Como Inteligência Artificial pode ajudar a resolver problemas de negócio e dores de clientes e consumidores

Ivan de Souza

A pandemia acelerou a necessidade de marcas e negócios colocarem seu consumidor no centro de sua estratégia. Mais do que nunca é necessário entender como seu produto ou serviço resolve dores e problemas de seus consumidores  – a reinvenção ou o crescimento dos negócios dependem disso.

Negócios que tem Inteligência Artificial (IA) em seu core business conseguiram se adaptar melhor na crise e saíram mais fortes na retomada pós-Covid. Durante a pandemia, a interação de clientes de bancos com chatbots saltou 212% em relação ao ano passado (Febraban); o uso de assistentes de voz em dispositivos cresceu 47% no Brasil (pesquisa Ilumeo); o iFood digitalizou 100 mil restaurantes e ampliou em 74% sua base de restaurantes; e o faturamento do e-commerce brasileiro cresceu 56,8% de janeiro a agosto versus o ano anterior. Como se vê, a pandemia acelerou a agenda de investimentos em tecnologia e em Inteligência Artificial.

Puxado por estes movimentos, Inteligência Artificial está mais presente na agenda da liderança C-level das empresas. Mas isto não significa que essas lideranças realmente saibam o que é Inteligência Artificial, como aplicar IA para os negócios e como sua empresa pode tirar proveito disso. E esta compreensão é essencial para pensar sobre como aplicar IA nos negócios, caso contrário não atingirão todo seu potencial.

É semelhante ao conhecimento que você tem sobre o seu carro: você não precisa saber construir ou consertar um carro para saber o que fazer quando um pneu furou ou fica sem gasolina. Mas você precisa ter noção de como funciona.

E o entendimento da liderança da também passa por compreender os pilares de uma Jornada IA-Driven:

• Foco no Consumidor: Um projeto IA precisa nascer para resolver um problema de negócio ou dores de clientes e consumidores. E o problema priorizado deve ser fatiado em perguntas menores que serão respondidas de forma ágil para gerar quick wins.

• Cultura de Proxy versus IA-Driven: Muitas vezes a cultura analítica das empresas está baseada em proxy de informações e na compra de relatórios de insights. Uma cultura IA-Driven é baseada na exploração de dados, que permite análises e descobertas de insights próprios.

• Way of Working: Um projeto de IA ocorre através da co-liderança e do co-desenvolvimento entre os times de data science e de negócios, numa soma em que as técnicas de Inteligência Artificial são guiadas pelos objetivos e contexto de negócio.

• Disponibilidade de Dados: A falta de dados é o problema mais comum entre empresas que iniciam sua jornada IA-Driven. Ter muitas fontes de dados não significa que você possui os dados que precisaria ter e no formato adequado para responder perguntas de negócio. Para realizar modelagem de IA são necessários dados brutos, granular, com alta frequência de atualização e com série histórica sem rupturas.

• Enriquecimento de Dados: Para executar um projeto IA as empresas as empresas precisam investir em seu Data Lake, o coração de toda a estratégia. Ele deve ser a fonte única de dados da empresa e que armazena estes dados de forma integrada, confiável, com atualização constante e governança.

• Jornada Incremental e Escalável: A Jornada IA-Driven é incremental e ocorre numa dinâmica em que cada etapa é premissa para realização da seguinte. Dessa forma, a Jornada de IA começa por identificar padrões entre os dados para que eles possam ser acionáveis e replicáveis para o crescimento de uma determinada estratégia de negócio. Ao identificar estes padrões, aplica-se predição sobre o que mais importa, a fim de criar inteligência que antecipa comportamentos de consumidores, de mercados ou estratégias de negócio; e, por último, adicionar a capacidade de prescrição para gerar recomendações de ações para atingir os objetivos de negócio.

• Foco em Resultado de Negócio: O sucesso de um projeto de IA é medido pelo resultado de negócio gerado. Podemos expressar este resultado em 03 conjuntos de KPIs: Sucesso (são métricas próprias do projeto, como acurácia do modelo, etc), Relevância (engajamento das áreas de negócio em torno do projeto) e Impacto (receita, market share, transações, etc).

A construção de uma Jornada IA-Driven habilita marcas e empresas a terem um profundo entendimento sobre dores, comportamentos e preferências de seus consumidores:

• Entender o Consumidor em Profundidade. Descobrindo padrões, através de múltiplas variáveis de dados que sem IA não conseguiríamos processar. Ele permite, de forma contínua e dinâmica, renovar a sua mensagem para o consumidor, interação e iniciativas de personalização.

• Predizer o Próximo Movimento do Consumidor. Permitindo entender os reais motivos pelos os quais o consumidor se relaciona com a sua marca; antecipar a demanda por seus produtos; entender os cenários nos quais as motivações, intenções e necessidades do consumidor podem evoluir ou sofrer uma mudança.

• Gerar Recomendações. Para sugerir conteúdos e produtos para o consumidor ou ações a serem tomadas para a execução de estratégias comerciais ou de marketing.

Na era digital, a capacidade de marcas e empresas serem customer-centric gira em torno de Dados e Inteligência Artificial. E com a ajuda de IA, poderemos compreender os desejos, necessidades e preferências de clientes de uma forma totalmente nova que nos permita resolver suas dores e problemas em escala.