Como atrair clientes usando Inteligência Artificial
Descubra como algoritmos e técnicas avançadas podem impulsionar seus resultados e atender às demandas do mercado.
Descubra como atrair clientes com inteligência artificial! Os clientes são valiosos para qualquer empresa, impulsionando o faturamento, o engajamento da marca e a visibilidade. Para manter os clientes engajados, é essencial compreender suas necessidades e fornecer conteúdo e produtos personalizados, além de um atendimento rápido e eficiente.
Com o crescente uso de dados nas empresas, a inteligência artificial surge como uma solução promissora. Descubra como algoritmos e técnicas avançadas podem impulsionar seus resultados e atender às demandas do mercado.
O que é Inteligência Artificial?
A Inteligência Artificial é uma área da Ciência da Computação que atua no desenvolvimento de sistemas capazes de executar tarefas que normalmente requerem inteligência humana, onde estes sistemas são desenvolvidos para compreender o ambiente, tomar decisões e sobretudo aprender com os dados, replicando em determinados níveis o comportamento humano.
Alguns conceitos em Inteligência Artificial
Como vimos anteriormente, a Inteligência Artificial é um conceito computacional que baseia-se no desenvolvimento/implementação de algoritmos computacionais para que uma máquina execute algumas funções humanas, tais como:
- Aprender e tomar decisões com base em informações;
- Classificar objetos;
- Reconhecer e Interpretar textos, imagens e sons;
Todas essas funções humanas as quais a máquina tenta replicar, através dos algoritmos, são possíveis de serem executadas dentro de um certo escopo e com algumas limitações e, sobretudo, limitada aos dados disponíveis para execução das tarefas propostas.
Quando falamos sobre o tema Inteligência Artificial muitos conceitos podem surgir, exigindo do leitor, conhecimentos que variam dos mais básicos até os mais complexos. A lista de conceitos pode ser relativamente grande, por isso, separamos alguns termos que surgem nesse universo e tem ganhado destaque nos últimos tempos:
- O Aprendizado de Máquina, também conhecido como Machine Learning, é uma abordagem em que os sistemas de Inteligência Artificial são treinados para aprender com os dados e melhorar seu desempenho. Os algoritmos de aprendizado de máquina permitem que as máquinas reconheçam, por exemplo, padrões nos dados, façam previsões e/ou tomem decisões com base nesses padrões, dentre outras ações.
- As Redes Neurais Artificiais são modelos computacionais inspirados no funcionamento do cérebro humano, sendo compostas por “neurônios” interconectados que processam e transmitem dados/informações. As redes neurais são frequentemente usadas em problemas de aprendizado de máquina, como reconhecimento de imagens e processamento de linguagem natural.
- O Processamento de Linguagem Natural é uma área de pesquisa que se concentra na interação entre humanos e computadores, por meio da linguagem humana. Os sistemas de Processamento de Linguagem Natural são projetados para entender, interpretar e gerar linguagem humana de forma natural.
- A Visão Computacional é o campo da Inteligência Artificial que concentra-se na capacidade dos sistemas de computador de interpretar e entender informações visuais, como imagens e vídeos. Isso envolve o reconhecimento de objetos, detecção de rostos, segmentação de imagens e outras ações.
Como podemos ver, os conceitos de Inteligência Artificial que trouxemos são muito semelhantes às funções humanas que listamos anteriormente, fortalecendo o significado da Inteligência Artificial e sua conexão com os seres humanos.
Inteligência Artificial e Marketing podem andar de mãos dadas
Muitas áreas de uma empresa podem se beneficiar com os resultados vindos do uso de Inteligência Artificial, por exemplo, o Marketing, área na qual compreender os comportamentos humanos com relação ao consumo é o elemento essencial essencial para maximizar o efeito das campanhas. Nesse sentido, a Inteligência Artificial pode, por exemplo, contribuir das seguintes formas:
- A personalização de campanhas de marketing pode ser feita através do uso de Inteligência Artificial, criando experiências de marketing altamente personalizadas. As personalizações são obtidas a partir da análise de dados do cliente e do fornecimento de recomendações de conteúdos relevantes, com base em interesses e preferências individuais.
