A hiperpersonalização é um recurso que está cada vez mais presente nas estratégias comerciais das empresas. Visto que a maneira como nos relacionamos com empresas e marcas passou por muitas mudanças nos últimos anos.
Afinal, somos mais suscetíveis a fechar negócios com quem é genérico na oferta, ou com quem nos enxerga como pessoas únicas? Tire um tempo para refletir nessa pergunta. Sabemos que não precisamos pensar muito para ter essa resposta.
Nesse sentido, a coleta, armazenamento e uso de dados que o Business Intelligence proporciona se mostram um grande aliado para que essa estratégia seja eficiente e traga os resultados desejados.
Ficou interessado em saber como a hiperpersonalização pode ser o meio ideal para alcançar mais clientes? Se a resposta é afirmativa, continue a leitura!
O que é hiperpersonalização?
Primeiramente, precisamos esclarecer o conceito da hiperpersonalização. De forma objetiva, ela consiste no uso da tecnologia aliada a estratégias que customizem e ampliem a experiência do cliente.
Dessa forma, os dados disponíveis sobre o consumidor são compilados e utilizados em ações de marketing, vendas e contato com as pessoas, visando:
- alinhar a abordagem;
- corrigir falhas no processo de vendas;
- atender às necessidades do cliente;
- maior resposta à procura;
- melhor relação entre o consumidor e a marca.
Em tese, para que a hiperpersonalização aconteça, é necessário integração de sistemas, automação, armazenamento, processamento e tratamento adequado dos dados, aliados a uma metodologia de trabalho bem definida. Uma vez que todos esses elementos agem em conjunto, os resultados são os desejados.
Qual é a relação entre a hiperpersonalização e o relacionamento com o cliente?
O grande objetivo da hiperpersonalização é identificar as dores, desejos, necessidades e preferências das pessoas. Além disso, com ela, é possível acompanhar os hábitos de consumo dos clientes.
Em outras palavras, é monitorar a jornada comercial de ponta a ponta, para identificar o momento certo de fazer a oferta e alcançar o cliente. A sensação que ela desperta nas pessoas é a de que aquele produto ou serviço foi feito pensado nelas.
No que diz respeito à relação com o relacionamento ao cliente, podemos destacar:
- maior agilidade;
- processos facilitados e simples;
- maior valorização de quem compra;
- soluções que realmente interessam.
Quais são os benefícios da hiperpersonalização? Quando pensamos nas vantagens e benefícios que a hiperpersonalização traz para as estratégias comerciais, são inúmeras. Contudo, separamos algumas que precisam ser enfatizadas. Confira.
Campanhas de marketing mais eficazes
Com a hiperpersonalização, é possível o desenvolvimento de campanhas de marketing que atraiam e satisfaçam as pessoas e suas necessidades específicas. Um ótimo exemplo são as empresas de streaming e suas recomendações baseadas no gosto de seus clientes.
Maiores chances de vendas adicionais
Quando personalizamos a experiência do cliente, aumentamos consideravelmente as taxas de clique, a conversão e o retorno sobre o investimento (ROI). O que isso significa? De forma descomplicada, com a hiperpersonalização, as oportunidades de incrementar o ticket médio e o upsell são muito maiores.
Redução do churn e maior fidelidade
Quando temos em mãos os dados coletados dos clientes fornecidos pelas automações, conseguimos fortalecer o relacionamento com o cliente. Dessa forma, reduzimos as taxas de cancelamento (churn) e melhoramos a fidelidade junto à marca. Tudo isso é possível por meio de recomendações individuais e escaláveis.
Aquisição de novos clientes
As mídias sociais fornecem dados extremamente relevantes das pessoas que seguem a marca. Com isso, é possível elaborar anúncios mais interessantes e atrair pessoas mais qualificadas e interessadas nos produtos ou serviços oferecidos pela empresa.
Menor Custo de Aquisição de Clientes (CAC)
Uma vez que a estratégia de hiperpersonalização é bem alinhada, é possível reduzir os investimentos feitos em marketing para a aquisição e conversão de clientes. Vale lembrar que essa é uma métrica essencial para a saúde financeira de uma empresa.
Por fim, a hiperpersonalização é uma iniciativa que traz inúmeros benefícios quando o objetivo é alcançar e agradar os mais exigentes consumidores. Afinal, queremos ser entendidos e respeitados por nossa individualidade. Não podemos deixar de citar que isso só é possível graças ao Business Intelligence que oferece suporte e informações relevantes para o sucesso dessa estratégia.
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Foi aluno de Ralph Kimball, maior referência mundial no assunto, no curso de Modelagem Dimensional realizado pela Kimball University, em Estocolmo – Suécia.
Já ministrou diversas palestras sobre o tema e atualmente mantêm o blog da Know Solutions, com referências sobre Business Intelligence.
Pós Graduado em Gestão de Projetos de Software pela PUC – Paraná. Trabalhou durante 7 anos na empresa Siemens onde participou de projetos em diferentes países.
