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Quanto mais dados temos sobre o cliente, mais precisamos aprender a conhecê-lo

Publicado

em

*Simone Gasperin
Nunca tivemos tantos dados sobre os consumidores. Sabemos o que pesquisam, onde compram, quais produtos comparam, como navegam e, em muitos casos, conseguimos antecipar interesses antes mesmo de uma decisão de compra. Ainda assim, talvez nunca tenha sido tão fácil confundir saber muito sobre alguém com realmente conhecê-lo.
Pensando no Mês do Cliente, celebrado em setembro, essa contradição merece atenção. Como ouvi de Gal Barradas em um recente evento sobre marketing e tecnologia, dados são, em grande medida, a tangibilização de comportamentos e reações humanas. Uma busca, uma compra, uma reclamação ou um abandono registram algo que uma pessoa fez diante de determinado contexto. O dado captura o sinal mas o desafio continua sendo interpretar o que existe por trás dele.
E esse consumidor também está mudando. A McKinsey & Company chama de resourceful consumer, ou consumidor engenhoso, um perfil que não necessariamente deixou de consumir, mas passou a administrar suas escolhas com mais cuidado. Hoje, 82% dos consumidores afirmam utilizar seus bens por mais tempo antes de substituí-los, enquanto 69% procuram consertar itens danificados em vez de descartá-los.
É um consumidor mais criterioso sobre onde coloca seu dinheiro, mas seria simplista concluir que preço é a única resposta. Experiência, conveniência, atendimento, produto, pós-venda e confiança também compõem a percepção de valor. E existe aqui uma contradição organizacional importante: enquanto o consumidor vive uma única experiência, dentro das empresas ele continua frequentemente fragmentado entre Marketing, CRM, Customer Experience, E-commerce, Produto, Tecnologia, Dados e Atendimento.
Para o consumidor, essas divisões não existem. Ele tem um problema e espera que a empresa o resolva.
No mesmo evento, uma frase do diretor de marketing da Ambev sintetizou bem essa mudança: “não consigo trabalhar sem um time de tech e produto.” Dados, experiência, produto, comunicação e crescimento tornaram-se interdependentes. Se o consumidor é um só, parece cada vez menos coerente que as áreas responsáveis por sua experiência continuem trabalhando de forma apartada. A discussão passa por organizar equipes multidisciplinares em torno de problemas e de um KPI final, integrando negócios, marketing, tecnologia e produto.
A inteligência artificial obviamente complexifica essa discussão. Grande parte das informações disponíveis publicamente na internet já alimenta os grandes modelos de linguagem. E se diferentes empresas têm acesso aos mesmos modelos e a uma base semelhante de conhecimento público, a diferenciação passa a estar naquilo que somente cada organização possui: seus dados, contexto e conhecimento proprietários.
O case da Lu, do Magalu, apresentado no evento, materializa essa lógica. O valor de sua atuação no WhatsApp não está simplesmente em colocar inteligência artificial em uma interface conversacional, mas em conectá-la à estrutura de dados e ao conhecimento construído pela companhia. Em outras palavras, a Lu não é apenas um chatbot: funciona como uma interface sobre uma estrutura de dados proprietária.
Essa distinção é importante porque acumular informação não significa necessariamente compreender melhor. Segundo a Gartner, 58% dos consumidores sentem que as marcas não utilizam as informações disponíveis para compreender suas necessidades reais. Basta pensar na experiência de comprar determinado produto e continuar recebendo publicidade exatamente daquele item. A empresa registrou corretamente o comportamento, mas interpretou mal o seu significado.
A IA amplia nossa capacidade de organizar informações, identificar padrões e personalizar interações, mas também pode ampliar nossa capacidade de reproduzir interpretações ruins em escala. Como disse Caio Gomes da Magalu, no mesmo evento: automatizar uma tarefa dentro de um processo mal desenhado acelera o processo errado.
Por isso, gosto de pensar a inteligência artificial como uma tecnologia que deve funcionar muito bem “na cozinha”, sem necessariamente dominar todo o “cardápio”. Ela pode organizar grandes volumes de informação, acelerar análises, identificar padrões e reduzir fricções. Mas alguém ainda precisa decidir o que esses padrões significam.
E existe uma dimensão dessa relação que não pode ser reduzida a dados: confiança. Consumidores que confiam em uma marca e a consideram relevante são 35% mais propensos a permanecer leais. Empresas que conseguem incorporar criatividade de maneira consistente ao produto, atendimento e experiência apresentam taxas de retenção 45% superiores. Confiança não é construída apenas pelo que uma empresa comunica, mas pela coerência entre aquilo que promete e aquilo que as pessoas efetivamente experimentam.
Essa dimensão pode se tornar ainda mais importante à medida que interações sintéticas se multiplicam. Quanto mais empresas utilizarem os mesmos algoritmos, modelos e recomendações para otimizar suas comunicações, maior será o risco de todas começarem a soar semelhantes. Podemos chegar a marcas extremamente eficientes, mas pouco memoráveis.
Pessoas não se conectam a informações, se conectam a histórias, experiências e, especialmente, a outras pessoas.
Conhecer o cliente, portanto, não é saber tudo sobre ele. É interpretar o que realmente importa e transformar informação em experiências que façam sentido. Podemos ter algoritmos cada vez melhores para prever comportamentos, agentes capazes de tomar decisões em segundos e estruturas de dados acompanhando praticamente toda a jornada do consumidor. Mas, quanto mais sabemos sobre ele, maior e mais desafiadora se torna nossa responsabilidade de compreender o que esses dados estão realmente tentando nos dizer.
*Simone Gasperin – Sócia e head de marketing da BPool.

