Os clientes querem conexões mais pessoais com as marcas. É isso que esperamos de muitas das marcas mais respeitadas da atualidade. Amazon e Starbucks, por exemplo, estão construindo suas empresas com base na capacidade de criar conexões emocionais em grande escala.
À medida que mais marcas contam com canais digitais como chatbots, aplicativos de mensagens e campanhas de e-mail para construir relacionamentos, a Inteligência Artificial(IA) e o aprendizado de máquina são essenciais para poder usar os grandes conjuntos de dados acumulados para criar experiências mais personalizadas que demonstrem empatia e autenticidade.
Quase parece contra-intuitivo! Dessa forma, pergunto:
A automação é necessária para fazer um marketing mais “focado no ser humano”? Em uma palavra, sim.
A realidade é que a empatia acontece quando as marcas exploram continuamente os desejos e motivações de um cliente individual, conectando-se a ele em um nível mais profundo do que apenas uma troca única. Isso simplesmente não é possível sem compreender automaticamente o contexto e a intenção por trás de cada interação individual com o cliente - e fazer isso em toda a jornada do cliente.
A COVID-19 elevou a fasquia. Os clientes tinham demandas sofisticadas por experiências digitais antes do COVID-19, e a pandemia elevou esses padrões ainda mais.
As marcas aprenderam que precisam ver o mundo pelos olhos de seus clientes e tratar cada ação como parte de um relacionamento crescente, não como uma série de trocas transacionais. Não é suficiente apenas ter as informações sobre o que os clientes fizeram no passado e usá-las esporadicamente. Para construir conexões mais pessoais, as empresas precisam se colocar no lugar de seus clientes e antecipar suas necessidades ou desejos futuros regularmente.
Conseguir isso significa analisar os dados do cliente para detectar padrões mais amplos e mudanças nas preferências. As marcas não podem esperar que os cientistas de dados expliquem o que os clientes estão dizendo. Eles precisam ser ouvintes ativos e responder em tempo real.
Com mais pontos de interação, tipos de conteúdo e momentos digitais no mix do que nunca, prever o comportamento do cliente e a próxima melhor ação também se tornou cada vez mais complicado. Simplesmente ter uma grande quantidade de dados provenientes de fontes diferentes não é suficiente para construir um relacionamento valioso e confiável com os clientes.
Com bilhões de experiências potenciais para escolher, selecionar a melhor seqüência de eventos é uma tarefa impossível para um ser humano realizar por conta própria. É por isso que a IA e o aprendizado de máquina é essencial para construir conexões mais pessoais. Independentemente ou em uma plataforma maior como uma plataforma de dados do cliente (CDP), a IA e o aprendizado de máquina podem ajudar as marcas a entender enormes volumes
de dados de clientes em vários canais e oferecer recomendações sofisticadas com base em interações anteriores com os clientes.
Combinar inteligência de dados com IA prescritiva e técnicas de aprendizado de máquina preditivas oferece uma visão dos clientes que abrange todas as suas histórias anteriores com uma marca, seja por meio do site, navegação pessoal ou deixando uma avaliação nas redes sociais. Somente quando as marcas construíram essa visão mais holística, elas são capazes de trabalhar para melhorar cada interação futura por meio de modelagem preditiva.
Já trabalhei com empresas suficientes para saber que essa análise difere muito entre a indústria, o público e muitas outras variáveis, mas aqui estão alguns exemplos:
Pergunta: Este cliente é um comprador ávido na loja que de repente passou a navegar no site de e-commerce, talvez devido ao fechamento de lojas?
Ação: Reconheça o ajuste com uma oferta de frete grátis para diminuir a inconveniência de precisar mudar seu canal de compras para online.
Pergunta: O cliente demonstrou grande interesse em um item de luxo, mas também não conseguiu puxar o gatilho na compra?
Ação: Use IA para detectar seu padrão de comportamento e alertá-los sobre uma queda de preço por meio de notificação por SMS.
Pergunta: Este cliente ligou recentemente para a linha direta de atendimento ao cliente para relatar um pacote atrasado ou um item entregue incorretamente?
Ação: Envie a eles um código de “pedido de desculpas” exclusivo de frete grátis para o próximo pedido.
Todas essas ações vão além da simples aquisição de clientes e ajudam a construir confiança. Esses tipos de insights baseados em dados também devem ser bastante simples de obter, aproveitando o aprendizado de máquina e unindo dados de todos os pontos de contato do cliente para moldar uma visão dos clientes em tempo real.
Quando uma pessoa confia que uma marca está usando dados de uma forma cuidadosa e intencional, em vez de apenas impulsionar uma venda, é mais provável que ela ofereça mais dados para informar experiências futuras. Cada interação gera mais valor para a organização e para o cliente, e é essencial fazer isso em escala para desenvolver conexões mais profundas e fomentar a fidelidade do cliente em longo prazo. Isso só é possível com IA.
Pense nisso.
Sergio Mansilha
(Uma liderança que soluciona desafios de negócios por meio de análises e consultoria estratégica)
