Dados<\/a> da Outgrow revelam que 90% dos consumidores preferem marcas que oferecem experi\u00eancias personalizadas e s\u00e3o 40% mais propensos a visualizar itens recomendados com base em informa\u00e7\u00f5es compartilhadas com a marca.<\/p>\n\n\n\nVoc\u00ea provavelmente j\u00e1 assistiu aos filmes ou s\u00e9ries da Netflix porque estavam na aba \u201cPorque voc\u00ea gostou de…\u201d ou \u201cAchamos que voc\u00ea vai gostar disso\u201d. Na Netflix, mais de 80% dos programas assistidos s\u00e3o descobertos atrav\u00e9s de seu sistema de recomenda\u00e7\u00e3o personalizado. Isso n\u00e3o apenas aumenta o engajamento, mas tamb\u00e9m reduz significativamente a taxa de cancelamento de assinaturas.<\/p>\n\n\n\n
Para o Spotify, a personaliza\u00e7\u00e3o vai al\u00e9m de simplesmente sugerir m\u00fasicas. A plataforma, pioneira em criar experi\u00eancias \u00fanicas com as playlists \u201cDescobertas da Semana\u201d e \u201cRadar de Novidades\u201d tornou essas listas essenciais para a descoberta de novos artistas e para manter os usu\u00e1rios engajados, atraindo milh\u00f5es de ouvintes. Essa personaliza\u00e7\u00e3o ajudou o Spotify a alcan\u00e7ar mais de 205 milh\u00f5es de assinantes premium em 2023.<\/p>\n\n\n\n
\u201cEssa abordagem personalizada n\u00e3o s\u00f3 melhora a satisfa\u00e7\u00e3o do cliente, mas tamb\u00e9m otimiza o uso dos recursos da plataforma, direcionando os usu\u00e1rios para conte\u00fados que t\u00eam maior probabilidade de agradarem\u201d, analisa o especialista em dados e inova\u00e7\u00e3o e professor de MBA da Funda\u00e7\u00e3o Get\u00falio Vargas (FGV), Kenneth Corr\u00eaa.<\/p>\n\n\n\n
Impacto na reten\u00e7\u00e3o de usu\u00e1rios<\/strong><\/p>\n\n\n\nA personaliza\u00e7\u00e3o e as recomenda\u00e7\u00f5es t\u00eam um impacto direto na reten\u00e7\u00e3o de usu\u00e1rios. A Netflix estima que seu sistema de recomenda\u00e7\u00e3o economiza mais de US$ 1 bilh\u00e3o por ano em custos de reten\u00e7\u00e3o de clientes. O Spotify, com suas funcionalidades personalizadas, incentiva o uso regular e reduz a migra\u00e7\u00e3o para servi\u00e7os concorrentes.<\/p>\n\n\n\n
\u201cA personaliza\u00e7\u00e3o cria uma sensa\u00e7\u00e3o de valor agregado e um relacionamento de longo prazo com os usu\u00e1rios, tornando o servi\u00e7o cada vez mais valioso e dif\u00edcil de substituir\u201d, afirma Kenneth Corr\u00eaa.<\/p>\n\n\n\n
O que essas gigantes do entretenimento podem ensinar \u00e0s demais empresas sobre personaliza\u00e7\u00e3o e recomenda\u00e7\u00e3o?<\/strong>
<\/strong><\/p>\n\n\n\nLi\u00e7\u00f5es sobre personaliza\u00e7\u00e3o e recomenda\u00e7\u00e3o usando IA<\/strong><\/p>\n\n\n\nLi\u00e7\u00e3o 1:<\/strong> Conhecer profundamente seus clientes e usar esses insights para criar experi\u00eancias personalizadas pode ser um diferencial competitivo poderoso, independentemente do setor de atua\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\n\n\nLi\u00e7\u00e3o 2: <\/strong>A personaliza\u00e7\u00e3o eficaz vai al\u00e9m de simplesmente recomendar produtos. Trata-se de criar uma experi\u00eancia hol\u00edstica que se adapta continuamente \u00e0s prefer\u00eancias e comportamentos do usu\u00e1rio, utilizando dados de diversas fontes para tomar decis\u00f5es em todos os n\u00edveis do neg\u00f3cio.