Empresas como Starbucks e Netflix investem na hiperpersonalização para reter clientes

"Não olhamos mais para os dados querendo entender o comportamento do passado, mas sim, prever o futuro e o melhor movimento que podemos fazer nessa jornada". A frase, de Carolina Kia, co-fundadora da consultoria de tecnologia Weme, reflete bem a mudança na forma como as empresas estudam e conquistam seus mercados nos dias de hoje.

A reflexão da executiva, trazida durante o Enasuper, evento organizado pela Abrasce, associação que representa os shoppings, indica ainda como as grandes organizações estão utilizando inteligência artificial (IA) para criar experiências únicas e personalizadas para cada cliente.

Não se trata de apenas uma resposta às mudanças tecnológicas, mas uma redefinição fundamental da dinâmica entre as marcas e os consumidores, onde a IA é o motor propulsor da inovação e da estratégia, diz. Mas, por que se preocupar com isso? Para Carolina, os benefícios são difíceis de ignorar:

Maior engajamento do cliente - As pessoas respondem a conteúdos que parecem ser feitos para elas. Portanto, quando você entrega mensagens hiperpersonalizadas que se alinham perfeitamente com as preferências individuais delas, o engajamento naturalmente aumenta.

Maiores taxas de conversão - Entregar aos clientes a oferta certa no momento certo ajuda a eliminar atritos e abre caminho para mais vendas.

Maior fidelidade e melhor experiência do cliente - Experiências hiperpersonalizadas criam conexões emocionais mais profundas. Isso gera fidelidade e aumenta o valor da vida útil do cliente. Oferecer aos clientes o que eles precisam antes mesmo que eles percebam contribui para uma experiência geral melhor.

Café gamificado na Starbucks

A Starbucks, por exemplo, foi além e não se limitou a um aplicativo de pedidos comum. A cafeteria criou uma espécie de barista pessoal de bolso, usando o histórico de compras, preferências de bebidas e até mesmo os horários em que cada cliente costuma tomar seu café para oferecer sugestões personalizadas.

Há ainda a gamificação da experiência com recompensas que incentivam novas compras para ganhar mais pontos e prêmios. Com os "Desafios Estrela", a rede transformou uma ida ao café em um jogo em que é possível ganhar estrelas e trocá-las por bebidas grátis ou itens exclusivos. E isso torna o hábito de tomar café mais gratificante.

O aplicativo também trabalha com segmentação em tempo real e sabe quando o usuário está perto de um Starbucks, usando dados para enviar ofertas personalizadas, fazendo com que pareça que a marca está satisfazendo os desejos do cliente no momento perfeito. Em vez de descontos genéricos, cada cliente recebe ofertas que correspondem à sua afinidade por bebidas e lanches favoritos, tornando o aplicativo mais pessoal e interessante. Nos Estados Unidos, o aplicativo já representa 31% das vendas da cafeteria.

Netflix sabe do que você gosta

Outro bom exemplo de hiperpersonalização é o algoritmo de recomendação da Netflix, que usa tecnologias como machine learning para ter uma ideia real do que cada usuário gostaria de assistir. Ele rastreia tudo, desde os programas e filmes que o consumidor curte, por quanto tempo os assiste e até mesmo o horário do dia em que costuma assistir. Ao combinar o que usuários semelhantes estão assistindo e o que torna seu conteúdo favorito único, a Netflix oferece recomendações adaptadas a cada gosto.

Essa precisão em escala se dá porque a Netflix coleta toneladas de dados comportamentais, permitindo que seu algoritmo crie recomendações que parecem feitas sob medida. Ou seja, o sistema aprende continuamente com os hábitos de visualização e usa análises preditivas para manter as informações atualizadas e relevantes sempre que um login é feito.

Essas descobertas sem esforço por parte do usuário facilitam a busca por novos conteúdos, apresentando séries ou filmes que ele pode ter perdido ao navegar. Os resultados da companhia mostram que 80% do conteúdo assistido vêm dessas recomendações. E a experiência hiperpersonalizada reduz a rotatividade e aumenta a retenção de clientes, economizando mais de US$ 1 bilhão para a Netflix a cada ano.

Afogados em dados

Apaixonado por dados, João Piccolo, head de Varejo do Google, também palestrou sobre o tema durante o Enasuper. Embora tenham acesso aos dados, o executivo diz que muitas lideranças podem ter dificuldades para analisá-los.

"O e-commerce é ultra avançado no Brasil e, por isso, estamos afogados em dados. Um ser humano não consegue analisar a quantidade de dados gerada e tomar decisões sem a ajuda de IA", diz. 

De acordo com Piccolo, o problema não é tecnologia e não faltam investimentos, pois as empresas brasileiras e globais destinam cifras consideráveis a projetos de IA, mas com retorno ainda pequeno. Ao citar duas ferramentas do Google que são grátis, ele diz que, na prática, ainda falta compreensão sobre as plataformas de IA.

Antes mesmo de contratar uma agência ou pensar em campanhas, é importante afinar a presença digital, como o perfil de negócio do Google - onde há dados práticos e valiosos sobre cada negócio.

"Busca a sua empresa, tem algo no perfil que não está correto, que você não colocou ou que não gostou? Identifique-se como o dono dessa empresa e peça ao Google que corrija. São informações de endereço, telefone, horário de funcionamento, comentários sem resposta. Algo simples, porém muito poderoso", diz.

Definido por Piccolo como "quase um analytics", o recurso indica quantas pessoas entraram na plataforma, quantas clicaram no botão para ir até o seu negócio, quantas ligaram, quantas clicaram e foram para o seu site. Dá para fazer gráficos, entender o movimento e cruzá-lo com dados climáticos para entender a oscilação de público e prever demanda.

A segunda ferramenta que ele cita é o Google Trends, que funciona como um planejamento comercial, onde é preciso estudar mais para se comparar com o mercado e entender as altas e quedas de demanda para cada produto - e assim regular estoque entendendo o que funciona ou não.

De acordo com Piccolo, quem já está avançado nesse assunto, puxa os dados do Google Trends via Business Intelligence (BI) para tomar decisões. Em resumo, o BI permite que as empresas transformem dados em insights, auxiliando na otimização de operações, identificação de oportunidades e obtenção de vantagens competitivas.

"Tomar decisões com base nesses dados é muito valioso. Recomendo muito um mergulho no perfil de empresa e Google Trends. Sem uma base sólida, qualquer promessa de inteligência artificial se esvazia rapidamente", diz.

 

IMAGEM: DC