Um novo Mundo de encontro com a Análise Preditiva.

Pessoal, vamos dar uma mergulhada no mundo da análise preditiva e aproveitar as tendências futuras da ciência de dados.

O que exatamente define a análise preditiva?

Simples, este segmento de análise avançada usa algoritmos estatísticos e aprendizado de máquina para prever eventos futuros.

Na minha atual observação, a qualidade dos dados e evitar a dependência excessiva de previsões são os principais obstáculos à utilização eficaz de modelos preditivos, isso é uma opinião minha pessoal.

Vamos então entender que no mundo da ciência de dados, a análise preditiva é um componente crucial no kit de ferramentas das empresas modernas. Levando-se em conta que à medida que as empresas enfrentam as complexidades da era digital em constante evolução, é fundamental compreender as principais diferenças entre os tipos de análise de dados.

Dessa forma, existem quatro tipos principais de análise de dados que as organizações recorrem:

1 - Análise Descritiva: responde à pergunta “O que aconteceu? ”

2 - Análise de diagnóstico: responde à pergunta: "Por que isso aconteceu?"

3 - Análise Preditiva: responde à pergunta: "Afinal o que poderia acontecer?"

4 - Análise Prescritiva: responde à pergunta: "O que você deve fazer a seguir?"

Meu foco nesse artigo é como a análise preditiva funciona, investigando suas complexidades e analisando como as empresas podem aproveitar seu potencial.

A pergunta principal, o que é análise preditiva?

Pessoal, como disse anteriormente, é um ramo da análise avançada que utiliza algoritmos estatísticos e técnicas de aprendizado de máquina para identificar a probabilidade de eventos futuros com base em dados históricos. Ela também utiliza ferramentas e técnicas como mineração de dados, modelagem e inteligência artificial, todas com o objetivo de analisar dados, identificar padrões e fazer previsões. Um fato observado por mim, é que as organizações que utilizam esta forma de análise de dados podem antecipar resultados futuros, identificar riscos e estão melhor posicionadas para tomar decisões.

Vou repassar dados importantes de acordo com minhas pesquisas sobre a história da análise preditiva. Ela remonta aos primeiros modelos estatísticos e técnicas de mineração de dados, que lançaram as bases para a tomada de decisões modernas baseadas em dados. Ao longo dos anos, à medida que as capacidades computacionais se expandiram, a análise preditiva evoluiu de simples regressões lineares para algoritmos sofisticados sob a égide do aprendizado de máquina.

Isso inclui que a convergência de vastos conjuntos de dados, o poder computacional aprimorado e algoritmos inovadores impulsionam a análise preditiva para a atenção dos líderes empresariais, permitindo que as organizações prevejam resultados futuros com alta precisão. À medida que essas metodologias amadureceram, a análise preditiva deixou de ser uma especialidade de nicho para se tornar uma ferramenta convencional, auxiliando setores que vão da saúde ao financeiro.

Vocês já ouviram dizer o que corresponde a Análise Preditiva X Análise Prescritiva

Isso é importante, pois, as análises preditivas e prescritivas desempenham funções distintas no mundo da tomada de decisões baseada em dados. Da seguinte maneira, a análise preditiva utiliza dados passados ​​para prever resultados futuros, a análise prescritiva vai um passo além, oferecendo recomendações práticas sobre o que fazer a seguir com base nessas previsões.

Em nosso segmento, ou seja, a análise preditiva em marketing, funciona da seguinte maneira:

O marketing é uma indústria que depende muito de métricas. Nós profissionais de marketing rastreamos cliques, engajamento, visualizações e outros comportamentos. Assim as marcas podem usar análises preditivas para obter um enorme banco de dados de informações e pontuar leads com base na probabilidade de comprarem um produto. Isso dá às marcas uma ideia de onde devem priorizar seu alcance para obter o maior retorno do investimento.

Sergio, então, onde a análise preditiva funciona melhor?

