Aprimoramento e inserção no mercado de uma plataforma de monitoramento e predição baseada em inteligência artificial para rentabilização de campanhas publicitárias

• Processo: 22/01687-9
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Pesquisa Inovativa em Pequenas Empresas - PIPE
• Data de Início da vigência: 01 de julho de 2022
• Data de Término da vigência: 31 de dezembro de 2023
• Área do conhecimento: Ciências Sociais Aplicadas - Administração - Administração de Empresas
• Acordo de Cooperação: FINEP - PIPE/PAPPE Subvenção
• Pesquisador responsável: Claudio Luis Cruz de Oliveira
• Beneficiário: Claudio Luis Cruz de Oliveira
• Empresa: Cognitive Consultoria em Tecnologia da Informação e Marketing Ltda
• CNAE: Tratamento de dados, provedores de serviços de aplicação e serviços de hospedagem na internet ; Agências de publicidade ; Pesquisas de mercado e de opinião pública
• Município: São Paulo
• Pesquisadores associados: Carolina Toledo Ferraz ; Cassia Aparecida Pizani ; KELLEN DAYELLE ENDLER
• Assunto(s): Inteligência artificial Simuladores Inteligência empresarial Modelos preditivos Marketing Campanhas publicitárias Rentabilidade Monitoramento
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Business Intelligece | Inteligência Artificial | Media Science | Modelo preditivo | Retorno sobre investimento de marketing | Simuladores | Pesquisa científica e modelagem preditiva aplicada ao Marketing

Resumo

Em 2020, as marcas brasileiras investiram R$ 49 bilhões em campanhas publicitárias (KANTAR IBOPE MEDIA, 2021). Porém, o desperdício de verba publicitária pode chegar a mais da metade do total investido (CHAIT, 2015; FOU, 2020; THINKBOX, 2018). Esse é um problema antigo da publicidade, John Wanamaker, fundador da primeira loja de departamentos americana, afirmava que "metade do investimento em publicidade é desperdício; o problema é que não sei qual é essa metade" (CHAIT, 2015). Esse desperdício pode ocorrer devido a diversos problemas como: Dispersão da mensagem, mensagem para o público errado; Saturação, que ocorre quando o mesmo anúncio aparece para o consumidor de maneira mais frequente que o necessário; Inadequação da mensagem, quando a mensagem não é bem recebida pelo público-alvo; E mais recentemente, perdas devido a plataformas digitais que intermediam a mídia. A contribuição da publicidade para a economia brasileira foi de R$ 418,8 bilhões em 2020, ela movimentou 196 mil empregos diretos e 239 mil empregos indiretos. Cada R$ 1,00 investido em publicidade gerou um crescimento de R$ 8,54 no PIB nacional (DELOITTE, 2021). Pesquisas indicam que a publicidade melhora a competitividade da economia, pois: incentiva a diferenciação pela inovação, promove a competição pela qualidade e preço e estimula o crescimento do mercado (ABAP 2015). Por isso, a otimização da verba publicitária é fundamental para o crescimento de nossa economia. Dos 49 bilhões investidos em mídia (KANTAR IBOPE MEDIA, 2021), apenas 14 bilhões, 28,6%, foram monitorados pelo Conselho Executivo de Normas Padrão (CENP) que acompanha os investimentos em publicidade no Brasil. Isso ocorre, pois, apenas 217 agências possuem tecnologia que permite que o faturamento de mídia seja monitorado (CENP, 2021). Isso nos leva a crer, que a ampla maioria das 138 mil marcas que investem em publicidade (KANTAR IBOPE MEDIA, 2021) não possuem soluções de inteligência de mídia, e são justamente, as marcas que mais sofrem com os desperdícios. As soluções de otimização de mídia existentes ou são muito caras para pequenas e médias empresas, ou focam apenas no marketing digital. A Cognitive desenvolveu a plataforma de inteligência de mídia Sigmaflow (https://sigmaflow.com.br/) que otimiza mídia offline e digital, ela é utilizada por grandes marcas como BMW, Elma Chips e Suvinil e foi vencedora do prêmio Distrito Awards de melhor startup de tecnologia em publicidade em 2021 (ORÉFICE, 2021). As mensalidades do Sigmaflow variam de R$ 800,00 a R$ 24.500,00, valores confortáveis para um grande anunciante, mas que não são viáveis para uma pequena empresa. Para reduzir o preço, é necessário automatizar completamente a plataforma e oferecer apenas os serviços que tenham demanda de PMEs. Esses problemas serão endereçados nesse projeto que envolve pesquisa de mercado com PMEs, seleção de modelos e métodos de inteligência artificial para otimização de mídia, automação de atividades de implementação da plataforma através de webservices, lançamento da nova plataforma em feiras relevantes para o público-alvo e elaboração de artigos científicos para divulgação do conhecimento. (AU)