- A otimização de anúncios e conteúdo pode ser feita com o uso de Inteligência Artificial, com base, por exemplo, em análise de dados e classificações, ajudando a identificar as mensagens mais eficazes, os canais de distribuição adequados e as melhores estratégias para atingir os clientes desejados.
Identificar e compreender o público-alvo com Inteligência Artificial torna o engajamento cada vez mais preciso
Seja no Marketing ou em qualquer outra área da empresa, entender quem são nossos clientes, saber como interagir com eles (em quais canais, em que horário entre outras questões) é muito importante para que possamos manter um bom relacionamento com os clientes atuais e criar estratégias para conquistar novos clientes.
A todo momento, centenas de dados e informações sobre os clientes são geradas e consumidas pelas empresas e nesse momento a Inteligência Artificial pode ser uma forte aliada para que possamos identificar e compreender nossos clientes e interagir de forma assertiva com eles, além de gerar insights certeiros para conquistar novos clientes.
Os dados são o insumo mais importante para que qualquer tipo de Inteligência Artificial desempenhe um bom papel e forneça bons resultados. Nessa direção, algumas ações são muito importantes:
- Durante a coleta de dados identificamos as fontes de dados mais relevantes para o nosso objetivo, que podem ser: bancos de dados internos, feeds de mídia social, logs de servidor, pesquisas online, entre outras fontes, garantindo que essas fontes de dados estejam acessíveis para consumo e estruturadas de forma adequada.
- O pré-processamento dos dados garante que tenhamos dados e informações refinados, onde através da limpeza, normalização, padronização, tratamento de valores ausentes entre outros tipos de processamentos, garantimos a qualidade e consistência dos dados antes de utilizá-los em análises exploratórias e algoritmos de aprendizado de máquina.
- A análise exploratória de dados permite a descoberta de padrões entre os dados, a identificação de relações entre os dados para que possamos aplicar um tipo de Inteligência Artificial assertivo e possibilitar tomadas de decisões e geração de insights com base nos dados.
Durante o processo de análise exploratória dos dados já é possível começar a identificar e compreender alguns padrões nos clientes atuais e que podem ser estendidos, em certo sentido, a novos clientes.
Com base nas informações geradas durante a análise exploratória podemos partir para um processo de segmentação dos clientes, tomando como base os dados e informações observados durante a análise exploratória.
A segmentação dos clientes visa compreender suas principais características e comportamentos, mediante as informações que estes fornecem em suas ações, como compras, sugestões, navegação em aplicativos e sites, dentre outras fontes de dados. Para segmentarmos os clientes com base em Inteligência Artificial alguns passos são muito importantes:
- Precisamos definir as variáveis de segmentação que traduzem características e comportamentos dos clientes, como por exemplo, idade, localização, interesses, histórico de compras, comportamento de navegação, entre outras variáveis. Esses tipos de dados ajudarão a agrupar os clientes em segmentos distintos. Em alguns casos, se possuirmos muitos dados de nossos clientes, podemos utilizar algum tipo de algoritmo de redução de dimensionalidade para selecionar as informações/dados mais relevantes de nossos clientes.
- Se as variáveis de segmentação não possuírem dentre elas algum tipo de dado que identifique nosso cliente quanto a algum comportamento e/ou característica, podemos utilizar um algoritmo de clusterização para agrupar os clientes em segmentos, com base nas variáveis de segmentação escolhidas. Esse tipo de algoritmo busca semelhanças entre os clientes olhando todo o conjunto de comportamentos e características e os agrupam em clusters.
- Se as variáveis de segmentação possuírem dentre elas algum tipo de dado que identifique nosso cliente quanto a algum comportamento e/ou característica, podemos utilizar um algoritmo de classificação para agrupar os clientes com base nos comportamento e/ou característica selecionado. Esse tipo de algoritmo busca semelhanças entre os clientes levando em conta principalmente o comportamento e/ou característica selecionado os agrupam em classes.
