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Personas e IA: qual a fórmula para encantar os clientes?

Personas e IA: qual a fórmula para encantar os clientes?

Especialistas apontam os principais erros e acertos na hora de criar uma persona forte.

No universo digital, a conectividade proporciona inúmeros benefícios para as empresas, mas também traz desafios. Um deles é a definição do público-alvo. Isso porque, com a personalização das estratégias, isso já não é mais suficiente para fidelizar o cliente ou melhorar os resultados. É preciso criar personas digitais mais adequadas para buscar ser eficiente nas campanhas, promovendo o encantamento do cliente.

No entanto, com tantos dados e informações, muitas marcas acabam direcionando comunicações para uma persona má construída, o que significa perda de tempo e dinheiro. Mas, afinal, quais são os cuidados que devemos ter para a construção de um avatar?

“O conceito de persona digital é resultado de duas etapas técnicas, a primeira se refere a composição da persona, nesse caso os rastros e registros deixados por usuários em suas navegações na internet são coletados e organizados para determinar o perfil do indivíduo. Na segunda etapa, a persona é associada a um grupo, para assim o sistema entregar mensagens de campanhas de comunicação que atendam aos requisitos dos anunciantes”, esclarece Ricardo Cappra, pesquisador de cultura analítica, fundador do Cappra Institute for Data Science e autor do livro “Rastreável: redes, vírus, dados e tecnologias para proteger e vigiar a sociedade”.

Segundo a professora Alessandra Montini, Diretora do LabData, da FIA Business School, e consultora de Big Data, Inteligência Artificial e Metaverso, os bancos possuem cases de sucesso nesse setor.
Isso porque, por meio do cartão de crédito, as empresas conseguem compreender de modo refinado o comportamento do cliente e o que ele gosta, facilitando também a segmentação por grupos. Exemplo: ações para restaurantes, empréstimos e viagens. Detalhamento esse que supermercados e farmácias não obtém, porque o consumidor compra em diversas lojas coisas diferentes.

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Composição das personas: principais cuidados

Como tudo na vida, o objetivo precisa estar bem claro antes de se criar um avatar. A Diretora do LabData argumenta que a chave é buscar uma amostra adequada do problema a ser resolvido para fazer a campanha e rodar os dados com algoritmos de clusterização. “Os algoritmos de clusterização separam consumidores parecidos, nascendo as personas. Por exemplo: Mulheres entre 20 e 30 anos que gostam de eletrônicos, homens que têm mais de 50 anos que gostam de carros”, explica a professora.

Nesta mesma linha, Ricardo Cappra aponta duas etapas para a construção bem sucedida da persona: composição e associação a um grupo. Para o primeiro passo, a Inteligência Artificial junto com a análise de dados contribui com a criação desse avatar. Mas e para inserir em um grupo? Para o pesquisador de cultura analítica é preciso uma certa generalização da personalidade, a partir de grupos pré-definidos as personas são segmentadas de acordo com suas características.

“A primeira etapa de coleta de dados pode falhar quando a qualidade dos dados coletados não é suficientemente boa para uma composição de persona, pois o complemento automatizado realizado pelo próprio sistema costuma gerar personas fracas. Já na segunda etapa é onde ocorre a maior perda de tempo e dinheiro, pois a segmentação é direcionada a grupos pré-estabelecidos, muitas vezes classificando inadequadamente a persona para receber determinado tipo de comunicação”, revela o autor.

Erros mais cometidos

Muitas campanhas geram pouco resultado por causa de falhas na construção da persona. “O maior erro é pegar toda a base de dados e querer fazer um modelo único para todo mundo”, resume Alessandra Montini. Por exemplo: ao se criar uma campanha nacional é interessante segmentar o público por cidade, bairro ou região, e não aplicar o mesmo modelo para todo o Brasil.

Quando falamos em persona digital remetemos diretamente a IA, portanto, conforme a diretora do LabData, é necessário retroalimentar constantemente o modelo. “Monta a persona, observa a taxa de acerto e vai melhorando. A inteligência vai aprimorando”, revela a professora.

O pesquisador de cultura analítica expõe os erros de modo específico: relacionados às falhas de supervisão e/ou na qualificação das personas, segmentações genéricas para atender os pré-requisitos estabelecidos por anunciantes, configurações inadequadas de grupos de personas, baixa qualidade dos dados coletados, estratégias de comunicação com baixa capacidade de personalização e uso de dados pessoais sem consentimento dos usuários. Neste caso, a LGPD protege os dados e se confirmado a contravenção gera multas e sanções.

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Ferramentas importantes

À medida que as tecnologias evoluem, as metodologias precisam acompanhar. Alessandra Montini esclarece que o uso de estatística tradicional para a criação de personas pode não performar tão bem. A professora indica técnicas de machine learning e deep learning com IA, pois são mais eficientes no aprimoramento dos algoritmos de classificação.

Os usuários têm cada vez mais poder de personalização em suas próprias mãos, as plataformas já disponibilizam mecanismos de restrição quanto a comunicação que está chegando até eles, permitindo que o próprio indivíduo questione a persona que foi atribuída a ele.

“Do lado do anunciante as ferramentas estão evoluindo rapidamente, permitindo por exemplo o uso de inteligência artificial para composição de grupos e incremento contínuo de conhecimento sobre o perfil do consumidor através de aprendizado de máquina, mas em muitos casos esses sistemas são configurados de maneira padrão e assim subutilizados. Sem dúvida os novos recursos de automação que surgem nessa era da inteligência artificial serão um grande aliado tanto dos consumidores quanto dos anunciantes, mas ainda temos uma longa jornada de educação quanto ao melhor uso desses recursos”, comenta Ricardo Cappra.


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