O que fez com que gigantes como Facebook, TikTok e Netflix caíssem no gosto e começassem a fazer parte da rotina de tantas pessoas ao mesmo tempo?
Existem algumas explicações para esses fenômenos, entretanto, uma delas é unânime entre especialistas: a implementação de estratégias de personalização em escala.
A capacidade de proporcionar experiências excepcionais aos clientes, adaptadas às suas necessidades e desejos individuais, não é apenas uma vantagem, mas uma necessidade.
Isso porque se sabe, que 71% dos consumidores já esperam que as empresas entreguem interações personalizadas. E, quando isso não acontece, 76% se sentem frustrados.
Nesse sentido, não é preciso fazer longas explicações sobre a importância da personalização.
É provável que essa ideia já esteja clara.
O desafio, para a maioria dos negócios, é entender como escalar esse processo. É isso que será explorado neste conteúdo.
Boa leitura!
Quais são os principais desafios da personalização em escala?
A busca por escalabilidade na personalização é uma jornada que apresenta alguns desafios que exigem abordagens cuidadosas, planejamento e visão analítica para serem superados.
Veja os mais comuns:
Grande volume de dados
Ter acesso a vários dados é o que, de fato, viabiliza uma série de atividades: segmentação de clientes, diversificação de canais, criação de conteúdo relevante, entre outras.
Por outro lado, um excesso de dados pode, na verdade, dificultar o processo de personalização e dar aquela sensação de “não sei por onde começar”.
Essa dificuldade pode acontecer devido à falta de clareza sobre quais dados são realmente úteis para as ações pretendidas, de quais são as ferramentas mais adequadas para coletar e analisar cada tipo de informação ou até mesmo de confiança se os dados estão corretamente organizados no banco de dados.
Para evitar essa situação, é crucial compreender que não são mais dados que impulsionarão a personalização, mas sim a análise de dados relevantes e a ação estratégica baseada nas descobertas feitas.
A frase "não é a coleta de mais dados que trará novos insights, mas sim a análise dos dados corretos" resume bem esse desafio.
Pouca maturidade com dados
A falta de experiência na manipulação de grandes volumes de dados representa outro desafio significativo.
Maturidade com dados é a capacidade de discernir quais informações são pertinentes nesse vasto oceano de dados, quais são as melhores formas de coletá-los e tratá-los e, por fim, como usar os insights obtidos para desenvolvimento de planos táticos e operacionais.
É, portanto, um desafio que demanda uma certa dose de senioridade do time para ser solucionado. Isso destaca a importância de investir em capacitação e em boas práticas de gerenciamento de dados.
Integração de dados
A integração de dados constitui um dos pilares fundamentais para a personalização em escala, mas ao mesmo tempo esse processo representa também o desafio de consolidar informações provenientes de variadas fontes.
Desde dados estruturados, como registros de compras e interações em sistemas CRM, até dados não estruturados, como feedbacks em redes sociais e registros de atendimento ao cliente.
Para superar esse desafio, o caminho é adotar tecnologias avançadas de integração de dados e plataformas de gerenciamento de dados. Essas tecnologias permitem que as empresas não apenas unifiquem dados, mas também os transformem e os enriqueçam, oferecendo uma visão 360 do cliente.
Além do aspecto tecnológico, a integração de dados eficaz requer uma estratégia bem definida que inclua governança de dados, qualidade e conformidade com regulamentações de privacidade.
Implementar padrões rigorosos de qualidade e governança é crucial para assegurar a confiabilidade e a precisão dos dados integrados, evitando decisões baseadas em informações incompletas ou imprecisas.
Escala e automatização
A implementação de soluções que permitem a personalização em grande escala, mantendo a qualidade e a relevância, é um desafio significativo que exige a automatização inteligente dos processos.
A automação desempenha um papel crucial neste contexto, pois permite às empresas gerenciar eficientemente grandes volumes de dados de clientes e aplicar insights personalizados em uma escala que seria impossível manualmente.
Ferramentas de automação e plataformas de inteligência artificial são fundamentais para analisar comportamentos de compra, preferências e interações dos usuários, permitindo a criação de experiências altamente personalizadas.
