Customer Experience & Analytics Behavior
Meus artigos estão quase sempre ligados a perguntas constantes de meus clientes e alunos sobre o universo da Ciência de Dados.
Hoje vamos falar sobre duas técnicas muito utilizadas em vários setores da economia e que por vezes os gestores e mesmo os profissionais de marketing creem que não estão diretamente ligadas.
A “Jornada do Cliente” ou “CX — Customer Experience”, sempre é visto como o trabalho independente de profissionais da área de relacionamento com clientes, áreas de Vendas, Serviços de Atendimento ao Cliente (SAC), profissionais de pesquisa de marketing, com sua atuação muito direta nos canais de relacionamento com cliente.
Porém, quando migramos para canais 100% digitais, esta interação gera “dados”, sejam eles estruturados (bases de dados) ou não estruturados (feed de redes sociais, vídeos, áudios, etc).
Se temos “dados”, porque não utilizarmos ferramentas de análise de dados? Aí entra a metodologia de “Analytics Behavior” ou “Análise de comportamento”.
Nos canais digitais normalmente fazemos esse acompanhamento da interação do cliente através do uso dos famigerados “cookies”, porém, é possível identificar os passos do cliente no ambiente digital da sua empresa, sem incomodá-lo com tais “cookies”.
Obter o “rastro digital” do seu cliente alvo com a devida autorização, passou a fazer parte desta missão, haja vista a implementação das políticas de privacidade de dados (LGPD, GDPR, etc).
Com isso, o processo de “Analytics behavior” já não é mais tão simples quanto antes, ou seja, não basta colocar cookies em toda página do e-commerce ou sair fazendo varredura na internet.
Agora é preciso entender melhor o que meu cliente quer e o que eu quero oferecer a ele. Isso começa com os dados que você possui sobre seus clientes mais rentáveis, mais satisfeitos, dentro da sua empresa e com a autorização deles. A chave do sucesso, está em primeiro entender o que você acertou e errou com os relacionamentos que você já possui.
A primeira análise de comportamento deve ser criteriosa, mas baseada naqueles clientes que são interessantes para empresa hoje. Observe o comportamento deles em relação a sua empresa e depois o comportamento externo dele.
Com essa visão, será mais fácil você identificar qual seria a jornada ideal para atrair mais clientes com perfil semelhante. E monitorar esses resultados.
O trabalho de desenhar a nova jornada deve ser totalmente alinhado aos “insights” comportamentais identificados nessa análise de comportamento dos clientes ideais.
O problema é que muitas empresas focam mais em ferramentas do que na lógica da solução do seu problema de negócios.
Discutem meses se vão usar a nuvem “A” ou “B”, se codificam na linguagem “Y” ou “Z”, se o método estatístico será “NN” ou “K-Means”, mas não tem em mente o que querem que estas ferramentas tragam como resposta.
Sempre digo que a tecnologia é um instrumento para executar a sua criatividade. Não é a qualidade da tinta que fez do quadro “Monalisa” uma obra de arte, mas sim a criatividade de Leonardo D’Vinci em retratar uma mulher.
Com isso, devemos nos concentrar no objetivo de negócios a ser atingido, e nos perguntarmos: — A jornada do cliente é para atrair que tipo de cliente?
A segunda pergunta, é: -Temos esse tipo de cliente em nosso portfólio atualmente? Isso será respondido pelos dados internos.
Uma vez que a resposta seja positiva, aí sim, iremos buscar dados que completem o “retrato desse personagem”. Através do monitoramento autorizado da experiência destes clientes na internet.
Com o “persona” construído, aí sim teremos subsídios para desenvolver a melhor jornada desse perfil nos canais digitais da empresa e através de diferentes métodos analíticos acompanhar se os objetivos estão sendo alcançados, ou não.
A análise de comportamento (Analytics behavior) é constante e infinita, afinal as pessoas mudam, o mundo muda e é para isso que temos tecnologia como Inteligência Artificial.
Mas o uso de cada uma das técnicas vem de acordo com a nossa evolução no processo criativo de análise, monitoramento e busca de soluções.
Por isso cada vez mais, torna-se necessário que pessoas não técnicas trabalhem de forma colaborativa e complementar com técnicos, para juntos criarem as soluções mais assertivas e que gerem satisfação para o cliente, funcionários e acionistas.
Fontes:
Site Accenture — COVID-19 Business Experience incertain times — https://www.accenture.com/us-en/insights/interactive/coronavirus-business-experience-uncertain-times
Site Consumidor Moderno — Análise de Dados está por trás das principais tomadas de decisão- https://www.consumidormoderno.com.br/2021/03/22/analise-de-dados-esta-por-tras-das-principais-tomadas-de-decisao/
