No rastro do consumidor: big data e medição da experiência

A informação é a gasolina do século XXI e a análise de dados o motor de combustão”. A frase de Peter Sondergaard, conselheiro executivo que foi, por mais de vinte anos, vice-presidente do Grupo Gartner, é decisiva para entendermos o quão relevante é o big data e sua respectiva análise para o entendimento do consumidor.

Uma das provas deste protagonismo se traduz na continuidade dos investimentos em big data, os quais seguem em franca expansão no Brasil e no mundo. De acordo com pesquisa recente, só no país, o setor registrou expansão de 18% em 2018, com faturamento superior a três bilhões de dólares. Em âmbito global, este mercado deve atingir US$ 26 bilhões em investimentos até o fim de 2019, segundo números da OnAudience. 

Dentro deste contexto, é importante ainda frisar que, de acordo com levantamento da Gartner, os heads de TI tem considerado as áreas de Business Intelligence e Analytics como os pontos focais e estratégicos das empresas, apontando que tais tecnologias são as responsáveis por trazer diferenciação de ponta para os negócios.

A partir desta visão, vemos surgir a expansão das empresas data-driven, para as quais, cada estratégia é desenhada a partir de estudos e projeções que tem como base, justamente, o big data organizacional. 

O big data e a compreensão do consumidor

O movimento é lógico quando pensamos que, por meio de soluções e estratégias calcadas em business intelligence e analytics, é possível extrair insights valiosos e o fortalecimento da tomada de decisões a partir do grande volume de dados das organizações.

Este big data minerado se transforma em informação, hoje, imprescindível, que serve ainda para melhorar as estratégias de comunicação, de relacionamento com os clientes e como base primeira para o entendimento dos anseios e das necessidades dos consumidores.

E aqui já é possível estabelecer uma intersecção clara entre big data, analytics e  customer experience. Seguindo esta linha de raciocínio, um artigo recente de Paul Clark, diretor de marketing da SAP, estabelece, por exemplo, que no âmbito da varejo, a experiência do consumidor será, cada vez mais, um tópico ligado ao conceito de data-driven, por meio do qual as empresas irão traçar um melhor mapeamento do comportamento, preferências e do histórico de engajamento de seus clientes e potenciais compradores.

O varejo, aliás, é um dos setores que mais tem investido em big data, justamente com o intuito de analisar melhor os comportamentos de compra dos clientes.

A visão de especialistas

Além do aspecto do mapeamento comportamental, a análise de dados assume uma série de outras frentes quando pensamos em customer experience.

É o que explica Christian Reed, CEO da Opinion Box, startup fundada em 2013 que oferece soluções digitais no ambiente web-mobile para a construção de pesquisas de mercado e estudos que podem servir de apoio para o desenho de experiências mais assertivas nas empresas. 

“Os dados são absolutamente fundamentais quando pensamos em customer experience e seu direcionamento se dá em diversos sentidos. Primeiramente, eles podem auxiliar as empresas a entender os anseios dos seus leads, seu momento de compra e o conhecimento que eles têm sobre a marca. A partir do momento em que o lead se torna cliente, os dados são indispensáveis para que seja possível entender se os clientes estão satisfeitos ou não, e essa medição deve ser feita sempre que o cliente acionar algum dos pontos de contato da empresa. Por fim, através de dados associados a experiência do consumidor, as empresas conseguem medir interações, avaliar as ações que estão funcionando e o que precisa ser melhorado na abordagem com os clientes. Em resumo: estamos falando de um instrumento indispensável não só para que se criem experiências positivas, mas também para evitar que este cliente, eventualmente, queira sair e ir para a concorrência”, explica Reed.

Números sobre a aplicação do Big Data nas jornadas de CX

Dentro desta perspectiva, é válido observarmos alguns números que reforçam a importância da análise de dados dentro do âmbito de customer experience. Neste sentido, uma pesquisa da Harvard Business Review Analytic Services apresenta algumas considerações importantes. 

O estudo aponta, por exemplo, que 70% das empresas aumentou seus investimentos em soluções analisam o comportamento do consumidor em tempo real. Além disso, 58% das empresas consultadas que já utilizam analytics direcionado para CX relataram um aumento significativo em retenção e lealdade dos consumidores.

