Experiência é algo individual, de cada um. É o que a pessoa vivencia. É sobre as percepções que ficam, sobre as emoções sentidas.

A frase bastante conhecida de Maya Angelou, poetisa e escritora americana, diz tudo sobre experiência: as pessoas podem não lembrar exatamente o que você fez, ou o que você disse, mas elas sempre lembrarão como você as fez sentir. Quando se trata de experiência do cliente não é diferente.

Para o cliente viver bons momentos com as marcas ou serviços ao longo da sua jornada de compra um fator muito importante é a personalização. Ser tratado pelo nome, receber ofertas de produtos e serviços de acordo com suas preferências e necessidades, ter programa de fidelidade adequado ao seu perfil etc. De acordo com o CX Trend Report 2021 da Zendesk, 76% dos clientes esperam alguma forma de personalização.

Existem registros no aumento do engajamento nas mídias sociais devido à personalização no atendimento, também da retenção e da recompra. Isto quer dizer que personalização dá resultado para o negócio.

Há quem diga que personalização na gestão da experiência do cliente é o novo diferencial de marca. Lembramos bem de marcas queridas que nos tratam de forma personalizada, não é mesmo? Amazon, Netflix, etc.

A McKinsey & Company listou oito elementos chaves para o sucesso na personalização, entre eles gerenciamento dos dados dos clientes, segmentação dos clientes e analytics. Aqui, vamos chamar esses elementos de bastidores da personalização.

Tudo começa pelos dados. Quanto mais informações, melhor será o entendimento do cliente e o resultado de um CX de sucesso.

Gerenciar dados é o primeiro desafio para as empresas que querem entender o seu cliente, saber a experiência deles com o produto, serviço, atendimento ou ciclo completo de uma venda. Para isso, é necessário identificar as fontes de dados, criar processos de coleta, estruturar um repositório e assim definir o padrão de análise dos dados (data analytics).

A construção de um Data Lake (sistema repositório de dados) irá concentrar os dados gerados em diversas fontes. Integrá-lo com uma solução de análise (Analytics) com inteligência artificial e, através do aprendizado da máquina (Machine Learning), terá melhor desempenho nos bastidores da personalização, aumentando a eficácia dos resultados, a personalização e a experiência do cliente.

A qualidade dos dados também é outro desafio não só para uma adequada comunicação com os clientes, mas para os recursos da empresa não serem desperdiçados. Segundo a SAS, uma das líderes na área de analytics, a organização precisa dos dados certos, não de quaisquer dados. Portanto, para as empresas proporcionarem experiências cada vez melhores aos seus clientes, inclusive personalizadas, precisam de dados de qualidade e bem trabalhados.

A segmentação facilita a criação de perfis dos clientes e possibilita a criação de ações personalizadas resultando em clientes mais satisfeitos, convertendo em mais vendas. Para isso, é importante criar opções de filtros que façam sentido para a empresa.

Analisar os dados (data analytics), deve ser um processo contínuo. Dados como a agilidade no atendimento, tempo de resposta, ticket médio, facilidade de acesso, tipos de canais de atendimento (pré-venda, venda e pós-venda), por exemplo, podem identificar o grau de experiência do cliente. Outro exemplo é a criação de personagens fictícios, as Personas. Classificando os dados reais (coletados no ambiente de gerenciamento dos dados) com as “Personas”, é possível criar ações personalizadas e previsíveis de possíveis situações, traçando a necessidade de cada cliente, criando melhorias no seu ambiente seja físico ou virtual, produto ou serviço.

Personalização não é possível sem os dados do cliente, e para isso, todo o processo precisa ocorrer dentro da LGPD para a empresa além de construir relacionamento com o cliente, também conquistar a sua confiança.

*Por Andréa Naccarati de Mello, fundadora e CEO da Robecca & Co. consultoria de marketing e editora, e Ricardo de Souza Freitas, consultor e Diretor Comercial na Globalweb Corp.


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