Já parou para pensar na forma como a sua empresa se relaciona com o cliente? Se há uns anos era o suficiente e-mails com nomes personalizados e integração básica de dados gerais, hoje a competitividade se escancara em outras frentes, desafiando o quanto sua organização consegue atender pessoa por pessoa sem precisar contratar um número imensurável de CX.
Dessa forma, a inteligência artificial generativa chega em um momento já chamado de "era pós-cookie", na qual os dados precisam estar cada vez mais estruturados e seguros, a fim de construir uma confiança frente à sociedade.
E, apesar de muitas marcas estarem tentando passar a mensagem de facilidade para esse desafio, a verdade é que ele exige dedicação e muita propaganda. Portanto, o tópico hoje não poderia ser outro senão a base de dados no marketing, e como fazer bom uso dela.
Organizando Bases de Dados
Com o fim cada vez mais próximo dos cookies de terceiros e a rápida evolução da IAGen, a necessidade de uma base de dados sólida e bem organizada não pode mais ser adiada. A coleta e a integração de dados de várias fontes são o primeiro passo para criar experiências consistentes e personalizadas ao longo de toda a jornada do cliente.
Estratégias de Captura de Dados
Dados de Atendimento ao Cliente:
Informações obtidas durante interações de suporte, que podem fornecer insights sobre as necessidades e preferências dos clientes.
Dados Transacionais:
Histórico de compras e comportamento de compra, essenciais para entender padrões de consumo e prever futuras ações.
Programas de Fidelidade:
Dados gerados através de programas de fidelidade que ajudam a construir um perfil detalhado do cliente.
Interações em Aplicativos Móveis e Plataformas Online:
Dados coletados de aplicativos móveis e plataformas de aprendizado online, que oferecem uma visão abrangente do engajamento do cliente.
Atividades em Ferramentas Interativas:
Informações provenientes de questionários, calculadoras e outros instrumentos interativos que revelam interesses e intenções do cliente.
Desafios na Unificação de Dados
Somente 31% dos profissionais de marketing estão totalmente satisfeitos com sua capacidade de unificar as fontes de dados dos clientes. Os principais obstáculos incluem:
Integração Interdepartamental:
Muitos profissionais ainda enfrentam dificuldades para integrar dados de diferentes departamentos, o que impede uma visão holística do cliente.
Disponibilidade em Tempo Real:
Cerca de dois em cada cinco profissionais de marketing não têm acesso a dados em tempo real, o que pode levar a decisões baseadas em informações desatualizadas. Essa falta compromete a capacidade de responder às necessidades do consumidor e de preparar soluções cada vez mais adequadas ao que ele realmente precisa.
Adotando a IA com Foco na Confiança
Segundo relatório da SalesForce, 32% das organizações já integraram completamente a IAGen em suas operações de marketing, enquanto outras 43% estão testando soluções e entendendo como executar da melhor forma. Apenas 5% sequer pensam em adotar a tecnologia em sua rotina.
Dentre os principais receios dos líderes de área, encontram-se a exposição de dados, a confiança na própria tecnologia (normal para qualquer área emergente), os prováveis impactos ambientais e como garantir que resultados não sejam de forma alguma tendenciosos. Ou seja, para muitos líderes ainda parece que o erro humano é mais próximo da realidade do que o erro que uma máquina pode cometer.
A Importância da Personalização Multicanal
Criar confiança se relaciona diretamente ao contato que se tem com o consumidor, o que envolve, naturalmente, a construção de experiências únicas. Segundo o mesmo relatório, 78% dos profissionais de marketing estão satisfeitos com sua capacidade de interagir com os clientes em vários canais, mas essa satisfação varia drasticamente entre profissionais de alta e baixa performance.
Dentre os desafios que esses profissionais enfrentam, além dos dados e das integrações que são premissas já citadas, temos também:
Tempo e Recursos:
Personalizar conteúdo em tempo real e em grande escala requer recursos significativos e infraestrutura tecnológica robusta.
Conhecimento e Ferramentas:
Muitas equipes de marketing não têm as ferramentas ou o conhecimento necessários para implementar estratégias de personalização avançadas.
Estratégias para Melhorar a Personalização
Para superar esses desafios, as empresas devem adotar uma abordagem estruturada e contínua para a personalização. Algumas estratégias eficazes incluem:
Uso de IA e Machine Learning:
Tecnologias de IA podem analisar grandes volumes de dados e identificar padrões que ajudam a personalizar experiências de forma mais precisa e eficiente.
Segmentação Avançada:
Utilizar técnicas avançadas de segmentação para criar grupos de clientes com características e comportamentos semelhantes, permitindo personalizações mais específicas.
Teste e Aprendizado Contínuo:
Implementar testes A/B e outras metodologias de teste para entender o que funciona melhor em termos de personalização e ajustar as estratégias conforme necessário.
Foco no Ciclo de Vida do Cliente:
Personalizar a experiência do cliente em todas as etapas do ciclo de vida, desde a aquisição até a retenção e o suporte contínuo. Isso inclui a criação de conteúdo dinâmico e interativo que se adapta às necessidades e comportamentos dos clientes ao longo do tempo.
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