Ela funciona melhor em cenários onde a previsão é importante, especialmente para tendências de curto e médio prazo. Um conjunto que vai desde a avaliação de tendências de mercado até a avaliação do comportamento dos clientes, é útil em áreas que exigem estratégias proativas, lógico, em vez de reativas.

Vou citar alguns exemplos de quando aplicar a análise preditiva:

- Estratégias de preços;

- Demanda do produto;

- Previsão de receita;

- Fidelização de clientes;

- Programação de manutenção;

- Aquisição de talento;

- Avaliação de risco;

É notório que os modelos preditivos podem ter vários graus de complexidade, mas o princípio permanece o mesmo, ou seja, eles usam resultados conhecidos para desenvolver modelos, ou até mesmo treinar IA para prever valores futuros para dados novos ou diferentes. Esses modelos de análise preditiva fornecem previsões que representam a probabilidade de uma variável alvo como lucro ou rotatividade de clientes, com base na significância estimada do conjunto de variáveis ​​de entrada.

De uma certa forma, os modelos de análise prescritiva são mais complexos de construir, mas permitem que uma organização explore vários cenários hipotéticos. De uma outra maneira, os modelos de análise preditiva concentram-se em um conjunto mais restrito de parâmetros, isso significa que esses modelos são mais fáceis de construir e podem fornecer uma visão geral rápida de uma situação.

Em toda a sua forma, a análise preditiva ajuda a trazer clareza e objetividade à tomada de decisões. Ela pode informar decisões importantes sobre gastos ou políticas em situações em que os gestores poderiam, de outra forma, ser propensos a ilusões. Os modelos não podem prever o futuro com 100% de precisão, mas podem ajudar a fazer suposições fundamentadas.

Enfim, a análise preditiva oferece muitos insights valiosos e acionáveis. Porém, no final das contas, ainda são previsões. Sendo assim, confiar excessivamente neles sem considerar fatores externos ou usar o julgamento humano pode levar ao excesso de confiança e a decisões potencialmente erradas. Na minha opinião é importante encontrar um equilíbrio entre insights baseados em dados e considerações do mundo real.

Vou além, aqueles que desejam aprender mais além da definição de análise preditiva e dos casos de uso devem explorar ainda mais as áreas de aprendizado de máquina, big data e inteligência artificial, pois, a análise de dados é um campo que oferece oportunidades de aprendizagem ao longo da vida e novos desafios.

Pense nisso.

Sergio Mansilha

Como um Time de Marketing pode trabalhar melhor o seu Benchmarking.

Em qualquer tempo pode aparecer um desastre no planejamento, dessa forma, nós que somos profissionais de marketing, devemos tomar cuidado para não perder o foco estratégico e o controle.

Digo sempre, como parte de uma minissérie, no qual, analiso os diferentes estágios do planejamento, desde a definição da estratégia e metas até o orçamento, vou compartilhar como o mercado está superando algumas das armadilhas comuns.

As reuniões sobre orçamento são o único momento do ano em que os líderes empresariais de qualquer organização deixam de lado a arrogância e os cargos que parecem impressionantes e, com um ar de apreensão, constrangidos sob os holofotes, cantam para o jantar.

Este ano não vai ser diferente nesse aspecto, embora este conjunto orçamental estivesse estranhamente desafinado.

Como a maioria das organizações, tenho realizado reuniões de análise de negócios cinco vezes por ano. Agora no final de setembro é quando os planos e estratégias orçamentárias de alto nível para o ano seguinte são compartilhados, discutidos e a direção da viagem é acordada com o CEO do grupo, o CFO e um pequeno círculo de colegas desinteressados ​​de toda a empresa.

Pessoal, o marketing pode baixar os preços, pode aumentar a renda. Pode remover barreiras à entrada e estimular a inovação e a criação de emprego. Pode reduzir perdas, pode aumentar a conscientização e os volumes de vendas, isso é praticamente fato.