Os algoritmos de redução de dimensionalidade, clusterização e classificação são um dos elementos de Inteligência Artificial dentro do processo de segmentação.
Note que no algoritmo de clusterização não selecionamos alguma característica e/ou comportamento de interesse, deixamos que o algoritmo agrupa sozinho os clientes com base nos dados.
Já no algoritmo de classificação precisamos selecionar algum comportamento ou característica que seja relevante no momento de agrupar os clientes.
Em ambos os casos, os novos clientes serão colocados nos grupos os quais estão mais próximos, segundo as métricas de cada algoritmo.
Uma vez que segmentamos nossos clientes, muitas ações podem ser tomadas de forma específica para cada grupo: campanhas de marketing personalizadas, produtos com características para um determinado grupo dentre outras ações.
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Personalizar a experiência do cliente com Inteligência Artificial pode alavancar os índices de satisfação do cliente
Uma vez que conseguimos identificar e compreender quais são as características e comportamentos de nossos clientes com base em dados e no uso de Inteligência Artificial (análise de dados, aprendizado de máquina dentre outras técnicas/ferramentas) precisamos cativar nossos clientes através de uma boa experiência com nossos serviços.
Nesse sentido, a Inteligência Artificial também pode ser uma poderosa ferramenta para transformar a jornada do cliente em uma experiência personalizada, por exemplo, através da recomendação de de produtos e/ou serviços que tenham maior conexão com as preferências dos clientes.
Assim, temos duas possibilidades de gerar uma experiência personalizada aos nossos clientes, através da criação de conteúdos e recomendação de produtos e/ou serviços com base nas características, comportamentos e preferências dos nossos clientes, utilizando a Inteligência Artificial como nossa aliada.
Para a geração de um conteúdo personalizado uma estratégia interessante pode conter os seguintes passos:
- Realizar uma análise de dados do cliente, coletando e analisando dados relevantes sobre o ele, como histórico de compras, comportamento de navegação, interações anteriores e preferências declaradas, ajudando a entender seus interesses e necessidades individuais.
- Com base nos dados coletados e nas análises previamente feitas, uma poderosa técnica de Inteligência Artificial chamada Processamento de Linguagem Natural nos ajuda a extrair informações semânticas e contextuais dos dados do cliente. Este processamento envolve a compreensão da linguagem humana, identificação de tópicos, detecção de sentimentos e extração de entidades relevantes.
- Por fim, apoiados na análise de dados e na compreensão mais profunda de nossos clientes (através do Processamento de Linguagem Natural) podemos prosseguir com a geração de conteúdo automatizada, agora com base nas informações coletadas e nas técnicas de Inteligência Artificial, usando algoritmos de geração de linguagem para criar conteúdo personalizado, como e-mails, blogposts, white papers e artigos.
Olhando agora para a recomendação personalizada de produtos e/ou serviços, o passo de análise de dados do cliente é crucial nessa estratégia, pois precisamos ter em mãos as informações mais importantes do cliente, sobretudo suas interações com os produtos e serviços para que as recomendações possam ser cada vez mais assertivas.
Com essas análises em mãos, podemos utilizar também a Inteligência Artificial da seguinte forma:
- Com base em Aprendizado de Máquina podemos desenvolver e aplicar alguns algoritmos de recomendação baseados em conteúdo, criando modelos que identifiquem padrões nos dados do cliente e que gerem recomendações precisas com base em suas preferências passadas.
- Outra possibilidade é o uso de algoritmos de filtros colaborativos, nos quais a Inteligência Artificial analisa as preferências do cliente e as compara com as de outros usuários semelhantes e com base nessa comparação, são feitas as recomendações personalizadas.
