O papel do Data Science e da IA no aprimoramento da experiência digital e real do cliente
A ciência de dados é composta por vários domínios e inclui estatísticas, métodos científicos, inteligência artificial (IA) e análise de dados, todos os quais extraem valor dos dados.
Os cientistas de dados combinam uma ampla gama de habilidades para que possam analisar melhor as informações coletadas de várias fontes, incluindo:
Sites
Dispositivos móveis
Sensores
Dispositivos IoT
Clientes
Por sua vez, cada um desses pontos de dados leva a insights acionáveis.
A preparação de dados normalmente inclui agregação, limpeza e manipulação de dados para tipos específicos de processamento. Os cientistas de dados aplicam algoritmos de aprendizado de máquina aos dados – que incluem imagens, números, texto, vídeo, áudio e muito mais – que, quando combinados com aplicativos de IA, podem sugerir a “próxima melhor ação” com base em insights acionáveis obtidos a partir desses dados.
Em nosso ponto de vista, sem a ciência de dados, as marcas não conseguiriam oferecer os tipos de experiências que os clientes de hoje exigem. Existem simplesmente muitos dados, muitos pontos de interação e muita fragmentação em ambos os dados e canais para que um humano saiba o suficiente sobre um único indivíduo para realmente personalizar a interação. Muitas das previsões de marketing e CX para 2022 e além ilustram como a ciência de dados contribuirá para grandes experiências.
A ciência de dados facilita a hiper personalização
Um relatório da Epsilon indicou que 80% dos clientes são mais propensos a comprar de uma marca se essa marca lhes proporcionar uma experiência personalizada. Da mesma forma, outro relatório da Accenture revelou que 91% dos entrevistados são mais propensos a fazer negócios com uma marca que os conhece e os apresenta com ofertas e recomendações relevantes.
Compare essas informações com as descobertas de um estudo da Forrester, que revelou que 90% das marcas veem a personalização como extremamente importante para suas estratégias de negócios, enquanto apenas 39% dos consumidores disseram ter recebido comunicações relevantes da marca e 41% disseram eles receberam ofertas valiosas. Claramente, há trabalho a ser feito quando se trata de fornecer uma experiência personalizada ao cliente.
Mesmo a personalização pode não ser suficiente para os clientes de hoje, que agora esperam hiper personalização, o que leva a personalização a um nível muito mais alto. A hiper personalização está ganhando muito destaque. Isso envolve o uso de ciência de dados e IA para criar comunicações e experiências contextuais para cada cliente – para atender às suas necessidades específicas e individuais – em cada etapa de sua jornada única.
Esta é uma mudança drástica do marketing de massa, da personalização das comunicações para segmentos de clientes e até mesmo da contextualização para determinados clientes de alto valor ou em determinados canais. Isso é realmente marketing para um segmento de um - para cada interação."
A Deloitte prevê que 75% das empresas investirão em hiper personalização com a intenção expressa de aumentar a personalização, ajudando as pessoas a se sentirem mais conectadas e oferecendo experiências mais inclusivas. A hiper personalização paga dividendos, pois a Deloitte também prevê que pode resultar em um ROI de marketing 8 vezes maior e um aumento de vendas de 10%.
Um ótimo exemplo de como as marcas usam a ciência de dados para melhorar a experiência do cliente é a Boots UK, uma varejista britânica de saúde e beleza. Com insights usando o IBM SPSS Modeler, ela aumentou os gastos incrementais por meio de promoções personalizadas para seus clientes de cartão de fidelidade. Em seguida, usou esses insights para oferecer promoções relevantes aos clientes.
Ao alavancar os dados de seus 15 milhões de clientes do Boots Advantage Card, a empresa construiu modelos preditivos combinando transações para clientes de cartões de fidelidade individuais, permitindo determinar a próxima melhor ação para indivíduos com base em preferências e histórico de compras. O resultado foi um aumento de 70% nas mensagens personalizadas, juntamente com um aumento visível nos gastos incrementais dos clientes de cartões de fidelidade.
A ciência de dados é fundamental para fornecer experiências hiper personalizadas. Entregar aos clientes o que eles desejam, quando desejam e por meio do canal de sua escolha precisa de uma compreensão profunda de seu comportamento e preferências. Obter esse entendimento começa com os dados. As empresas orientadas por dados usam seus dados internos e os enriquecem com muitos sinais de dados externos de várias fontes fora de suas quatro paredes para construir perfis de clientes ricos.