Quero colocar aqui, que quatro coisas tornaram este ano particularmente interessante. Em primeiro lugar, a minha função de consultoria é a única no negócio a apresentar um orçamento que esteja em linha com o plano de custos quinquenal. Em segundo lugar, o meu plano de marca para 2024 é transformacional, na medida em que proponho passar do foco na sensibilização para a geração de ação. Terceiro, a minha maior marca parece incapaz de operar dentro do orçamento. Em quarto lugar, por minha iniciativa, esta é a primeira vez que realizei uma reunião separada de revisão da marca com um cliente no varejo, analisando em conjunto todos os planos de marketing e orçamentos das marcas dessa instituição. Apimentado.

Então, por trás de tudo isso está uma verdade inalienável. Muitas vezes incompreendido, raramente articulado e nunca celebrado. Essa é a minha estrela norte e é o que me dá confiança na hora de apresentar planos e orçamentos. É o propósito do marketing e por que um bom marketing é vital.

Por que o marketing funciona como um investimento na maioria das empresas. Na sua essência, o marketing consiste na criação de uma troca de valor entre produtores e consumidores. Quanto mais valor damos aos consumidores, satisfazendo as suas necessidades, satisfazendo os seus desejos e resolvendo os seus problemas, mais valor eles nos dão, pagando-nos mais, comprando-nos com mais frequência, permanecendo conosco através de uma inércia baseada no valor.

Evidente que por causa do marketing, nós, como consumidores, temos mais opções:

-  A comida é abundante;

- As roupas são abundantes;

- Os carros são abundantes;

- Os serviços empresariais são abundantes;

- Os telefones são abundantes, etc.....

Então, você escolhe, na economia de mercado livre de hoje, você pode encontrar e comprar praticamente qualquer coisa (legal).

O marketing pode baixar os preços, pode aumentar a renda, ele pode até remover barreiras à entrada e estimular a inovação e a criação de emprego. Vejam bem, ele pode diminuir perdas, pode aumentar a conscientização e os volumes de vendas. Mais pertinente hoje, pode reduzir o desperdício e aumentar o comportamento sustentável. Por causa do marketing, há muito por onde escolher para resolver nossos problemas e satisfazer todas as nossas necessidades.

Então… e aí vem… o marketing ajuda a sociedade. Vai ser um Estrondo!

É isso mesmo, o marketing cria valor ao melhorar a vida das pessoas e a riqueza da sociedade.

Ele tem um papel distinto. Então, pensando nisso, o marketing como atividade precisa ter um papel diferenciado na estratégia do negócio.

Os sons discordantes nas reuniões de revisão orçamental deste ano, uma cacofonia vinda do bando de executivos bastante preocupados e bem vestidos, devem-se à má implementação da estratégia e a alguns pensamentos rebeldes dos meus parceiros de marketing nas unidades de negócios. Isto apesar da orientação que lhes foi dada, dos envelopes orçamentais nos seus próprios planos e do processo que foram convidados a seguir… ah, as alegrias da descentralização e da capacitação dos líderes para liderar.

Como tantas vezes acontece em atividades de transformação de longa duração, perdemo-nos no caminho. Ou, pelo menos, estamos a perder rapidamente o nosso foco estratégico e o nosso controle. Os principais indicadores são os custos exorbitantes para o desenvolvimento de propostas e comunicações de marca de determinadas equipes, combinados com resultados comerciais bastante desejados e não especificados.

Eles não perceberam que o excesso de participação de voz é relativo à participação de mercado e não apenas aos gastos do concorrente, que pena.

Tal como muitas empresas, a minha estratégia baseia-se na promoção de pontos de alavancagem para proporcionar valor único aos nossos clientes. Ao implementar a estratégia, um Time em particular, a marca A, ignorou estas alavancas e parece estar regredindo às normas e expectativas da categoria.

