Você sabe o que é hiperpersonalização e por que esse conceito é tão importante para as empresas? Estamos praticamente imersos em dados, e para serem relevantes eles devem se transformar em informação e conhecimento de mercado. Do contrário, os negócios ficarão menos competitivos, além de não terem uma base de clientes que compra com recorrência.
Diante do cenário, como a hiperpersonalização ajuda as companhias a integrarem e aproveitarem melhor os seus dados? Ao longo deste texto, vamos explorar essa questão em detalhes, explicando também a sua relevância e como a ideia pode ser adotada no seu negócio. Confira!
Conceito de hiperpersonalização
A hiperpersonalização consiste em uma estratégia avançada de marketing. O seu uso é feito com base em dados detalhados sobre os consumidores, visando a criar experiências cada vez mais únicas.
Na prática, essa abordagem permite que as empresas ofereçam conteúdos, produtos e serviços mais alinhados às necessidades e aos desejos específicos de cada cliente. Alguns exemplos de hiperpersonalização incluem:
- recomendações de produtos em e-commerces;
- ofertas personalizadas em tempo real;
- comunicação direcionada via e-mail ou redes sociais.
Como a hiperpersonalização se distingue da personalização tradicional?
A principal diferença entre esses dois conceitos reside no fato de que o nível de profundidade e de precisão dos dados é maior na hiperpersonalização. Em outras palavras, é preciso usar mecanismos mais robustos e menos genéricos para que a experiência do consumidor seja, de fato, alinhada aos seus desejos e às suas necessidades.
Fontes de dados
Na personalização tradicional, são usados dados básicos, como o nome do cliente, o histórico de compras e informações demográficas simples.
Já a hiperpersonalização considera uma vasta gama de dados, incluindo o comportamento de navegação, as interações em tempo real e o histórico de engajamento.
Sofisticação das técnicas
Técnicas simples de segmentação do mercado, por exemplo, costumam ser usadas na personalização tradicional. Por outro lado, na hiperpersonalização, são empregadas tecnologias avançadas de Big Data, de Inteligência Artificial (IA) e de Machine Learning.
O objetivo, nesse caso, é prever o comportamento do consumidor de forma altamente precisa, ajustando as interações em tempo real.
Nível de personalização
Como vimos, na personalização tradicional, são oferecidas experiências mais genéricas, como o envio de e-mails com o nome da pessoa e/ou recomendações baseadas em compras passadas. Já na hiperpersonalização, são criadas experiências muito mais individualizadas, incluindo ofertas especiais enviadas no momento ideal e conteúdos específicos para cada fase da jornada de compra.
Qual é a importância da hiperpersonalização?
O grande desafio das empresas, em geral, é manter os seus clientes comprando os seus produtos e os seus serviços por mais tempo. Tal resultado implica saber, de forma rápida, como as necessidades, as vontades e os comportamentos do público variam com o passar do tempo.
A personalização tradicional não é capaz de fazer isso, sendo fundamental adotar mecanismos mais robustos, capazes de coletar, processar e interpretar dados altamente específicos. Logo, podemos pontuar que a hiperpersonalização tem uma relação direta com a previsibilidade de receita do negócio. Afinal, naqueles momentos de dificuldade, será possível, por exemplo, dimensionar a oferta de produtos e/ou serviços, principalmente se forem físicos.
Vale também destacar que a personalização avançada ajuda as empresas a criarem produtos e soluções novas. Isso, sem dúvida, contribui para o aumento da competitividade, evitando que o cliente faça negócio com um concorrente.
Pilares da hiperpersonalização
Os pilares da personalização avançada incluem vários componentes que permitem que as empresas implementem essa estratégia com eficácia. Confira os subtópicos seguintes e entenda melhor!
Coleta de dados
Para promover uma experiência mais individualizada, são coletados dados genéricos e específicos. No primeiro grupo, podemos colocar informações baseadas em idade, gênero, localização e estado civil.
No segundo grupo, podem ser inseridos as interações nas redes sociais e os dados de momento, como a sua localização em tempo real. Esse tipo de informação, conforme veremos adiante, requer cautela pelo fato de lidar com a privacidade do usuário.
Análise de dados
Por meio do Big Data Analytics, são feitos o processamento e a análise de grandes volumes de dados na intenção de identificar padrões e tendências. Nesse sentido, são empregados algoritmos de Inteligência Artificial e Machine Learning, que aprendem a fazer previsões com base nos dados coletados. Isso, por consequência, vai se ajustando de forma dinâmica às mudanças no comportamento do cliente.
Outro mecanismo usado é a segmentação avançada. O recurso consiste na divisão dos clientes em grupos altamente específicos e com base em múltiplos critérios. A intenção de segmentar no contexto da hiperpersonalização é direcionar campanhas de marketing mais precisas, aumentando as chances de o cliente fazer negócios e comprar com recorrência.
