Melhores apps de IA Analytics para conhecer

Nós já conversamos bastante sobre Inteligência Artificial aqui no blog, mas essa é a primeira vez que vamos falar especificamente sobre IA Analytics. 

E não é à toa. Falar sobre IA aqui no blog é uma das nossas maiores paixões, mas ao mesmo tempo, a conversa mais de superfície — melhores apps, como usar no marketing etc. — é bem mais fácil do que conversar sobre a IA Analytics. 

Para esse assunto, precisamos de cuidado e uma ótima pesquisa, porque ele envolve mudanças que podem ser até bem drásticas aí na sua empresa. 

Pensando nisso, fizemos uma pesquisa intensa e preparamos esse material, que vai desde o básico, explicando o que é a IA Analytics, até recomendações de quais ferramentas usar. 

Vamos lá? 

O que é IA Analytics?

Primeiro, o básico: o que exatamente é a IA Analytics? 

Pelo próprio nome a gente já consegue ter uma boa ideia do que ela é. Através da IA Analytics, as empresas conseguem ter uma visão muito mais profunda dos seus indicadores. 

Sempre existiram diversas plataformas de Analytics para as mais variadas necessidades. 

Para a análise de dados sobre acessos no site e desempenhos de campanhas, o Google Analytics é a melhor de todas. 

Para análises mais amplas, que vão além de estratégias digitais, existem ferramentas de Business Intelligence — como o Power B.I., por exemplo. 

A IA Analytics é a mesma coisa: uma plataforma para análise de dados, que pode ser tão profunda quanto o Power B.I. ou relativamente simples como o Google Analytics.

A maior diferença é que ela usa a IA para fazer essa análise. Nesse contexto, a IA pode: 

• Ser treinada com um banco de dados; 
• Usar esse treinamento para identificar indicadores-chave para a empresa; 
• Oferecer insights específicos com base nesses indicadores; 
• Simplificar a leitura e a usabilidade das ferramentas; 
• Entregar dados localizados para cada setor automaticamente; 

E muito mais, dependendo das funcionalidades da IA. 

O grande diferencial da IA Analytics é que você pode ter um verdadeiro time de analistas dentro de um programa simples e disponível na web. 

Para grandes empresas, isso representa a possibilidade de duplicar o tamanho do time sem precisar fazer grandes contratações. 

Para empresas menores, representa a possibilidade de ter um sistema de análise de dados talvez pela primeira vez. 

A tendência da IA em 2024

Em 2024, a IA está dando passos bem largos em direção ao IA Analytics. 

Tivemos as grandes estréias nos anos de pandemia, com as IAs Generativas dominando o mercado, a mídia e o imaginário popular. 

Inclusive, temos vários textos falando sobre a IA Generativa no contexto de produção para o marketing digital. Vou deixar os links aqui embaixo e depois continuamos a conversa: 

➡️ 21 Apps de Inteligência Artificial para Mobile e Desktop

➡️ Inteligência Artificial Aplicada aos Negócios: Fato ou Fake?

➡️ Criação de conteúdo com inteligência artificial: como fazer?

➡️ Como usar a Inteligência Artificial em Cada Segmento

Em 2024, a tendência para a IA é que ela vá se tornando cada vez mais específica e ainda mais direcionada. 

Um desses direcionamentos são os aplicativos voltados para o B.I. e IA Analytics. 

Aqui nesse texto vamos conversar sobre os estágios iniciais dos apps de IA Analytics, já que eles ainda estão sendo desenvolvidos pouco a pouco. 

Ao longo de 2024, vamos ver mais apps surgindo e mais funcionalidades despontando, conforme o mercado vai amadurecendo. 

Mas tudo bem, isso é conversa para o futuro. Para agora, precisamos entender exatamente o que esses aplicativos fazem olhando para os seus benefícios. Vamos juntos? 

Alguns benefícios de fazer a análise de dados com IA

Esse tópico aqui mesmo é um que corre o risco de se tornar obsoleto em poucos meses de publicação do artigo. 