O resultado é que, embora possamos ser melhores do que os nossos pares em algumas áreas. Com uma pressão crescente sobre a conversão de vendas, à medida que nos tornamos cada vez mais indistinguíveis dos nossos pares neste segmento. No fundo, isso ocorre porque o valor que criamos não é único. O resultado é que vencer a lógica predominante deste Time passou a ser gritar mais alto do que todos os outros através do aumento do investimento em comunicações (inacessível e profundamente ineficiente). A ideia é que precisamos de maior participação de voz para vencer.

Portanto, respirando fundo, sugiro que a resposta esteja em voltar aos princípios básicos da estratégia de marca do nosso Time e descobrir as melhores maneiras de dar vida ao nosso valor exclusivo para os clientes. E fazer com que a marca A, que está licitando por muito mais gastos com marketing, realmente se concentre nos resultados que precisam entregar dentro da estratégia:

a) melhores propostas que agreguem valor exclusivo,

b) planos de marketing de baixo para cima que aproveitem o custo mais baixo dos canais de aquisição de clientes, ao mesmo tempo que implementamos CRM para garantir a maximização do valor adquirido.

Eles deveriam fazer isso antes de se concentrarem na construção da marca para acessar rotas diretas para o mercado. Se tivermos sucesso nos mercados B2B2C, poderemos, em última análise, avançar no tempo, quando precisarmos de aumentar a quota de mercado. Mas isso ainda falta algum tempo.

Enfim, para garantir que os orçamentos recebam o carimbo de borracha, a tarefa para o próximo mês é clara. Faça com que os Times da marca girem a partir de benchmarking de cima para baixo com resultados macro vagos e sigam a abordagem rigorosa que adotei centralmente para desenvolver um plano de baixo para cima, liderado pelo público e focado em resultados, para seu orçamento.

Pense nisso.

Sergio Mansilha

As práticas para Marcas usarem Análises Preditivas.

Digo sempre, que ao aproveitar dados e modelos preditivos, as marcas podem obter insights granulares sobre o comportamento do cliente e prever o risco de rotatividade de cada um.

Todavia, com os custos de aquisição de novos clientes até 25 vezes maiores do que os de retenção dos existentes, os benefícios de longo alcance da análise preditiva para a retenção de clientes são inegáveis.

Este meu artigo descortinará as melhores práticas para marcas usarem análises preditivas e fornecerem experiências personalizadas que melhorem a fidelidade e retenção do cliente.

Vamos então falar sobre a essência:

Instruindo e definindo análise. A análise preditiva utiliza dados e IA para prever resultados, aumentando rapidamente o valor de mercado.

Usar o poder de recomendação. A análise preditiva gera recomendações de produtos hiperpersonalizadas, influenciando o comportamento de compra.

Atenção coma prevenção de rotatividade. O Analytics identifica clientes com alto risco de rotatividade, possibilitando estratégias de retenção direcionadas.

Temos que ter mente que do ponto de vista dos custos, os benefícios abrangentes da análise preditiva para a retenção de clientes são inegáveis.

Então Sergio, o que são análises preditivas?

Pessoal, a análise preditiva é o uso de dados, algoritmos estatísticos e técnicas de aprendizado de máquina para identificar a probabilidade de resultados futuros. Sendo que o objetivo da análise preditiva é ir além da descrição do que aconteceu e prever o que acontecerá, pois, a medida que a tecnologia de IA melhorou, o uso de análises preditivas tornou-se uma tendência crescente.

Sumariamente, a análise preditiva aplica modelos que analisam fatos atuais e históricos para fazer previsões sobre eventos desconhecidos. É usado uma variedade de técnicas, como análise de regressão, previsão e aprendizado de máquina, são usadas para descobrir padrões e insights que podem informar a modelagem preditiva. Enquanto os modelos identificam relações entre muitos fatores que permitem calcular probabilidades e tendências para eventos futuros individuais.

Em minhas palestras aponto sempre que a experiência do cliente é aprimorada ao oferecer o produto certo para a pessoa certa no momento certo, isso assume muitas formas. Vou exemplificar; um banco pode oferecer uma taxa de juro mais baixa a um cliente de elevado valor, uma empresa pode oferecer um serviço aprimorado a um cliente que pode estar em risco de deixar a marca. Esses exemplos são feitos por meio de modelagem computacional que analisa o histórico de transações e usa modelagem preditiva para recomendar a oferta certa no momento certo.

