Não é mais novidade: consumidores esperam que suas jornadas de compras sejam personalizadas. E para proporcionar esta experiência de maneira assertiva, é fundamental utilizar dados no planejamento desta abordagem. A Inteligência Artificial veio para tornar este processo ainda mais preciso e ágil, mas como? Veja neste artigo:
- Por que usar dados de IA na personalização?;
- Como personalizar a jornada do cliente?;
- Exemplos de personalização com dados de IA em variados setores.
Por que usar dados de IA na personalização?
O histórico de compras, comportamento do cliente ao navegar no site e por canais de atendimento e dados demográficos são fontes valiosas para interpretar as preferências de cada consumidor com um olhar individualizado. Ao utilizar algoritmos e modelos de machine learning, a IA consegue analisar e interpretar essas informações com ainda mais precisão. Com isso, sua marca colhe benefícios como:
- Aumento da satisfação do cliente: empresas que demonstram que se preocupam com as necessidades individuais de cada cliente são vistas de maneira positiva e isso impacta na lealdade do público;
- Melhora na taxa de conversão: a personalização aumenta a probabilidade de um cliente realizar uma compra, pois as recomendações são mais relevantes para seus interesses;
- Redução dos custos de aquisição de clientes: consumidores satisfeitos tendem a indicar a marca para outras pessoas;
- Antecipação de necessidades: Com a análise preditiva, é possível identificar as necessidades dos clientes antes mesmo que eles as expressem, oferecendo soluções proativas e não apenas reativas.
Como personalizar a jornada do cliente?
Já comprovamos o impacto positivo desta estratégia, logo, veja a seguir maneiras de implementá-la nos processos da sua marca:
- Coleta e organização dos dados: a coleta de dados é o pontapé inicial para este trabalho: colete dados sobre os clientes de diversas fontes, como aplicativos, redes sociais e sistemas de CRM. É importante organizar esses dados em um formato estruturado para facilitar a análise;
- Análise dos dados: com técnicas de machine learning é possível identificar padrões e segmentar os clientes em grupos com características semelhantes;
- Criação de perfis de clientes: com base nos passos anteriores, crie perfis detalhados de cada cliente;
- Personalização da experiência do cliente: A partir dos perfis de clientes, é possível personalizar a experiência em diversos pontos de contato, como: recomendações de produtos, conteúdo personalizado, ofertas e promoções mais direcionadas e um atendimento mais assertivo de acordo com os desejos e demandas do consumidor.
Exemplos de personalização com dados de IA
Quando pensamos em jornada de consumo, é natural uma associação direta com o varejo. Embora esta estratégia seja extremamente efetiva para esta área, ela também pode ser transformadora em outras áreas. Confira a seguir:
- Finanças: no setor financeiro, a personalização com dados de IA proporciona um atendimento personalizado, que pode ser feito com assistentes virtuais e chatbots, além de alertas sobre transações ou atividades suspeitas por não serem compatíveis com o perfil do cliente;
- Saúde: este é um setor sensível e justamente por isso, o investimento contínuo em customer experience deve ser prioridade. Na área da saúde, lembretes de consultas, acompanhamento das condições de cada paciente e recomendações de tratamentos personalizados são bons exemplos que melhoram a experiência do cliente;
- E-commerce: o varejo é a primeira associação que fazemos quando pensamos na jornada do cliente, por isso, nada mais justo que exemplificar o uso da personalização com dados de IA neste setor. No ambiente digital, podemos oferecer recomendações personalizadas, e-mails, mensagens e ofertas específicas com base no histórico de compras do consumidor.
A personalização com dados de IA é uma tendência que veio para ficar. Ao oferecer experiências personalizadas, as empresas podem aumentar a satisfação do cliente, a fidelidade e o faturamento.
No entanto, é importante ter em mente que a personalização deve ser feita de forma ética e transparente, respeitando a privacidade dos clientes e que esta abordagem deve ser muito bem planejada para que os resultados sejam realmente eficientes e positivos. Por isso, não deixe de contratar especialistas para te ajudar com esta missão.