Isso porque entender os benefícios de fazer análise de dados com IA logo vão ficar muito mais evidentes, conforme as plataformas vão se desenvolvendo e se tornando mais populares. 

É como perguntar “quais são os benefícios de fazer anúncios nas redes sociais?” em pleno 2024. Esses anúncios já são tão difundidos que até quem não faz sabe que deveria estar fazendo. 

Porém, como estamos começando a dar esses primeiros passos, muita gente não sabe muito bem como exatamente a IA Analytics funciona e quais são as suas principais vantagens. 

É sobre isso que vamos conversar agora. Essa é a nossa primeira parada no aprofundamento do que a IA Analytics consegue oferecer. 

Acompanhe: 

Testagem infinita de hipóteses

Um dos pontos mais positivos da IA Analytics é como ela consegue pensar em praticamente todas as hipóteses para gerar uma teoria. 

Sistemas de B.I. operam reunindo dados e os apresentando em uma Dashboard simples, facilitando a leitura dos analistas que, de acordo com o que estão vendo, formulam hipóteses. 

Por exemplo: as vendas estão caindo nesse quarter. Os analistas usam sistemas de B.I. para analisar seus indicadores chave e buscar explicações para essa queda. 

Com a IA Analytics, esse processo fica mais rápido e se torna praticamente infinito. É possível criar e testar hipóteses com base nos seus dados de todos os jeitos imagináveis. 

E isso tudo em questão de segundos. A testagem de hipóteses é um trabalho feito geralmente dentro do prazo de alguns dias e semanas. Elas são validadas em reunião, vão para a diretoria etc. 

Com a IA Analytics, todo mundo tem acesso aos dados e interpretações, que são feitas na hora e com base em qualquer data point que você determinar. 

E falando nisso: 

Pergunte aos dados 

Um dos pontos principais da IA Analytics é a possibilidade de perguntar diretamente aos dados.

Os analistas humanos interpretam os dados, formulam hipóteses, as testam — importante: esses testes são práticos e podem demorar bastante — e depois implementam as soluções. 

Dessa forma, eles funcionam como os guardiões dos dados, porque muitas vezes são só esses analistas na empresa inteira que sabem usar esses sistemas. 

A IA permite que qualquer pessoa faça essa análise, já que ela funciona como esse intermediário dos dados. 

Isso é especialmente real com a IA Generativa. Sistemas com integração com o ChatGPT conseguem receber perguntas, das mais simples até as mais difíceis, e responder com base no seu banco de dados. 

Aliás, em muitos casos você nem precisa perguntar: os sistemas podem enviar e-mails periódicos para cada departamento, trazendo as informações mais relevantes sobre ele diretamente na caixa de entrada dos líderes. 

Menos vieses

O maior problema de lidar com analistas de dados são os seus vieses naturais e os criados no momento da análise de dados. 

Todo ser humano tem vieses. Às vezes, esses vieses podem ser do próprio dia mesmo. Talvez o analista tenha acordado de mau humor, e todas as suas análises sejam impactadas por isso. 

Ou às vezes são vieses mais profundos, que ele nem tem noção que existam.

Assim, conclusões que parecem completamente racionais estão sendo, na verdade, influenciadas por vieses. 

A IA não tem nenhum viés além dos dados disponibilizados por você para o banco de dados. 

Assim, você consegue uma análise mais assertiva e verdadeira, sem precisar se preocupar com qualquer interferência. 

Um grande exemplo disso: por conta de um período intenso de chuvas, suas vendas estão caindo. 

Porém, essa é a interpretação do analista. Usando um sistema com IA, ele percebeu que poucas áreas impactadas pela chuva sequer tinham acesso ao produto em primeiro lugar. 

Testagem e forecasts mais precisos 

Um dos pontos mais interessantes de sistemas de B.I. é a possibilidade de “brincar” com os dados. 

Você pode fazer análises usando uma sandbox de testagem, usando métricas diferentes para ver quais seriam os resultados de pior e melhor cenário. 

Mas isso leva tempo. Com um sistema de IA Analytics, você pode simplesmente pedir algo como “crie cenários perfeitos e desastrosos usando as mesmas métricas” e ter o resultado em questão de segundos. 

