Inteligência artificial generativa e a nova era da personalização

A personalização sempre foi um desafio para empresas que buscam oferecer uma experiência única a cada usuário, devido à dificuldade em lidar com um grande volume de dados. Com a Inteligência Artificial Generativa (IAG), vemos essa barreira sendo superada e, com isso, uma sofisticação sem precedentes na entrega de conteúdo individualizado.

A IAG está remodelando a forma como interagimos com o mundo digital, oferecendo uma experiência de usuário unificada e altamente personalizada. Isso ocorre porque estamos falando de uma tecnologia projetada para ingerir, processar e interpretar dados em grande escala, analisando grandes conjuntos de dados de milhões de usuários simultaneamente.

A estrutura de TI que montamos aqui no Grupo Elfa inclui a gestão de inovação e a experiência do cliente. Isso torna essencial o acompanhamento de perto da evolução do uso da IAG aplicada à personalização para o relacionamento com clientes. E vejo que estamos em um novo patamar nessa área.

Até hoje, uma campanha de marketing geralmente dependia de regras estáticas e de segmentação de público baseada em critérios pré-definidos, como dados demográficos, geolocalização, a natureza do serviço de um CNPJ ou interesses de um CPF. Agora, a IAG introduz uma camada de inteligência e dinamismo que redefine tudo isso.

A máquina consegue interpretar os milhares de logs do histórico de navegação em pesquisas, e-commerces e redes sociais, entre outros, e criar uma campanha única para cada cliente. Seja um e-mail, uma arte ou até mesmo um site direcionado especificamente para aquele indivíduo. Não é apenas uma vitrine de produtos única, mas toda uma navegação pensada para aquela pessoa.

Uma das características que torna essa tecnologia tão diferente é a capacidade da máquina de aprender com as interações dos usuários, evoluindo continuamente e se ajustando às mudanças de comportamento dos indivíduos.

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Implementar a IAG em larga escala não está isento de desafios. A integração de sistemas de IAG com as bases de dados corporativas ou data lakes exige um planejamento cuidadoso. É necessário lidar com a gestão de dados em tempo real, o que pode impactar a performance da rede, além de garantir que a solução seja escalável o suficiente para suportar um número crescente de usuários e dados.

Além disso, a segurança e a privacidade dos dados devem ser prioridades. A IAG lida com grandes volumes de dados pessoais e comportamentais, o que levanta questões importantes sobre proteção de dados e conformidade com regulamentações como a LGPD. Garantir que os dados dos usuários estejam protegidos e que as operações sejam transparentes é essencial para manter a confiança dos clientes.

São muitos os avanços já implementados por várias empresas ou possíveis de serem incorporados à nossa estratégia de TI. Quero compartilhar com vocês algumas das aplicações que mais me chamam a atenção:

Superpersonalização: A IAG permite uma compreensão profunda do usuário, analisando dados comportamentais e demográficos para fornecer recomendações precisas. Imagine um sistema que não apenas conhece suas preferências, mas também antecipa suas necessidades com base em suas interações passadas. Isso é possível por meio de Modelos de Linguagem de Grande Escala, que processam grandes volumes de dados para identificar padrões e preferências. Isso inclui analisar dados contextuais, como o humor do usuário, o clima do local onde ele está, ou até mesmo questões culturais e nuances linguísticas.

Outra aplicação interessante é a personalização de itens relacionados para cross-sell e upsell. A Inteligência Artificial Generativa pode identificar padrões sutis e complexos nos dados do usuário para sugerir produtos ou serviços complementares de maneira eficaz. Um exemplo prático: o cliente está visualizando um novo notebook e o site ou aplicativo pode sugerir a compra de um teclado ou uma mochila para computador.

A recomendação de itens relacionados é uma estratégia poderosa, e a IAG eleva o patamar ao analisar o histórico de compras e o comportamento de navegação. Isso aumenta o valor do tíquete médio e contribui para a satisfação do cliente.

Já a personalização da classificação de pesquisa permite que os resultados de pesquisa para cada pessoa sejam customizados, melhorando a relevância e a experiência do usuário. Se eu pesquisar por “livros de viagem”, a máquina pode mostrar aqueles produtos que são mais relevantes para mim, considerando os interesses que eu demonstrei anteriormente. Tudo isso, em tempo real, aumenta a chance de o cliente encontrar algo que efetivamente se converta em venda.

E, claro, não posso deixar de mencionar algo crucial para uma personalização eficaz: a segmentação de usuários. É quando a IAG mostra todo o seu poder, permitindo a criação de clusters de usuários dinâmicos, etiquetando categorias ou itens específicos para cada indivíduo. Com isso, temos uma navegação verdadeiramente personalizada e campanhas de marketing que proporcionam uma experiência mais uniforme e fluida para o cliente.

Tudo isso pode e deve ser utilizado para que os times comerciais também sejam mais eficientes. Conhecendo melhor os clientes e os produtos que utilizam, com certeza isso ajudará na estratégia para melhorar a conversão e o tíquete médio.

Vale lembrar que a implementação da Inteligência Artificial Generativa para a personalização, assim como outras aplicações corporativas dessa tecnologia, requer uma liderança e um time altamente capacitado. É preciso saber, por exemplo, como fazer a integração de sistemas de IAG com as bases dos sistemas das suas empresas ou com o data lake. E é essencial ter um conhecimento aprofundado dos Modelos de Linguagem de Grande Escala, ou Large Language Models (LLMs), sobre os quais escrevi na minha primeira coluna aqui no IT Forum, para selecionar e treinar os modelos.

Uma das abordagens mais promissoras é a combinação de mais de um modelo de LLM. Cada modelo pode se especializar em diferentes aspectos do comportamento do usuário, o que pode gerar recomendações ainda mais precisas.

Como todo planejamento deve incluir KPIs, ao considerar a implementação da personalização baseada em Inteligência Artificial Generativa para a minha estratégia digital, também busquei entender quais os melhores indicadores de desempenho. Claro que isso depende das necessidades e particularidades de cada negócio, mas, de modo geral, saberemos se estamos no caminho certo se percebermos aumento na taxa de conversão, redução na taxa de rejeição e diminuição do custo de aquisição de clientes, junto aos indicadores de satisfação do consumidor.

Tudo isso precisa ser considerado para entender o retorno que a implementação desse produto de IAG trará para a empresa e compará-lo com o custo da utilização desses modelos. Sabemos que eles são custosos, o que significa que precisamos pensar sempre no retorno sobre o investimento que estamos fazendo.

A personalização adaptável, escalável e sofisticada que a IAG permite já é uma realidade e faz com que a experiência customizada, aos poucos, deixe de ser um diferencial e passe a ser uma expectativa dos clientes. Cabe a nós, profissionais da tecnologia, estarmos prontos para atender a essa demanda, apoiar todas as áreas da empresa e garantir, assim, uma melhor experiência para nossos clientes e parceiros, além, é claro, de garantir o retorno para nossos acionistas.

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