Este ano será lembrado como o ano em que a inteligência artificial (IA) e o aprendizado de máquina (ML) finalmente decolaram, oferecendo produtos centrados no consumidor que impressionaram milhões de pessoas. A IA generativa, incluindo DALL E e ChatGPT, mostrou o que muitas pessoas já sabiam: IA e ML transformarão a maneira como nos conectamos e nos comunicamos, especialmente online.
Isso tem profundas implicações, especialmente para startups que procuram descobrir rapidamente como otimizar e melhorar o envolvimento do cliente após uma pandemia global que mudou a forma como os consumidores compram produtos.
À medida que as startups navegam em uma temporada exclusivamente disruptiva que também inclui pressões inflacionárias, mudanças na incerteza econômica e outros fatores, elas precisarão inovar para permanecer competitivas. AI e ML podem tornar isso uma realidade.
A hiperpersonalização está na vanguarda desses esforços. PARA McKinsey A análise constatou que 71% dos consumidores esperam que as marcas forneçam experiências personalizadas e três quartos ficam frustrados quando isso não acontece. Por exemplo, apenas cerca de metade dos varejistas dizem ter as ferramentas digitais para fornecer uma experiência atraente ao cliente.
À medida que o setor avança, os inovadores voltados para o consumidor podem enfatizar melhor as experiências e conexões personalizadas, integrando ferramentas de IA e ML para envolver seus clientes.
Os dados que mais importam
A hiperpersonalização é com base nos dados do cliente, um recurso onipresente no ambiente digital atual. Embora dados de clientes excessivos ou inúteis possam obstruir pipelines de conteúdo, as informações certas podem gerar hiperpersonalização em escala. Isso inclui o fornecimento de informações críticas sobre:
- Comportamento de compra. Quando as marcas entendem os comportamentos de compra, elas podem fornecer conteúdo iterativo que se baseia em cenários anteriores para impulsionar as vendas.
- Intenção de compra. Embora a intenção do comprador se correlacione apenas vagamente com os padrões de compra, essa métrica pode fornecer contexto às tendências e expectativas do cliente.
- pesquisas Esses dados direcionam e medem o sentimento do cliente, o impacto do produto e a eficácia do serviço, dando às empresas uma visão interna de seus serviços e oportunidades.
- Participação em canais digitais. Embora as métricas do redes sociais podem enganar os negócios, outras métricas de canais digitais, como tempo gasto, downloads de recursos e frequência de visitas, podem fornecer uma direção clara.
Fundamentalmente, esses dados não podiam ser coletados, agregados e aplicados à experiência do cliente antes, mas os avanços em IA e ML estão finalmente tornando isso possível.
Como IA e ML fazem a diferença
AI e ML podem ser usados para analisar os dados do cliente e fazer previsões sobre o que eles podem querer da experiência da marca. Ao alimentar grandes quantidades de dados em um modelo de ML, ele pode ser treinado para reconhecer padrões e relacionamentos nos dados que podem não ser imediatamente aparentes para os humanos. Depois disso, o modelo usa os padrões para fazer previsões sobre o comportamento futuro do cliente.
Marcas empreendedoras podem usar essas previsões para criar campanhas de marketing direcionadas, recomendações personalizadas de produtos ou experiências personalizadas na loja com maior probabilidade de aprimorar a experiência do cliente.
Além disso, as tecnologias de IA e ML podem criar um perfil de cliente e uma visão única do cliente para personalizá-lo com base no conteúdo gerado por IA em tempo real.
Por exemplo, uma marca líder em higiene bucal está usando algoritmos de IA para recomendar tipos de escovas de dente e outros produtos relacionados com base nas preferências de pasta de dente, estendendo seu alcance às residências com base em como os membros da família consomem pasta de dente.
Da mesma forma, empresas B2C de alto volume com oportunidades de up-sell e cross-sell para produtos mais complexos, como instituições financeiras, estão aproveitando conjuntos massivos de dados de clientes para alcançar novos clientes em escala.
Práticas recomendadas para o avanço de IA e ML
À medida que a tecnologia continua avançando, as empresas estão cada vez mais recorrendo a essas ferramentas para obter informações valiosas sobre o comportamento e as preferências do cliente. No entanto, é importante abordar a implementação de IA e ML com uma mentalidade estratégica e uma compreensão clara de seus recursos. As melhores práticas incluem:
- Manter a integridade dos dados. Os algoritmos de IA podem ser imprecisos, portanto, as empresas que usam essa tecnologia devem estar atentas à manutenção da integridade dos dados. Eles devem testar e monitorar a produção com supervisão humana. Isso se estende às tecnologias generativas de IA, que podem automatizar alguns processos, mas produziram informações falsas e enganosas suficientes para exigir que todas as marcas analisem cuidadosamente o conteúdo antes de chegar aos clientes.
À medida que os fundadores navegam em um mercado imprevisível e os consumidores exigem experiências mais personalizadas, a IA e o ML se tornarão cada vez mais ferramentas essenciais para a inovação. Ao aproveitar os dados sobre comportamento de compra, intenção do comprador, respostas a pesquisas e engajamento digital, as empresas podem obter uma compreensão abrangente de seus clientes e usar IA e ML para prever suas necessidades e preferências.
Por isso é fundamental que as empresas priorizem a hiperpersonalização e saiam na frente da concorrência adotando essas tecnologias e seguindo as melhores práticas para sua implementação. Ao fazer isso, as start-ups poderão inovar no ritmo do cliente e oferecer experiências personalizadas que os consumidores esperam anos-luz da velocidade anteriormente disponível.