Materia muito interessante
Obrigada pelo artigo 🙂 Acho que eu tenho uma equipe que pode obter cada sucesso 🙂 Mas sem kanbantool.com, nao conseguimos arranjar e controlar todas tarefas. Ferramentas digitais podem ajudar bastante – tal como manager ou teamledaer, mas mais suave 🙂 Eu planejo o dia do trabalho com kanban e todas tarefas sao cumpridas. Eu sei que nao cada um gosta trabalhar assim, mas comigo funciona 🙂
Parabéns por trazer a CRISP-DM de volta ao tablado. O “produtocentrismo” que assola o mercardo de BI pressiona os players a comprar o último brinquedo, a seguir a última moda, quando quase tudo que tem algum uso prático já existe há décadas – como o CRISP-DM
Seria legal um artigo um artigo comparando-o com SEMMA. Pode ser muito interessante para quem entrou na área há menos de 20 anos.
Gostaria de entender se a utilização da Big data nas empresas gera algum tipo de desvantagem nas pessoas que lá trabalham ?
Sobre o comentário do João Kechichian, concordo em relação às empresas não terem claro o que querem, e concordo com o Leandro sobre a abordagem de “Qual o seu problema” para dar as sugestões.
Mas vale ressaltar que as empresas não conseguem identificar o que querem por não terem claro um Planejamento Estratégico e objetivos bem descritos. Isso facilita muito perceber quais indicadores serão necessários acompanhar para atingir os resultados esperados.
Bom dia,
Há muita diferença das versões do livro The Data Warehouse Toolkit?
Vejo que ele esta na 3 edição.
Posso comprar apenas a 3 ou devo comprar todas?
Oi Marcos!
Há algumas atualizações com conceitos mais atuais. Não precisa comprar todas as edições não, apenas a 3a já cobre tudo que precisa.
Sim e não. A maior diferença é entre a primeira edição e as restantes. Da segunda edição em diante, quando a Margy Ross assumiu o livro, é tudo mais ou menos o mesmo.
A primeira edição, que por acaso chegou a ser publicada em português, é a melhor, na minha opinião. Ela é mais concreta, menor e mais focada. Se conseguir achá-la, compre. Vale ouro.
eu precisava para compor você uma pouco de note ajudar diga obrigado again com o extraordinário conselhos você compartilhado nesta página . Foi certamente maravilhosamente generoso com você dando abertamente tudo o que muitas pessoas {poderiam ter | poderiam possivelmente ter | poderiam ter | teriam | distribuído para um ebook para gerar alguma massa para eles mesmos , especialmente considerando que you poderia ter tried it se você nunca desejado . Those estratégias também agido como outras pessoas tenha semelhante desire como my own entender bom negócio mais relacionado este assunto . Eu tenho certeza há alguns mais agradáveis ocasiões ahead para pessoas que ver seu site
[…] de BI — Business Intelligence ou, traduzindo, Inteligência Empresarial — é justamente o diferencial que uma empresa precisa para tratar dados gerados por vários meios. Veja alguns contextos que podem servir de […]
[…] para aumentar seu lucro ou diminuir seus custos operacionais. Esse é o conceito básico de Business Intelligence utilizado como diferencial […]
Olá Leandro.
Acredito que o potencial da área de Business Intelligence dentro das empresas pode ser maior do que se imagina hoje.
Trabalho com consultoria de B.I. para agencias e empresas, e enfrentamos diariamente dois grandes problemas.
1- Padronização dos dados: Como utilizamos muitas fontes de dados, todo o processo, desde o que a implementação, até a parte operacional, precisa ser muito bem estruturada. Sem o padrão das informações perde-se muito tempo com “correção”, sendo que “tempo” não é o que temos para identificar um padrão, pois no dia seguinte ele pode mudar se não o tratarmos.
2- Pessoas que não sabem o que querem: Corporações não sabem o que querem, logo querem tudo. O problema é que sabemos que não tudo não é necessário, se consegue identificar padrões e otimizações com metade do volume. Sendo assim o processo de otimização passa a ser inteligente para ser operacional.
O futuro da área esta encaminhando para segmentações e clusterizações dinâmicas para analise de Big Data, mas se o processo de todos envolvidos precisa ser muito bem desenhado e a área de B.I. precisa ter este knowhow também.
Obrigado e muito bom seus artigos.
Oi João, obrigado pelo seu comentário! Concordo com você!
Realmente, a padronização dos dados é o ponto mais sensível mesmo. Aqui estimamos em torno de 60% a 70% do tempo em um projeto de BI apenas para esta parte.
Sobre as pessoas não saberem o que querem, aqui vemos como uma certa vantagem. Muitas vezes não é nem exatamente não saber o que querem, mas não saberem o que é possível fazer. Com isso, parte do nosso trabalho aqui é exatamente entender do que o cliente sofre aí então sugerir algumas coisas. Tentamos não ir para uma abordagem de “o que você quer” mas sim de “quais são seus problemas”.
Isso me deu até a ideia de criar um post focado nisso, vou deixar anotado para o futuro!
Existe uma técnica chamada Árvore de Realidade Presente, da Teoria das Restrições, que lida justamente com essa barafunda de problemas e entendimentos. Eu experimentei a mesma frustração que você, João, e decidi resolver esse problema. A imagem https://geekbi.files.wordpress.com/2020/10/bi_toc-crt-x.png é um resumo do que eu tenho até agora.
Adoraria uma contribuição. “O cliente não sabe o que quer” já está lá. “Dados são sujos” e “Dados são bagunçados” me parecem boas adições.
O que você acha? E você, Leandro?