grupo de postagens, faz um resumo e, em vez de você receber 1 e-mail pra cada newsletter, você recebe 1 e-mail com o resumo de todas as newsletters que você assina.
Então, com esse cenário você pode montar sua própria digest, com todas as newsletters que você segue e receber um único resumo semanal de todas elas. Veja como eu fiz abaixo (vídeo e texto):
1. Utilizar o módulo de JSON com a lista de newsletters e URL de cada uma das newsletters.
2. Utilizar o módulo de RSS para verificar em cada URL se há novas edições de newsletters, dos últimos 7 dias.
3. Caso haja novas edições, fazer uma requisição para a API do [PhantomJSCloud]) que vai exportar o conteúdo da página como texto pleno. Para se certificar que o resultado será em texto pleno, inclua esses parâmetros no conteúdo do request:
{
"url":"{{5.url}}",
"renderType":"plainText"
}4. Enviar o conteúdo da página para um prompt do ChatGPT. Para isso, é necessário criar uma conta da API da OpenAI. Esse é o prompt que uso para resumir o conteúdo da newsletter:
Eu quero que você visite a última edição da newsletter de {{Autor}} e dê um resumo em português de um parágrafo com no máximo 300 caracteres resumindo os pontos principais da newsletter.
Quero que a resposta seja em formato json com apenas esses 2 valores:
URL: {{URL}}
Resumo: seu resumo de no máximo 300 caracteres
Aqui está o conteúdo:
{{Conteúdo da Página}}
OBS: Não esqueça de habilitar a opção do módulo do Make de "enviar como um objeto JSON", para manter a estrutura de dados
5. Formatar os resumos num único pacote de dados, pelo módulo de "Agregar em JSON". Assim, em vez de ter X resumos, você terá apenas um bloco com o corpo da mensagem, com todos os resumos das newsletters.
6. Com o bloco único de resumos, agora é só decidir qual é o canal que você quer usar para enviar esse digest pessoal, slack, email, whatsapp, o que preferir.
Arquivo do cenário no Make.
Destaques da semana do Growth Digest (e outras leituras)
Kieran Flanagan: "B2B Marketing is Broken" - Kieran fala nesse email breve sobre a saturação do playbook tradicional de B2B e o que ele vê como caminho para formas de continuar crescendo num cenário cada maior de IA e canais emergentes. É bem próximo das temáticas que quero tratar por aqui, para te ajudar a navegar nesse cenário de incerteza em marketing.
Tom Orbach: "How to become a 10x marketer by 'Reverse Engineering' 🧬" - Tom fala sobre a importância de ter um processo de descontruir e fazer a engenharia reversa de campanhas de marketing e que eu também acredito ser uma habilidade de que diferencia profissionais bons e de ótimos profissionais de marketing. Ele fala do seu passo a passo desde documentar, analisar, catalogar e refletir como poderia ser aplicado no seu negócio.
Achado da semana
Every.to: Eu sinceramente não sei como eu cheguei na Every, que é uma mistura de empresa de mídia, com suas newsletters e podcast, com uma empresa de software, que faz e acelera alguns produtos digitais.
A forma como eles se posicionam é "passar as ideias para te ajudar a construir o futuro". Então eles falam muito sobre novidade do mundo tech, mas também falam de história, filosofia e a nossa própria relação com tecnologia. Eu sigo eles porque eles são uma referência em IA, principalmente o podcast deles AI & I, do fundador da Every, Dan Shipper.