Isso alivia a carga de trabalho dos analistas ao mesmo tempo em que aumenta a possibilidade de fazer esses testes exponencialmente. 

Aplicações e casos de uso da IA Analytics nos negócios

Ao mesmo tempo, precisamos entender que o campo de IA Analytics vai muito além das suas aplicações no Business Intelligence. Mas muito além mesmo. 

Todo o guarda-chuva do B.I. pode e está sendo impactado pela IA. 

Existem análises específicas, como anúncios, SEO e mais, que trazem impactos menores que todo o ecossistema de uma ferramenta de B.I. consegue oferecer, mas que são bastante importantes para a metodologia como um todo. 

É aqui que também vamos listar algumas ferramentas específicas para esse trabalho, então acompanhe de perto: 

Por tipo de aplicação

Primeiro, precisamos entender quais são as áreas de aplicação que o IA Analytics consegue oferecer.

Para isso, precisamos separar suas funcionalidades dos tipos de aplicação que já estão sendo transformados por IA. 

Mas é importante entender que algumas dessas aplicações ainda estão só na teoria. Mais pra frente no texto vamos falar especificamente sobre quais já estão disponíveis para uso hoje mesmo. 

As principais aplicações para o IA Analytics em 2024 são: 

• Análise de anúncios: já existem plataformas hoje que trabalham com a interpretação dos anúncios que você lança, analisando a evolução dos preços das palavras-chave, a performance dos anúncios etc. O Google já está dando os primeiros passos nessa direção oferecendo integrações com o Google Analytics via Google Cloud. 

• SEO: plataformas de pesquisa de palavras-chave estão testando e lançando betas de IAs que conseguem entender a intencionalidade por trás das buscas, entregando as melhores palavras-chave para cada ocasião. A HubSpot vem dominando o mercado nesse sentido, mas sua IA ainda é bastante limitada, funcionando como um assistente; 

• Analytics para e-commerce: os e-commerces também vão ser muito beneficiados com a IA. Aliás, eles já estão sendo, mas de uma forma diferente. Hoje, os principais usos da IA no e-commerce estão restritos principalmente ao upsell e crossell, principalmente através de chatbots e automação de e-mails. 

• Experiência do cliente: de longe, a parte mais avançada da IA aplicada hoje — ou seja, fora do básico da IA Generativa — está no atendimento ao cliente através de chatbots. A Zendesk e a Salesforce estão dominando o mercado nesse aspecto. Essas ferramentas disponibilizam assistentes IA para o atendimento, e também oferecem IA Analytics para entender melhor como está a situação geral do setor. 

• Analytics interno: sistemas de gestão de processos também estão recebendo seus primeiros betas com funcionalidades de IA. E já estão surgindo ferramentas específicas para isso, como a UiPath. Outras ferramentas de B.I. mais abrangentes, como o IBM Watson, também têm aplicações na gestão de projetos. 

Por segmento de negócio

Pra gente completar o raciocínio de vez, é bom sempre conversar também sobre alguns exemplos de segmentos de negócios para entender o que a IA realmente é capaz de fazer em cada um deles. 

Talvez o seu esteja aqui, talvez não: mas de qualquer forma, esses casos de uso vão te ajudar a entender até que ponto você consegue levar o IA Analytics, e de um jeito mais prático e menos abstrato. 

Mas o disclaimer ainda é válido. Hoje ainda é difícil encontrar muitas plataformas que usam o IA Analytics de fato. 

Na maioria dos casos, a IA vem como coadjuvante nos esforços de B.I., que ainda são feitos em sua maioria por humanos. 

Mas vamos conversar melhor sobre isso no tópico dedicado, que vem depois desse item. Por enquanto, veja uma lista rápida de segmentos que podem ser e estão sendo impactados pelo IA Analytics: 

• Varejo B2C: sistemas de IA Analytics conseguem armazenar dados de campanhas anteriores, sejam elas de marketing digital com as Mídias Pagas ou offline, com materiais impressos, promoções etc.
  