Além disso, algumas estratégias podem ser utilizadas para tornar a experiência de recomendação ainda mais interessante:
- As recomendações em tempo real são possibilitadas a partir do uso de técnicas de Inteligência Artificial, fornecendo recomendações personalizadas em tempo real enquanto o cliente navega ou realiza uma compra.
- O aprendizado contínuo utiliza técnicas Inteligência Artificial para atualizar e refinar os modelos de recomendação à medida que novos dados sobre as preferências do cliente são coletados, ajudando a melhorar a precisão das recomendações ao longo do tempo.
Vale ressaltar que a qualidade dos dados, a escolha adequada dos algoritmos e a capacidade de interpretar corretamente os resultados, são fatores essenciais para o sucesso dos conteúdos e recomendações gerados a partir do uso de Inteligência Artificial, sempre realizando continuamente testes, avaliações e análise de feedback dos clientes para ajustar e aprimorar as técnicas de Inteligência Artificial utilizadas.
Automação e agilidade: um diferencial competitivo no atendimento ao cliente
No dia-a-dia com nossos clientes algumas dúvidas podem surgir ao longo da sua jornada em relação aos produtos e serviços oferecidos pela empresa. Fornecer canais de atendimento que forneçam respostas rápidas e precisas tornam o relacionamento com o cliente cada vez mais próximo e satisfatório.
Com o uso de técnicas de Inteligência Artificial é possível construir uma ferramenta muito interessante que atua no atendimento direto aos clientes: os chatbots e assistentes virtuais. Essas ferramentas criadas com o uso de Inteligência Artificial podem ser disponibilizadas 24 horas por dia e nos 7 dias da semana, tornando-se um canal de comunicação ágil para os clientes sanarem dúvidas.
Para que essa ferramenta de Inteligência Artificial produza respostas cada vez mais significativas para os clientes, precisamos de alguns requisitos imprescindíveis:
- Uma base de conhecimento e dados que contenha informações relevantes sobre os produtos, serviços e políticas da sua empresa. Dessa forma, alimentamos o Chatbot/Assistentes Virtual com essas informações e atualizamos de forma regular essa base de informações/dados, para que possamos treinar a Inteligência Artificial com dados históricos de interações com clientes, fazendo com que a tecnologia aprenda e forneça respostas precisas e personalizadas.
- A utilização de algoritmos de aprendizado de máquina é essencial para treinar o Chatbot/Assistentes Virtuais a partir dos dados disponíveis, ajudando a reconhecer padrões nas perguntas dos clientes e fornecer respostas relevantes e personalizadas.
- Com as técnicas de Processamento de Linguagem Natural os Chatbots/Assistentes Virtuais podem entender a linguagem humana e interpretar as perguntas e solicitações dos clientes, através do uso de algoritmos de processamento de texto, reconhecimento de entidades, análise de sentimento e classificação de intenções.
- Com base no aprendizado por reforço treinamos os Chatbots/Assistentes Virtuais com os feedback dos clientes. Nesse contexto, os Chatbots/Assistentes Virtuais recebem “recompensas” ou “penalidades” com base na qualidade e relevância de suas respostas, permitindo melhorias em suas habilidades de atendimento.
- Realizando a integração com sistemas de suporte dos Chatbots/Assistentes Virtuais com os sistemas de suporte da empresa (gerenciamento de tickets, bancos de dados de clientes entre outros sistemas) permitirá que os Chatbots/Assistentes Virtuais acessem informações em tempo real e forneçam respostas precisas e atualizadas.
- A implementação de gerenciamento de diálogos garante uma interação natural e fluida com os clientes, utilizando Processamento de Linguagem Natural, contexto histórico de conversas e a capacidade de lidar com interrupções e mudanças de tópico.
- A realização de testes e avaliações contínuas dos Chatbots/Assistentes Virtuais garante que estes forneçam respostas precisas e satisfatórias. Através do feedback dos clientes e com o uso de métricas de desempenho, podemos identificar áreas de melhoria e fazer ajustes necessários na Inteligência Artificial que rege os Chatbots/Assistentes Virtuais.
