A experiência do cliente tem se tornado um ponto de extrema relevância para as empresas, ganhando foco. Com contatos mais digitais e a maior importância, as interações com o consumidor têm gerado muitos dados, e o Analytics tornou-se uma fonte essencial para insights nos negócios.
Por isso, em meio à competição no espaço de varejo, as empresas recorrem aos dados para orientar as decisões mais eficazes.
Segundo dados do Estudo Global State of Enterprise Analytics 2019, realizado pela consultoria global Hall & Partner, no Brasil, 60% das empresas já usavam dados e Analytics para orientar estratégias e mudanças necessárias nos negócios.
Desenvolvimento de novos produtos, gestão de riscos, análise de força de trabalho e melhoria da eficiência de custos, destacaram-se como os cinco principais usos destas tecnologias no mercado brasileiro. Sendo assim, não é de hoje que ler, analisar e mensurar dados é uma premissa para qualquer tipo de negócio.
Analytics x relacionamento com o cliente
Cada vez mais, com o avanço da tecnologia, saber interpretar o que os dados estão mostrando e tomar ações estratégicas com este tipo de embasamento é o que vai alavancar os resultados das empresas e fortalecer a forma como elas se relacionam com o cliente.
Para Alexandre Rodrigues, COO (Chief Operating Officer) da Webjump, empresa especializada no desenvolvimento de e-commerce personalizado, o consumidor está em constante evolução, assim como o mercado, e cabe à área de análise de dados acompanhar, entender, medir e avaliar todo esse comportamento.
“Quanto mais uma empresa conhecer seus clientes, mais decisões assertivas ela poderá tomar e, consequentemente, mais informações e chances ela terá para explorar todo o potencial de crescimento do seu negócio”, esclarece.
Os clientes hoje usam, em geral, de 2 a 3 dispositivos digitais, como celulares, tablets ou notebooks. Esses dispositivos ajudam as empresas a reunir informações big data sobre o estilo de vida do cliente e o comportamento on-line. E, entendendo esses pontos, é possível ser assertivo na personalização das ofertas.
Um exemplo do uso do Analytics para estreitar o relacionamento com o cliente é o da BIA (Bradesco Inteligência Artificial). Em 2016, o Bradesco iniciou o treinamento de um sistema que pudesse interagir, em linguagem natural, com os funcionários do banco e ajudá-los em suas atividades diárias.
Com o passar do tempo e feedbacks dos funcionários do banco que treinavam o sistema, a ferramenta foi ficando mais inteligente e o projeto foi para uma segunda fase: ganhou os clientes do banco, que hoje podem tirar dúvidas e realizar serviços com sua ajuda.
E com base nesta experiência, que gerou mais 100 milhões de interações até 2019, a instituição partiu para uma nova estratégia: lançou o Next, um banco 100% digital. O relacionamento é focado 100% na conexão com seus clientes e suas necessidades, usando, para isso, uma base tecnológica.
Com uma robusta área de Analytics e CRM, a companhia faz uso massivo de dados para entender o comportamento do cliente e acertar na personalização das ofertas. Por isso, hoje conta com algoritmos que entendem o ciclo de vida e a jornada diária dos consumidores, permitindo assim que o banco fale individualmente com cada um deles.
Como exemplo, o cliente pode personalizar o uso do app e receber insights diários sobre seu comportamento financeiro e não-financeiro, numa tentativa de ajudá-lo nas tomadas de decisões.
Através do aplicativo, mais de 300 marcas parceiras oferecem promoção de descontos exclusivos, inclusive utilizando serviço de geolocalização, para recomendações personalizadas.
Um outro exemplo de business intelligence com suporte na gestão do Next é uma funcionalidade que permite aos clientes do banco criarem metas como uma viagem, a compra de um celular ou de um carro. Neste item, o algoritmo analisa o perfil e recomenda quanto o cliente pode poupar e em que prazo ele conquistará sua meta.
O dinheiro guardado é automaticamente aplicado em investimentos e, uma vez escolhido o objetivo, a plataforma informa ao cliente qual o melhor dia para a aquisição e o conecta com lojas de e-commerce, com o melhor preço para o produto, ajudando-o a concretizar seu objetivo.
Leia também: Para utilizar Inteligência Artificial, é preciso ter objetivos e estratégia
A evolução do analytics no varejo
Para Alexandre Rodrigues, algo que tende muito a evoluir é o conceito de Martech. O termo vem da junção das áreas de Marketing e Tecnologia e tem como premissa otimizar e automatizar a forma de correlacionar e analisar os dados de clientes.
Sendo assim, qualquer software ou ferramenta que otimize uma estratégia ou campanha de marketing com análise de dados pode ser considerado uma Martech. Uma das plataformas mais usadas no marketing digital, o Google Analytics, é a representação mais comum de uma Martech.
Voltada para a análise de dados, a plataforma fornece um enorme número de informações sobre o comportamento da sua audiência e também o desempenho das estratégias de marketing. Acompanhando dados em tempo real, é possível identificar, por exemplo, o tempo médio de visita nas páginas até os canais de origem.
Contudo, com a LGPD em vigor, as empresas que capturam dados de seus clientes precisam atuar de forma mais organizada e objetiva, segundo o COO.
“Respeitar o uso correto dos dados e permitir que o cliente saiba exatamente qual tipo de informação está sendo utilizada e o porquê forçam as empresas a se atualizarem sob o ponto de vista de processos e ferramentas, algo essencial no uso de dados”, destaca Alexandre Rodrigues.
+ Notícias
Tecnologias essenciais para implementar a estratégia phygital