De modo ainda mais conclusivo, a pesquisa indica que 44% das empresas estão conquistando novos consumidores e expandindo suas receitas como um resultado direto da integração e adoção de soluções de Customer Analytics.

O mercado de customer analytics, vale salientar, deve apresentar crescimento significativo ao longo dos próximos anos.

Um estudo da Consultoria Mordor Intelligence prevê, dentre outros pontos, que, de 2019 a 2024, o segmento irá apresentar expansão média superior a 18%, sobretudo em virtude do aumento da demanda dos clientes por experiências mais significativas.

Neste sentido, é natural que novas soluções sejam desenvolvidas visando, especificamente, a área de Customer Experience.

A própria Opinion Box confirmou, ainda para o segundo semestre, o lançamento de uma plataforma one-stop-shop focada diretamente no eixo de CX e buscando atender empresas que querem compreender seu consumidor de modo mais abrangente.

Reed, CEO da startup que prevê um crescimento de 50% para este ano com faturamento na casa R$ 5 milhões, aponta que tecnologias voltadas para CX podem contribuir para que as empresas possam sanar alguns de seus principais desafios no mercado atual.

“As empresas geralmente nos buscam para acelerar suas vendas, aumentar o engajamento e melhorar a relação com os consumidores, criar campanhas e uma marca de grande impacto, ou elas querem lançar novos produtos no mercado. Para tanto, é importante entender que o ambiente de negócios, hoje, é mais complexo. Que o mobile empodera as pessoas no sentido de ter acesso à informação relevante e a poder expor suas opiniões. Que o mercado hoje está fragmentado e as empresas competem com outras companhias presentes no ambiente digital, nacionais e internacionais.”

Cases de startups e grandes empresas

Para que se entendam os possíveis resultados positivos advindos da utilização de soluções de Customer Analytics, merece ser mencionado um dos cases da startup americana Dataminer, que fornece para o mercado uma ferramenta de análise de dados inseridos no contexto do ciclo de vida dos consumidores com uma empresa.

Em um estudo recente, a startup expõe o caso de um cliente do mercado de cartões de crédito que, por meio da aplicação de customer analytics, conseguiu reduzir em US$ 3,5 milhões o custo com anúncios publicitários, além de aumentar, em 25%, a conversão advinda dos mesmos anúncios.

No eixo das grandes empresas, a Dafiti, líder online de moda e lifestyle, vem utilizando a análise de dados – combinada com outra série de tecnologias – como um dos eixos centrais para otimizar a experiência dos consumidores e visitantes da plataforma.

“Tecnologia na ponta e análise de dados são o alfa e o ômega para termos sucesso em nossa operação. Em 2018, nós criamos também a área de R&D e estamos 100% focados em IA, tanto em questões mais básicas, de infraestrutura e cloud computing, quanto na junção com business intelligence e data science, incluindo análise preditiva e prescritiva. Todos estes elementos são fundamentais para melhorarmos a experiência do cliente. Um exemplo prático: se o usuário sempre compra pelo boleto, porque vamos mostrar o cartão de crédito como primeira opção de pagamento? Neste sentido, a análise de dados, associada a um modelo de machine learning, nos ajuda a personalizar de modo mais eficiente essa relação com o consumidor”, é o que explica Georg Buske, head da área de pesquisa e desenvolvimento da empresa.

Listada pelo Instituto Ipsos, como a empresa do varejo mais empenhada em resolver os problemas do cliente, a Dafiti divide sua área de dados em dois grandes grupos: data analytics, que engloba dados descritivos e de diagnóstico; e data science, que gera insights para todas as áreas da empresa, inclusive customer experience. 

“Primeiramente, foi necessário contar com um sistema capaz de fornecer e exportar os dados corretamente, criando um grande “data lake”, para que seja possível utilizar os dados e criar modelos de inteligência artificial. Outro ponto importante envolveu a construção de squads com profissionais focados nos problemas do usuário, para resolver essas demandas de modo multidisciplinar. Além disso, um desafio importante sempre será encontrar grandes talentos de mercado. Resumindo: ter os dados certos, ter times interdisciplinares para trabalharem juntos e resolverem os problemas, ter tecnologia de ponta para suportar todas essas iniciativas e ter os melhores talentos trabalhando conosco são elementos indispensáveis quando pensamos em nosso modelo de customer experience”, encerra Buske.

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