Saiba mais sobre isso: O que é automação de processos e quais benefícios aos negócios?
Otimizando o processo de vendas para melhorar a experiência do cliente
Já vimos anteriormente que a Inteligência Artificial pode nos ajudar na identificação e compreensão do público alvo, na personalização da experiência em termos de anúncios e ofertas de serviço e/ou produtos e na automação e agilização de atendimento, onde todos esses diferenciais tem foco nos atuais e novos clientes de nossa empresa.
Sabemos que clientes e vendas andam de mãos dadas, por isso o processo de vendas também deve ser beneficiado com os recursos de Inteligência Artificial. No campo de vendas, podemos abordar algumas frentes: análise/otimização de demanda/estoque, automação do processo de vendas e acompanhamento do funil de vendas.
Com relação a análise/otimização de demanda/estoque a Inteligência Artificial pode contribuir com:
- A coleta de dados históricos sobre vendas, demanda, sazonalidade, fatores econômicos, entre outros, para ter uma base de dados para análise.
- Utilização de análises/técnicas de séries temporais para prever a demanda futura com base nos dados históricos, considerando padrões temporais e tendências de compras e demandas.
- Utilizar os algoritmos de Aprendizado de Máquina para criar modelos de previsão de demanda mais avançados, considerando múltiplas variáveis e relações não lineares para prever a vendas/demandas de formas mais precisas.
- Utilizar algoritmos de otimização de demanda/estoque para determinar a quantidade ideal de estoque com base nas previsões de demanda, restrições de recursos e custos, ajudando a minimizar os custos de estoque e evitar a falta de produtos.
Olhando a automação do processo de vendas temos como principais contribuições da Inteligência Artificial para essa frente:
- Ao realizar uma análise de dados de vendas com técnicas de Inteligência Artificial, via análise de dados, podemos extrair insights dos dados de vendas, identificando padrões de comportamento do cliente e assim segmentando clientes com base em características e comportamentos, possibilitando identificar leads qualificados e prever a probabilidade de conversão.
- Com os chatbots de vendas, desenvolvidos com técnicas de Inteligência Artificial, podemos interagir com os clientes, responder a perguntas comuns, coletar informações sobre as necessidades e preferências do cliente e fornecer recomendações de produtos/serviços, realizar ações de vendas, agendar reuniões ou enviar informações de contato. Todas as ações podem ser feitas de forma automatizada, sem necessidade de interferência humana, agilizando o processo de vendas.
Por fim, com relação ao acompanhamento do funil de vendas algumas soluções de Inteligência Artificial podem contribuir com:
- Com a automação de e-mails e follow-ups, construída com base em recurso de Inteligência Artificial, podemos automatizar o envio de e-mails de acompanhamento e follow-ups aos leads e clientes, personalizando o conteúdo dos e-mails com base nas interações anteriores e nas preferências do cliente.
- Os famosos Sistemas de Gestão do Relacionamento com o Cliente (CRM) podem ser combinados com recursos de Inteligência Artificial para acompanhar o funil de vendas, gerenciar leads, automatizar tarefas e fornecer insights para a equipe de vendas, priorizando leads, identificando oportunidades de vendas cruzadas e aumentando a eficiência geral do processo de vendas.
Inteligência Artificial para a geração de insights
A Inteligência Artificial pode ser uma ferramenta poderosa para geração de insights estratégicos nos diversos setores de uma empresa. Existem algumas abordagens e técnicas que podem ser utilizadas para este fim.
Como utilizar a Inteligência Artificial para gerar insights assertivos nas empresas
Para a geração de insights algumas técnicas de Inteligência Artificial ganham destaque:
- Através de uma análise exploratória podemos identificar correlações e tendências entre dados, ajudando a prever comportamentos futuros, identificar padrões ocultos que possam colaborar no uso de algoritmos de aprendizagem de máquina e na geração dos insights.
