A nova era no relacionamento com os clientes: do discurso para a ação

Por Rodrigo Cunha*

A criação de uma cultura centrada no cliente exige das empresas a capacidade de se enxergar de fora, pelas lentes do consumidor. Diz respeito a entender problemas que nem ele próprio percebe que tem e, a partir daí, desenvolver soluções para ajudá-lo, numa oferta realizada na hora certa, e que seja provedora de benefícios mútuos. Esse é um discurso conhecido do mercado e amplamente pregado no ambiente de negócios global e nacional. Mas na prática, percebemos que a adoção de uma estratégia de centralidade do cliente ainda deixa muito a desejar.

Levantamento da PwC mostrou que somente 38% dos consumidores americanos entendem que são compreendidos pelos funcionários nos pontos de contato das empresas das quais compram produtos e serviços. E vale destacar que hoje são muitas as opções de canais, sejam digitais ou físicos. No Brasil não é diferente.

Para tirar o conceito do papel e ajudar a construir um mercado centrado no consumidor, de fato, precisamos contar com as novas tecnologias, pois a centralidade do cliente também está diretamente ligada com a inovação nas empresas. Assim, na era da transformação digital, com consumidores cada vez mais conectados e engajados, é natural que uma nova era do relacionamento com clientes também ganhe corpo.

Isso envolve tanto o Big Data quanto a Inteligência Artificial, ferramentas indispensáveis. São elas as responsáveis pela coleta e o enriquecimento de dados, únicos capazes de contextualizar um conteúdo para individualizar a experiência de compra, em todas as etapas da jornada do consumidor. É a tecnologia que vai cruzar dados e criar algoritmos que reúnam as melhores informações que chegam dos milhares de lugares autorizados: aplicativos, meios de pagamento, localização do GPS, sem contar as redes sociais e as afinidades de cada um.

A fim de ajudar os nossos clientes a estabelecerem uma cultura de centralidade criamos o Sales Intelligence, que tem como missão desenvolver soluções a partir de Big Data e Machine Learning e impulsionar as vendas.
Exemplos da aplicação do Sales Analytics mostram que é possível satisfazer o cliente e monetizar os negócios em diferentes áreas. Caso de um grande player do varejo digital, que conseguiu aumentar a taxa de cadastros e de vendas dos visitantes e clientes do site com a criação de scores de propensão de cadastramento e de propensão à compra, com a sugestão do produto mais predisposto, baseado em dados de navegação, previamente autorizados pelo consumidor, dados públicos e dados do histórico de compras. Com essas informações, foram definidas sete personas. A partir daí, uma régua de comunicação foi criada e campanhas mais aderentes conseguiram ampliar em 32% a taxa de conversão.

Outro caso interessante que surtiu bons resultados foi o de uma seguradora que precisava contratar corretores com alta performance. Com os dados do CRM do cliente e nosso banco de dados, criamos um score de volume de cotações e de taxa de diversificação, para adequar a carteira desses profissionais. Isso possibilitou ações segmentadas de acordo com o perfil de cada corretor e segurado. Com isso, foi possível sugerir o produto certo para o segurado com base na característica do próprio corretor. O interessante, neste caso, foi que o corretor passou a ver maior valor nas ofertas da seguradora, aumentando assim sua produção. Ou seja, todos ganharam. O cliente por ter recebido a oferta certa, o corretor que aumentou a sua comissão e a seguradora que aumentou seu faturamento.

Esses são apenas alguns modelos adotados que tornaram mais assertivos o diagnóstico para a dor de cada gestor e, de quebra, criam uma reputação comprovada para as empresas adeptas dessa cultura de cliente no centro. Para se ter ideia, a probabilidade de vender novamente para um cliente existente pode chegar de 60% a 70%, segundo dados da Customer Experience Index 200 (CEI 200) da Forrester. O mesmo estudo mostra que para novos clientes em potencial, as chances oscilam entre 5% e 20%. Assim, a centralidade do cliente é geralmente subjetiva, que não pode ser definida e rastreada em termos precisos, no entanto o uso de Big Data e Inteligência artificial traz os benefícios monetários e de marca que estão bem documentados nos resultados alcançados quando realmente se atua com o cliente no foco.

* Rodrigo Cunha é sócio-fundador e Diretor de Novos Negócios da Neurotech.

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