Saulo Santos (*)
A centralidade do cliente e o enriquecimento da sua jornada são alguns dos elementos mais estratégicos e que compõem os alicerces dos negócios de múltiplos setores na atualidade. Neste sentido, ao lado da Inteligência Artificial (IA), a mineração de dados (ou data mining) é uma das ferramentas mais interessantes e poderosas, capaz de gerar insights valiosos de grandes volumes de dados.
Ao aplicar técnicas estatísticas e de machine learning, é possível identificar padrões, tendências e correlações que, de outra forma, seriam difíceis de perceber. Desta forma torna-se mais possível melhorar a experiência do cliente de várias maneiras, ajudando as empresas a entender melhor o comportamento, as preferências e as necessidades de cada um deles, de maneira personalizada.
Não faltam exemplos práticos de como isso já funciona hoje. Quem de nós não recebe recomendações de produtos personalizadas no ambiente digital, ou ainda ofertas especiais para clientes selecionados através de chatbots disponíveis para atendimento 24 horas por dia? Ou quando não nos deparamos com uma série de ofertas de produtos financeiros que parecem ter sido pensados para nós ao utilizar o aplicativo dos nossos bancos?
É relevante mencionar ainda que não é nada incomum recebermos ofertas que não pedimos ou tampouco não se encaixam no que queremos ou precisamos. Isto certamente gera um efeito reverso e nada efetivo, o que gera outro questionamento: como evoluir e avançar por ações mais assertivas?
Além da perspectiva da capacidade computacional avançada na qual vivemos, podemos apontar quatro pilares a serem construídos quando abordamos a mineração de dados:
- – Personalização – Ao analisar os dados de compra, histórico de navegação e preferências, as empresas podem oferecer produtos e serviços mais relevantes para cada cliente, aumentando as chances de conversão. Para isso, lançam mão de mensagens personalizadas, seja por e-mail, SMS ou notificações push, que tornam a comunicação com o cliente mais relevante e eficaz. A experiência é pensada para ser única e de acordo com o interesse desse único indivíduo.
- – Atendimento ao Cliente – A análise de dados de atendimento pode identificar os problemas mais comuns e suas causas, permitindo que as empresas desenvolvam soluções mais eficientes. Além disso, ao identificar padrões de comportamento, as companhias podem antecipar as necessidades dos clientes e oferecer suporte proativo, com chatbots e assistentes virtuais treinados para oferecer um atendimento mais personalizado e eficiente.
- – Otimização de processos – Ao analisar a jornada do cliente, as empresas podem identificar pontos de atrito e oportunidades de melhoria, tornando a experiência mais fluida. A mineração de dados também pode ajudar a otimizar processos internos, reduzindo custos e aumentando a eficiência operacional.
- – Descoberta de novas oportunidades – A análise de dados pode revelar novas oportunidades de negócios e ajudar as empresas a desenvolver produtos e serviços inovadores. Com o data mining, é possível identificar segmentos de mercado específicos, permitindo que as empresas direcionem suas ações de marketing de forma mais precisa.
Todo esse potencial em favor de clientes mais satisfeitos e negócios mais rentáveis tem na IA uma “turbina” extra, pois são tecnologias que se complementam de forma poderosa, transformando a maneira como as empresas interagem com seus clientes. A IA, com sua capacidade de aprender e tomar decisões autônomas, eleva a mineração de dados a um novo patamar, permitindo análises ainda mais profundas, precisas e em tempo real.
Ao integrar IA com o data mining, as companhias ganham a capacidade de oferecer experiências mais inteligentes, eficientes e personalizadas aos clientes, resultando em maior satisfação, lealdade e elevação dos patamares de conversão de negócios pela assertividade e tempestividade das ofertas. Além disso, é possível evitar erros de uma oferta inadequada ou redundante que denota um aproveitamento ineficaz dos dados por parte das empresas.
O primeiro benefício é que a IA permite análises mais complexas e certeiras. Ao verificar grandes volumes de dados estruturados e não estruturados, como textos, imagens e vídeos, ela identifica padrões e correlações que seriam difíceis de detectar por métodos tradicionais. Isso possibilita uma compreensão mais completa do comportamento do cliente e de suas necessidades, o que nos leva a um potencial de construir experiência ainda mais personalizadas aos clientes, tem tempo real, com ofertas, recomendações e outras interações.
Há também a oportunidade de prever o comportamento dos clientes, como a probabilidade de churn (cancelamento de serviço), a intenção de compra e a satisfação com o produto ou serviço. É algo que permite que as companhias tomem medidas proativas para reter clientes e aumentar as vendas, inclusive de maneira automatizada, com a coleta e limpeza de dados, algo que, ao final, pode gerar insights ocultos que possam gerar novas oportunidades de negócios e inovações em suas áreas.
Exemplos interessantes podem ocorrer no nosso dia a dia, como quando estamos em uma viagem e recebemos um push da embaixada brasileira do local onde você está, seja por leitura do serviço roaming do celular ou pelo aproveitamento dos dados que estão ao nosso redor. Esse tracking permite o acesso a dados pessoais que, na nuvem, geram uma notificação automática das autoridades brasileiras para o caso de necessitarmos de algum tipo de auxílio.
É apenas um pequeno exemplo do potencial de coisas que já estão entre nós e do que pode vir por aí. Como tudo o que cerca a IA, estamos vendo apenas o começo de um novo tempo nas relações entre empresas e consumidores, ancoradas pela tecnologia em suas diversas facetas.
Para executivos e demais tomadores de decisão, é o momento de lançar mão de jornadas cada vez mais interessantes e personalizadas aos seus clientes, e para isso uma eficiente mineração de dados pode ser a chave do sucesso.
(*) – É Business Vice President no Brasil da GFT Technologies (https://www.gft.com/br/pt).