O que queremos dizer com Customer Analytics e por que é importante?
A análise de clientes percorreu um longo caminho devido à explosão da Internet em todos os aspectos da vida do consumidor. Ele permite a captura de padrões de dados significativos por meio de perfis de clientes e dados de comportamento na Internet. Esses padrões podem ajudar a fornecer melhores produtos/serviços, experiências online mais personalizadas e novos insights benéficos, aproveitando-os juntamente com análises prescritivas, descritivas e preditivas.
No mercado competitivo de hoje, os clientes agora mais do que nunca têm o poder e não são mais o público cativo que eram no marketing tradicional. Enquanto os clientes costumavam ser leais a uma marca específica, agora eles são mais leais às marcas que oferecem a melhor experiência ao cliente e têm a opção de fazer negócios onde quiserem.
Em um estudo recente, 80% dos clientes indicaram que preferem marcas que oferecem uma experiência mais personalizada, em vez da abordagem genérica de marketing de tamanho único e 1 em cada 5 clientes dizem que pagariam um prêmio de até 20% por produtos personalizados. produtos ou serviços. Com isso em mente, é crucial que as empresas usem a tomada de decisões orientada por dados e adaptem uma abordagem mais centrada no cliente.
Como surgiu o Customer Analytics
A partir do final da década de 1980, as empresas foram capazes de medir e analisar estratégias de marketing por meio de atribuição de mercado. A atribuição de mercado permite que as empresas monitorem as técnicas de marketing que contribuem para conversões bem-sucedidas em vários tipos de mídia.
Entrando na década de 1990, as empresas queriam começar a entender quando e quanto tráfego estava chegando aos seus sites. Através da contagem do número de acessos feitos a um servidor web, isso logo foi alcançado e perguntas mais complexas começaram a ser feitas.
No final da década de 1990, a análise de clientes começou a usar métodos mais sofisticados, marcando sites e usando cookies para obter informações mais precisas.
Então, no início dos anos 2000, as mídias sociais chegaram. A mídia social mudou muitos aspectos da internet desde o lançamento da primeira mídia social verdadeira e acrescentou outra dimensão complexa para entender os clientes por meio de suas interações sociais e perfis de clientes, revelando novos insights. Esses insights permitem que as empresas não apenas vejam o número de pessoas que as engajam e as seguem, mas também avaliem pensamentos e sentimentos em relação à marca e aos produtos por meio de análise de sentimentos e análises de comentários de usuários.
No final dos anos 2000, os negócios digitais se tornaram mais do que o tradicional site de comércio eletrônico e precisavam se adaptar para ter presença em todos os principais canais de marketing e mídia social para desenvolver uma experiência perfeita e permanecer à frente. As empresas podem interagir continuamente com os consumidores, que agora dependem do uso de seus dispositivos móveis em todos os lugares para se manterem conectados, para promover seus produtos e serviços e destacar o feedback positivo dos clientes. Ao promover o feedback e essencialmente o boca a boca eletrônico (eWOM ou Eletronic Word of Mouth), as empresas podem reter os clientes existentes, mas, mais importante, atrair novos. O eWOM cresceu muito com a internet e as mídias sociais, permitindo que os consumidores obtenham feedback e opiniões sobre negócios não apenas de pessoas que conhecem, mas de todo o mundo. De acordo com a AdWeek, 85% dos visitantes do site consideram o conteúdo gerado por outros usuários mais influente do que fotos ou vídeos da marca, mostrando como os consumidores importantes valorizam as opiniões de outros consumidores. Devido a isso, a análise de clientes teve que evoluir incorporando também essas análises e dados de mídia social e acompanhar as novas maneiras pelas quais os clientes interagem com produtos e marcas e suas jornadas nos diferentes canais.
No mundo digital de hoje, as empresas podem reunir todas essas diferentes fontes de dados e realizar análises mais interessantes, como análise de comportamento do cliente e análise preditiva. Ele permite que empresas e marcas analisem as pegadas digitais dos consumidores por meio de dados coletados rastreando clientes em aplicativos e sites usando impressão digital, rastreamento de pixels e cookies (entre muitos outros), capture detalhes completos da sessão em um nível muito mais granular e adicione um lado mais humano de analítica.