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Gamificação baseada em ciência: o que realmente transforma comportamentos?

Publicado

em

*Nara Iachan

É normal associar a gamificação a pontos, medalhas, rankings e recompensas mas, embora esses elementos façam parte da estratégia, eles estão longe de explicar por que alguns programas transformam comportamentos enquanto outros são abandonados de forma rápida. A diferença está na ciência.

A gamificação eficaz foi construída a partir de décadas de estudos sobre comportamento humano, motivação e formação de hábitos. Em vez de simplesmente gamificar um processo, ela utiliza princípios da psicologia e economia comportamental e da neurociência para incentivar ações específicas de forma consistente e sustentável.

Durante muito tempo, acreditava-se que as pessoas tomavam decisões de forma essencialmente racional. Mas, as ciências comportamentais mostraram que nossas escolhas são influenciadas por fatores como contexto, percepção de progresso, reconhecimento, feedback e recompensa.

Isso significa que pequenas mudanças na forma como uma jornada é estruturada podem aumentar significativamente o engajamento. É exatamente nesse ponto que a ciência da gamificação deixa de ser uma coleção de elementos visuais e passa a funcionar como um mecanismo de mudança de comportamento.

O que realmente faz uma gamificação funcionar?

Alguns princípios aparecem de forma consistente nas pesquisas sobre comportamento humano, por exemplo, as pessoas aprendem mais rapidamente quando conseguem perceber as consequências de suas ações. Receber uma confirmação logo após concluir uma atividade aumenta a sensação de progresso e reforça o comportamento desejado.

Ver claramente o quanto já foi conquistado também é um índice que aumenta a motivação para continuar. Barras de progresso, níveis e missões sequenciais não existem apenas para tornar a experiência mais bonita; elas reduzem a sensação de esforço e tornam o objetivo mais tangível.

Objetivos específicos são outro fator que geram maior comprometimento do que instruções genéricas. Quando o usuário sabe exatamente qual é o próximo passo, a probabilidade de execução aumenta.

É bom lembrar que nem toda recompensa precisa ser financeira. Reconhecimento, status, acesso a benefícios exclusivos ou simplesmente a sensação de conquista podem ser tão poderosos quanto incentivos monetários, dependendo do contexto.

Além disso, pessoas tendem a se engajar mais quando sentem que têm controle sobre sua jornada. Permitir diferentes caminhos para atingir um objetivo aumenta o senso de pertencimento e reduz a percepção de obrigação.

O erro mais comum

Talvez o maior equívoco seja acreditar que gamificação significa distribuir pontos para qualquer atividade. No entanto, sem um objetivo comportamental claro, os pontos rapidamente perdem significado. O usuário participa enquanto existe novidade, mas o interesse desaparece assim que o estímulo inicial termina.

O mesmo acontece com rankings mal planejados. Embora possam incentivar os melhores desempenhos, também podem desmotivar quem percebe que dificilmente alcançará as primeiras posições. Quando a experiência é construída apenas sobre competição, grande parte dos participantes acaba desistindo.

Outro aspecto frequentemente negligenciado é o papel dos dados. Hoje, os programas são desenhados para compreender comportamentos e cada interação gera informações que permitem identificar padrões, personalizar desafios, adaptar comunicações e tornar a jornada cada vez mais relevante para cada participante.

