À medida que a pandemia continua, o comércio digital permanece na vanguarda de todos os negócios. A rápida mudança de tijolo e argamassa para comércio online criou muitos desafios, alguns dos quais estão apenas surgindo. Por exemplo, as expectativas do cliente tornaram-se mais difíceis de avaliar, pois há muito pouca interação pessoal entre o comprador e a empresa. Esses compradores agora são clientes invisíveis, representados por um ID de cliente com cookies.
Assim, as empresas se acostumam
com esse novo normal digital, sendo que o principal diferencial entre as
organizações de vendas digitais será a experiência do cliente (CX). Uma vez
online, todas as empresas começam a parecer semelhantes para o consumidor. As
diferenças mais perceptíveis que os consumidores podem sentir é como seu CX
muda.
Para entregar um CX positivo e
atraente que seja consistente em todos os pontos de contato, as marcas devem
ter uma maneira de ver os clientes invisíveis a fim de compreender suas
necessidades e atender às suas expectativas. Isso é desafiador devido à
volatilidade das expectativas dos clientes. Ainda assim, as empresas devem
entregar seus produtos e serviços de uma forma que atenda às expectativas de
mudança dos clientes para ganhar sua lealdade.
Como as organizações podem se
preparar para atender às expectativas do cliente?
A realidade é que cada cliente é
único e deve ser tratado como tal, especialmente ao examiná-lo por meio de uma
vasta quantidade de dados de comportamento com muitos atributos. As
organizações não podem adotar uma abordagem padronizada para atender às
expectativas dos clientes. A inteligência artificial (IA) pode desempenhar um
papel significativo em ajudar as empresas a compreender seus comportamentos e
oferecer uma boa avaliação de suas expectativas.
Embora os clientes sejam
invisíveis aos olhos, eles geralmente deixam para trás muitas pegadas digitais
(ou seja, dados) enquanto envolvem um negócio em canais digitais. Essas pegadas
digitais fornecem um mecanismo para que a empresa realmente as conheça e
entenda suas prioridades. Isso tem seu desafio, pois esses dados costumam ser
confusos, misturados e, em muitos casos, fornecem uma imagem incompleta. É aqui
que a IA pode ajudar.
A tecnologia de IA pode analisar
grandes quantidades de dados em diferentes canais digitais para criar
recomendações e decisões otimizadas para cada cliente. A tecnologia pode criar
rapidamente decisões humanas com velocidade e escala, ao mesmo tempo em que
personaliza recomendações para diferentes compradores. Embora os clientes não
esperem ficar encantados com todos os contratos de negócios, eles esperam uma
experiência consistente e eficaz em cada venda. A IA pode acomodar o tipo de
canal, produto, preço e contexto que cada cliente deseja no momento certo.
Seria quase impossível entender verdadeiramente as nuances e complexidades
dinâmicas das preferências de cada comprador sem o uso de IA.
Por que nem todas as empresas
estão usando IA para progredir?
Existem três medos generalizados
entre as organizações na decisão de implementar a tecnologia orientada para IA
em seus negócios. Em primeiro lugar, muitas organizações ainda acreditam que a
IA é uma caixa preta e não entendem como se trata de certas decisões. Isso
também cria
o medo de perder o controle. Eles
temem que colocar sua empresa nas mãos de outra pessoa quanto mais nas mãos de
uma IA, criará o caos, apesar de seus atuais processos de negócios ineficientes
e ineficazes. Em última análise, as organizações têm medo de dar o controle a
uma tecnologia desconhecida que, a seus olhos, pode ou não tomar a decisão
certa.
Em segundo lugar, a IA pode ter
custos restritos para produzir e manter internamente. A intensa infraestrutura
necessária para operar IA em escala global é cara, pois requer muitas funções e
talentos altamente especializados. Mesmo que as empresas consigam adquirir talentos
internos e superar a barreira dos custos, muitas vezes falta-lhes paciência
para permitir que a tecnologia de IA otimize seu desempenho ao longo do tempo.
