O que funciona com IA no marketing e o risco do AI slop
Luiz D’Elboux analisa retenção em SaaS, automação orientada a dados e a perda de autenticidade no LinkedIn.
Em conversa no Marketing - The Podcast, Luiz D’Elboux detalha estratégias de retenção para modelos de assinatura e o equilíbrio entre automação e presença humana. O executivo compartilha aprendizados de sua atuação na Ankama, HostGator e GoDaddy, além de avaliar os custos reais da IA.
Luiz D’Elboux, conselheiro e advisor para empresas de SaaS, detalhou em entrevista a Bruno Gimenes no Marketing - The Podcast como a inteligência artificial transforma a operação de negócios digitais, os limites da automação em branding e os desafios de retenção em modelos de assinatura. No vídeo acima, D’Elboux percorre sua trajetória em multinacionais de tecnologia e contextualiza a evolução das métricas de produto.
Experiência na Ankama e marketing na indústria de games
Ao relatar sua passagem pela desenvolvedora francesa Ankama, D’Elboux explica que gerenciar uma base de jogadores exige tratamento distinto do marketing tradicional de bens de consumo, pois a audiência atua como uma comunidade de fãs de universos transmídia. A empresa reunia mais de 2,5 milhões de assinantes ativos em títulos como Dofus e Wakfu, combinando animações, jogos de tabuleiro e eventos presenciais.
Segundo D’Elboux, o engajamento passava por ações com influenciadores dentro do jogo e campeonatos presenciais em feiras internacionais: "uma coisa que eu aprendi muito foi a saber que o fã, ele tem uma relação diferente com a marca". Ele pontua que o acompanhamento do jogador nos primeiros 7 e 14 dias definia a sobrevivência do modelo de assinatura, lição que orientou sua atuação posterior em empresas de tecnologia.
Métricas de retenção, LTV e o modelo SaaS
Na transição para o mercado de software como serviço, D’Elboux aponta que muitas empresas cometem o erro de priorizar apenas a aquisição inicial, ignorando que o retorno financeiro real depende da permanência do cliente ao longo do tempo. O custo de entrada diluído em mensalidades exige que os esforços de marketing e produto sejam medidos após o fechamento do contrato.
"A gente deixou de usar de métrica de sucesso para as campanhas por canal usuários registrados e usuários pagos para retenção pós sete dias e retenção 14 dias", afirma D’Elboux ao recordar a mudança de foco analítico. O executivo destaca que acompanhar o valor do tempo de vida do cliente (LTV) e analisar cohorts de retenção sustentam a saúde financeira de serviços recorrentes.
Aplicação de IA na análise de dados e automação de SaaS
A aplicação de ferramentas de IA se tornou decisiva para processar grandes volumes de informações em data lakes e identificar correlações de uso que levam à fidelização do usuário. D’Elboux exemplifica que identificar ações críticas nos primeiros dias — como o envio de um e-mail profissional ou a publicação de uma página — permite disparar réguas automáticas de suporte.
Além de identificar marcos de valor alcançado pelo consumidor, a tecnologia viabilizou a realização ágil de testes de comunicação em escala. "Com IA você roda múltiplos testes semanais, então a sua velocidade de aprendizado e a sua velocidade de oferta de disponibilizar um produto, um serviço, um recurso melhor pro cliente aumentou demais", explica.
Estratégias de escala e branding na HostGator e GoDaddy
Ao comparar a liderança de crescimento na HostGator e a reestruturação de marketing na GoDaddy, D’Elboux descreve abordagens opostas para mercados semelhantes. Na HostGator, o avanço exigiu reformulação visual do site, expansão do funil de vendas com histórias reais de clientes, ações de presença de marca em eventos e a distribuição de mascotes de pelúcia, elevando a base de clientes em cinco vezes em três anos.
Na GoDaddy, o caminho foi inverso: após identificar que campanhas massivas de televisão atraíam perfis com baixa retenção, a operação migrou 100% dos investimentos para canais digitais, internalizou a mídia paga e conectou o time local aos aprendizados globais da matriz. O foco mudou para a pós-conversão: "a conversão não é o fim, ela é o começo".
O impacto real da IA nos negócios e a armadilha de custos
O debate sobre a adoção corporativa de IA abordou a pressa de lideranças que realizaram cortes drásticos de equipes para substituir processos humanos por automações imaturas. D’Elboux observa que várias empresas precisaram recontratar profissionais após constatarem perda de qualidade no atendimento ou despesas operacionais imprevistas com consumo de tokens.
"Era muito mais caro você manter agentes ali ou pessoas usando IA que faziam trabalho de outros, era muito mais caro que ter uma pessoa ali fazendo", destaca D’Elboux, citando que a orquestração equilibrada de agentes e o dimensionamento correto de modelos para cada complexidade de tarefa são essenciais para evitar desperdício de capital.
AI Slop, autenticidade e conteúdo no LinkedIn
O excesso de publicações padronizadas geradas por inteligência artificial, conhecido como AI slop, levou redes como o LinkedIn a criarem mecanismos de denúncia para conteúdos genéricos. D’Elboux avalia que o uso da ferramenta para revisar rascunhos ou organizar fluxos é produtivo, mas a publicação de artigos desprovidos de visão pessoal corrói a credibilidade do profissional.
D’Elboux defende que o diferencial competitivo em canais corporativos permanece na capacidade crítica humana e no relato de vivências reais: "quando a gente vê no LinkedIn, a gente espera que a pessoa traga a experiência dela, a opinião pessoal dela ali sobre aquele fato, não só traga uma notícia".