Personalização nas vendas: o poder dos algoritmos para melhorar resultados

A crescente atenção das empresas à criação de um sistema eficaz e responsivo de recomendações personalizadas insere-se no contexto em que, para construir uma relação sólida com os consumidores, protegendo-os assim do churn de clientes, é necessário não só falar com eles, mas ouvi-los sempre que surgir a oportunidade. Na base dessa escuta está a capacidade de coletar, processar e interpretar todos os dados que lhes dizem respeito.

Como personalizar

Uma maneira de aproveitar a personalização é dividi-la em três elementos básicos:

1. Contexto. Qual conhecimento temos sobre nossos clientes e suas situações atuais? Como esses insights podem se alinhar com o conteúdo certo?

2. Conteúdo. Qual é a oferta, promoção, produto, conteúdo ou combinação de todos que atrairá um consumidor em particular?

3. Resultados. O que o cliente quer? O que nós, como marca, queremos alcançar? Como podemos alinhá-los para maximizar o sucesso de ambos os lados? Podemos aproveitar a combinação certa de conteúdo e contexto para obter esses insights? Como podemos mensurar os resultados para garantir que alcançamos nossos objetivos?

Como o contexto embasa a personalização

O contexto nos ajuda a entender o que os clientes vivenciam e se isso atende às suas expectativas. Ele também informa quais recomendações de conteúdo ou produto são entregues, e deve vir rapidamente (idealmente em milissegundos) para que uma pessoa veja sua experiência e recomendação como relevantes. O processo para maximizar a relevância contextual pode ser dividido em três etapas:

1. Coleta. Os dados do cliente vêm de várias fontes (tags de site, aplicativos, sistemas transacionais, programas de fidelidade e software de atendimento ao cliente) e podem ser disponibilizados para um perfil de cliente comum e confiável.

Se houver um atraso na coleta desses dados, eles ficarão desatualizados e não serão úteis. Além disso, as considerações de consentimento e privacidade dos dados devem sempre estar em primeiro lugar.

2. Análise. Os dados coletados e processados devem ser analisados para formar uma visão em tempo real do contexto do cliente. Com essa visão de quem é o cliente e qual é sua expectativa, a experiência do consumidor pode ser personalizada e orquestrada usando uma mistura de regras e algoritmos para torná-la a melhor experiência possível. 

Ao agregar dados em todos os pontos de contato do cliente, você pode usar ferramentas como machine learning para entender jornadas comuns, determinar a intenção e maximizar os resultados desejados.

3. Ativação. A entrega da experiência real não deve ser subestimada. A entrega nos canais certos, na hora certa e com o conteúdo certo, em escala, requer automação. Além disso, se não houver informações suficientes para personalizar uma experiência (ou seja, você não tem conhecimento suficiente sobre quem é uma pessoa), é essencial voltar a uma experiência padrão.

O papel dos algoritmos na personalização

As interações entre o consumidor e a empresa, quando personalizadas, possibilitam experiências únicas que, por sua vez, podem ser utilizadas para obter vantagem competitiva. 

O histórico de compras e, melhor ainda, o relacionamento conquistado pelos diversos pontos de contato do funil de marketing/vendas influenciam as expectativas atuais dos clientes e determinam suas escolhas futuras. Como resultado, fornecer uma experiência única para perfis de usuário individuais, conteúdo personalizado e serviço proativo pode quebrar o ciclo vicioso de expectativas frustradas e abandono e ajudar a moldar uma nova experiência.

Também devemos ressaltar a cocriação de experiências, que vão tomando forma gradativamente nas ocasiões em que marcas, consumidores, influenciadores e qualquer pessoa que participe, de diversas formas, na conversa sobre determinado produto ou serviço.

A avaliação positiva da experiência vivida nesses momentos define o valor percebido pelo consumidor.

É aqui que as recomendações personalizadas desempenham um papel fundamental: explorando o conhecimento embutido nos dados produzidos nesses processos de cocriação, eles são capazes de conquistar um espaço privilegiado dentro de um fluxo de comunicação bidirecional. E quanto mais eles maximizam o potencial informativo dos dados, melhor as recomendações personalizadas poderão interceptar necessidades e desejos reais do consumidor.

Com base nos dados de clientes, é possível obter um portfólio articulado de serviços. E as recomendações personalizadas extraem valor dos dados do cliente e do serviço, tornando-as uma das ferramentas mais poderosas de uma empresa podendo dar uma contribuição importante para melhorar a experiência do cliente!

E você, já implementou a experiência personalizada em seu negócio? Conte para a gente nos comentários!