In Consumer and Retail

A crise causada pela pandemia da COVID-19 e o crescimento do comércio eletrônico vêm acelerando o ritmo de mudança nas empresas brasileiras, começando pelas necessidades e preferências dos consumidores. As empresas precisam agir mais rapidamente para implementar mudanças estratégicas e táticas em suas abordagens de marketing, ao passo que os profissionais de marketing devem gerar resultados de curto prazo e ir além do seu papel tradicional de definir estratégias e garantir fidelidade à marca. Hoje, os profissionais de marketing devem demonstrar uma correlação direta entre gastos com marketing e crescimento das vendas.

De acordo com a edição de 2020 do relatório BrandZ da Kantar, as maiores marcas brasileiras, como Bradesco, Skol, Magazine Luiza, Itaú e Mercado Livre, afirmam que “a criatividade ajudou a expandir as marcas, mesmo durante crises, porque os departamentos de marketing contribuíram diretamente para o desempenho dos negócios.” O crescimento real efetivo do marketing “começa com a identificação de quais comportamentos de consumo devem ser influenciados pelas marcas com o objetivo de aumentar a participação no mercado hoje e no longo prazo.”

Da mesma forma, o papel do profissional de insights (pesquisas internas de mercado) também está sendo redefinido. As organizações estão exigindo que as contribuições dos estudos de mercado não se limitem a observações. As pesquisas agora são avaliadas com base no impacto comercial mensurável que seus insights podem gerar.  

Alguns exemplos de insights com impactos mensuráveis incluem:

  • As vendas geradas a partir da adoção de recomendações apresentadas por uma equipe de pesquisa ou estudo
  • Aumento na participação de mercado após a implementação de recomendações de pesquisas
  • A economia de custos obtida com a aplicação de recomendações de pesquisas específicas

Menos pesquisas de opinião – e mais análises de dados do consumidor

O ritmo de mudança no comércio eletrônico o canal de compras preferido dos consumidores atualmente – e a volatilidade gerada pela pandemia criam um novo ambiente de trabalho em que os tradicionais prazos e resultados de pesquisa perdem substancialmente seu valor. Hoje, as pesquisas devem ser rápidas, direcionadas e interpretadas com rapidez para permitir mudanças em tempo real em decisões de marketing relacionadas aos mais variados aspectos, como precificação, transmissão de mensagens e posicionamento de canal. Consequentemente, as empresas realizam menos pesquisas de opinião, reservando-as para pouquíssimas ocasiões no planejamento anual. Pesquisas de opinião são estruturalmente tendenciosas, já que as pessoas respondem apenas às nossas perguntas. Hoje, a estratégia inteligente é investir no monitoramento e na análise do comportamento do consumidor. A forma como agimos como consumidores reflete muito mais nossos verdadeiros hábitos do que a maneira como respondemos a uma pesquisa de opinião.

É aí que entram as tecnologias de inteligência artificial (IA), o aprendizado de máquina e o processamento de linguagem natural no campo da pesquisa de mercado. Todas as três tecnologias ajudam as empresas a monitorar, analisar, prever e, sim, moldar o comportamento do consumidor. Esses métodos podem ser aplicados a novas pesquisas de campo realizadas digitalmente ou aplicadas a dados de consumidores já armazenados pelas empresas – ou ambos.  Muito já se disse sobre como a Netflix, o Facebook e a Amazon monitoram seu comportamento, ajustam mensagens e linhas de produtos para satisfazer suas preferências e tentam persuadi-lo a comprar de tudo. Entretanto, muitas outras empresas tradicionais que começaram a vender pela internet anos atrás ainda não exploram os dados de seus clientes para identificar seus hábitos de consumo.

3 etapas críticas

Armazenar enormes quantidades de dados de clientes é só o primeiro passo. Para transformar esses dados em conhecimento com o uso de IA e aprendizado de máquina, é preciso seguir essas três etapas cruciais:

N°1 Defina o objetivo. O que você quer saber? Você precisa criar uma resposta ponderada e detalhada para essa pergunta, uma vez que ela orientará qualquer análise de dados baseada em IA/aprendizado de máquina.

N°2 Colete os dados. Isso significa ir atrás de dois tipos específicos de informação: estruturada e não estruturada. O primeiro tipo é o que está disponível em sistemas convencionais e formatos baseados em linhas e colunas, como planilhas de Excel, CSV ou dados de clientes contidos em sistemas de gestão de relacionamento com o cliente (CRM) como o Salesforce. Informações não estruturadas podem ser encontradas em materiais como arquivos de áudio (gravações telefônicas de reclamações de clientes), arquivos de vídeo, etc.

N°3: Limpe e modele. Após extrair seus dados, os insights obtidos deles só serão eficazes se suas próximas ações também forem eficazes. Primeiramente, você precisa limpar seus dados e executar a engenharia de características (feature engineering), além de desenvolver os modelos adequados de aprendizado de máquina e aprendizagem profunda (deep learning). São esses modelos que dão sentido aos seus dados e revelam os padrões. Após implementar os modelos, é preciso monitorá-los para observar se eles apresentam inconsistências ao longo do tempo e reprogramá-los conforme a necessidade. Executar todo o processo na nuvem pode ser mais rápido e lucrativo. O difícil, no entanto, é começar. Usar o aprendizado de máquina para extrair insights úteis dos seus dados não estruturados exige uma curva de aprendizagem íngreme – e é aí que uma empresa externa com experiência nesse tipo de análise de dados pode ser um recurso crucial.

Próximos passos

Na AMI, nossos líderes seniores de práticas de consumo são capacitados e possuem a experiência necessária para desenvolver ferramentas de análise de dados de clientes com base em técnicas de IA e aprendizado de máquina.

Entre em contato conosco para saber mais sobre como podemos ajudá-lo a obter e analisar rapidamente insights inovadores a partir dos dados de clientes que você já tem internamente ou planeja pesquisar em breve.

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