Além de recursos humanos e financeiros, a IA também precisa de recursos de
tempo para aprender e se familiarizar com os dados exclusivos de uma empresa,
bem como feedback da empresa para ajustar adequadamente seu mecanismo de
decisão. Assim, a menos que uma empresa tenha os recursos de uma grande
organização como o Facebook ou o Google, é improvável que tenha equipes
específicas dedicadas à implantação e manutenção de IA.
Por último, as empresas temem
que, ao depender demais da IA, seu CX possa eventualmente se tornar menos
diferenciado de seus concorrentes que usam tecnologias semelhantes. Como a IA e
os algoritmos de aprendizado de máquina (ML) por trás da IA são invisíveis
para os consumidores finais, eles não serão capazes de distinguir um sistema de
IA de outro. Os consumidores só podem sentir os recursos e esforços que
despenderam à medida que progridem nos vários pontos de contato de uma marca.
Se todos estão usando IA online para personalizar seu CX com eficiência muito
aprimorada, como uma empresa pode se diferenciar de seus concorrentes? Todas as
tecnologias (incluindo IA) fazem uma enorme diferença inicialmente entre
aqueles que as usam e aqueles que não, mas quando essa tecnologia é
comoditizada e todos estão usando, eles tendem a nivelar o campo de jogo no
longo prazo.
A democratização da IA é vital.
Implementar IA no mundo real é sem dúvida um desafio. Mas existe uma solução
potencial para empresas hesitantes. Muitas organizações hoje capturam grandes
quantidades de dados específicos para suas operações de negócios para ajudar a
informar seus processos de tomada de decisão. Como esses dados são específicos
para as empresas, eles podem fornecer uma lente única para entender seus
clientes. Embora muitas empresas hoje consigam contratar alguns cientistas de
dados para ajudá-los a entender esses dados internamente, muito poucos têm todo
o espectro de conhecimento necessário para desenvolvê-los em soluções de
negócios escaláveis que são protegidas e implementáveis na nuvem.
Consequentemente, as empresas tradicionais devem contar com os fornecedores
para fornecer soluções de IA específicas para automatizar suas decisões de
negócios.
Contudo, o que as empresas
precisam hoje é uma camada adicional de inteligência de seus fornecedores, a
capacidade de estender a solução do fornecedor com seus ativos de dados
exclusivos e modelos desenvolvidos internamente. Embora a maioria das empresas
ainda dependa do fornecedor para fornecer a solução de IA baseada em nuvem
devido à intensidade de recursos de uma operação de IA completa, uma solução de
IA extensível permitirá que aproveitem seus modelos de ML existentes para tomar
decisões de negócios em tempo real usando dados específicos da empresa e do
cliente. Como a IA extensível pode ingerir ativos de dados proprietários de uma
empresa, isso permite que as empresas aproveitem as soluções de IA fornecidas
pelo fornecedor sem a eventual perda de diferenciação.
Pessoal, uma IA que leva em consideração os dados exclusivos de uma empresa e os modelos de ML existentes também produzirá decisões mais intuitivas e menos perturbadoras para os tomadores de decisão da empresa. Isso torna as recomendações de IA mais fáceis de entender e aumentará a adaptação e, portanto, fornecerá maior agilidade em um ambiente de negócios em constante mudança. As soluções de IA extensível ajudarão as organizações a economizar tempo e dinheiro valiosos ao contornar os desafios de implementação e, ao mesmo tempo, aumentar a adoção, a diferenciação e a eficiência nos negócios.
A venda digital está dominando o
setor de comércio à medida que o mercado está crivado pelos efeitos da
pandemia. Uma abordagem mais democratizada da IA pode ajudar as organizações
a aproveitar seus dados proprietários e modelos de ML para melhor atender às
expectativas dos clientes de forma consistente, o que, por sua vez, melhorará o
CX geral. Os compradores hoje raramente estão interagindo diretamente com as
pessoas por trás do negócio, o que torna crucial para eles se diferenciarem
melhorando o CX. Isso requer que a IA dê sentido ao big data gerado pelos
clientes para entender suas expectativas. E tornar a IA mais extensível é uma
maneira de atender às expectativas de seus clientes, mantendo a diferenciação
da marca em um mundo online cada vez mais indiferenciado.
Pense nisso.
Sergio Mansilha
