Anúncios de produtos e serviços por e-mail, WhatsApp, Instagram e outros canais, de maneira constante e insistente, ganham a antipatia de potenciais consumidores. Este envio desenfreado e sem estratégia de marketing reflete em números consideráveis: 75% das pessoas entrevistadas na pesquisa “The Empowered Consumer” da Accenture reprovaram o excesso de publicidade, resultando na desistência de 74% das compras. Os dados são do terceiro trimestre de 2023. Para reduzir e evitar esses índices, as equipes de comunicação devem primeiramente conhecer o público-alvo da marca para endereçar corretamente a mensagem, como explica Paula Klotz, gerente de mídia e growth da agência Alot, martech especializada na construção e gestão de marcas com estratégias alinhadas à IA.

Definir objetivos claros, integrar e centralizar as informações, além de utilizar análises preditivas, são algumas das principais estratégias, indica especialista. Uma das ferramentas mais eficientes para conhecer os clientes a fundo, são os dados. Com a tecnologia como base para entender e conhecer a melhor forma de proporcionar uma boa experiência do consumidor. Uma das grandes apostas desse segmento é o uso de Inteligência Artificial generativa: aproximadamente 70% dos líderes de CX acreditam que ela tem tornado cada interação digital com o cliente mais eficiente, desde funções de pesquisa até assistentes de voz, como mostra o relatório “CX Trends 2024” da Zendesk. Fabiano Cruz, CEO da Alot, acredita que as empresas que se valem dessa tendência e utilizam mais comandos de IA para otimizar, agilizar e atender melhor os consumidores, elevam o nível de atendimento. Para apoiar a jornada digital das empresas, promover um mapeamento de informações com impacto dos canais de interação que elas fazem uso, potencializar processos e melhorar a performance em retenção de novos leads, o executivo elencou cinco principais dicas, confira: Defina objetivos claros da jornada CX: antes de mergulhar nos dados, é fundamental saber o que se quer alcançar com eles. Primeiro é necessário definir o ponto de partida e o de conclusão para traçar uma jornada de experiência com o consumidor. Por exemplo, o momento em que o cliente acessa o site pela primeira vez representa o início. O término ocorre quando o cliente completa a compra do produto e a empresa mantém contato com ele durante o pós-venda, utilizando meios como 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. Isso ajudará a orientar quais dados são relevantes e como eles devem ser analisados. Integre e centralize os dados: ter dados dispersos em diferentes plataformas pode criar uma visão fragmentada do cliente. Investir em uma plataforma que integre dados de diversas fontes como CRM, mídias sociais, feedback direto e análises de comportamento online, permite uma visão completa para o usuário. Isso garante análises mais precisas e ações mais eficazes. Imagine uma hipótese onde um operador de um serviço de atendimento ao cliente que usa diferentes canais, como e-mail, telefone e chat ao vivo. Integrar dados de todos esses canais em uma única plataforma de análise de CX permitirá que ele veja padrões como os horários de pico de contato, os tipos de problemas mais comuns por canal e a satisfação do cliente por tipo de interação. Isso pode ajudar a alocar recursos de maneira mais eficiente e a treinar a equipe sobre questões específicas que surgem em cada canal. Utilize análises preditivas: com esse tipo de análise é possível antever problemas ou oportunidades na jornada do cliente antes que eles se tornem críticos. Isso envolve modelagem estatística e machine learning para prever comportamentos futuros com base em padrões de dados passados, permitindo intervenções proativas. Um exemplo de análise preditiva é uma empresa de telecomunicações que utiliza dados históricos sobre o comportamento de uso dos clientes para prever quem pode estar propenso a cancelar seus serviços. Ela pode aplicar algoritmos de machine learning para identificar sinais de risco de churn (taxa de cancelamento, em inglês), como a diminuição da utilização de dados móveis ou chamadas de serviço frequentes por problemas técnicos. Com essas informações, a companhia pode iniciar ações para reter esses clientes, oferecendo upgrades de plano ou suporte técnico personalizado. Capacite sua equipe para usar dados: 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. Além deste ponto técnico do uso nas soluções digitais, é fundamental que se entenda sobre a legislação relacionada aos dados. Adotar essas políticas desde o início previne complicações futuras e custos adicionais de adaptação. Integrar essas práticas à cultura organizacional é crucial para todos que participam do desenvolvimento e manuseio dos dados. Atenção aos feedbacks de clientes para ajustar rotas: o cenário de negócios e as expectativas dos clientes estão sempre mudando, então é essencial que sua abordagem de dados em CX seja revisada regularmente. Use feedbacks de clientes e análises de desempenho para ajustar suas estratégias e métodos de análise. Isto inclui reavaliar os indicadores-chave de performance (KPIs) e adaptar as ferramentas de análise conforme necessário. Quanto mais se captura dados de forma automática, sem fricção, e também, de forma relevante com os objetivos traçados, maior clareza para captura de anomalias de padrões e mais possibilidades de massa crítica para análises. Ao analisar regularmente os feedbacks e dados capturados em geral, a companhia pode identificar se novas funcionalidades estão atendendo às expectativas dos clientes ou causando novos problemas, por exemplo. Assim, a empresa pode decidir priorizar certas correções ou ajustes no desenvolvimento do produto, ou mesmo rever o roadmap do produto para alinhar melhor com as necessidades dos clientes.