<\/p>\n\n\n\nLi\u00e7\u00e3o 3:<\/strong> A combina\u00e7\u00e3o de diferentes t\u00e9cnicas de IA pode criar um sistema de recomenda\u00e7\u00e3o muito mais robusto e preciso, capaz de entender nuances sutis nas prefer\u00eancias dos usu\u00e1rios.<\/p>\n\n\n\nLi\u00e7\u00e3o 4:<\/strong> Investir em personaliza\u00e7\u00e3o n\u00e3o \u00e9 apenas sobre melhorar a experi\u00eancia do usu\u00e1rio no curto prazo, mas sobre construir um relacionamento de longo prazo que torna o servi\u00e7o cada vez mais valioso e dif\u00edcil de substituir.<\/p>\n\n\n\nLi\u00e7\u00e3o 5<\/strong>: Embora poderosos, os sistemas de recomenda\u00e7\u00e3o baseados em IA requerem monitoramento, ajuste e considera\u00e7\u00f5es \u00e9ticas cont\u00ednuas para serem verdadeiramente eficazes e confi\u00e1veis.<\/p>\n\n\n\nLi\u00e7\u00e3o 6:<\/strong> A coleta de dados deve ir al\u00e9m do \u00f3bvio. \u00c9 a combina\u00e7\u00e3o de dados detalhados sobre o comportamento do usu\u00e1rio com an\u00e1lises contextuais que permite criar experi\u00eancias verdadeiramente personalizadas e informar decis\u00f5es estrat\u00e9gicas de neg\u00f3cio.<\/p>\n\n\n\nLi\u00e7\u00e3o 7:<\/strong> O machine learning pode ser usado n\u00e3o apenas para analisar dados do usu\u00e1rio, mas tamb\u00e9m para entender profundamente o pr\u00f3prio produto ou servi\u00e7o oferecido, criando assim um n\u00edvel de personaliza\u00e7\u00e3o muito mais sofisticado.<\/p>\n\n\n\nLi\u00e7\u00e3o 8:<\/strong> Ao implementar sistemas de IA para personaliza\u00e7\u00e3o, \u00e9 crucial considerar n\u00e3o apenas a efic\u00e1cia t\u00e9cnica, mas tamb\u00e9m as implica\u00e7\u00f5es \u00e9ticas e sociais mais amplas de suas tecnologias.<\/p>\n\n\n\nLi\u00e7\u00e3o 9:<\/strong> A personaliza\u00e7\u00e3o, quando bem implementada, cria um ciclo virtuoso de compreens\u00e3o do cliente e melhoria do servi\u00e7o, levando a maior satisfa\u00e7\u00e3o e fidelidade do cliente.<\/p>\n\n\n\nEmpresas de diversos setores podem aplicar essas li\u00e7\u00f5es valiosas para criar conex\u00f5es mais profundas e duradouras com seus clientes. \u201cAo investir em personaliza\u00e7\u00e3o e recomenda\u00e7\u00e3o, utilizando IA de maneira \u00e9tica e eficaz, \u00e9 poss\u00edvel transformar a experi\u00eancia do usu\u00e1rio e alcan\u00e7ar um diferencial competitivo significativo\u201d, declara Corr\u00eaa.<\/p>\n\n\n\n
Para o especialista, a personaliza\u00e7\u00e3o n\u00e3o \u00e9 apenas uma tend\u00eancia passageira, mas uma estrat\u00e9gia poderosa que, quando bem implementada, pode levar a uma maior satisfa\u00e7\u00e3o do cliente, melhor reten\u00e7\u00e3o e crescimento sustentado. \u201cO futuro pertence \u00e0s empresas que sabem como personalizar suas ofertas e experi\u00eancias, criando valor real e significativo para cada cliente\u201d, conclui.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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