Criação de conteúdos personalizados
Uma medida que costuma funcionar muito em vendas envolve oferecer produtos e serviços com desconto para quem já comprou pelo menos uma vez. Dito isso, a personalização avançada vai além de sugerir descontos e promoções, auxiliando no reconhecimento do timing certo de abordar o cliente no universo on-line.
Integração de canais
Basicamente, a integração de canais ocorre quando o cliente tem uma experiência fluida e padronizada em cada plataforma na qual a empresa está se comunicando melhor. Exemplificando: suponha que o atendimento começou no Instagram, mas não foi finalizado. Posteriormente, a venda pode continuar, mas em outra plataforma, como o WhatsApp ou o Telegram.
Em todos os canais de contato, existe a coleta de dados para que, assim, o cliente continue as tratativas na hora certa. Ou seja, ele não vai precisar fornecer os seus dados novamente, pois tudo já estará salvo, agilizando a conclusão do atendimento.
Automação
Mesmo para aqueles negócios que não têm uma base de clientes tão grande, a automação é fundamental. Na prática, são adotadas ferramentas que automatizam o envio de e-mails, de notificações e de campanhas publicitárias baseadas em gatilhos específicos e nos comportamentos do consumidor.
Além disso, a automação consegue ajustar ofertas e mensagens de forma instantânea a partir das ações atuais do cliente.
Privacidade e segurança de dados
O último pilar da hiperpersonalização também é alvo de discussões e de polêmicas. Explicando melhor, é preciso que a coleta e o uso de dados estejam em conformidade com as leis e com os regulamentos, como a LGPD, no Brasil.
Além disso, é imperativo que as empresas tenham uma comunicação clara com o cliente, informando-o sobre como os seus dados serão utilizados. A finalidade é garantir o seu consentimento e a sua confiança.
Benefícios da hiperpersonalização
Os benefícios citados a seguir se relacionam com métricas importantes que dizem respeito aos clientes, bem como à contínua obtenção de inteligência empresarial. Veja mais!
Redução no CAC
O CAC (Custo de Aquisição do Cliente) é um gasto do negócio que pode cair com a personalização avançada. Imagine o seguinte: quando o cliente compra pelo menos uma vez, é preferível direcionar os esforços de marketing a novas compras em vez de usar o dinheiro para atrair e reter outro consumidor.
Portanto, é menos custoso vender com recorrência para um grupo de pessoas do que se esforçar financeiramente em prol da obtenção de uma base maior, mas que não compra com recorrência.
Aumento do LTV
O indicador LTV, ou Lifetime Value, aponta o total comprado por um único cliente. Dito isso, a hiperpersonalização também pode promover as chamadas vendas cruzadas, que são responsáveis por esse aumento do LTV.
Na prática, os algoritmos avançados recomendam produtos complementares ou superiores àqueles que o cliente comprou.
Obtenção de insights
A personalização avançada dá às empresas algo que dificilmente era obtido há algumas décadas: o conhecimento profundo do cliente.
Por consequência, toda a companhia passa a ser propensa a tomar decisões baseadas em dados. Mais do que uma alternativa eficiente, trata-se de uma mudança na cultura organizacional, permitindo que a organização esteja sempre a par das tendências do mercado, dos processos internos e das preferências do consumidor.
Aplicação da hiperpersonalização no seu negócio
A empresa precisa implementar a personalização avançada com base em um norte. Se o CAC estiver alto ou o LTV estiver baixo, por exemplo, é necessário adotar formas de aumentar a fidelização dos clientes, além de adotar outras estratégias, como a venda cruzada.
Embora óbvia, outra informação imprescindível é saber o perfil de cliente que será abordado. Em outras palavras, determine quais segmentos você deseja atingir por meio das campanhas personalizadas.
Na parte mais técnica, tenha em mente a necessidade de integrar as fontes de dados. Se você tem um software de gestão de relacionamento com o cliente (CRM), de redes sociais e de aplicativos móveis, reúna todos os seus dados em uma única interface. Além de facilitar a visualização mais sistêmica, a integração viabiliza a tomada de decisão com base em dados confiáveis, precisos e atualizados.
Outros aspectos cruciais na hora de implementar a hiperpersonalização incluem:
- usar ferramentas de análise avançada, dotadas de IA, Machine Learning e Big Data;
- adotar uma plataforma automatizada de marketing, de modo a gerenciar campanhas personalizadas em vários canais;
- certificar-se de que a empresa está em conformidade com as leis de proteção de dados, pois, do contrário, estará sujeita a sanções e a multas;
- acompanhar as métricas relevantes, como taxas de conversão, de engajamento e de retenção de clientes;
- treinar a sua equipe para utilizar as novas ferramentas e as técnicas de hiperpersonalização.
Ao longo do conteúdo, entendemos que a hiperpersonalização é uma forma de melhorar a experiência do cliente, com base em dados precisos e detalhados. Todavia, apesar dos benefícios, é importante ter em mente as questões relacionadas à ética e à privacidade do consumidor, obtendo dele o consentimento e mostrando como os seus dados serão usados.
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