Empresas apostam na combinação de dados, tecnologia e inteligência artificial para oferecer interações sob medida, quase em tempo real
Em um mercado mais competitivo e tecnológico, não basta apenas entregar produtos ou serviços de qualidade: é preciso criar experiências únicas e relevantes para cada consumidor. Segundo a pesquisa Next in Personalization, da McKinsey que aponta que 71% dos consumidores esperam interações personalizadas e 76% ficam frustrados quando isso não acontece. Além disso, as marcas que interagem com os seus clientes através de múltiplos canais registram um aumento anual de 9,5% nas receitas, em comparação com 3,4% para marcas com uma estratégia multicanal deficiente, conforme dados da Digizuite.
Nesse contexto, empresas apostam na combinação de dados, tecnologia e inteligência artificial para oferecer interações sob medida, quase em tempo real – a chama Hiperpersonalização. Essa estratégia busca entender seus hábitos, preferências e necessidades para antecipar desejos e entregar valor de forma individualizada. Confira abaixo algumas marcas já têm mostrado como essa estratégia pode transformar relacionamento em fidelidade e impulsionar resultados:
Netflix
O sistema de recomendações tenta ajudar a encontrar uma série, filme ou jogo, a partir das suas interações com o serviço (como o que foi assistido e que nota foi dada a outros títulos); do gosto de outros assinantes com gostos similares aos seus; e informações sobre os títulos, como gênero, categorias, atores, ano de lançamento, etc.
Além de saber ao que você assistiu na Netflix, para personalizar melhor as recomendações, a Netflix também considera fatores como: o horário em que você assiste à Netflix; os idiomas da sua preferência; os aparelhos nos quais você assiste à Netflix; e por quanto tempo você assiste a um título.
Amazon
A Amazon oferece ferramentas como o Personalized-Ranking-v2 e User-Personalization-v2 através do Amazon Personalize, que reordenam itens (produtos) para cada usuário com base em interações passadas, metadados dos produtos e comportamento recente, para mostrar o que é mais relevante. Outra receita chamada Similar-Items permite recomendar produtos “parecidos” com base no que você já viu/comprou, considerando características dos itens e padrões de comportamento de usuários semelhantes.
Spotify
Toda segunda-feira, o Spotify gera uma playlist chamada Discover Weekly com cerca de 30 faixas, adaptadas ao gosto musical do usuário com base no que ele ouviu anteriormente, artistas seguidos, músicas salvas, etc. O aplicativo também permite ao usuário “curtir” músicas, seguir artistas, salvar listas — essas ações são sinais que o algoritmo usa para ajustar futuras recomendações, tornando-as mais alinhadas com o gosto pessoal.
Recentemente, foi adicionado o controle de gênero nas playlists Discover Weekly para deixar o usuário escolher que tipo de gênero musical quer ver mais, uma forma de hiperpersonalização em que o usuário participa ativamente da configuração.
Nike
Nike usou campanhas que permitem customização ou interação pessoal. Um exemplo antigo é o Nike PhotoiD, em que usuários criavam um tênis baseado nas cores de uma foto tirada por eles, gerando design personalizado. Outras campanhas modernas envolvem gamificação, interação por bots ou com mídias sociais para engajar usuários individualmente. Embora não sejam necessariamente “hiperpersonalização de algoritmo”, são boas práticas de personalização estratégica.
Nubank
O Nubank oferece ofertas financeiras personalizadas analisando o comportamento de cada cliente através do seu NuScore e histórico de crédito. Essa análise permite oferecer desde aumentos de limite e limites adicionais (como o Nu Limite Garantido) até produtos como empréstimos e opções de investimento, adaptados ao perfil individual do cliente para promover autonomia financeira.
