O caminho para interações mais inteligentes

Um dos impulsionadores do movimento de aceleração digital nas empresas é, sem dúvidas, o uso da inteligência artificial (IA), que auxilia os líderes na tomada de decisões. Em artigo em MIT Sloan Review, Thomas H. Davenport, membro da Iniciativa MIT sobre Economia Digital, e Thomas C. Redman, presidente da Data Quality Solutions, apontaram que a IA tem aprimorado o gerenciamento de dados e permitido criar um ambiente em que se possa confiar mais neles.

Pois, no fundo, essa é a palavra de ordem: confiança. De acordo com a pesquisa Data, Analytics and AI: How Trust Delivers Value, publicada na MIT Sloan Review, a construção da cultura de análise de dados depende, fundamentalmente, da confiança nos dados coletados e armazenados, e também dos insights analíticos que eles geram. O estudo indica, no entanto, que essas práticas ainda não estão disseminadas e que a maior parte das organizações ainda está desenvolvendo suas funcionalidades analíticas. Somente 15% dos participantes do levantamento disseram usar análises avançadas para orientar suas decisões gerenciais.

Inteligência de dados leva à maior competitividade

Na visão de Julia Molano, gerente de produtos da Liferay, a melhor maneira de entender a relação entre inteligência de dados e competitividade é que as empresas não conseguem medir a experiência do cliente sem dados. Vejamos a partir de um caso simples, de uma loja física. “Ela só pode melhorar a experiência de seus clientes reunindo algum tipo de evidência para entender qual caminho seguir”, diz. Por exemplo: se os clientes abandonam frequentemente a compra por causa da longa fila, essas informações podem ser usadas para desencadear algumas ações, como abrir mais caixas.

Os desafios aumentam quando falamos sobre experiências híbridas (online e offline) e multicanais. “A boa notícia é que os ambientes digitais permitem-nos recolher muito mais dados do que antes. A IA ajuda encontrando padrões e fornecendo insights. E quanto mais sabemos sobre as interações frequentes dos clientes, seus pontos fracos e expectativas, mais podemos adaptar os processos para melhorar a experiência”, ressalta.

Portanto, ao usar as ferramentas certas para coletar, modelar e explorar os dados, é possível ir muito mais longe na adaptação da experiência fornecida às necessidades dos usuários. Com os dados certos, as empresas podem obter conhecimento sobre os seus diferentes grupos de clientes, antecipar as suas expectativas e ações e melhorar continuamente os pontos de fricção para obter experiências perfeitas.

Entretanto, uma pesquisa do SAS revelou que metade das empresas da América Latina não está muito confiante na sua estratégia de CX. O relatório perguntou a executivos de marketing o quão confiantes eles estavam na estratégia de CX de suas próprias empresas para ganhar e reter clientes em jornadas de compras digitais, e 32,50% apontaram estar moderadamente confiantes, enquanto 17,50% dizem estar levemente confiantes. As intenções, no entanto, rumam para a busca pela inteligência de dados: 69,3% das empresas da América Latina estão interessadas em utilizar soluções de marketing analytics, inteligência artificial e machine learning para melhorar a experiência de marca nos canais digitais.

A expectativa do consumidor é a grande força motriz, já que para 56% das pessoas ouvidas para a pesquisa “as marcas não são muito boas em oferecer uma experiência perfeita no meio digital e físico, comprovando possíveis falhas na jornada de compra”. Consistência no atendimento omnichannel e a qualidade dos produtos têm igual importância para os consumidores. “As organizações latino-americanas já entenderam que precisam de tecnologias robustas para suportar estratégias de negócios centradas na jornada de compra dos clientes”, afirma Lyse Nogueira, consultora do cliente no SAS.

Jornadas digitais baseadas em dados confiáveis

A pesquisa publicada pela MIT, Data, Analytics and AI: How Trust Delivers Value, deixa claro que o caminho para chegar a uma jornada digital que atenda às expectativas dos consumidores passa pelo acesso de dados confiáveis. Mas será que essa é a realidade? A conclusão da pesquisa mostra que é imperativo melhorar a governança em TI: apenas uma minoria das 2.400 empresas ouvidas tem “”atividades formais para garantir a qualidade dos dados”.

E é justamente o cuidado com o gerenciamento dos dados que tornará possível confiar nos insights e usá-los para tomar decisões e fazer novas perguntas. Para chegar nesse estágio, é preciso contar com uma cultura corporativa sedimentada em análise de dados. Evoluir no mindset e nas skills de sua força de trabalho estão entre as lições de casa recomendadas pela pesquisa.

“Um trabalho avançado de análise de dados gera a maturidade requerida para identificar as dores dos clientes com nitidez, cruzar dados relevantes para melhorar a comunicação e ofertas direcionadas”, comenta Nogueira. “Se o consumidor está navegando com problemas técnicos não adianta enviar uma oferta, é outro momento. Parece banal, mas essa captura madura de dados permite entender o momento de compra de forma precisa”, complementa.

Para Molano, “os ambientes digitais são um cenário privilegiado para recolher dados de clientes porque cada ação pode potencialmente ser registada”. Pode-se acompanhar o número de vezes que uma ação ocorreu, qual a percentagem delas que tiveram sucesso, quantas vezes o cliente precisou de suporte, etc. “Agora, a desvantagem disso é que, muitas vezes, as empresas coletam dados sem ter uma estratégia que as apoie”.

Portanto, ter um plano estratégico que inclua propósitos (para que preciso dessas informações?) e os principais sistemas envolvidos para coletar e relacionar dados é o primeiro passo a ser dado. “É matemática simples: analisar o comportamento dos usuários nos ajuda a aprofundar o conhecimento que temos sobre eles, criando um círculo virtuoso: quanto mais entendemos, melhor podemos atendê-los”, resume Molano.

Como fica a hiperpersonalização?

Se, como vimos, a inteligência de dados leva à uma personalização da experiência com informações confiáveis sobre o momento da jornada em que o consumidor está, o que dizer da hiperpersonalização?

Entendida como a personalização altamente customizada de conteúdo, produtos ou serviços para usuários individuais, a hiperpersonalização também pode ser chamada de personalização 1:1 (um para um). “Nela, geramos experiências únicas por cliente com base em suas preferências, comportamentos e características específicas. Exige análise de dados sofisticada, aprendizado de máquina e inteligência artificial para criar essa experiência granular e personalizada”, explica Molano.

A hiperpersonalização aumenta a satisfação do cliente e, ao mesmo tempo, as taxas de conversão. Se o consumidor tem afinidade com determinada loja e ela lhe apresenta os itens certos, no momento certo, dentro do seu orçamento ou necessidade, a probabilidade de venda é grande. É assim que plataformas digitais como Instagram, YouTube ou Netflix, estão tendo resultados cada vez melhores.

Os desafios para alcançar a hiperpersonalização são tão claros quanto os seus resultados. “Requer investimento em processamento de dados para superar a complexidade de sua implementação”, explica Molano, da Liferay. Há também preocupações crescentes com a privacidade quando se trata de coletar e usar os dados. Por fim, é importante ter em mente que qualquer experiência guiada por IA deve manter o controle do lado do usuário, permitindo que ele opte por não participar quando considerar as experiências hiperpersonalizadas intrusivas.”