Como uma organização pode usar Data Analytics e qual é o futuro?
Espera-se que o mercado global de análise de clientes atinja US$ 29,8 bilhões até 2026 e será interessante ver o que o futuro da análise de clientes trará. No entanto, para permanecer na vanguarda, as empresas e as marcas precisarão continuar a coletar e processar quantidades crescentes de dados pessoais que mudam dinamicamente e analisá-los em tempo real para tomar decisões comerciais inteligentes e fornecer um cliente direcionado e personalizado. experiência. Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina tiveram um impacto profundo na análise de clientes e, usando essas tecnologias, as empresas poderão acelerar a experiência do cliente e o atendimento ao cliente, permitindo maneiras mais sofisticadas pelas quais as empresas pode aprender tendências, identificar padrões e prever o comportamento futuro.
Por meio de uma combinação de IA orientada por dados e aprendizado de máquina, juntamente com a percepção humana, as empresas poderão fornecer uma experiência perfeita ao cliente, obter uma grande vantagem competitiva e fortalecer seu lugar no mercado, não apenas usando análises descritivas para mostrar o que já aconteceu, análises preditivas para mostrar o que pode acontecer, mas também análises prescritivas para mostrar o que deve acontecer no futuro.
Qual é o futuro do Data Science aplicado ao CX?
O volume de dados disponíveis para as empresas continua a crescer. Em 2022 e além, veremos o valor da ciência e da análise de dados aumentar ainda mais; seu papel em contribuir para a experiência do cliente, o sucesso e o crescimento dos negócios se tornam cada vez mais importantes.
A análise de big data é a arte e a ciência de aproveitar grandes volumes de dados e descobrir informações valiosas que uma empresa pode usar para capacitar insights e apoiar seus objetivos e ambições estratégicos, colocando os dados em ação.
A ciência de dados é importante porque os benefícios que uma empresa pode obter por meio da aplicação inteligente de seu big data podem ser abrangentes em termos de geração de crescimento e possibilitar eficiências operacionais maciças que aumentam a lucratividade.
Central para isso é o poder do big data para ajudar as empresas a entender melhor seus clientes. Quanto melhor você souber o que seus clientes querem, entender como e quando eles querem comprar e fazer isso por meio de uma experiência que o cliente adora, mais o cliente desejará comprar com você em vez de seus concorrentes, aumentando a fidelidade e a defesa da marca.
A geração de insights de seu big data permite que você coloque os clientes no centro do que você faz, expanda os negócios e crie eficiências que reduzam os custos e aumentem a receita. Com isso em mente, é vital considerar as seguintes áreas onde os benefícios de implementar tecnologias de big data e colocar os dados para funcionar normalmente serão encontrados.
1. Identificando Oportunidades de Crescimento
Devido à natureza abrangente e abrangente do big data, ele permite que você entenda padrões nos comportamentos de compra e escolhas de produtos dos clientes, por exemplo, para identificar onde os clientes têm “buracos” em suas cestas de compras.
Ao entender quais produtos os clientes podem comprar se estiverem disponíveis ou identificar suas opções alternativas de produtos, permite que as empresas evoluam sua linha de produtos e vendam mais. As equipes comerciais podem usar esses insights para turbinar suas estratégias promocionais e de alcance.
Da mesma forma, mudanças nos padrões de compra podem ser sinais precoces de clientes mudando para marcas concorrentes e a equipe de CRM pode entrar em ação com ações corretivas e táticas de marketing para reter clientes.
2. Desenvolvimento do design e da inovação de produtos
Os dados são gerados toda vez que um cliente faz uma compra, clica em uma página da web etc. e, juntos, esses dados podem ser usados para gerar padrões de comportamento. Usando fontes de dados adicionais, como metadados de produtos, cientistas de dados e analistas podem modelar o comportamento para ajudar a prever e identificar as necessidades e motivações por trás das compras.
Um exemplo disso pode ser que um cliente que sempre compra apenas refeições prontas e possa ser classificado como alguém que não tem tempo e não está interessado em cozinhar. Esses insights podem ser poderosos no desenvolvimento de design de produto e processo de desenvolvimento, para manter seus produtos atualizados e atender às necessidades mais recentes de seus clientes.
