Até 2025, máquinas serão clientes e farão compras sozinhas

Um foco profundo no aprimoramento da experiência do cliente se enraizou em muitos mercados emergentes, que estão bem à frente de seus concorrentes de mercados mais desenvolvidos na Europa e na América do Norte. Especificamente, a análise preditiva, os sensores em produtos e a experiência personalizada por Inteligência Artificial e Advanced Analytics tornaram-se os recursos mais amplamente utilizados nos mercados B2C e B2B, segundo resultados de um estudo recente da Bain & Company, com 700 empresas em todo o mundo, sobre 20 ferramentas para melhorar a experiência do cliente em quatro categorias: detecção, decisão, atuação e gerenciamento.

Até 2025, o sentimento do cliente será captado pelo uso de sensores biológicos (ex.: retina, temperatura do corpo, batimentos cardíacos) para detectar suas emoções. Na América Latina, 52%; Europa, 48%; América do Norte, 34%; e Ásia-Pacífico, 66%.

Biotecnologias em escala nano (ex.: dispositivos e sensores embutidos no corpo) ajudarão a prevenir 70% das fatalidades e melhorarão o tratamento de doenças crônicas. Na América Latina, 52%; Europa, 39%; América do Norte, 34%; e Ásia-Pacífico, 60%.

E as máquinas se tornarão clientes, à medida que as pessoas passarem a delegar decisões a seus bots. Na América Latina, 40%; Europa, 41%; América do Norte, 31%; e Ásia-Pacífico, 54%.

A  maioria das empresas ouvidas (pouco mais de 70%) acredita que os dispositivos de geolocalização vão avisar o varejista quando um comprador chegar à loja, para que este possa ser mais bem atendido. Que os varejistas saberão quando um cliente ficar sem um produto e o entregarão automaticamente. E que as transações em dinheiro encolherão em 80%, graças ao aumento dos pagamentos biométricos e por celular.

Três temas aparecem como prioritários pelos líderes: otimização de custo e previsão das necessidades do cliente, experiência personalizada e aprimoramento de privacidade e segurança.

Quais ferramentas os líderes pretendem adotar?

– Para otimização de custos e previsão das necessidades do cliente: Analytics preditiva (76%) e Inteligência Artificial (72%)

– Para privacidade e segurança: ferramentas biométricas (68%) e gerenciamento de privacidade (68%).

Muitas tecnologias servem para diferentes propósitos. Um exemplo é a análise preditiva, que pode ser usada em call centers e na previsão de estoques em lojas espalhadas pelo País. 

O mix de ferramentas usado pelos líderes varia um pouco do resto do pacote. Eles estão investindo diferentemente em soluções que produzem três resultados: otimização de custo e previsão das necessidades do cliente; experiência personalizada; e aprimoramento de privacidade e segurança. Mas a ferramenta mais eficaz, relatam, é o gerenciamento de episódios. Já o menos eficaz é a automação da força de vendas.