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16/02/2024
HIPERPERSONALIZAÇÃO
Como explorar
Dados e inteligência artificial ajudam a criar ofertas e produtos específicos para cada um dos clientes, aumentando muito as chances de fidelizar esses consumidores.
A comunicação do comércio, que até pouco tempo atrás se resumia aos folhetos distribuídos pelos bairros, chega agora a um momento ímpar com a ajuda da inteligência artificial, permitindo aos lojistas conhecer cada vez mais e melhor os consumidores.
Hoje é possível fazer chegar a cada um dos clientes sugestões de compras individualizadas, personalizadas conforme o seu comportamento de consumo. Essa jornada, que é chamada de "um para um", passa pela hiperpersonalização do varejo, prática cada vez mais comum no Brasil e no mundo.
Imagine receber de suas lojas preferidas e com certa frequência um pacote de ofertas elaborado especialmente para você. Tudo de acordo com as suas características de consumo no dia a dia. Um combo que contemple apenas as marcas e produtos que realmente lhe interessem, enviado exatamente no dia da semana ou do mês em que você costuma fazer compras.
Nas palavras de Natalia Sperati, sócia de consultoria em Transformação de Negócios da EY, a hiperpersonalização seria a quarta etapa do processo de comunicação entre o varejo e o consumidor.
A primeira etapa foi a massificação de ofertas e produtos. A segunda foi a segmentação de acordo com grupos de consumidores com as mais variadas características em comum, como faixa etária. A terceira fase foi a personalização da comunicação, em que a segmentação se tornou ainda maior e, finalmente, a hiperpersonalização, na qual o foco é o cliente único, em um processo um para um.
Dessa forma, o consumidor passa a receber sugestões que fazem sentido apenas para ele. Já o vizinho, o irmão, o amigo receberão outras ofertas de outros produtos que fazem mais sentido para eles. Entre as vantagens está a melhora no atendimento e, por consequência, a fidelização do consumidor à marca.
DECISÕES EM TEMPO REAL
Para quem quer chegar nesse resultado e crescer nesse sentido, utilizar a inteligência artificial como ferramenta para criar algo moldado a cada cliente será imprescindível. A coleta de dados pode ser feita por meio de diversas fontes, como pesquisas de mercado, redes sociais, ferramentas de web analytics, CRM, e-mail marketing, entre outras.
O ideal, segundo Paulo Jesus, CMO da Netdeal, é integrar essas fontes para ter uma visão mais completa e precisa do comportamento e das preferências dos seus clientes e potenciais clientes. Depois de coletar os dados, é preciso analisá-los para extrair informações úteis. A análise de dados pode ser feita por meio de técnicas estatísticas, modelos matemáticos, algoritmos ou inteligência artificial.
O objetivo é identificar padrões, tendências, correlações, anomalias ou oportunidades nos dados que possam gerar insights para o marketing. A análise de dados pode ser dividida em quatro tipos: descritiva, diagnóstica, preditiva e prescritiva.
A análise descritiva mostra o que aconteceu no passado, por meio de relatórios. A análise diagnóstica explica por que algo aconteceu, por meio de testes e experimentos. A análise preditiva indica o que pode acontecer no futuro, por meio de projeções e cenários. A análise prescritiva sugere o que fazer para alcançar um resultado desejado, por meio de recomendações e otimizações.
Crédito:
Mariana Missiaggia
Fonte:
DIÁRIO DO COMÉRCIO