Essa capacidade de personalização explica por que a gamificação tem se tornado uma ferramenta estratégica para empresas que buscam aumentar retenção, frequência de compra, produtividade e engajamento.

As empresas que obtêm os melhores resultados entendem que gamificar é reduzir atritos, incentivar comportamentos desejados e fortalecer relacionamentos ao longo do tempo. Quando baseada em princípios científicos e apoiada por dados, essa prática deixa de ser apenas uma experiência divertida e passa a gerar resultados concretos para o negócio.

E a pergunta que fica é: quais comportamentos a gamificação consegue transformar? Quando o comportamento muda de forma consistente, os resultados aparecem como consequência.

*Nara Iachan – (Forbes Under 30) é cofundadora e CMO da Lovalme, startup de soluções de fidelização.

 

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O dado mais valioso da sua marca está na relação que ela já tem com o cliente

Publicado

em

*Jonathan Pereira

Todo ano o mercado repete a mesma reclamação: verba desperdiçada, segmentação fraca, campanha entregue para quem nunca vai comprar de você. E todo ano a resposta é mais dados: mais uma plataforma, mais um relatório, mais uma fonte de terceiros. Nunca tivemos tanta informação, e nunca a distância entre marca e cliente pareceu tão grande.

O problema é essa distância. Fazer campanha sem entender de verdade quem está do outro lado, sem saber o melhor momento de falar com ele, é jogar dinheiro de mídia fora. Com cada real investido precisando provar retorno, a proximidade decide o resultado.

O first-party data, no entanto, muda essa conversa. Quando uma empresa constrói uma relação direta e contínua com uma comunidade, ela para de depender só do que terceiros dizem sobre aquela audiência. Ela aprende observando, e as pesquisas e os dados de mercado seguem sendo fundamentais. A diferença é que a marca não começa do zero a cada pergunta nova.

Na Gamers Club eu vejo isso de perto todo dia. Nossa comunidade não cabe numa faixa etária nem numa categoria de interesse: são pessoas que jogam, competem, assistem a campeonatos, compram e vendem skins, montam times. Numa pesquisa com a nossa comunidade, 34,9% jogam quatro horas ou mais por dia e 50,3% disseram que já deixaram de comprar um produto de melhor qualidade porque se identificavam mais com outra marca.

Esse é apenas um exemplo de um comportamento observado dentro de um ambiente no qual operamos há anos. O first-party data entrega contexto junto com a informação, e contexto é o que a segmentação comprada pronta não tem.

E esse contexto trabalha nos dois sentidos. De um lado, a campanha fica mais precisa porque a marca já conhece a audiência antes de colocar o primeiro real na mídia. De outro, o próprio comportamento da comunidade gera perguntas e até oportunidades novas. Uma mudança na forma de consumir conteúdo ou um interesse que começa a ganhar força, por exemplo, pode abrir caminho para uma ativação que nem estava no radar. O dado ajuda a executar melhor a ideia que já existe e, muitas vezes, mostra qual deveria ser a próxima.

A publicidade, no entanto, ainda trabalha numa lógica de primeiro criar a campanha e depois procurar a audiência para ela. Mas também é possível fazer o caminho inverso: observar o que a comunidade está fazendo, ler os sinais e construir a proposta a partir daí.  Aqui na GC a gente chama esse modelo de B2C2B, e a ordem das letras importa.

Quando a plataforma funciona para o jogador, ele joga mais, compete mais, se envolve mais. Esse engajamento é o que entrega resultado para a marca que investe. E o dinheiro que entra das marcas volta para a plataforma na forma de campeonato, de servidor, de produto melhor, que mantém o jogador feliz. É um ciclo virtuoso: usuário satisfeito gera atenção, atenção gera resultado, resultado gera investimento, investimento volta para o usuário. Ele só funciona porque os dados alimentam os dois lados ao mesmo tempo, o produto para a comunidade e a performance para o cliente. Todo mundo ganha.

O valor do first-party data está em transformar uma relação em conhecimento, e conhecimento em decisão. Quando a empresa conhece a comunidade de forma contínua, ela corta etapas, desperdiça menos e passa a competir por relevância em vez de alcance.

A mídia digital passou anos evoluindo na capacidade de encontrar pessoas em escala. Acredito que o próximo salto é entender melhor quem já está na nossa frente. Se o desafio da publicidade é aproximar marcas e pessoas, a resposta é prestar atenção nos dados e nas relações que a gente já construiu.

*Jonathan Pereira – Diretor de marketing da Gamers Club

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