• Setor de serviços: conseguem analisar o tempo gasto em cada projeto, fazer projeções de lucro, ter um olhar mais compreensivo dos custos operacionais etc. 

• Setor financeiro: aqui é onde a promessa da IA é mais forte. Nesse setor, ela consegue prever movimentações de mercado que impactam a carteira de investimento dos clientes, detectam fraudes com mais facilidade, calculam taxas de juros apropriadas etc.; 

• Setor de serviços digitais: são serviços vendidos online, como é o caso dos produtos SaaS e empresas com foco no PLG. Aqui a IA Analytics opera principalmente nos dados relacionados à captação de leads e no entendimento da eficácia de campanhas de anúncios. 

Se você quiser dados mais aprofundados para o seu setor, analisamos a taxa de conversão e outras informações muito relevantes no nosso último Panorama da Geração de Leads. 

Vale muito a pena conferir. Acesse grátis clicando no banner logo abaixo: 

5 ferramentas de IA analytics para conhecer

Essa é a parte do texto que você estava procurando, eu imagino. 

Não quero começar com um balde de água fria, mas pelo menos um copo americano infelizmente vou precisar despejar em você. 

A verdade é que os sistemas de IA Analytics ainda não estão muito difundidos no mercado. 

A primeira grande revolução da IA no cenário de marketing digital está sendo na área criativa, com a IA Generativa. 

Porém, algumas ferramentas já estão sendo criadas, e outras funcionalidades estão sendo inauguradas nas maiores plataformas de Analytics — como o Google — para recebê-las bem. 

Fiz uma lista rápida aqui com as X principais ferramentas de IA Analytics e as que mais se aproximam delas. 

A maior parte delas realmente está em sistemas de Business Intelligence, que já estão consolidados no mercado e que estão recebendo a adição da IA agora. 

Por isso eles são mais comuns e geralmente mais robustos. Eles não precisam ser criados do zero. 

Mais sobre isso agora. Vem comigo: 

Google Cloud

O Google Cloud não é uma ferramenta de IA Analytics, e o próprio Google não tem nenhuma ferramenta nesse sentido. 

O que ela oferece é um pouco diferente: são integrações com os principais CRMs de vendas do mercado e outras plataformas de análise, que podem incluir a IA. 

Quis deixar aqui a menção ao Google Cloud porque sem ele você não vai ter acesso à parte mais importante da IA Analytics para assuntos relacionados ao seu site. 

Acesse esse link para entender como as integrações funcionam, e na hora de escolher sua ferramenta, sempre pergunte se há integração com o Google. 

➡️ By Google: Análise de marketing e soluções de IA.

AnswerRocket

Ao longo do texto falamos bastante sobre o lado de fazer perguntas para o seu sistema de Business Intelligence. E a AnswerRocket faz exatamente isso. 

Sua IA é um assistente de negócios, capaz de aprender com um banco de dados e continuar aprendendo através de Machine Learning. 

Com metas configuradas no sistema, você pode configurar dashboards para exibi-las. Essa é a funcionalidade mais básica do sistema. 

A mais interessante é a possibilidade de conversar com ele. Pergunte sobre as vendas do mês, pergunte sobre ROI, pergunte sobre qualquer coisa: a resposta sempre vai estar baseada no banco de dados que você forneceu. 

Entre todos os sistemas de IA Analytics, esse é o mais interativo. Porém, ele não é muito profundo, tendo funcionalidades mais simples. 

O outro lado da moeda vem logo abaixo: 

IBM Cognos e Watson

O Cognos da IBM permite que você crie dashboards como qualquer outro sistema de B.I. Mas é o Watson que faz a parte dura do trabalho de IA Analytics. 

Através do Watson, você consegue configurar um banco de dados compreensivo, mas seu principal trabalho é por baixo dos panos.

Ele reúne dados importantes para o seu negócio e, através do Machine Learning, vai ficando cada vez mais eficiente nesse trabalho. 

O Cognos é a interface que você opera. Você consegue criar suas dashs e conversar com ela  usando a IA Generativa, que está sempre disponível. 

