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Angelo Cappa

Consultor Sênior Data Análise

ARTEFACT

Autor

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Karst Pullens

Consultor Sênior Data Análise

ARTEFACT

Nos primórdios da análise digital, o conceito de privacidade era amplamente ignorado. Mas hoje, a privacidade tornou-se cada vez mais importante, e com razão: a maioria dos consumidores não quer mais que cada um de seus movimentos (digitais) seja rastreado sem o seu consentimento. Embora isso torne nossas vidas, como profissionais de marketing e data , mais desafiadoras, é positivo que estejamos caminhando para um cenário que respeita a privacidade do usuário final.

Com a entrada em vigor de novas regulamentações, as empresas precisam ser transparentes sobre quais data , por que os coletam e como os utilizam. Além disso, os usuários precisam poder recusar esses termos com a mesma facilidade com que os aceitam. Consequentemente, os profissionais de marketing enfrentam uma redução significativa nosdata first-party consentidosdata trabalhar.

Acreditamos que o futuro AI uso AI quantidades mínimas dedata first-party , obtidos com consentimento,data modelar resultados com AI . Isso significa utilizar algoritmos de aprendizado de máquina para criar modelos capazes de gerar insights a partir de pequenos data .

Aqui estão alguns exemplos concretos:

  • Previsão da rotatividade de clientes: ao utilizar diversos data de data , como histórico de compras, interação com o site e interações com o suporte ao cliente, AI podem prever quais clientes têm maior probabilidade de cancelar o contrato. As empresas podem usar essas informações para direcionar campanhas de retenção a esses clientes e, assim, conseguir 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, AI podem identificar segmentos de clientes com base em seus dados demográficos, interesses e comportamento. Isso pode ser feito utilizando diversos data de data , como o histórico de compras dos clientes, o engajamento no site e a atividade nas redes sociais.

  • Personalização de recomendações de produtos: AI podem ser usados para personalizar 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 utilizando diversos data , como data de compras do cliente, o envolvimento com o site e as avaliações dos produtos.

Estes são apenas alguns exemplos de como AI a modelagem podem ser utilizadas para aproveitar ao máximodata first-party obtidos com consentimento mínimo, ao mesmo tempo em que se protege a privacidade do usuário para obter insights valiosos. Para saber mais sobre privacidade e data , leia este artigo. 

No entanto, é importante lembrar que a qualidade dessas ferramentas depende dos data são treinadas. Se você deseja utilizar AI a modelagem de forma responsável e ética, precisa começar por construir uma relação de confiança com seus clientes e coletar data maneira transparente e ética. Aqui estão algumas dicas a ter em mente:

  • Concentre-se em construir relacionamentos de longo prazo com os clientes: baseados na confiança e no respeito. Isso significa ser transparente sobre como data deles data coletados, utilizados e protegidos. Significa também dar aos clientes o controle sobre seus data sobre como eles são utilizados.

  • Utilize data forma responsável e ética: isso beneficia tanto a sua empresa quanto os seus clientes. Isso significa usar data melhorar a experiência do cliente e resolver problemas do mundo real. Significa também estar atento aos possíveis impactos negativos da data e do uso data .

  • Seja transparente quanto às práticas data e uso data : mais uma vez, seja transparente sobre quais data coleta, por que os coleta e como os utiliza. Isso significa divulgar essas informações aos clientes de forma clara e concisa.

  • data possível, utilize data anônimos e agregados: isso ajudará a proteger a privacidade dos usuários individuais.

  • Utilize data : para todos data data confidenciais, como data pessoais data financeiros. Isso ajudará a proteger data acessos não autorizados.

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

Abrace o futuro voltando ao básico

data digitais sempre data imperfeitos – e sempre serão. Mas tudo bem! Isso significa simplesmente que, se ainda não encontramos uma maneira eficaz de resolver um problema específico, sempre podemos recomeçar. O importante é mudar nossa mentalidade e adotar uma nova abordagem à análise digital: uma que respeite mais a privacidade do usuário, se concentre mais na resolução de problemas do mundo real e esteja mais atenta às consequências indesejadas de nossas ações.

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

Algumas das muitas maneiras pelas quais Artefact ajudar

Para nós, data respeito às pessoas. E isso nunca vai mudar. Se você precisar de um pouco (ou de muita) ajuda para navegar por esta nova era do marketing digital e/ou da análise digital, não hesite em entrar em contato conosco. Estamos aqui para ajudá-lo a ter sucesso. Nossa forma de trabalhar inclui:

  • Desenvolver uma data que esteja alinhada com seus objetivos de negócio;

  • Implementação de processos data e gestão data ;

  • Utilizar AI modelagem para extrair insights a partir data;

  • Criação e manutenção de data e reports;

  • Treinar e apoiar sua equipe.