Numa empresa que fiz uma consultoria, a mesma usou modelos para identificar os respondentes mais prováveis ​​a uma campanha (modelagem de resposta), identificar clientes em risco de desistência (modelagem de atrito), identificar aqueles com maior probabilidade de estarem interessados ​​em outra marca do portfólio da organização (propensão de marca modelagem) e identificar os melhores clientes potenciais externos para esforços de marketing de aquisição (modelagem de clientes potenciais). Esses modelos melhoram a experiência do cliente,

apresentando apenas comunicações e ofertas de marketing aos consumidores que provavelmente estarão genuinamente interessados.

Numa análise conjuntural, as marcas podem aproveitar a análise preditiva em muitos casos de uso, desde a previsão da rotatividade de clientes até a previsão da demanda, pois, os modelos aprendem continuamente com novos dados para refinar as previsões. Ela, ou seja, a análise preditiva fornece insights profundos sobre probabilidades futuras, insights acionáveis ​​que podem ser usados ​​para tomar decisões estratégicas de negócios e realizar ações direcionadas. Tenha a atenção que enquanto a análise descritiva se concentra em relatar o que aconteceu e a análise de diagnóstico explora por que isso aconteceu, a análise preditiva concentra-se no que acontecerá. Esses vislumbres do futuro baseados em dados fornecidos pela análise preditiva proporcionam um valor comercial inestimável.

Eu mantenho na minha experiência que existem quatro tipos de modelos de análise preditiva:

1 - Modelos de propensão: Esses tipos de modelo indicam a propensão de um cliente em realizar uma ação, como aceitar uma oferta, deixar de oferecer um produto/serviço e realizar algum outro tipo de comportamento.

2 - Modelos de previsão: a previsão pode ser usada para CX front-end, não apenas para planejamento de estoque back-end. Ser capaz de prever a demanda, o tráfego, a equipe, etc. pode levar a uma melhor CX, garantindo a alocação de recursos apropriados.

3 - Modelos de otimização: Esses modelos podem assumir diversas formas, usando políticas de contato e restrições de negócios para compreender as compensações. Por exemplo, qual é o número ideal de comunicações a enviar dado um determinado orçamento? Como otimizar os contatos com os clientes? Quando ocorre a saturação do cliente com uma determinada mensagem – e em que intervalos de tempo?

4 - Modelos de rotatividade: prever a rotatividade é obviamente importante para organizações que devem manter uma determinada base de clientes ou nível de demanda. Entender se um cliente está perto de se desligar ou sair do negócio pode resultar em comunicações e interações diferentes – para reter ou para clientes/segmentos de baixo valor – permitir que a rotatividade ocorra.

Enfim, a análise preditiva está transformando as experiências dos clientes e as estratégias de marca, permitindo vislumbres baseados em dados sobre o comportamento futuro de cada cliente. À medida que crescem as capacidades e a adoção da modelagem preditiva, as marcas têm uma oportunidade única de usar esses insights futuros para encantar os clientes, contornar a rotatividade, otimizar gastos e obter uma vantagem competitiva.

Pense nisso.

Sergio Mansilha

As empresas e a Cultura de Aprendizagem para Criatividade.

Não é novidade que as mudanças sísmicas na cultura são mais fáceis de detectar quando recebem um acrônimo.

Pessoal, uma novidade que tem circulado ultimamente é sobre nossas perspectivas no trabalho. Já ouviram falar de FOBO, sim, é como uma tentativa de entender por completo todas as alternativas disponíveis e eleger a que apresenta maiores vantagens, ou seja, significa medo de ser obsoleto e está se tornando uma preocupação mais significativa para os trabalhadores com ensino superior no Brasil, de acordo com pesquisas que passei vistas. Curiosamente, o FOBO parece estar em toda parte, até mesmo porque o surgimento repentino da IA ​​generativa fez com que muitos de redatores a programadores questionassem se teriam as habilidades necessárias para pagar as contas por muito mais tempo.

