A centralidade do
cliente e o enriquecimento da sua jornada são alguns dos elementos mais
estratégicos e que compõem os alicerces dos negócios de múltiplos setores na
atualidade. Neste sentido, ao lado da Inteligência Artificial (IA), a mineração
de dados (ou data mining) é uma das ferramentas mais interessantes e
poderosas, capaz de gerar insights valiosos de grandes volumes de dados.
Ao aplicar
técnicas estatísticas e de machine learning, é possível
identificar padrões, tendências e correlações que, de outra forma, seriam
difíceis de perceber. Desta forma torna-se mais possível melhorar a experiência
do cliente de várias maneiras, ajudando as empresas a entender melhor o
comportamento, as preferências e as necessidades de cada um deles, de maneira
personalizada.
Não faltam
exemplos práticos de como isso já funciona hoje. Quem de nós não recebe
recomendações de produtos personalizadas no ambiente digital, ou ainda ofertas
especiais para clientes selecionados através de chatbots disponíveis para
atendimento 24 horas por dia? Ou quando não nos deparamos com uma série de
ofertas de produtos financeiros que parecem ter sido pensados para nós ao
utilizar o aplicativo dos nossos bancos?
É relevante
mencionar ainda que não é nada incomum recebermos ofertas que não pedimos ou
tampouco não se encaixam no que queremos ou precisamos. Isto certamente gera um
efeito reverso e nada efetivo, o que gera outro questionamento: como evoluir e
avançar por ações mais assertivas?
Além da
perspectiva da capacidade computacional avançada na qual vivemos, podemos
apontar quatro pilares a serem construídos quando abordamos a mineração de
dados:
1. Personalização
– Ao analisar os dados de compra, histórico de navegação e preferências, as
empresas podem oferecer produtos e serviços mais relevantes para cada cliente,
aumentando as chances de conversão. Para isso, lançam mão de mensagens
personalizadas, seja por e-mail, SMS ou notificações push,
que tornam a comunicação com o cliente mais relevante e eficaz. A experiência é
pensada para ser única e de acordo com o interesse desse único indivíduo.
2. Atendimento
ao Cliente – A análise de dados de atendimento pode identificar os problemas
mais comuns e suas causas, permitindo que as empresas desenvolvam soluções mais
eficientes. Além disso, ao identificar padrões de comportamento, as companhias
podem antecipar as necessidades dos clientes e oferecer suporte proativo, com
chatbots e assistentes virtuais treinados para oferecer um atendimento mais
personalizado e eficiente.
3. Otimização
de processos – Ao analisar a jornada do cliente, as empresas podem identificar
pontos de atrito e oportunidades de melhoria, tornando a experiência mais
fluida. A mineração de dados também pode ajudar a otimizar processos internos,
reduzindo custos e aumentando a eficiência operacional.
4. Descoberta
de novas oportunidades – A análise de dados pode revelar novas oportunidades de
negócios e ajudar as empresas a desenvolver produtos e serviços inovadores. Com
o data
mining, é possível identificar segmentos de mercado específicos,
permitindo que as empresas direcionem suas ações de marketing de forma mais
precisa.
Todo esse
potencial em favor de clientes mais satisfeitos e negócios mais rentáveis tem
na IA uma “turbina” extra, pois são tecnologias que se complementam de forma
poderosa, transformando a maneira como as empresas interagem com seus clientes.
A IA, com sua capacidade de aprender e tomar decisões autônomas, eleva a
mineração de dados a um novo patamar, permitindo análises ainda mais profundas,
precisas e em tempo real.
Ao integrar IA com
o data
mining, as companhias ganham a capacidade de oferecer experiências
mais inteligentes, eficientes e personalizadas aos clientes, resultando em
maior satisfação, lealdade e elevação dos patamares de conversão de negócios
pela assertividade e tempestividade das ofertas. Além disso, é possível evitar
erros de uma oferta inadequada ou redundante que denota um aproveitamento
ineficaz dos dados por parte das empresas.
O primeiro benefício
é que a IA permite análises mais complexas e certeiras. Ao verificar grandes
volumes de dados estruturados e não estruturados, como textos, imagens e
vídeos, ela identifica padrões e correlações que seriam difíceis de detectar
por métodos tradicionais. Isso possibilita uma compreensão mais completa do
comportamento do cliente e de suas necessidades, o que nos leva a um potencial
de construir experiência ainda mais personalizadas aos clientes, tem tempo
real, com ofertas, recomendações e outras interações.
Há também a
oportunidade de prever o comportamento dos clientes, como a probabilidade de churn
(cancelamento de serviço), a intenção de compra e a satisfação com o produto ou
serviço. É algo que permite que as companhias tomem medidas proativas para
reter clientes e aumentar as vendas, inclusive de maneira automatizada, com a
coleta e limpeza de dados, algo que, ao final, pode gerar insights ocultos que
possam gerar novas oportunidades de negócios e inovações em suas áreas.
Exemplos
interessantes podem ocorrer no nosso dia a dia, como quando estamos em uma
viagem e recebemos um push da embaixada brasileira do local
onde você está, seja por leitura do serviço roaming do celular ou pelo
aproveitamento dos dados que estão ao nosso redor. Esse tracking permite o
acesso a dados pessoais que, na nuvem, geram uma notificação automática das
autoridades brasileiras para o caso de necessitarmos de algum tipo de auxílio.
É apenas um pequeno exemplo do potencial de coisas que já estão entre nós e do
que pode vir por aí.
Como tudo o que
cerca a IA, estamos vendo apenas o começo de um novo tempo nas relações entre
empresas e consumidores, ancoradas pela tecnologia em suas diversas facetas.
Para executivos e demais tomadores de decisão, é o momento de lançar mão de
jornadas cada vez mais interessantes e personalizadas aos seus clientes, e para
isso uma eficiente mineração de dados pode ser a chave do sucesso.
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