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Não substitua seu legado para hiperpersonalizar

 

Em um mundo cada vez mais digital repleto de chatbots, pagamentos de tap-and-go e linhas de crédito “compre agora, pague mais tarde”, a Hiperpersonalização é a nova fronteira dos serviços financeiros.

O que é Hiperpersonalização?

A Hiperpersonalização permite que as organizações de serviços financeiros aproveitem os enormes volumes de dados dos clientes que possuem em seus sistemas de forma eficiente e eficaz para fazer recomendações de produtos mais específicas e relevantes, como um aumento de um limite de crédito no ponto de venda ou uma lista de interações empurradas para o chatbot, permitindo que ele pegue onde o último parou. Ele faz isso analisando os dados disponíveis por meio do poder da análise, da inteligência artificial (IA) e do aprendizado de máquina.

Oferece imensas oportunidades de crescimento para todos os prestadores de serviços financeiros, se puderem atender a grupos pequenos e específicos. A Hiperpersonalização pode fomentar a lealdade em uma era em que a lealdade diminuiu, e empurra a próxima geração de consumidores e investidores para os serviços financeiros que podem ser ágeis no que eles oferecem.

Empresas tradicionais e hiperpersonalização

As empresas tradicionais são muitas vezes oneradas por processos construídos ao longo de décadas. Esses processos são arraigados e necessários para que eles tenham operado a maneira como eles têm sucesso e por tanto tempo.

Para essas empresas, esses mesmos processos dificultam a absorção de avanços como inteligência artificial (IA), análise de dados e aprendizado de máquina (ML).

No entanto, essas e outras novas tecnologias não exigem que as empresas tradicionais reimaginem como os processos funcionam, nem a implementação precisa ser tão intrusiva e disruptiva quanto uma iniciativa completa de transformação digital, por exemplo. Em vez disso, a tecnologia pode ser implementada em segundo plano e efetivamente gerenciar-se, ser instalado de forma rápida e eficiente em sistemas existentes sem interromper o resto do negócio, ou alguns podem até mesmo correr adjacente a tudo o resto que o negócio faz.

As empresas tradicionais têm dados de décadas ou mais. As ferramentas de análise, IA e ML trabalham juntas para entender tudo isso, onde quer que esteja e em qualquer idioma em que possa estar, e surgem insights acionáveis de tudo isso. É importante ressaltar que essas tecnologias funcionam em segundo plano, sem interromper nenhum processo de missão crítica.

Como as empresas tradicionais podem se personalizar?

  1. As empresas tradicionais podem implantar uma malha de dados inteligente, que é efetivamente uma camada que fica acima de todos os endpoints disponíveis e serviços distribuídos da empresa — seja na nuvem, no local ou em ambos — e garante que esses endpoints e seus recursos falem a mesma linguagem.
  2. Em seguida, os dados precisam ser colocados através de procedimentos de governança adequados para garantir que sejam limpos, relevantes e tenham a integridade necessária para serem usados com confiança pelas razões certas pela organização — precisam ser precisos, confiáveis, completos, apropriados e credíveis. Para que isso ocorra, ele passa por algo de uma centrífuga digital que analisa sua saúde e limpa antes de tê-la pronta para o horário nobre.
  3. Uma vez feito isso, os ricos fluxos de dados inerentes em toda a empresa podem ser extraídos, analisados e à tona usando o poder da IA e ML.

Isso pode soar como um monte de passos e indo contra o grão do que temos discutido neste artigo. Mas tenha certeza de que todas essas tecnologias podem ser implementadas com pouca ou nenhuma interrupção nas operações, e elas funcionam em segundo plano e, ao mesmo tempo, fornecem insights importantes para os dados quase em tempo real. É através do uso dessas tecnologias que as empresas tradicionais podem, finalmente, desbloquear esses fluxos ricos e extensos de dados históricos que datam de décadas, o que, por sua vez, fornece um método claro para promover a lealdade. Pesquisas mostram que os clientes querem uma experiência hiperpersonalizada: de acordo com a Accenture, 91% dos consumidores são mais propensos a comprar com marcas que os reconhecem, se lembram deles e fornecem ofertas e recomendações relevantes.

Conclusão

As empresas tradicionais têm uma vantagem de Hiperpersonalização graças a possuir um conjunto de dados legados e reconhecimento de marca. Eles só precisam adotar o que está disponível para ajudar a alavancar seus dados e análises para levá-los ao seu futuro inteligente — e confiar que eles podem e irão coexistir com os processos existentes.

Se eles permitirem que a tecnologia faça o trabalho pesado para eles ao lado de seus processos existentes, as empresas tradicionais poderão aproveitar décadas de dados para sua vantagem e se envolver com os clientes de novas maneiras, sem precisar reinventar a roda.

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