A inteligência artificial já é realidade. Para alguns setores, inclusive, é comum visualizar o andamento dessa tecnologia desde já, como áreas da indústria, varejo, marketing e, logística e bancos.
No entanto, nem toda organização possui o conhecimento necessário para entender essa funcionalidade e de qual maneira é possível aprimorar ações já existentes. Afinal, se o que já é utilizado funciona, a IA entra como adicional para colaborar com os resultados.
Um exemplo é no caso da área de serviços bancários, que atualmente utiliza de diversas soluções em machine learning para obterem retorno positivo na hora da coleta de dados dos consumidores. E, claramente, optar pela inteligência artificial deve ser um adendo para os próximos passos.
Um dos casos é para quem se abastece da hiperpersonalização no processo de principalidade. Ou seja, que se refere à prática de personalizar as interações e experiências com os clientes de forma altamente individualizada.
Mas, no fim, como é exatamente o momento em que IA pode ser aplicada a essa prática?
A inteligência artificial (IA) desempenha um papel crucial na hiperpersonalização, permitindo que as empresas coletem, processem e interpretem grandes quantidades de dados para fornecer experiências personalizadas em escala.
Algumas dicas e exemplos utilizados neste caso são:
Com a IA é possível coletar dados sobre os clientes de várias fontes, além de ter acesso ao histórico de compras, as interações anteriores e preferências declaradas, comportamento online e até mesmo dados demográficos.
Esse é o tipo de informação essencial para entender seu consumidor e fornecer recomendações personalizadas.
A IA é capaz de analisar grandes conjuntos de dados para identificar padrões, tendências e insights relevantes.
Os algoritmos de aprendizado de máquina e mineração de dados podem ser aplicados para descobrir correlações entre diferentes variáveis e segmentar os clientes em grupos com base em características semelhantes.
Nenhuma novidade até aqui, mas importante ressaltar que sim, a IA pode gerar recomendações personalizadas para os clientes. Em um site de comércio eletrônico, por exemplo, é possível receber a sugestão de produtos com base no histórico de compras do cliente, nas preferências de outros clientes semelhantes e nas tendências do mercado.
Algo já extremamente comum.
A IA pode ser usada para desenvolver chatbots e assistentes virtuais que interagem com os clientes de maneira personalizada. Esses sistemas podem responder a perguntas, fornecer informações relevantes, ajudar na seleção de produtos e resolver problemas, tudo de acordo com as preferências e necessidades individuais dos clientes.
A IA pode ser usada para personalizar o conteúdo apresentado aos clientes.
Com base nos dados do cliente é fácil adaptar os elementos visuais, as mensagens de marketing e o layout do site para atender às preferências individuais.
Com essa tecnologia, automação de campanhas de marketing são capazes de se tornar altamente personalizadas, seja em um envio simples de e-mails ou até mesmo mensagens e anúncios segmentados com conteúdo relevante, no momento certo, aumentando as chances de engajamento e conversão.
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Com ela, as técnicas de análise preditiva podem prever o comportamento futuro dos clientes.
Tudo isso é retirado do histórico de interações e dados demográficos, sendo simples (para a IA) identificar padrões que indicam a probabilidade de um cliente fazer uma compra, cancelar um serviço ou se envolver em outras ações relevantes.
Porém, embora de “fácil acesso” - e justamente por isso -, é importante ter em mente que sua utilização requer uma estratégia bem definida e a garantia do cumprimento das leis e regulamentos de privacidade de dados, como a LGPD.
A transparência e o consentimento dos clientes também são fundamentais para estabelecer a confiança e obter sucesso na implementação da hiperpersonalização com IA.
Com o apoio consultivo da MATH Marketing, um banco especializado na concessão de crédito e serviços para empresas de médio e grande portes, utilizou os modelos de IA para a frente de hiperpersonalização, que já são utilizados como forma de obter a preferência do consumidor.
A ideia é de auxiliar a área de canais a entender a experiência dos clientes a partir do mapeamento da jornada do usuário, bem como do tagueamento, levantamento e visualização de dados.
Com a expertise da MATH, já foram utilizados indicadores para fazer esse acompanhamento, como:
Nesse contexto, já foi possível mapear 100% dos fluxos, ter mais de 550 tags mapeadas e mais de 380 tags implementadas.
Embora dessa vez o case não tenha sido mapeado pela MATH, a Netflix também aderiu a IA para aprimorar suas estratégias em hiperpersonalização, para recomendação personalizada de séries e filmes.
Outra marca que utiliza a recomendação personalizada em seu site é a Amazon, que com base no histórico de compras, navegação no site, avaliações e preferências de outros clientes, é criada uma recomendação de produtos altamente relevantes para cada usuário.
Além dessas, outras diversas marcas de relevância do mercado buscam pela alternativa atual que é a IA e sua tecnologia para colaborar com o crescimento e maturidade profissional necessária para um mercado altamente competitivo que é o digital.
Para obter apoio, mudar rotas e criar alternativas com a IA, contate a MATH. Saberemos como te ajudar!