É como o AnswerRocket, mas com muito mais funcionalidades e uma grande curva de aprendizado, requerendo pessoas especialistas no sistema. 

Coefficient

O Coefficient é uma extensão para o Google Sheets que não requer código nem API para a instalação. 

Seu funcionamento é simples: você instala a extensão e pode ativá-la diretamente no drop-down do próprio Google Sheets. 

Depois de instalado, você pode usar várias funções do ChatGPT dentro da sua planilha, incluindo: 

• GPTX – Retorna respostas para a planilha inteira; 
• GPTX_LIST –  Retorna respostas para uma célula; 
• GPTX_TABLE – Retorna respostas para uma tabela;
• GPTX_FORMAT – Converte inputs para um formato específico; 
• GPTX_TAG – Aplica uma ou mais tags para a seleção; 
• GPTX_CLASSIFY – Classifica texto de acordo com categorias pré-definidas;
• GPTX_EXTRACT – Extrai uma informação específica do texto selecionado; 
• GPTX_SUMMARIZE – Cria um sumário de acordo com o input selecionado; 
• GPTX_TRANSLATE – Traduz o input para qualquer linguagem;
• GPTX_CONVERT – Converte o texto em qualquer formato selecionado; 
• GPTX_CODE – Gera código para um contexto específico. 

Esses são só alguns exemplos que você acompanha direto no site da Coefficient. 

Bardeen.ai

Também conversamos sobre a IA Analytics voltada para a análise da produtividade no trabalho, lembra? 

A Bardeen.ai é uma ótima solução para esse contexto. Ela é um software misto: ao mesmo tempo que ele cria automações, ele também faz integrações com várias outras plataformas. 

Você pode pedir para a IA, com essas mesmas palavras, “pegue a lista de leads na planilha X, compare-a com os dados da Clearbit, e depois envie um e-mail de recrutamento para os que passarem no crivo”. 

Esse é o exemplo que eles mesmos usam em seu site para demonstrar qual é o tipo de automação que a plataforma é capaz de realizar. 

Entre as ferramentas que analisamos, a Bardeen está no páreo para a campeã em interatividade. 

Limitações do uso da IA para análise de dados

Mas nem tudo são flores. Precisamos entender que a IA é uma grande aliada na análise de dados, mas ela ainda não é perfeita. 

Os artigos pela internet inflam bastante o potencial das IAs, mas a realidade no momento é que não existem ainda tantas ferramentas pelo mercado. 

Acabamos de ver cinco delas, e existem mais algumas, mas os usos da IA ainda estão bem no começo. 

A Bardeen, entre todas, é um ótimo exemplo para entender o que a IA realmente é capaz de fazer: a automação de tarefas repetitivas ou muito extensas. 

E principalmente com uma interface de IA Generativa. 

Esse é o cenário do IA Analytics hoje. Essas automações rotineiras ou a análise de uma grande quantidade de dados, e o fornecimento de interpretações sobre eles. 

Mas ainda nesse assunto, um último ponto que precisamos abordar antes de finalizar o texto: 

A IA pode substituir profissionais de análise de dados?

Já nessa altura do campeonato, precisamos entender que a IA não deve — ou não pode mesmo — substituir alguém. 

Esses sistemas são complexos e bastante poderosos, podendo inclusive serem considerados criativos. 

Mas essa criatividade não é igual a nossa. Nosso banco de dados é muito mais holístico, e por isso mais vasto, que a IA. 

É claro que cometemos mais erros que máquinas. Mas esse é só um pequeno preço que pagamos. O benefício é a mente humana, tão complexa e tão profunda. 

Para ser mais prático, pense assim. Um analista de dados não tem só aquele banco de dados fornecido pelo operador da IA. Ele tem toda a sua experiência profissional e sua formação acadêmica analisando junto com ele. 

A IA não deve substituir analistas humanos porque ela não é uma analista. Ela é um meio de navegar por dados que você já tem na sua empresa. 

É conversar com os dados. E eles ainda precisam ser interpretados. 

Mas essa é uma realidade mais distante para o cenário de IA Analytics, de qualquer forma. 

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Obrigado pela leitura e a gente se vê!