Uma coisa é certa, não é de admirar que o mundo dos negócios esteja tão entusiasmado com o aprendizado. Os programas de educação dos colaboradores de grandes instituições privadas estão em ascensão e tornou-se apropriado que as empresas promovam os seus próprios esforços de melhoria de competências. Afinal, um aumento de competência é bom para todos.

Digo sempre, investir nas pessoas melhora a cultura da empresa, mantém os colaboradores interessados ​​e aumenta a probabilidade de eles permanecerem por perto. Também faz com que as empresas funcionem melhor. De acordo com essa pesquisa, as organizações com uma forte cultura de aprendizagem têm 95% mais probabilidades de desenvolver novos produtos e processos.

Logo, todo esse auto aperfeiçoamento pode nos ajudar a sentir que aumentamos nossa liderança em relação aos bots. Mas há um ponto cego, as empresas priorizam habilidades como gestão, estratégia corporativa e finanças.

Mas e quanto a ensinar os Times como transformar ideias em receitas?

Ou como aprender com a arte para fazer campanhas melhores?

O componente que falta nesta reeducação em massa é a criatividade; ignorá-la está custando caro às empresas.

É comum um déficit de criatividade. A ausência de criatividade na formação (e nas empresas em geral) deveria preocupar mais os líderes do que atualmente. As empresas que não dão prioridade à criatividade estão desaparecendo a uma velocidade alarmante; aqueles que o fazem, florescem. Por exemplo, eu atribuo grande parte do sucesso da gigante do vestuário desportivo (Nike) à sua cultura criativa. Também avalio que as marcas deveriam ficar mais preocupadas quando percebem uma escassez de ideias novas. A ausência de criatividade é a queda de inúmeras empresas todos os anos.

É notório que sua ausência de criatividade leva a ideias cansadas, marcas previsíveis e clientes entediados.

Aliás, não acredite nele?

Vejam como a lista das maiores empresas mais valiosas do mundo mudou na última década. Em 2012, o line-up era composto por nomes como Shell, IBM, Chevron e ExxonMobil. No ano passado, essas marcas foram substituídas por empresas como Tesla, Tencent, Alphabet e

Amazon. Apenas a Apple e a Microsoft, ambas inovadoras consistentes conseguiram permanecer nesta empresa rarefeita a longo prazo.

Como disse no título deste artigo, a criatividade é o oxigênio para o crescimento dos negócios. Então, por que estamos prendendo a respiração? A resposta para isso está em como pensamos e entendemos isso. Dou um exemplo, uma grande proporção de organizações ainda constrói um muro em torno da criatividade, partindo do pressuposto de que existem quem tem e quem não tem. As empresas possuem departamentos criativos que abrigam pessoas que supostamente operam em algum plano alternativo a todos os outros.

Mais ou menos assim: Ah, bem, você é criativo, não é?

Este tipo de pensamento, onde a criatividade é competência de poucos escolhidos, impede que as organizações a utilizem de forma mais ampla. Na verdade, todos os humanos são criativos, pois, criatividade é uma expressão fundamental de si mesmo. Entretanto, a nuance a compreender é esta:

A criatividade é uma habilidade, não uma característica. E as habilidades, ao contrário das características, podem ser desenvolvidas, aprimoradas e aplicadas em novas situações.

Nos anos seguintes, as empresas continuarão a apostar na IA generativa e nas tecnologias que ajudam as empresas a fazer as coisas mais rapidamente e com menos pessoas envolvidas. Com a maior parte do mercado preocupada com coisas como dados, automação e perseguição de clientes, a atitude mais inteligente é desenvolver a vantagem comercial que já existe em seu negócio.

Afinal, cultivar a criatividade é a forma mais eficaz de criar marcas duradouras, e também pode nos ajudar a combater o início do FOBO.

