Marketing do agro evolui: dados, inteligência artificial e cultura analítica
Evento reuniu líderes e especialistas do setor para debater os 5 Ps do marketing aplicados ao agronegócio
O 17º Congresso de Marketing do Agro ABMRA reuniu ontem especialistas em marketing, comunicação e líderes do setor para discutir os 5 Ps do marketing e sua aplicação no agro.
O primeiro P, Pessoas, destacou a importância da capacitação, da cultura organizacional e da personalização no atendimento. Já Promoção tratou da integração de mídias tradicionais e digitais como ferramenta para comunicar e posicionar as marcas do setor agro. Em Processos, o foco foi na automação e no uso de inteligência artificial, enquanto Performance enfatizou a relevância de métricas, como ROI, e da cultura analítica nas decisões estratégicas. Por fim, Praças abordou os pontos-chave para conectar produtos às necessidades do mercado.
Para o presidente da ABMRA, Ricardo Nicodemos, é essencial conectar o campo à cidade e investir em uma comunicação mais clara e fluida. “Acreditamos na importância do agro e precisamos mostrar a percepção do setor para quem ainda não o conhece”, afirmou.
A abertura do evento contou com a presença do ex-ministro Roberto Rodrigues, além de renomados especialistas que debateram os 5 Ps. “A paz no mundo passa pela segurança alimentar. O cinturão tropical, que inclui o Brasil, irá alimentar o mundo”, ponderou Rodrigues.
Entre os painéis, o que mais se destacou foi o de Performance. Em sua palestra, Diego Senise, professor da USP e pesquisador em IA e Estatística, ressaltou planejamento e cultura analítica como elementos-chave para o sucesso em marketing. Ele abordou métricas, ROI e o uso de inteligência artificial para otimizar decisões estratégicas nas empresas.
Senise destacou o atual cenário de “tempestade perfeita” no marketing, marcado por juros altos, inflação da mídia e desconfiança histórica sobre o retorno de investimentos em comunicação.
Apesar disso, apresentou soluções práticas, como a criação de uma cultura analítica, o uso de dados para decisões precisas e a implementação gradual de modelos preditivos e IA.
“O foco deve estar na aprendizagem e na aplicação prática das estratégias, e não apenas na satisfação imediata do público. Antes de investir em grandes projetos de inteligência artificial, é preciso organizar dados, criar métricas sólidas e construir uma cultura analítica que permita à empresa prosperar de forma consistente”, concluiu Diego Senise.
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