Autor

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Angelo Cappa

Consultor sênior de Data e análise

ARTEFACT BENELUX

Autor

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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 o que data coletam, por que o fazem e como o utilizam. Além disso, os usuários precisam ser capazes de recusar esses termos tão facilmente quanto podem recusá-los. Como resultado, os profissionais de marketing se deparam com uma redução significativa de first-party data consentidos com os quais trabalhar.

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

Aqui estão alguns exemplos concretos:

  • Previsão da rotatividade de clientesO senhor pode dizer que a inteligência artificial é uma ferramenta de inteligência artificial para a retenção de clientes: usando uma variedade de pontos de data, como o histórico de compras do cliente, o envolvimento com o site e as interações com o suporte ao cliente, os modelos de IA podem prever quais clientes têm maior probabilidade de cancelar. As empresas podem usar essas informações para direcioná-los a campanhas de retenção e, com sorte, mantê-los como clientes.

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

  • Personalização das recomendações de produtos: Os modelos de IA 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 pontos data, como o histórico de compras do cliente, o envolvimento com o site e as avaliações de produtos.

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

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

  • Foco na construção de relacionamentos de longo prazo com os clientesO senhor deve ter em mente que a sua empresa tem um compromisso com a segurança: baseado na confiança e no respeito. Isso significa ser transparente sobre como seu data é coletado, usado e protegido. Isso também significa dar aos clientes o controle sobre seu data e como ele é usado.

  • Usar o data de forma responsável e éticaO senhor pode usar o data para melhorar a experiência do cliente e resolver problemas reais. 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.

  • Ser transparente sobre as práticas de coleta e uso do data: Mais uma vez, seja transparente sobre o data que o senhor coleta, por que o coleta e como o utiliza. Isso significa divulgar essas informações aos clientes de forma clara e concisa.

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

  • Use a criptografia dataO senhor deve ter em mente que o data deve ser protegido contra acesso não autorizado. Isso ajudará a proteger o data contra acesso não autorizado.

  • Implementar as medidas de segurança do dataO senhor deve ter em mente os seguintes aspectos: proteger o data que 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 Digital data sempre foi imperfeito - e sempre será. Mas isso não é problema! Isso significa simplesmente que, se não encontrarmos uma maneira de resolver um determinado problema de forma eficaz, sempre poderemos 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 o data do cliente, vamos voltar ao básico. Aceite que o senhor não pode saber todos os detalhes sobre seus clientes. Aprenda a usar o que o senhor sabe e otimize-o com o poder da IA e da modelagem. Mas só faça isso se os benefícios forem além do senhor e da sua empresa. Além disso, esteja ciente das consequências não intencionais de suas ações. Se o senhor 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, o data é sobre pessoas. E isso nunca mudará. Se o senhor 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 ajudar o senhor a ter sucesso. Nossa forma de trabalhar inclui:

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

  • Implementação dos processos de coleta e gerenciamento do data;

  • Usando IA e modelagem para gerar insights do data;

  • Criação e manutenção de painéis de controle data e reports;

  • Treinar e apoiar sua equipe.