Personalização de craqueamento na China.

Como o maior mercado de smartphones do mundo, a China tem 1,4 bilhão de consumidores - com 1.6 bilhões de assinaturas de smartphones. Os chineses usam seus telefones para conversar, pedir comida, assistir a vídeos, tirar fotos, pagar suas contas e, acima de tudo, fazer compras.

Esses consumidores sofisticados e recém-ricos esperam e querem interações personalizadas e individuais com as marcas que preferem. Mas como esse nível de personalização pode ser alcançado em um país com tantos consumidores? Como o senhor constrói o elusivo segmento de um?

A capacidade de usar o data disponível para oferecer a oferta certa, no momento certo, para o cliente certo é o Santo Graal para qualquer marca. A chave para esse tipo de serviço personalizado é a capacidade de adquirir, armazenar e processar grandes quantidades de data a baixo custo.

A China está à frente no que se refere a esse último aspecto, mas precisa melhorar no que se refere à segmentação de mercado. Aqui, as segmentações tradicionais são estáticas, difíceis de atualizar e incompatíveis com os consumidores sempre ativos.

Considere, por exemplo, um exemplo típico do mundo de FMCG. Em um caso que analisamos recentemente, uma empresa global de FMCG na China estava usando dimensões de segmentação como ‘viajou para o exterior’, ‘ficou em casa’ ou ‘nível de escolaridade’. Embora esses segmentos fizessem sentido para a empresa, eles não eram escalonáveis; outras equipes de mídia não tinham as mesmas informações sobre seus alvos. Como resultado, as segmentações não podiam ser usadas e os níveis básicos de comunicação personalizada eram impossíveis.

Então, o que as marcas podem fazer?

Uma solução está na criação de personas fictícias - segmentos personalizados com base nos atributos e valores de vários ‘tipos’ de consumidores. Essas personas são altamente específicas para cada empresa e podem ser tão variadas quanto ‘viciado em logotipo’, no setor de luxo, ou ‘cortador de cupons’ ou ‘mãe suburbana’, no varejo.

Para desenvolver esses segmentos, as marcas só precisam observar o data que seus consumidores estão deixando para trás. O processo começa com o agrupamento dos consumidores com base em seus comportamentos aparentes. Os supermercados, por exemplo, podem segmentar seus consumidores como ‘Compradores rápidos’ (pessoas que valorizam a obtenção de produtos de forma eficiente e estão concentradas nas necessidades do dia a dia) ou ‘Caçadores de pechinchas’ (pessoas que reagem a promoções e preços baixos).

Após o agrupamento dessa forma, as marcas podem identificar consumidores arquetípicos e alimentar amostras nos mecanismos de IA para testar e aprender com eles ao longo do tempo. Crucialmente, os mecanismos de IA mais eficazes também incluem ‘portas dos fundos’ que permitem aos usuários reclassificar os consumidores e desenvolver personas à medida que os comportamentos mudam (por exemplo, ‘Caçadores de pechinchas’ podem se tornar ‘Compradores rápidos’).

Outro tipo de segmentação útil é a segmentação por estágio de vida. A segmentação por estágio de vida categoriza as pessoas em segmentos de acordo com o estágio em que se encontram em seus ciclos de vida; essa abordagem geralmente requer uma combinação de coleta sociodemográfica e de transações.

Por exemplo, uma empresa de nutrição pode oferecer um serviço para monitorar o peso das crianças e fornecer feedback sobre o progresso delas. Com o passar dos anos, ela poderá capturar informações sobre a idade das crianças e marcar os membros da família de acordo com a idade, e então direcionar as famílias com mensagens relevantes à medida que as crianças forem crescendo.

Por fim, a segmentação por envolvimento representa a posição do consumidor em sua jornada de decisão. Ela também é chamada de Consciência-Interesse-Compra, ou Fria-Morna-Aquecida. Muitos ecossistemas líderes na China, trabalhando com participantes especializados na extração de data, agora acompanham os consumidores ao longo de sua jornada e podem direcioná-los especificamente com mensagens cada vez mais personalizadas.

Para obter um segmento de um targeting, os profissionais de marketing devem combinar uma abordagem de cima para baixo que estruture as segmentações de personas, estágio de vida e engajamento com uma abordagem de baixo para cima que valide as estruturas e forneça novas dimensões (‘tags’) para testar.

O segredo é começar aos poucos e estabelecer o nível certo de expectativa: manter a empolgação baixa no início e concentrar-se em proporcionar um impacto positivo nos negócios. Isso certamente envolverá a formação de uma equipe multifuncional que combine perfis de marketing, vendas, data e TI e saiba como priorizar com base nas necessidades do negócio.

Com a equipe formada, os profissionais de marketing podem começar a testar e aprender, melhorando a complexidade gradualmente, medindo a melhoria e sabendo quando parar de experimentar e escalar para lucrar com os resultados.

A China pode estar à frente do mundo no que diz respeito à abundância e à maturidade do aprendizado de máquina e da IA, mas a maioria das empresas do país ainda está tentando descobrir a personalização. Embora sejam necessários testes extensivos e iterações de aprendizado para atingir o objetivo final do segmento-um, as empresas que já iniciaram essa jornada estão desfrutando de uma forte vantagem competitiva.