Autor

Angelo Cappa

Consultor sênior de Data e análise

ARTEFACT BENELUX

Autor

Karst Pullens

Consultor sênior de Data e análise

ARTEFACT BENELUX

Nos primeiros dias da análise digital, o conceito de privacidade era amplamente ignorado. Mas, atualmente, a privacidade tem se tornado cada vez mais importante, e com razão: a maioria dos consumidores não quer mais que todos os seus movimentos (digitais) sejam rastreados sem o seu consentimento. Embora isso torne nossa vida como profissionais de marketing e analistas de data mais desafiadora, é positivo que estejamos mudando para um cenário que respeita a privacidade do usuário final.

Com a entrada em vigor de novas regulamentações, as empresas precisam ser transparentes sobre os data que coletam, por que os coletam e como os utilizam. Além disso, os usuários precisam ser capazes de recusar esses termos tão facilmente quanto podem recusá-los. Como resultado, os profissionais de marketing estão enfrentando uma redução significativa nosdata first-party consentidos com os quais trabalhar.

Acreditamos que o futuro está no uso de quantidades mínimas dedata first-party e consentidos para modelar resultados com AI . Isso significa usar algoritmos de aprendizado de máquina para criar modelos que possam gerar percepções a partir de pequenos conjuntos data .

Aqui estão alguns exemplos concretos:

  • Previsão da rotatividade de clientes: usando uma variedade de pontos data , como histórico de compras do cliente, envolvimento com o site e interações com o suporte ao cliente, os modelos AI podem prever quais clientes têm maior probabilidade de rotatividade. As empresas podem usar essas informações para direcioná-los a campanhas de retenção e, com sorte, mantê-los como clientes.

  • Identificação de segmentos de clientes: para ajudar as empresas a direcionar seus esforços de marketing e vendas de forma mais eficaz, os modelos AI podem identificar segmentos de clientes com base em seus dados demográficos, interesses e comportamento. Isso pode ser feito usando uma variedade de data pontos, como o histórico de compras do cliente, o envolvimento no site e a atividade na mídia social.

  • Personalização das recomendações de produtos: os modelos AI podem ser usados para personalizar as recomendações de produtos para cada cliente. Isso pode ajudar as empresas a aumentar as vendas e melhorar a satisfação do cliente. Isso pode ser feito usando uma variedade de data pontos, como o histórico de compras do cliente, o envolvimento com o site e as avaliações de produtos.

Esses são apenas alguns exemplos de como AI e a modelagem podem ser usadas para aproveitar o mínimo dedata first-party consentidos e, ao mesmo tempo, proteger a privacidade do usuário para obter insights valiosos. Para saber mais sobre privacidade e coleta de data , leia este artigo.

No entanto, é importante lembrar que essas ferramentas são tão boas quanto o data no qual elas são treinadas. Se quiser usar o AI e a modelagem de forma responsável e ética, você precisa começar criando confiança com seus clientes e coletando data de forma transparente e ética. Aqui estão algumas dicas que você deve ter em mente:

  • Concentrar-se na construção de relacionamentos de longo prazo com os clientes: com base na confiança e no respeito. Isso significa ser transparente sobre como o data é coletado, usado e protegido. Isso também significa dar aos clientes controle sobre seu data e como ele é usado.

  • Use o data de forma responsável e ética, que beneficie sua empresa e seus clientes. Isso significa usar o data para melhorar a experiência do cliente e resolver problemas do mundo real. Isso também significa estar atento aos possíveis impactos negativos da coleta e do uso do data .

  • Seja transparente sobre as práticas de coleta e uso do data : Mais uma vez, seja transparente em relação a quais data você coleta, por que as coleta e como as utiliza. Isso significa divulgar essas informações aos clientes de forma clara e concisa.

  • Use data anônimo e agregado sempre que possível: Isso ajudará a proteger a privacidade de usuários individuais.

  • Use a criptografia data : para todos os dados confidenciais data, como os pessoais data e os financeiros data. Isso ajudará a proteger o data contra acesso não autorizado.

  • Implemente medidas de segurança data : para proteger o data que você coleta contra violações e roubo. Isso inclui o uso de senhas fortes, firewalls e sistemas de detecção de intrusão.

Abrace o futuro voltando ao básico

O site digital data sempre foi imperfeito - e sempre será. Mas isso não é problema! Isso significa simplesmente que, se não encontramos uma maneira de resolver um determinado problema de forma eficaz, sempre podemos começar de novo. O importante é mudar nossa mentalidade e adotar uma nova abordagem para a análise digital: uma abordagem que respeite mais a privacidade do usuário, mais focada na solução de problemas do mundo real e mais atenta às consequências não intencionais de nossas ações.

Em vez de tentar encontrar novos truques, brechas e ferramentas para coletar clientes data, vamos voltar ao básico. Aceite que não é possível saber todos os detalhes sobre seus clientes. Aprenda a usar o que você sabe e otimize-o com o poder do AI e da modelagem. Mas só faça isso se os benefícios forem maiores do que você e sua empresa. Além disso, esteja ciente das consequências não intencionais de suas ações. Se você usar o data para resolver um problema, esteja ciente do possível impacto negativo em outras áreas.

Algumas das muitas maneiras pelas quais o Artefact pode ajudar

Para nós, data é sobre pessoas. E isso nunca mudará. Se precisar de um pouco (ou muito) de ajuda para navegar nesta nova era de marketing digital e/ou análise digital, sinta-se à vontade para entrar em contato conosco. Estamos aqui para ajudá-lo a ter sucesso. Nosso modo de trabalhar inclui:

  • Desenvolver uma estratégia de data que se alinhe com seus objetivos comerciais;

  • Implementação dos processos de coleta e gerenciamento do site data ;

  • Usando o AI e a modelagem para gerar insights a partir do data;

  • Criação e manutenção dos painéis data e reports;

  • Treinamento e suporte à sua equipe.