Pense nisso.

Sergio Mansilha

Desbloqueando o Futuro na Jornada Omnicanal do Cliente.

Já estamos em um novo patamar, pois o envolvimento omnicanal não está mais limitado a apenas fornecer uma experiência idêntica em todos os canais; trata-se de fornecer uma experiência personalizada, adaptada a cada cliente individual. Embora a maioria das organizações busquem uma jornada do cliente omnicanal, muitas se concentram no multicanal.

Pessoal, no multicanal, o foco é o canal; ainda há uma marca e uma mensagem consistentes, mas é a mesma mensagem em todos os canais. Por exemplo, com multicanal, pode ser oferecido ao mesmo usuário um cupom de R$ 200 em canais como e-mail, Facebook e Instagram.

Esse novo caminho define que as empresas precisam coletar dados de clientes para explicar como a jornada do cliente omnicanal muda com base em interações anteriores em diferentes canais.

Cito 3(três) características fundamentais nesse processo:

O valor e o poder de dados. Com um bom conteúdo, a personalização de IA aproveita os dados do cliente para um envolvimento significativo, gerando fidelidade e satisfação.

A força e o Impulso de IA. A IA na experiência do cliente permite interações contínuas e dinâmicas, aumentando a eficácia das estratégias omnicanal.

Avançando na mudança de estratégia. As estratégias omnicanal da jornada do cliente priorizam a personalização em vez da mera consistência entre canais.

Com estratégias omnicanal de jornada do cliente, o usuário pode ver o cupom de R$ 200 por e-mail, ver vídeos educacionais no Instagram para que ele se reengaje com o site e, uma vez no site, mostrar o cupom de R$ 200 novamente.

Trabalhando os dados à personalização, o omnichannel é centralizado na jornada do cliente. Ele fornece uma experiência personalizada em vez de uma experiência consistente. Isto significa que as empresas precisam de recolher dados sobre os seus clientes para contabilizar como a jornada de um cliente muda com base nas interações anteriores em diferentes canais.

Vou descrever os importantes princípios de uma estratégia omnicanal da jornada do cliente:

1 – Medição: A empresa deve medir a eficácia dos seus esforços de envolvimento omnicanal.

2 – Personalização:  Os clientes devem ser capazes de personalizar as suas interações com uma empresa, e a empresa deve ser capaz de personalizar as suas interações com os clientes.

3 – Consistência: Os clientes devem ter uma experiência consistente em todos os canais, independentemente do canal que escolherem para interagir com a empresa.

4 – Relevância: A empresa deve fornecer aos clientes conteúdos e ofertas relevantes com base em suas interações anteriores em qualquer canal – pessoalmente ou online.

5 - Engajamento: A empresa deve se envolver com os clientes de uma forma que seja significativa e relevante para eles.

Temos limites tecnológicos e a grande batalha por experiências omnicanal Muitas das nossas experiências digitais diárias são restringidas pela pilha de tecnologia que proporciona as interações. Ouço de muitos colegas e clientes que eles não podem melhorar uma experiência devido a uma tecnologia específica ou ao backlog de TI para mudar essa tecnologia. Muitas vezes, uma solução tecnológica específica é implementada para um único departamento ou necessidade específica de canal; não houve consideração sobre como essa solução poderia restringir ou integrar-se a outras soluções para permitir experiências omnicanal.

Digo sempre, que dominar o envolvimento omnicanal também significa que os Times precisam construir pilhas de tecnologia de experiência digital que lhes permitam utilizar dados para criar experiências personalizadas, administrar uma experiência uniforme em todos os canais e acessar uma visão unificada do cliente em todos os canais.

O primeiro passo para dominar o engajamento omnicanal é entender as necessidades e expectativas dos seus clientes. É importante que os profissionais de marketing se desafiem a pensar sobre o que os clientes procuram quando interagem com a sua marca, como desejam ser contatados e identificar quais são os seus pontos fracos. Pergunte a si mesmo:

Qual é a jornada deles hoje?

