Estabelecer o público-alvo, a linha de produtos e a experiência oferecida aos consumidores são pontos básicos para o sucesso de qualquer empreendimento. No entanto, o aprimoramento, bem como a manutenção do nível de qualidade, depende do uso inteligente dos dados coletados dos consumidores. Para tanto, é preciso que exista integração, centralização e atualização de todas as informações disponíveis, que muitas vezes estão espalhadas e fragmentadas nos mais diferentes locais: CRM, mídias sociais, feedback direto e outras fontes.
Tendo os dados realmente em mãos, a organização é capaz de proporcionar uma experiência de compra mais condizente com o perfil do consumidor (CX-Customer Experience), inclusive com a utilização da inteligência artificial, mas nunca, logicamente, deixando para trás a questão humana e a experiência conquistada durante anos de balcão.
Fabiano Cruz, CEO da Alot, comenta que o primeiro passo deve ser em direção aos objetivos da “jornada CX” e o recomendado é que isso ocorra antes da manipulação de dados, pois existe a necessidade de se saber qual o real objetivo desejado. Ele dá como exemplo o momento em que o cliente acessa o site pela primeira vez, e que representa o começo do relacionamento comercial. O término desse processo ocorre quando a compra do produto é confirmada e a empresa mantém contato com o cliente durante o pós-venda, por intermédio de e-mail, WhatsApp, formulários online, redes sociais ou serviço de chat, como chatbots. “Claro, este é apenas um exemplo, porém, pode-se pensar em medir como aumentar a satisfação, reduzir o tempo de resposta ou melhorar as taxas de retenção”, avalia. “Isso ajudará a orientar quais dados são relevantes e como eles devem ser analisados”.
Outra dica é utilizar análise preditivas. O CEO da Alot revela que, com esse tipo de análise, se torna possível antever problemas ou oportunidades na jornada do cliente antes que eles se tornem críticos. Tudo a partir de modelagem estatística e machine learning para prever comportamentos futuros com base em padrões de dados passados, permitindo intervenções proativas. Fabiano também lança mão de outro exemplo para simplificar o entendimento. Com a análise preditiva, uma empresa de telecomunicações, que utiliza dados históricos sobre o comportamento de uso dos clientes, tem a capacidade de verificar um potencial cancelamento de seus serviços. “Ela pode aplicar algoritmos de machine learning para identificar sinais de risco de churn (taxa de cancelamento), como a diminuição da utilização de dados móveis ou chamadas de serviço frequentes por problemas técnicos”. De posse dessas informações, a companhia se torna capaz de iniciar ações para reter esses clientes, oferecendo upgrades de plano ou suporte técnico personalizado.
Logicamente, toda essa base exige capacitação dos recursos humanos para uso das informações coletadas. Fabiano alerta que as ferramentas de análise de dados são apenas tão boas quanto as pessoas que as utilizam: “é importante certificar que a equipe tenha o treinamento adequado para entender e aplicar os dados de maneira eficiente. Isto não apenas melhora a utilização dos dados, mas também ajuda a fomentar uma cultura centrada no cliente”.
Público-alvo
O empresário Alan Nicolas, fundador da Academia Lendár.I.A, admite que, na era digital, a tarefa de coletar, analisar e utilizar as informações dos clientes de maneira eficaz tornou-se ainda mais complexa devido ao volume de dados e à diversidade de canais de comunicação. Para facilitar esse trabalho, ele comenta que o mercado oferece ferramentas, inclusive se valendo da Inteligência Artificial (IA), que ajudam os empreendedores a entender melhor seu público e, consequentemente, permitindo a personalização das estratégias de marketing.
Ele reforça que a comunicação eficaz passa obrigatoriamente pelo entendimento do público-alvo. “Sem essa compreensão, é difícil criar mensagens que ressoem com as necessidades, desejos e preocupações dos consumidores”, adverte. E complementa: “Ao criar IAs, que se comunicam diretamente com o público, este conhecimento é fundamental. Afinal, a precisão na identificação garante que a interação seja relevante e impactante”.
Para o empreendedor que está no início dessa jornada ou, até mesmo, para os que já possuem uma base de dados, ele recomenda a revisão e a atualização periódica desse conhecimento. “Para aqueles que estão começando, existem técnicas específicas que podem ser utilizadas para construir uma compreensão inicial do público. Uma das abordagens recomendadas é a técnica desenvolvida por Dan Kennedy, que sugere um conjunto de perguntas para orientar essa pesquisa”, aconselha.
Uma dica dada por Alan é coletar dados sobre o público por meio de análise de comentários em vídeos do YouTube relacionados ao nicho de mercado explorado. “Ao focar em vídeos que discutem questões emocionais e pessoais, é possível obter informações valiosas sobre as dores, desejos e frustrações do seu público”, ensina. Após realizar essa tarefa, o empreendedor pode utilizar um modelo de IA, como o ChatGPT, para avaliar os comentários e identificar padrões e temas recorrentes. Esta análise fornece uma visão aprofundada das preocupações e interesses do público, permitindo uma personalização mais precisa das estratégias de marketing”.
A partir daí, fica mais fácil criar um perfil detalhado do público-alvo, também conhecido como persona. “Esse perfil inclui informações demográficas, comportamentais e emocionais, que são fundamentais para desenvolver estratégias de comunicação eficazes”, afirma. “Além disso, a IA pode ser utilizada para criar um gerente de marketing virtual, que ajuda na criação e execução de campanhas de marketing direcionadas”.
Para finalizar, Alan lembra que o público-alvo não é estático, e suas necessidades e comportamentos podem mudar ao longo do tempo. Dessa forma, é extremamente recomendável revisar e atualizar regularmente as informações sobre o público. “A IA pode auxiliar nesse processo, analisando continuamente novos dados e ajustando as estratégias conforme necessário. Essa adaptabilidade é essencial para manter a relevância e eficácia das campanhas”, avalia. E alerta: “combinar técnicas tradicionais de pesquisa com a análise avançada de dados proporcionada pela IA permite a criação de estratégias mais precisas, garantindo o sucesso e a longevidade dos negócios”.