3. Moldando a Experiência do Cliente (CX)
Os dados dos clientes, seja o caminho que eles percorreram em um site antes de fazer uma compra ou desistência, suas postagens em mídias sociais, transações na loja ou suas taxas de cliques em comunicações de marketing, oferecem insights poderosos sobre o que os clientes gostam sobre uma marca e o que não está funcionando.
Saiba o que seus clientes querem, entenda como e quando eles querem comprar e faça isso por meio de uma experiência que o cliente adora. Com as ferramentas certas de análise de big data, podemos desenvolver alertas ou gatilhos ao longo da jornada de experiência do cliente, que podem notificar a empresa em tempo real para implementar estratégias e ganhos rápidos táticos para reagir de forma eficaz ao cliente e melhorar continuamente a experiência e Reputação da marca.
4. Gerando eficiências operacionais
Para muitas empresas, além dos gastos com publicidade, as próximas duas pressões sobre recursos e orçamentos são funcionários e lojas físicas ou filiais. A otimização do agendamento da equipe e dos horários de funcionamento oferece às empresas a oportunidade de aumentar drasticamente sua margem operacional e reduzir o desperdício de recursos.
Em primeiro lugar, ao otimizar os aspectos operacionais do negócio, as empresas podem garantir que as lojas estejam abertas e com pessoal adequado para atender aos picos e baixos de demanda dos clientes, bem como garantir que as habilidades e o mix de canais corretos sejam direcionados aos diferentes grupos de clientes relevantes para otimizar as vendas conversões.
5. Melhorando a gestão de riscos
Devido ao grande volume de dados disponíveis, o big data é perfeito para detectar anomalias em transações ou eventos. Encontrar e investigar essas discrepâncias nas atividades é uma maneira extremamente eficaz de detectar e prevenir fraudes e se torna uma ferramenta eficaz na investigação de risco de crimes financeiros para instituições de serviços financeiros.
Com grandes volumes de dados históricos, podemos identificar padrões históricos de comportamento, o que permite às empresas prever e prever como será o futuro e planejar melhor suas atividades para reduzir o risco. Por exemplo, dados históricos de vendas podem ser usados para identificar problemas de estoque e ineficiências com base em fatores externos contribuintes, portanto, podem ser usados para garantir que os níveis de estoque corretos sejam produzidos.
Uma vez que os benefícios são entendidos, é bastante fácil ver como colocar os dados para trabalhar usando análises de longo prazo pode tomar decisões bem-informadas para seus negócios, levando a um maior ROI, oportunidades para desenvolver novos fluxos de receita e gerar economia de custos, que permitem empresas para ajudar a crescer a sua empresa e agilizar as atividades.
O futuro do Data Analytics
À medida que mais empresas migram para a nuvem e o uso digital do consumidor aumenta com uma rede de dispositivos conectados e uso de aplicativos, o crescimento dos dados continuará a crescer rapidamente e a aplicação de big data continuará a aumentar.
Com mais dados do que nunca, as empresas precisarão aumentar sua compreensão de como implementar soluções de ciência de dados e aprendizado de máquina para acessar insights e elaborar suas estratégias de negócios com mais eficiência.
As empresas precisarão garantir que tenham o conhecimento necessário para aplicar essas tecnologias em todos os seus negócios para ajudar na automação, ao mesmo tempo em que utilizam especialistas em ciência de dados para obter os insights mais valiosos de suas soluções de aprendizado de máquina.
Essa dependência de tecnologias de aprendizado de máquina e ciência de dados continua a pressionar a indústria de ciência e análise de dados, com o crescimento exponencial da demanda excedendo o recurso especializado disponível. As empresas precisarão construir sua própria experiência interna para gerenciar o crescimento tecnológico, mas também devem reconhecer a demanda por especialistas em dados terceirizados que tenham uma visão menos generalista dos dados da empresa.
Com mudanças na regulamentação, a LGPD, e o crescimento no uso e comércio da Internet, governança, segurança, privacidade e fraude se tornam cada vez mais importantes e cientistas de dados, analistas e engenheiros precisarão se tornar cada vez mais sofisticados para lidar com os problemas crescentes de crimes cibernéticos.
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