Pessoal, depois de entender seus clientes, você poderá começar a adaptar sua estratégia omnicanal para atender às necessidades deles. Eu recomendo usar uma ferramenta de Mapeamento de Experiência para projetar a jornada preferida. Como a interação do cliente, os pontos de contato, as emoções e os dados e sistemas usados. Ao mapear a jornada existente, você identificará os principais pontos problemáticos e compreenderá melhor todos eles.

Atenção, nem todos os canais são iguais. Com um mapeamento você pode identificar os canais certos para alcançar o cliente desejado. Entretanto, nem todos os canais são criados iguais; alguns canais são mais adequados para certos tipos de interações do que outros. Por exemplo, você pode usar o e-mail para interações mais transacionais, enquanto pode usar a mídia social para mais interações sociais; você desejará identificar o canal certo para atender às suas intenções e objetivos. Você também será capaz de identificar quais sistemas e dados serão rastreados para serem aproveitados.

Façamos o seguinte, vamos então considerar conteúdo e personalização. Criar conteúdo e experiências envolventes em todos os canais, alinhando-se com sua estratégia de conteúdo e estratificando sua abordagem de personalização, é fundamental para um alto envolvimento do cliente. Sua estratégia de conteúdo deve conter mensagens consistentes que também sejam da marca também deve indicar as áreas de personalização, como categorias demográficas, comportamento individual do cliente, etc.

Você pode criar conteúdo atomizado que pode ser usado dinamicamente com base em sua estratégia de conteúdo e abordagem de personalização. Por exemplo, você pode ter imagens de banner para regiões específicas, fotos de estilo de vida de produtos e serviços para determinados grupos demográficos ou texto exclusivo para clientes individuais. Esse conteúdo atomizado pode ser reaproveitado entre canais para oferecer uma experiência baseada em interações personalizadas entre canais.

É crucial que as empresas acompanhem o envolvimento do cliente em todos os canais e identifiquem áreas onde você pode otimizar os resultados. É importante lembrar que não importa quanto planejamento você faça, nem sempre é possível prever como sua estratégia de conteúdo chegará ao mundo real com humanos reais; é importante medir o que está funcionando e identificar as áreas que não estão e melhorar essas áreas-chave.

Então, vamos estabelecer uma visão unificada do cliente em todos os canais. As tecnologias combináveis ​​são fundamentais para resolver esses desafios. Dentro da sua organização, você deverá ser capaz de trocar diferentes tecnologias sem interromper a estrutura existente. Isso lhe proporcionará flexibilidade para introduzir novas tecnologias em novos canais. As organizações que possuem uma infraestrutura combinável podem empregar conteúdo, dados, design e jornadas combináveis ​​para catalisar o engajamento combinável.

Não se esqueçam, compartilhe e integre dados. Essas tecnologias precisam ser capazes de compartilhar dados e integrá-los por meio de APIs ou conectores prontos para uso para oferecer experiências de jornada personalizada omnicanal. Recomendo a implementação de um CDP para qualquer organização que esteja se esforçando para alcançar o sucesso omnicanal. Um CDP coleta fontes de dados de toda a sua pilha de tecnologia, cria uma visão única e 360 ​​do cliente, constrói segmentos de público e seleciona o canal certo para ativar o downstream.

Enfim, os recursos de IA ajudam na execução coesa de estratégias de jornada do cliente omnicanal, incluindo automatização e dimensionamento de experiências entre canais. A IA ajuda as empresas a proporcionar uma experiência integrada e personalizada aos seus clientes e é fundamental para o sucesso da estratégia omnicanal, melhorando os principais inquilinos, como a personalização e a análise de dados, que fornecem informações sobre o comportamento do cliente.

Vamos então, priorizar o envolvimento omnicanal melhorará a experiência geral do cliente, o que pode levar a uma maior fidelidade e satisfação.

Pense nisso.

Sergio Mansilha