- O famoso Aprendizado de Máquina (Machine Learning) é uma área da Inteligência Artificial que permite que os algoritmos aprendam padrões e façam previsões, classificações, clusterizações e recomendações com base em dados fornecidos pela empresa, devidamente processados, tratados e utilizando de análises exploratórias que ajudam a compreender as conexões entre os dados.
- O Processamento de Linguagem Natural é um tipo de algoritmo de aprendizagem de máquina que lida com lidar grandes volumes de dados não estruturados, como os textos, extraindo informações relevantes. Com este tipo de algoritmo podemos analisar documentos, relatórios, comentários de clientes, feedbacks em redes sociais, fornecendo assim insights sobre as opiniões, tendências e sentimentos dos usuários.
Monitorando o desempenho de campanhas de Marketing com Inteligência Artificial
A área de Marketing pode usufruir dos resultados do uso de Inteligência Artificial em vários contextos, inclusive na geração de insights, da seguinte forma:
- Através da análise de dados de marketing a Inteligência Artificial pode ser utilizada para analisar dados coletados em campanhas de mídia social, e-mail marketing, tráfego do site entre outras fontes, identificando padrões e correlações entre esses dados e ajudando a entender melhor o desempenho das campanhas e o comportamento do público-alvo.
- Como vimos anteriormente, a Inteligência Artificial pode contribuir na segmentação de público-alvo, identificando grupos específicos de clientes com base em seus perfis, interesses e comportamentos, usando assim essa segmentação para adaptar as mensagens e ofertas das campanhas de marketing e personalizá-las para diferentes segmentos de público.
- Uma possibilidade de uso da Inteligência Artificial está na otimização de campanhas em tempo real, com base nos dados gerados em tempo real, a Inteligência Artificial pode ajustar automaticamente os elementos das campanhas, como o conteúdo, o horário de envio e o público-alvo, identificando quais elementos estão gerando melhores resultados e otimizar as campanhas para obter um desempenho máximo.
- A análise de sentimentos é uma aplicação de Inteligência Artificial que pode ser usada para analisar o sentimento geral do público em relação à sua marca, produto ou campanha, monitorando as menções em redes sociais, avaliações e comentários dos clientes, ajudando a identificar se a campanha está sendo bem recebida e como ela está afetando a percepção da marca.
Como atrair clientes com Inteligência Artificial: melhores práticas
Para utilizar Inteligência Artificial é muito importante que utilizemos as ferramentas certas e que o time tenha os conhecimentos necessários para direcionar os algoritmos que podem ser construídos com Inteligência Artificial para os os fins desejados, no nosso caso para a atração de clientes.
Com relação às plataformas de Inteligência Artificial devemos nos atentar para alguns pontos:
- Avaliar as reais necessidades da empresa, entendendo quais são os objetivos e as necessidades específicas em relação ao uso de Inteligência Artificial, identificando as áreas em que a Inteligência Artificial pode trazer maiores impactos e benefícios.
- Realizar pesquisas de mercado com relação às várias plataformas e ferramentas de Inteligência Artificial disponíveis, destacando seus pontos fortes e recursos específicos. É importante que comparemos às diferentes opções existentes, considerando aspectos como funcionalidades, compatibilidade com suas necessidades, suporte técnico e sobretudo o custo-benefício.
- Avalie a escalabilidade e a integração com o negócio, verificando se a plataforma ou ferramenta de Inteligência Artificial é escalável e pode lidar com o crescimento futuro do negócio, considerando também a capacidade de integração com os sistemas existentes da empresa.
- Avalie a facilidade de uso da plataforma ou ferramenta de Inteligência Artificial, verificando se ela oferece uma interface intuitiva e se a curva de aprendizado é adequada para a equipe da empresa, considerando se a plataforma fornece suporte e recursos de treinamento para capacitar a equipe.
- Verifique as legislações e recursos de segurança e privacidade da ferramenta ou plataforma, certificando-se das medidas de segurança e proteção de dados, pois lidamos com informações sensíveis e é importante garantir que a empresa esteja em conformidade com regulamentos e políticas de privacidade.
