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Inteligência Artificial para otimizar a experiência do seu cliente

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Com os novos hábitos de compra nascem novas expectativas e novas experiências são esperadas pelo cliente no varejo. O setor aprendeu que é preciso adotar uma postura disruptiva, escalando com rapidez e agilidade para gerenciar desafios como o aumento da demanda e a volatilidade no comportamento do consumidor. Neste aspecto, as soluções de Inteligência Artificial têm se mostrado aliadas promissoras no desenvolvimento de estratégias inovadoras de Customer Experience.

Já não é mais novidade que a mudança constante nas necessidades dos consumidores ficou ainda mais desafiadora e evidente nestes últimos tempos. Para aprimorar a jornada e a experiência, as empresas têm adotado estratégias para envolver o cliente ao entregar ofertas e experiências relevantes capazes de acompanhar essa dinâmica. Por outro lado, o verdadeiro desafio está na lacuna onde a intenção da entrega deveria ir ao encontro da demanda do consumidor.

De acordo com um estudo recente da Forrester, a maioria das empresas (90%) considera a personalização um fator tático em suas estratégias de negócios, enquanto apenas 39% dos consumidores relatam receber comunicações relevantes ao lado de 41% que afirmam receber ofertas valiosas. Diante deste cenário, nasce a urgência por experiências significativas, precisas e com uma personalização dedicada às expectativas do cliente, incorporando uma capacidade preditiva que responda aos desejos do consumidor digital – é neste momento em que a ciência de dados entra em cena.

No momento certo para as pessoas certas

Uma parcela considerável de organizações do setor enfrenta o que chamamos de “dívida de dados”: informações acumuladas, sem uma administração clara, que por sua vez são responsáveis por interrupções e atrasos na geração de insights valiosos. Trabalhar com dados confiáveis e de qualidade, no desenvolvimento de estratégias sofisticadas de Customer Experience baseadas em IA, é um passo fundamental para provisionar à sua organização a capacidade de capturar novas oportunidades de mercado e aumentar as taxas de conversão. Estamos falando em transformar esses dados em benefícios e vantagens competitivas, prontos para os negócios, e para isso é interessante adotar uma estratégia alinhada à metodologia de DataOps.

Trilhando o caminho para o sucesso no atendimento oportuno e na previsão da demanda, implementar modelos de Inteligência Artificial para identificar a resposta em tempo real às expectativas, com base na percepção do consumidor, pode ser um desafio simples de resolver quando usamos as ferramentas certas. Uma abordagem de nuvem híbrida aplicada à ciência de dados, por exemplo, é capaz de fornecer serviços personalizados com rapidez e conveniência por meio de mensagens altamente direcionadas e eficazes, mantendo ainda a conformidade com os regulamentos de privacidade de dados.

Na prática, o IBM Watson Studio possibilita a construção e gestão de modelos de IA que podem ser escalonados para qualquer abordagem de nuvem. Para resolver os desafios de simplificar a preparação dos dados e automatizar o desenvolvimento, o AutoAI é uma solução que possibilita a compatibilidade e eficácia de modelos em alta qualidade. E para acelerar a operacionalização, podemos contar ainda com a integração do IBM Watson Machine Learning ao IBM Cloud Pak for Data, garantindo a precisão com aprendizado e uma otimização contínua dos resultados de IA.

Insights a partir de dados confiáveis, análise preditiva e IA automatizada são recursos indispensáveis para a promoção de melhores experiências com o cliente em foco. Aplicar as melhores práticas para construir uma cultura organizacional orientada à DataOps é um passo importante para obter vantagem competitiva. Para a tomada de decisões mais assertivas, a integração de dados para gerenciar melhor o valor da informação em mãos é capaz de elevar a experiência dos seus clientes a um novo patamar de inovação.

Entenda

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Fontes:

Forrester’s Total Economic Impact of IBM Cloud Pak for Data report 

IBM Journey to AI Blog – Three DataOps strategies to monetize your data, by Bharath Chari and Katie Kupec. Nov 2020.

IBM Journey to AI Blog – How data science helps brands hyper-personalize their customer experience, By Cristina McComic. Nov 2020.

Project Coordinator – Content Writer

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