Por Alan Jacobson, diretor de dados e análise da Alteryx
Na cultura atual, os consumidores, ao comprarem um produto, concentram-se cada vez mais na experiência antes da marca. Se os clientes receberem uma boa experiência, seja uma jornada de compras on-line perfeita ou um atendimento ao cliente memorável na loja, eles terão maior probabilidade de comprar e se converter em clientes fiéis para o resto da vida. De acordo com uma pesquisa da PwC, os clientes estão dispostos a pagar um prêmio de até 16% no preço por bens e serviços se obtiverem uma ótima experiência do cliente. Em comparação, 73% dos consumidores afirmam que a experiência é essencial para as suas decisões de compra.
Evidentemente, há uma forte demanda por uma experiência positiva por parte de consumidores regulares e clientes empresariais. Mas muitas empresas lutam para acompanhar e medir a experiência de forma adequada o suficiente para influenciar a atração e a retenção de clientes. Um dos maiores desafios que os líderes empresariais enfrentam é aproveitar eficazmente a interação e o sentimento humano para prever os resultados necessários para se adaptarem rapidamente à mente do cliente.
Qualquer experiência bem-sucedida requer dados como navegador e insights com corretores de curso. A capacidade de antecipar, modelar e preparar-se para o inesperado ou prever e resolver antes que aconteça exige a capacidade de aproveitar os dados com rapidez e habilidade. Insights em tempo real são vitais para fornecer a inteligência de decisão necessária para prever, adaptar e executar uma experiência vencedora.
Para as empresas que lutam para recolher, selecionar, analisar e modelar dados em tempo real ao longo de todas as fases da jornada do cliente, dois setores oferecem um exemplo positivo que pode e deve ser imitado: a indústria dos videogames e os fabricantes de automóveis autônomos. Ambos aproveitam com sucesso a análise de dados de interação do usuário em tempo real combinada com inteligência artificial (IA) para identificar e modelar comportamentos que criam uma experiência mais rica para o cliente.
A indústria de videogames turbina a experiência de jogo do cliente, analisando dados em tempo real. Ao desbloquear o potencial da análise avançada, os insights baseados em dados são usados para modelar a interação e o comportamento do jogador e prever e pré-construir o ambiente de jogo antes de eles se moverem. Ao detectar rapidamente as tendências, os desenvolvedores estão prevendo onde um jogador irá em seguida, pré-carregando os gráficos do jogo com base no comportamento atual e passado e eliminando a necessidade de carregar telas – proporcionando um desempenho mais suave, jogabilidade mais rápida e uma melhor experiência do cliente.
Obtendo insights em tempo real
Esse uso da ciência e análise de dados para obter esses insights em tempo real permite que os desenvolvedores forneçam experiências personalizadas apoiadas por dados, em vez de intuição. É também fundamental para facilitar que as empresas de videogames se aproximem do consumidor e os ajudem a tomar melhores decisões de negócios necessárias para satisfazer as exigências em constante mudança dos clientes.
Por exemplo, ao analisar os hábitos de jogo e o histórico de vendas dos clientes usando análises baseadas em IA, a desenvolvedora de jogos SEGA produz marketing mais direcionado e promoções personalizadas para sua base de clientes. Os jogadores recebem conteúdo mais relevante, melhorando a experiência do cliente e aumentando a taxa de acerto do e-mail marketing da SEGA, reduzindo, assim, os pedidos de cancelamento de assinatura.
Nos últimos anos, os fabricantes de automóveis coletaram e analisaram grandes quantidades de dados de motoristas para criar experiências novas e avançadas. Embora os carros totalmente autônomos ainda não estejam disponíveis para os consumidores, graças à tecnologia, muitos veículos estão carregados com sensores que captam gigabytes de dados em cada viagem.
Semelhante a um carro de Fórmula 1 da McLaren, essa análise de dados ajuda a entender o que acontece ao redor do carro e a modelar possíveis interações que podem desenvolver estratégias para lidar com situações hipotéticas de viagem. Por exemplo, muitos automóveis oferecem agora funcionalidades de condução autônoma, incluindo controle de cruzeiro adaptativo que acelera e trava para manter uma distância segura do automóvel e direção ativa para manter o veículo centrado em uma faixa, algumas vezes até com as mãos do condutor fora do volante.
Esses sistemas ainda exigem que o motorista mantenha os olhos na estrada, mas o uso de sensores e câmeras avançados ajuda a verificar se os motoristas estão prestando atenção, para que estejam prontos para retomar o controle quando necessário. Ao capturar, analisar e modelar o comportamento do condutor em tempo real, a indústria automobilística utiliza insights do condutor baseados em dados e aprendizagem profunda para proporcionar experiências de condução mais seguras e eficientes.
Então, o que une videogames e carros autônomos? As experiências baseadas em dados que oferecem estão se tornando mais intuitivas, personalizadas e realistas. Para a direção autônoma, os dados que retornam aos desenvolvedores do fabricante podem ajustar o sistema se os motoristas desligarem o sistema com frequência quando certas coisas ocorrerem? Os desenvolvedores deveriam fazer uma mudança se os jogadores sempre saíssem no mesmo lugar – ou perderiam? Enquanto os desenvolvedores de jogos criam mundos mais extensos e imersivos e jogabilidade mais desafiadora, a tecnologia de direção autônoma está gradualmente se tornando mais segura – tudo devido a estratégias que concretizam o verdadeiro potencial dos dados do usuário final, da análise preditiva e da IA.
A importância de oferecer uma experiência excepcional ao cliente, que tenha o cliente final em mente em todas as fases, não pode ser subestimada. Otimizar a experiência do cliente não é apenas algo “bom de se ter”, mas também pode revelar-se essencial para a sobrevivência das empresas no ambiente econômico incerto que se aproxima. Para sublinhar a importância da experiência do cliente, o estudo da PwC citado anteriormente também perguntou aos consumidores o que os impediria de interagir com uma marca: 32% de todos os clientes disseram que deixariam de fazer negócios com uma marca que amavam após apenas uma experiência ruim. Perder quase um terço dos clientes é claramente um resultado desastroso.
Mas acompanhar as necessidades dos clientes atuais exige inteligência, agilidade e velocidade que você só pode oferecer por meio de uma estratégia robusta de análise de dados. Somente as organizações imediatamente equipadas para fazer a transição para esta abordagem baseada em dados para otimizar experiências conseguirão evitar esta ameaça existencial. A tecnologia impactou significativamente a forma como os clientes interagem e constroem relacionamentos com as empresas. Também desempenha um papel significativo na forma como as empresas podem analisar e melhorar a experiência do cliente. Mas o traço comum no cerne dos jogos e dos carros autônomos é a capacidade de analisar grandes quantidades de dados em escala.
Os dados são o combustível que alimenta esses motores e experiências de IA. É uma jornada que começa com a conexão a diversas fontes de dados diferentes e a análise dos conjuntos de dados coletivos. No entanto, para o fazer, é necessária uma cultura construída sobre uma base de análise de dados democratizada que garanta que todos os funcionários da organização possam capitalizar o que os seus dados lhes dizem para ver nos detalhes e preparar-se para os desafios. Só então as organizações irão desbloquear potenciais insights para capitalizar sobre como os dados podem impulsionar uma melhor tomada de decisões e ajudar a projetar melhores experiências.
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