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Na era digital de hoje, a forma como as empresas interagem com os consumidores está evoluindo rapidamente. Com o advento do AI generativo e de ferramentas como os chatbots, o volume de conversas data está prestes a disparar. Já um negócio multibilionário, espera-se que o mercado global de conversação artificial intelligence aumente de US$ 10,7 bilhões em 2023 para US$ 29,8 bilhões em 2028. Essa mudança vai além da tecnologia; trata-se de melhorar a experiência do consumidor, tornando-a mais personalizada e significativa.
A ascensão da conversação data
Para ter sucesso no ambiente de negócios altamente competitivo de hoje, as empresas precisam oferecer experiências cuidadosamente selecionadas aos consumidores. As trocas transacionais não são mais suficientes; em vez disso, as empresas querem entender melhor seus clientes e interagir com eles de forma que ressoem em um nível pessoal. Esse compromisso levou à criação de ativos primários data que fornecem uma visão abrangente de 360 graus de cada consumidor. Essa visão inclui tudo, desde informações de associação, transações anteriores, comportamento no site e interações com aplicativos.
Para dar sentido a esse vasto volume de data e obter insights valiosos, as empresas recorreram às plataformas data do consumidor(CDPs). As CDPs centralizam, armazenam, processam, enriquecem e ativam o data para que ele possa ser integrado em vários pontos de contato com o consumidor para criar uma experiência perfeita para o cliente.
Mas há uma peça importante faltando nessa visão de 360 graus: a conversação data. Apesar de seu rico potencial, o data de call centers, assistentes virtuais, chatbots e plataformas como o WhatsApp Business Accounts tem sido frequentemente ignorado.
Generative AI: o divisor de águas
O Generative AI mudará isso. Ela não está apenas impulsionando o crescimento da conversação data, mas também está revolucionando a forma como a analisamos e usamos. Um dos motivos pelos quais a conversação data foi deixada de lado é sua complexidade inerente. Como se trata principalmente de texto data, ela exige técnicas específicas de processamento de linguagem natural. Os modelos anteriores tinham dificuldades para extrair informações significativas das conversas.
Mas o cenário 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 informações relevantes com um nível de precisão que antes era inatingível. Considere o seguinte: as marcas dedicaram recursos significativos ao desenvolvimento de mecanismos de recomendação de produtos. Esses mecanismos se baseiam em perfis de consumidores, transações anteriores e históricos de navegação para fazer suas sugestões. Agora, imagine a profundidade de entendimento que pode ser obtida com a integração da conversa data a esses modelos. Os insights obtidos poderiam resultar em recomendações ainda mais precisas e personalizadas.
Projetando a jornada de conversação correta
O aproveitamento do poder da data conversacional começa com o planejamento da jornada conversacional correta. Há dois componentes essenciais para essa jornada:
Reconhecendo o potencial da conversação data
Em última análise, à medida que as empresas se esforçam para oferecer experiências mais personalizadas, a integração da conversação data em seus casos de uso centrados no consumidor não é apenas benéfica, é essencial. Com os avanços em AI generativo e LLMs, as barreiras que antes dificultavam a utilização da data conversacional estão desaparecendo rapidamente. É hora de as organizações abraçarem o potencial da conversação data e integrá-la em suas estratégias, garantindo que permaneçam na vanguarda do envolvimento do consumidor na era digital.
