{"id":74441,"date":"2023-09-20T08:10:55","date_gmt":"2023-09-20T07:10:55","guid":{"rendered":"https:\/\/www.artefact.com\/?post_type=blog&p=74441"},"modified":"2024-09-20T17:45:59","modified_gmt":"2024-09-20T16:45:59","slug":"why-you-should-enhance-your-consumer-centric-use-cases-with-conversational-data","status":"publish","type":"blog","link":"https:\/\/www.artefact.com\/br\/blog\/why-you-should-enhance-your-consumer-centric-use-cases-with-conversational-data\/","title":{"rendered":"Por que o senhor deve aprimorar seus casos de uso centrados no consumidor com o data conversacional?"},"content":{"rendered":"

Autor<\/h2><\/div>\"Image\"

Arthur du Passage<\/h3><\/div>

S\u00f3cio da Artefact de Cingapura<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>

Na era digital de hoje, a forma como as empresas interagem com os consumidores est\u00e1 evoluindo rapidamente. Com o advento da IA generativa e de ferramentas como os chatbots, o volume de conversa\u00e7\u00e3o data est\u00e1 prestes a disparar. J\u00e1 um neg\u00f3cio multibilion\u00e1rio, espera-se que o mercado global de artificial intelligence conversacional aumente de $10,7 bilh\u00f5es em 2023 para $29,8 bilh\u00f5es em 2028. Essa mudan\u00e7a vai al\u00e9m da tecnologia; trata-se de melhorar a experi\u00eancia do consumidor, tornando-a mais personalizada e significativa.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>

A ascens\u00e3o da conversa\u00e7\u00e3o data<\/h2><\/div>

Para ter sucesso no mercado altamente competitivo de hoje, a ambiente de neg\u00f3cios<\/a>, Para que isso aconte\u00e7a, as empresas precisam oferecer experi\u00eancias cuidadosamente selecionadas aos consumidores. As trocas transacionais n\u00e3o s\u00e3o mais suficientes; em vez disso, as empresas querem entender melhor seus clientes e interagir com eles de forma que ressoem em um n\u00edvel pessoal. Esse compromisso levou \u00e0 cria\u00e7\u00e3o de ativos first-party data que proporcionam uma vis\u00e3o abrangente de 360 graus de cada consumidor. Essa vis\u00e3o inclui tudo, desde informa\u00e7\u00f5es de associa\u00e7\u00e3o, transa\u00e7\u00f5es anteriores, comportamento no site e intera\u00e7\u00f5es com aplicativos.<\/p>\n

Para entender essa grande quantidade de data e obter insights valiosos, as empresas recorreram ao consumidor data platforms (CDPs<\/a>). As CDPs centralizam, armazenam, processam, enriquecem e ativam o data para que ele possa ser integrado em v\u00e1rios pontos de contato com o consumidor para criar uma experi\u00eancia perfeita para o cliente.<\/p>\n

Mas h\u00e1 uma pe\u00e7a importante faltando nessa vis\u00e3o de 360 graus: o data conversacional. Apesar de seu grande potencial, o data de call centers, assistentes virtuais, chatbots e plataformas como o WhatsApp Business Accounts tem sido frequentemente ignorado.<\/p>\n<\/div>

IA generativa: o divisor de \u00e1guas<\/h2><\/div>

A IA generativa mudar\u00e1 isso. Ela n\u00e3o s\u00f3 est\u00e1 impulsionando o crescimento do data conversacional, como tamb\u00e9m est\u00e1 revolucionando a forma como o analisamos e usamos. Um dos motivos pelos quais o data conversacional foi deixado de lado \u00e9 sua complexidade inerente. Como o data \u00e9 basicamente texto, ele exige t\u00e9cnicas espec\u00edficas de processamento de linguagem natural. Os modelos anteriores tinham dificuldades para extrair informa\u00e7\u00f5es significativas das conversas.<\/p>\n

