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A personalização de produtos e serviços por meio de recomendações, conhecida como Next Best Offer (NBO), é uma estratégia poderosa que pode ser potencializada pela combinação de algoritmos avançados e curadoria de dados. Esse processo possibilita que grandes empresas ofereçam experiências segmentadas e personalizadas aos seus clientes, ampliando a rentabilidade e fortalecendo a fidelidade do consumidor. Nessa equação, três partes se beneficiam: os consumidores, os e-commerces e as empresas integradoras dessas tecnologias.
Os clientes buscam cada vez mais experiências personalizadas e não têm problema em compartilhar seus dados para obter produtos e serviços que atendam melhor às suas necessidades e preferências.
Um estudo da Accenture revela que seis em cada dez consumidores estão dispostos a compartilhar informações pessoais em troca de uma maior personalização. As empresas, por sua vez, utilizam esses dados, com algoritmos de Inteligência Artificial, para aumentar suas receitas, oferecendo as melhores ofertas aos seus clientes. A Amazon, por exemplo, conhecida por integrar continuamente a IA em suas estratégias, obtém 35% de seu faturamento desses mecanismos, segundo relatório da McKinsey & Company.
Facilitando essas integrações, empresas como a Infobase desempenham um papel crucial. Uma das maiores integradoras de TI no Brasil, a empresa sabe bem como todo esse contexto é um terreno fértil para oferecer sistemas de recomendação e personalização por meio de algoritmos de IA.
Allan Fonseca, diretor da Infobase, destaca que o ponto de partida para qualquer recomendação eficaz é o entendimento da estratégia e dos objetivos do cliente. Ele afirma: “Recomendamos o que está aderente àquele cliente com base em eficiência, assertividade e custo”.
Companhias de diferentes segmentos, como Minerva Foods e Dufry, estão na lista de clientes da Infobase. Após entender seus objetivos variados, o próximo passo é a curadoria de dados. Allan explica que é nesse processo que as fontes de dados são analisadas e orquestradas, ampliando a visualização dos dados para que o cliente possa oferecer as melhores ofertas a partir deles. “Algo importante para garantirmos a assertividade é determinar quais fontes de dados serão utilizadas, para termos uma oferta cada vez mais personalizada e precisa”, pontua Fonseca.
Personalização em tempo real
Em um ambiente digital no qual as respostas precisam ser ágeis, é fundamental que as ofertas sejam ajustadas tão rápidas quanto. O diretor da Infobase explica que, para isso, os feedbacks dos consumidores são armazenados e utilizados como insights para, por exemplo, ajustar o preço de um produto e torná-lo mais assertivo para aquele comprador.
“A única maneira de fazer isso é com uma solução que tenha a capacidade não só de atender a determinado cliente, como também de capturar essas respostas e alimentar a Inteligência Artificial, para que ela as processe e adapte as ofertas.” A partir desses insights, é possível criar ofertas individuais de um mesmo produto para diferentes perfis de clientes.
Para medir a eficácia dessas tecnologias de recomendação, é essencial analisar os resultados obtidos. Fonseca explica que a métrica de sucesso mais utilizada é a conversão dos visitantes em compradores e o aumento da recorrência de compras por meio de recomendações personalizadas.
Segundo um estudo da McKinsey, negócios que implementam soluções de personalização podem aumentar suas taxas de conversão em 15% a 20% e seus índices de crescimento em até 20%. Além disso, organizações que utilizam plataformas de dados de clientes (Customer Data Platforms – CDPs), no intuito de personalizar as interações com os consumidores em tempo real, conseguem retornos maiores, com melhorias na taxa de conversão e no valor vitalício do cliente.
As métricas mostram como o uso estratégico de IA e dados pode transformar a experiência do cliente e, consequentemente, os resultados financeiros das empresas. Saber como oferecer recomendações sob medida não só atrai mais consumidores, como também aumenta a lealdade e a satisfação dos clientes.
IA e Next Best Offer na prática
A prática da IA e do Next Best Offer (NBO) pode ser ilustrada por exemplos concretos. Um deles é o da Minerva Foods, um dos maiores e-commerces B2B do setor frigorífico. Para eles, a Infobase desenvolveu uma estrutura utilizando o Adobe Commerce e IA para promover novas ofertas.
Allan Fonseca explica que, se um cliente compra determinado produto todo mês, por exemplo, a ferramenta é capaz de recomendar produtos mais aderentes ou com maior probabilidade de serem comprados novamente. O mesmo sistema é utilizado por outra cliente da Infobase, a Dufry, a gigante de varejo de viagem.
Essa personalização, em ambos os casos, aumenta as chances de satisfação do cliente e, consequentemente, sua fidelidade à marca. “Ele recomenda produtos que tenham mais a ver com aquela pessoa, baseado em todo comportamento, em todo histórico de compras e em informações de redes sociais, como feedbacks e menções da marca.”
Privacidade e segurança na implementação
Uma preocupação que se destaca nesse processo é a necessidade de implementação de medidas de segurança para proteger os dados dos consumidores contra acessos não autorizados e possíveis vazamentos.
Segundo a IBM, o custo médio de uma violação de dados em 2023 foi de US$ 4,45 milhões. Já o relatório Engajamento do Cliente 2024, da Twilio, mostra a importância das marcas não só investirem em cibersegurança, como também divulgarem como elas estão usando os dados dos clientes para as recomendações personalizadas. Ainda que 91% das empresas afirmem garantir essa transparência, apenas 48% dos consumidores concordam.
No caso de companhias facilitadoras dessas tecnologias, Fonseca explica que seus clientes já estão em conformidade com a Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais (LGPD), seguindo diretrizes que protegem a privacidade e a segurança dos dados coletados. Isso garante que eles cheguem à fase de curadoria com o consentimento do consumidor final. Nesse contexto, o papel da Infobase é articular esses elementos para oferecer sugestões personalizadas.
“Quando você acessa um e-commerce, por exemplo, você aceita as condições dele, e, a partir dali, a empresa consegue utilizar essas informações para entregar uma personalização mais eficaz”, conclui.
O futuro das experiências personalizadas no e-commerce ainda tem muito a ser explorado. Allan analisa que, mais do que novas tendências, a preocupação é com o processo de maturação do mercado, que ainda precisa de mais tempo. Isso move a atenção para a aderência dessas tecnologias e como as empresas estruturam seus dados para que eles sejam aproveitados pelas IAs.
“Muitas empresas não têm essas fontes tão estruturadas, ou, então, elas estão muito dispersas, o que dificulta uma Inteligência Artificial analisar todos esses contextos e gerar o melhor resultado. Então, estamos de olho, nesse primeiro momento, se as empresas estão utilizando a IA da melhor maneira e se elas estão com as ferramentas mais adequadas para seus objetivos”, afirma Fonseca.
Projeções recentes revelam uma esperança de que o mercado de IA para recomendação de ofertas sob medida cresça a uma taxa anual de 37% até 2027, impulsionado pela demanda crescente por experiências de compra mais individualizadas e sustentáveis. Os números revelam toda a atenção que o uso estratégico dos dados e a implementação de tecnologias de IA avançadas estão ganhando.
Isso mostra que, para colocar o cliente no centro dessa equação, é fundamental o desenvolvimento de experiências cada vez mais sofisticadas.
MIT Technology Review
