Opinião de Nelson Rodrigues, CEO da Mediaweb
Uma seguradora prepara uma campanha durante semanas, segmenta a base por perfil de risco e histórico e escreve versões diferentes do email para cada segmento. O cliente abre, reconhece-se na mensagem e carrega no botão, mas, a partir daí, encontra a mesma área reservada que todos os outros, com os mesmos oito menus, a mesma informação em destaque e o mesmo percurso de seis passos até fazer aquilo que a campanha lhe prometeu.
Todo o trabalho de personalização acontece até ao clique, e termina precisamente quando o cliente entra no produto.
Vale a pena imaginar a alternativa, até porque não exige dados novos. A empresa já sabe em que segmento colocou aquele cliente, que criativo o fez clicar, que produto andou a ver na semana passada e onde desistiu da última vez. Se essa informação atravessasse a porta, em vez de ficar na plataforma de campanhas, ele encontraria à chegada a cobertura de que a campanha lhe falou, o formulário já preenchido com o que a seguradora conhece dele e dois passos até à simulação. A mesma segmentação que serviu para escolher a mensagem serviria para construir o ecrã.
É precisamente aqui que surge uma das oportunidades mais interessantes para as marcas, utilizar o conhecimento que já têm para transformar não apenas a mensagem que leva o cliente até ao produto, mas também a experiência que encontra quando chega. E o problema não está apenas nos dados, mas no facto de a camada onde o cliente passa mais tempo, a interface, ter permanecido, durante anos, fora do esforço de personalização. Normalmente entregue às equipas de produto e condicionada pelo seu roadmap, raramente foi pensada em conjunto com o marketing, o que faz com que as marcas continuem a pagar para levar pessoas até uma experiência que as trata como se fossem todas iguais.
O assistente conversacional foi a resposta fácil
Uma das respostas mais comuns das marcas foi acrescentar um assistente conversacional ao produto, conseguindo, em vários casos, resolver perguntas que antes iam parar ao apoio ao cliente, embora nem sempre tenha alterado de forma significativa a experiência ou os indicadores do negócio.
Se a aplicação continua fragmentada, com menus complexos, informação repetida e tarefas espalhadas por vários sistemas, pedir ao cliente que formule a pergunta certa dá-lhe apenas uma nova forma de navegar pela mesma complexidade, pois deixa de procurar a opção certa e passa a tentar descobrir como deve fazer a pergunta. A tecnologia fica à vista e pode até resolver uma parte do problema, sem que isso transforme necessariamente o produto.
No entanto, a personalização pode ir muito mais longe e chegar à própria interface. É nesta evolução que ganha uma dimensão completamente nova, porque deixa de influenciar apenas aquilo que o cliente vê e começa a transformar a forma como interage, decide e avança dentro do produto.
A Generative UI é uma das abordagens que permite fazê-lo, compondo o ecrã no momento a partir de componentes já desenhados e aprovados, em vez de apresentar sempre uma página fixa e igual para todos. Desta forma, a marca e as regras mantêm-se, enquanto a informação que aparece primeiro, as ações que ficam à vista e o número de passos até concluir a tarefa podem variar em função do contexto.
A personalização seguinte chama-se antecipação
Um produto personalizado mostra a cada pessoa aquilo que lhe interessa e, quando começa também a antecipar necessidades, pode tratar de parte do trabalho antes de alguém o pedir, levando a hiperpersonalização para o campo da produtividade.
Pensemos num gestor comercial com um follow-up marcado para daqui a dois dias. Praticamente todos os sistemas do mercado resolvem esta situação com um alerta a avisar que está pendente, devolvendo o trabalho inteiro à pessoa, que ainda terá de abrir a conta, reler a última proposta, lembrar-se do que ficou combinado e escrever o email. Um sistema que antecipa faz o percurso ao contrário, reunindo o histórico, identificando o que ficou por responder e preparando o email com a informação correta, para que a pessoa apenas tenha de o rever, corrigir uma frase e enviar.
A antecipação começa em coisas simples, como preencher um campo que o sistema já consegue deduzir, e pode chegar à preparação de uma proposta ou à sinalização de um cliente em risco antes de ele reclamar. Do lado do cliente, encurta a distância entre aquilo que quer fazer e aquilo que consegue concluir. Dentro da empresa, liberta a equipa de andar a juntar informação e a repetir tarefas.
Quanto é que o sistema pode decidir sozinho
Nos projetos que desenvolvemos com agentes de inteligência artificial dentro de aplicações empresariais, a parte tecnicamente difícil raramente é gerar a resposta, pois a decisão que trava muitos projetos é saber até onde pode o sistema ir sozinho. Pode limitar-se a mostrar a informação relevante, recomendar uma ação, prepará-la e esperar por validação, como no exemplo do follow-up, ou executá-la dentro de limites definidos à partida.
Cada nível poupa mais tempo, mas também transfere mais risco para o sistema. Em banca, seguros ou saúde, uma ação errada pode ter custos financeiros ou legais e o limite terá de ficar mais atrás. Já numa tarefa interna repetitiva, exigir sempre validação humana pode eliminar grande parte do ganho que se procurava. Encontrar este equilíbrio é um dos pontos mais críticos destes projetos e não se resolve apenas dentro da equipa de tecnologia, porque obriga o negócio a decidir que riscos está disposto a assumir.
Há, no entanto, uma condição que nenhuma empresa deve dispensar, o sistema tem de explicar por que razão decidiu daquela maneira e permitir que a pessoa corrija a interpretação. É possível retirar complexidade sem retirar controlo ao utilizador, uma vez que o desaparecimento desse controlo compromete também a confiança na aplicação e, por consequência, na marca.
Como medir isto dentro de casa
Não vou apresentar percentagens, porque muitos dos números que circulam sobre personalização vêm de quem vende a tecnologia e cada empresa parte de uma realidade tão diferente que as médias pouco ajudam a avaliar um investimento. Há indicadores mais honestos, e estão todos dentro de casa. Quantos passos dá o cliente até concluir a tarefa mais frequente, que percentagem das funcionalidades que a empresa já pagou é efetivamente usada, quantos pedidos chegam ao apoio sobre coisas a que a aplicação já responde e quanto tempo passa a equipa a juntar informação antes de conseguir agir.
Depois disso, junte as equipas de marketing e de produto e peça a cada uma que descreva o que os três perfis de cliente mais valiosos veem nos primeiros dez segundos dentro da aplicação. Se as três descrições forem iguais, é provável que a personalização construída pelo marketing esteja a parar à porta.
O mais interessante é que muitas empresas já têm uma parte importante do que precisam para começar. Conhecem os clientes, dispõem de dados e sabem onde surgem as principais dificuldades. A oportunidade está em aproximar marketing, produto, design e tecnologia para transformar esse conhecimento em experiências mais úteis e ajustadas a cada contexto.
Durante anos, fomos nós que aprendemos a linguagem do software e fizemos o trabalho necessário para nos adaptarmos à sua lógica. Agora, temos a oportunidade de inverter essa relação e criar produtos que compreendem melhor o contexto, antecipam necessidades e tornam cada interação mais útil. Para as marcas, esta pode ser uma das evoluções mais relevantes da experiência digital nos próximos anos.