Não basta ter uma ferramenta e/ou plataforma robusta para a utilização de Inteligência Artificial, é necessário também treinar e capacitar o time de desenvolvedores e aqueles que fazem uso indireto dos recursos providos pela Inteligência Artificial. É muito importante investir em programas de formação adequados para lidar com a Inteligência Artificial, através de:
- Forneça a equipe/time treinamentos em conceitos de Inteligência Artificial, construindo uma compreensão básica dos princípios e conceitos de Inteligência Artificial, incluindo: aprendizado de máquina, redes neurais, algoritmos de Inteligência Artificial, entre outros tópicos, pois isso ajudará a equipe a entender como a Inteligência Artificial e como ela pode ser aplicada em diferentes cenários.
- Providencie treinamentos específicos das plataformas e/ou ferramenta, pois é importante conhecer de forma detalhada o uso dessa plataforma e/ou ferramenta, através de workshops, tutoriais, documentação e suporte da própria empresa provedora da ferramenta e/ou plataforma.
- Propicie o desenvolvimento de habilidades técnicas, pois dependendo do nível de complexidade e personalização da solução de Inteligência Artificial, será necessário desenvolver habilidades técnicas específicas na equipe.
- Promova a atualização contínua, pois a área de Inteligência Artificial está em constante evolução e é importante incentivar a equipe a manter-se atualizada sobre as últimas tendências e avanços nesse campo, através da participação em conferências, cursos, leitura de artigos e interação com a comunidade.
Que marcas fazem uso de Inteligência Artificial para atrair e fidelizar clientes?
Muitas empresas fazem uso de Inteligência Artificial em seus diversos ramos de negócios, algumas são utilizadas como cases de sucesso, por exemplo:
- A Amazon utiliza algoritmos de recomendação que analisam o comportamento de compra, histórico de navegação e preferências do cliente para oferecer recomendações personalizadas. O uso destes algoritmos resultou em um aumento significativo nas vendas e na satisfação do cliente, pois melhorou a experiência do cliente e incentivou a fidelidade à marca.
- A Netflix também utiliza algoritmos de recomendação para indicar filmes e séries aos seus usuários. Em seu algoritmo de recomendação, a Netflix analisa o histórico de visualização, avaliações e preferências dos usuários para oferecer sugestões personalizadas, levando a um aumento no engajamento dos usuários e na retenção de assinantes, de forma que a personalização do conteúdo melhorou a experiência do usuário, resultando em maior satisfação e fidelidade à plataforma.
- A Sephora utiliza um aplicativo de realidade aumentada chamado “Virtual Artist”, baseado em Inteligência Artificial, para ajudar os clientes a experimentarem produtos virtualmente. Os clientes podem testar diferentes produtos de maquiagem e ver como ficam em seu rosto antes de fazer a compra, melhorando a experiência do cliente e aumentando o envolvimento e levando a um aumento nas vendas. Combinando Inteligência Artificial com tecnologias imersivas, como a Realidade Aumentada, podemos fornecer uma experiência interativa e atraente para os clientes.
- A Starbucks personaliza a experiência do cliente por meio do seu programa de fidelidade e do aplicativo móvel. Com base no histórico de compras e preferências dos clientes, algoritmos de recomendação criados pela Starbucks oferecem permite a realização de pedidos antecipados e envia ofertas exclusivas aos clientes, resultando em um aumento no engajamento dos clientes e na fidelidade à marca.
Como o MJV Lens pode ajudar a sua empresa a utilizar a Inteligência Artificial no dia-a-dia?
O MJV Lens possui uma ampla experiência em projetos que envolvem dados e somos líder na implementação da cultura Data Driven nas empresas. Além disso, nossas expertises podem ser utilizadas em serviços nos quais possibilitamos que as empresas compreendam bem quem são os seus clientes e compreendam suas reais necessidades e dificuldades