Mas o cen\u00e1rio evoluiu. Com o surgimento de grandes modelos de linguagem (LLMs), a capacidade de compreender o contexto da mensagem melhorou drasticamente. Esses modelos agora podem extrair informa\u00e7\u00f5es relevantes com um n\u00edvel de precis\u00e3o que antes era inating\u00edvel. Considere o seguinte: as marcas dedicaram recursos significativos para desenvolver mecanismos de recomenda\u00e7\u00e3o de produtos. Esses mecanismos se baseiam em perfis de consumidores, transa\u00e7\u00f5es anteriores e hist\u00f3ricos de navega\u00e7\u00e3o para fazer suas sugest\u00f5es. Agora, imagine a profundidade de compreens\u00e3o que pode ser obtida com a integra\u00e7\u00e3o do data conversacional a esses modelos. Os insights obtidos poderiam resultar em recomenda\u00e7\u00f5es ainda mais precisas e personalizadas.<\/p>\n<\/div>

Projetando a jornada de conversa\u00e7\u00e3o correta<\/h2><\/div>

O aproveitamento do poder do data conversacional come\u00e7a com o projeto da jornada conversacional correta. H\u00e1 dois componentes essenciais para essa jornada:<\/p>\n<\/div>

  • <\/i><\/span>
    \n

    Centralidade no consumidor: Em sua ess\u00eancia, a jornada deve ser projetada para entender e atender \u00e0s necessidades do consumidor. Ela deve fornecer as informa\u00e7\u00f5es ou os servi\u00e7os que eles esperam durante a conversa. Al\u00e9m disso, em uma era em que a privacidade \u00e9 fundamental, a jornada tamb\u00e9m deve estar em conformidade com as normas de coleta de data.<\/p>\n<\/div><\/li>

  • <\/i><\/span>
    \n

    Integra\u00e7\u00e3o t\u00e9cnica: Na frente t\u00e9cnica, a chave \u00e9 integrar as ferramentas certas para facilitar a jornada de conversa\u00e7\u00e3o. Isso inclui mensagens modelo, intera\u00e7\u00f5es de IA generativas e comunica\u00e7\u00f5es com consultores de vendas. O objetivo \u00e9 coletar perfeitamente o data e integr\u00e1-lo \u00e0s informa\u00e7\u00f5es mais amplas do consumidor 360.<\/p>\n<\/div><\/li><\/ul>

    Reconhecendo o potencial da conversa\u00e7\u00e3o data<\/h2><\/div>

    Em \u00faltima an\u00e1lise, como as empresas se esfor\u00e7am para oferecer experi\u00eancias mais personalizadas, a integra\u00e7\u00e3o do data conversacional em seus casos de uso centrados no consumidor n\u00e3o \u00e9 apenas ben\u00e9fica, \u00e9 essencial. Com os avan\u00e7os da IA generativa e dos LLMs, as barreiras que antes dificultavam a utiliza\u00e7\u00e3o do data conversacional est\u00e3o desaparecendo rapidamente. \u00c9 hora de as organiza\u00e7\u00f5es abra\u00e7arem o potencial do data conversacional e integr\u00e1-lo \u00e0s suas estrat\u00e9gias, garantindo que permane\u00e7am na vanguarda do envolvimento do consumidor na era digital.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/article><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

    Com o advento da IA generativa e de ferramentas como os chatbots, o volume de conte\u00fado conversacional data deve disparar. J\u00e1 \u00e9 um\u2026<\/p>","protected":false},"featured_media":75321,"parent":0,"template":"","meta":{"_acf_changed":false,"ep_exclude_from_search":false},"blog-category":[22035,21940],"blog-language":[2991],"class_list":["post-74441","blog","type-blog","status-publish","has-post-thumbnail","hentry","blog-category-data-ai-consulting","blog-category-generative-ai","blog-language-en"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/br\/wp-json\/wp\/v2\/blog\/74441","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/br\/wp-json\/wp\/v2\/blog"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/br\/wp-json\/wp\/v2\/types\/blog"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.artefact.com\/br\/wp-json\/wp\/v2\/media\/75321"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/br\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=74441"}],"wp:term":[{"taxonomy":"blog-category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.artefact.com\/br\/wp-json\/wp\/v2\/blog-category?post=74441"},{"taxonomy":"blog-language","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.artefact.com\/br\/wp-json\/wp\/v2\/blog-language?post=74441"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}