Experiência do consumidor demanda revisão no armazenamento de dados

Na última década, os consumidores passaram a ter o controle no processo de decisão de compra ao mudar a maneira como pesquisam e consomem produtos e serviços. Eles buscam ativamente informações que consideram relevantes ao invés de responder passivamente à uma ação de marketing, fazendo com que as organizações reinventem as etapas envolvidas na jornada do cliente.

Na verdade, os modelos de negócios foram ajustados a fim de tomar o máximo de proveito dos dados do cliente. Usando essa enorme quantidade de informação, as empresas conseguem entender as necessidades do seu consumidor a fim de promover ofertas direcionadas e personalizadas que influenciam diretamente nas suas decisões de consumo.

A Sephora é um ótimo exemplo de empresa de varejo que fez esse movimento. Uma das líderes no setor cosmético, a empresa desenvolveu a Color IQ, solução para sanar um dos problemas de seus clientes: a cor certa da maquiagem para cada tom de pele.

No entanto, atualmente, a abordagem tradicional de desenvolver ofertas com base em avaliações internas está ultrapassada, sendo amplamente substituída por uma abordagem “de fora para dentro”, ou seja, promover uma estratégia de experiência do cliente (CX, do inglês customer experience) com base no conhecimento gerado a partir do comportamento dos consumidores.

Um estudo encomendado pela Forrester Consulting em nome da Adobe mostrou que as empresas que priorizam CX têm 1,7x mais retenção de clientes, 1,9x mais retorno sobre o investimento em publicidade e um índice de satisfação do cliente 1,6x maior. Uma jornada holística da experiência do cliente, que inclui descoberta, pesquisa, compra e suporte, tornou-se essencial para a fidelização e retenção.

Apesar do aumento crescente da relevância do CX, os líderes das empresas ainda enfrentam desafios que interferem na extração de informação relevante dos dados dos seus clientes para fornecer uma experiência eficaz:

Excesso de informações: com os negócios seguindo cada vez mais a estratégia de omnichannel, o número de pontos de contato com os clientes aumentou consideravelmente. Navegar no mar de dados gerados todos os dias e analisar o seu potencial não é uma tarefa fácil. Além disso, o surgimento de novas tecnologias e aplicações, juntamente com a evolução dos canais de comunicação e dispositivos, tornou o processo de gestão e governança de dados ainda mais complexo.

Identificação de conjuntos de dados definidos: As organizações lidam com dois tipos de dados: transacionais estruturados e não estruturados. O volume de dados transacionais é muitas vezes variável, um exemplo é o setor de varejo, que experimenta altos volumes durante certos períodos.

Por outro lado, os dados não estruturados são, tipicamente, informações que as empresas acumulam ao longo de um período. As informações geradas pelos consumidores são consideradas como dados não estruturados, pois os clientes interagem com as marcas de consumo como parte de sua experiência de cliente. Esses dados fazem parte de um conjunto mais amplo, que é analisado para se conhecer as tendências e comportamentos dos clientes.

Infraestrutura de tecnologia fragmentada: para gerenciar o fluxo crescente de informações e dados, vemos muitas companhias procurarem soluções rápidas por meio de “remendos” ou adicionando capacidades computacionais a seus sistemas legados, sem o devido planejamento. Essa abordagem ad-hoc cria silos de dados que podem não estar totalmente sincronizados/atualizados com o novo ambiente, dificultando sua visibilidade para uma tomada de decisão precisa.

Acessibilidade da informação: uma visão consolidada do cliente é essencial para padronização dos serviços e garantir uma CX mais positiva. Para obter uma visão única e integrada dos sistemas, é fundamental acabar com os silos de dados e ter uma coordenação operacional eficiente. Embora as soluções de armazenamento local sejam eficientes, passar para o próximo estágio de flexibilidade e agilidade exigem operações com níveis de adoção de nuvem.

Definindo uma estratégia de armazenamento de dados para um gerenciamento de alto nível de CX

Uma estratégia de CX bem planejada obtém bons resultados na personalização, que, por sua vez, requer uma quantidade significativa de dados. Para reconhecer o potencial real destes dados, é essencial ter visibilidade de sua origem, definir sua finalidade, criar medidas de proteção e controle e desenvolver uma capacidade de armazenamento flexível para que se tenha uma infraestrutura sólida, verdadeiramente escalável, mas ao mesmo tempo ágil e com custo adequado. À medida que elaboram sua estratégia de CX, as empresas devem planejar também a adoção de uma abordagem de nuvem (tipicamente híbrida) sob medida.

A avaliação dos objetivos finais é importante antes de se decidir por uma estratégia de nuvem híbrida sob o sistema legado e/ou multi-nuvem. Uma consideração importante se refere à natureza dos dados. Enquanto os dados transacionais podem, por exemplo, ficar na nuvem pública, que é flexível e escalável sob demanda, os dados sensíveis e/ou com requerimentos de desempenho (sem impacto de latência) ou mesmo por questões de compliance, devem ser mantidos em nuvens privadas ou com armazenamento no local, aproveitando-se ao máximo de um modelo híbrido.

As informações sobre as interações já realizadas pelo cliente são usadas para orientar os serviços personalizados. A capacidade de recuperar e atualizar as informações do cliente por meio de pontos de contato em tempo real alimenta a estratégia de CX. A flexibilidade e a escalabilidade de uma estratégia de nuvem híbrida podem ajudar a limitar interrupções e problemas de latência em certos períodos para determinados workloads, garantindo maior eficiência e, em muitos casos, com menor custo total de propriedade (TCO).

Durante os próximos anos, as empresas confirmarão que os dados de e sobre seus clientes trazem uma imensa responsabilidade. Essas organizações terão cada vez mais capacidade de reconhecer a natureza da informação que coletam e estabelecerão políticas sólidas de gerenciamento e proteção de dados para garantir a conformidade com os requisitos regulamentares. Um ambiente seguro, ágil e flexível de armazenamento de dados pode liberar um imenso potencial para que as empresas, por meio de aprendizado de máquina e inteligência artificial, elaborem modelos preditivos que levarão a CX para um outro nível.

*Christiano Lucena é vice-presidente de Data Center da Dell Technologies na América