O elemento-chave da Inteligência Artificial aplicada ao Marketing é sua capacidade de personalização em escala. Antes encarado como um sonho distante e exclusivo às grandes marcas, este conceito tornou-se um imperativo na atual rotina empresarial, fortemente moldada pelo contexto de transformação do relacionamento com o consumidor.

O tema foi discutido no CMO Summit 2024 por Daniel Hoe, VP de Marketing América Latina da Salesforce, e Roberta Becker, Diretora de Marketing e Digital do Grupo St. Marche. Da necessidade de conhecer e entender os consumidores quanto à utilização extensiva do CRM nas estratégias de personalização, os profissionais concordaram que a IA facilita o engajamento do cliente com a marca ao reconhecer perfis de compra e prever necessidades.

Na avaliação de Hoe, a IA, junto a um CRM bem estruturado, permite a criação de experiências de compra personalizadas e, mais que isso, convenientes para o consumidor – uma teoria aplicada na prática pelo St. Marche no aplicativo da marca. Por lá, a ideia é levar ofertas personalizadas para cada cliente, proporcionando uma experiência semelhante a uma consulta a um sommelier da loja.

Personalização: uma questão de sobrevivência

Roberta destacou que, para garantir a eficiência e relevância da comunicação, a marca realiza uma segmentação detalhada dos clientes com base na frequência de compra e preferências, o que resulta em uma taxa de abertura de e-mails muito acima da média do mercado. E claro, o sucesso em identificar cerca de 80% do faturamento e dividir as informações de acordo com os níveis de engajamento dos clientes contribui para isso.

A eficácia da estratégia passa pelo Einstein, ferramenta de IA da Salesforce.Entre as funções utilizadas pelo St. Marche, destaca-se o envio de e-mails no horário exato em que cada cliente geralmente abre suas mensagens. O timing das abordagens, associado à identificação dos diferentes padrões de compra, permite ao grupo recomendar produtos que estão em promoção e que fazem parte da lista de favoritos de cada consumidor.

Os profissionais concordam que a aplicação da IA vai muito além de uma simples automação de processos: é uma maneira de entregar ao cliente o que ele realmente deseja, sem o incomodar com ofertas irrelevantes. Para Daniel, a IA não é apenas "um hype", mas uma revolução que, quando usada de forma estratégica, “personaliza a experiência e facilita a vida do consumidor, integrando o ambiente digital ao físico de maneira natural e eficaz”.

O desafio da organização de dados

Jornadas bem-sucedidas começam com boas práticas de organização e armazenamento de dados. Neste panorama, a importância de centralizar as informações dos clientes de forma segura e acessível é um fator crucial. "Antes de brincar de CRM e inteligência artificial, você precisa garantir que seus dados estejam organizados e acessíveis", afirmou Daniel, reforçando que é impossível atingir níveis satisfatórios de personalização sem uma base de dados confiável.

Aliás, os principais desafios apontados pelos varejistas na identificação de suas bases de clientes, segundo os entrevistados, envolvem a organização e a qualidade dos dados. Roberta Becker destacou que, antes de personalizar a experiência, é fundamental ter uma visão clara de quem são os clientes e entender seus hábitos de consumo. 

Neste sentido, um dos principais obstáculos é manter esses dados seguros e bem estruturados, garantindo registros únicos e atualizados para evitar duplicidades e inconsistências. "Onde vou guardar toda essa base de dados?", questionou Roberta, ressaltando que a centralização e a limpeza desses dados são etapas essenciais para o uso eficaz da inteligência artificial.

Daniel Hoe acrescentou que o excesso de dados gerado pelo digital é outro desafio, pois as empresas frequentemente coletam informações em múltiplos canais, o que pode resultar em perfis fragmentados do mesmo cliente. "Nosso problema não são os dados, mas como torná-los acionáveis", afirmou. 

Felizmente, a tecnologia oferece soluções para os seus “filhos” mais problemáticos. Hoe destacou que a utilização de ferramentas como data lakes e plataformas de dados de clientes (CDPs) são cada vez mais indispensáveis para que organizações possam unificar informações de diferentes pontos de contato e identificar corretamente os clientes, considerando perfis familiares e padrões de compra específicos.

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