A seguir, nos aprofundaremos nas estratégias que ajudam a superar esses obstáculos e implementar processos que garantem que a personalização seja feita de forma eficiente e, claro, escalável.
Qual é o melhor caminho para personalizar em escala?
Agora que estabelecemos que a personalização em escala é uma meta desafiadora, mas viável e extremamente relevante para os negócios, é hora de avaliar quais são as estratégias necessárias para alcançá-la.
Inteligência Artificial
Ao incorporar a IA em suas estratégias de personalização, as empresas podem automatizar processos complexos, analisar grandes volumes de dados rapidamente e identificar padrões e tendências que seriam impossíveis de se detectar manualmente.
Aqui estão algumas maneiras pelas quais a IA facilita a personalização em escala:
Machine Learning
A viabilidade e a escalabilidade da personalização está diretamente relacionada ao uso de ferramentas e algoritmos de Machine Learning.
Machine Learning (Aprendizado de Máquina) é uma parte da Inteligência Artificial, que inclui o desenvolvimento de algoritmos e modelos que permitem aos computadores aprender e melhorar o desempenho em tarefas específicas com base em dados históricos.
Em vez de serem explicitamente programados para executar algumas demandas, os sistemas de Aprendizado de Máquina usam exemplos e experiências passadas para aprimorar suas habilidades e tomar decisões de forma mais autônoma.
Isso permite, por exemplo, a análise de grandes volumes de dados, cuja execução manual seria praticamente inviável.
Além disso, possibilita reconhecer padrões, fazer previsões, tomar decisões e fornecer recomendações de melhores práticas.
E isso tem tudo a ver com personalizar em escala.
Ao automatizar a identificação de padrões de comportamento e preferências dos clientes, essas tecnologias possibilitam uma personalização muito mais ágil e precisa.
Recomendação personalizada
Sistemas de recomendação alimentados por IA são capazes de analisar o histórico de interações, compras e preferências de cada cliente para sugerir produtos, serviços ou conteúdos específicos.
Essas recomendações são ajustadas continuamente à medida que o sistema aprende com as interações do usuário, melhorando a relevância e a eficácia ao longo do tempo.
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A Matera Insights é uma plataforma que utiliza a inteligência artificial (IA) para ajudar as empresas a entenderem melhor o comportamento do cliente.
A partir disso, ela recomenda campanhas personalizadas, sugestões de NBO e estratégias de rentabilização voltadas para indivíduos com maior probabilidade de conversão. Tudo isso de forma rápida, automatizada e baseada em dados estratégicos.
Com a Matera Insights sua empresa tem:
Personalização e recomendação em escala
Através do uso de sistemas de recomendação alimentados por IA, a Matera Insights possibilita que as empresas entreguem ofertas e conteúdos altamente personalizados para cada cliente.
Essa abordagem não só aumenta a satisfação e fidelidade do cliente, mas também otimiza a conversão das campanhas ao direcionar recursos de maneira mais inteligente e eficiente.
Otimização contínua e insights acionáveis
Com uma interface intuitiva, a Matera Insights facilita a tomada de decisões baseada em dados e monitora continuamente o desempenho das estratégias de personalização e recomendação.
Isso assegura que as empresas permaneçam ágeis, adaptando suas estratégias para atender às mudanças nas preferências dos clientes e condições de mercado.
Nossa plataforma representa uma evolução na forma com que as empresas entendem e interagem com seus clientes.
Ao combinar a análise de dados avançada com a inteligência artificial, essa solução permite uma personalização em escala sem precedentes, ajudando empresas a criar experiências excepcionais, aumentar a satisfação e maximizar a geração de receita.
Se quiser conhecer mais, fale com um especialista!
Conclusão
Em um mercado onde os clientes buscam experiências altamente personalizadas, a capacidade de escalar a personalização, sem perder a individualidade de vista, é uma vantagem competitiva essencial.
Os desafios, como o grande volume de dados e a pouca maturidade com dados, podem ser superados com estratégias sólidas, o uso inteligente de dados e tecnologias, como IA e Machine Learning.
No fim, a expectativa é que a implementação bem-sucedida da personalização em escala resulte em clientes mais satisfeitos, maior retenção e um impacto positivo nos resultados financeiros.