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?
- 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.
- 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.
- 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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