O poder do Machine Learning e da IA na melhoria da gestão do CX

Entenda como a Deep impulsiona o processo de criação e treinamento de modelos AutoML, com apoio da Inteligência Artificial para melhorar o CX.

É unânime para todos que a Inteligência Artificial (IA) está moldando o futuro dos negócios de maneira nunca antes vista. E em meio a esse avanço tecnológico surge uma ferramenta que impulsiona ainda mais a forma como as empresas fazem gestão, lidam com dados e tomam decisões estratégicas: o Automated Machine Learning (AutoML).

Mas o que é exatamente o AutoML, e como ele está transformando a gestão de negócios, desde o Business Intelligence (BI) e AnalyticsExperiência do Cliente (CX), cobrança ao Contact Center e todos os aspectos da administração empresarial?

AutoML reduz complexidades

Tradicionalmente, a construção de modelos de ML é encarada como uma tarefa complexa que exigia conhecimento técnico profundo em ciência de dados. Com o AutoML, essa complexidade é reduzida por meio da automação de várias etapas do processo, tornando-o acessível a um público mais amplo, incluindo profissionais de negócios.

De forma bem prática, permite que empresas criem modelos de aprendizado de máquina sem a necessidade de um cientista de dados, além de criar modelos personalizados para suas necessidades específicas.

Exemplos de Aplicações do AutoML

Previsão de Demanda: Empresas podem usar o AutoML para prever a demanda de produtos, otimizando estoques e entregas.

Personalização de Experiência do Cliente: O AutoML permite a personalização de ofertas e recomendações com base no histórico de interações do cliente.

Detecção de Fraude: Instituições financeiras podem utilizar o AutoML para detectar atividades fraudulentas com maior precisão.

Otimização de Processos de Negócios: O AutoML pode identificar gargalos e ineficiências nos processos de negócios, sugerindo melhorias.

Monitoramento de Qualidade: O AutoML pode ser usado para monitorar a qualidade das interações com o cliente em Contact Centers.

Outros benefícios apoiadas pela Inteligência Artificial

Democratização da IA: O AutoML permite que profissionais de negócios e gestores utilizem a IA mesmo sem conhecimento técnico avançado, democratizando o acesso a essa tecnologia poderosa.

Economia de Tempo: O processo de criação de modelos de ML é acelerado significativamente com o uso do AutoML, economizando tempo precioso.

Precisão Aprimorada: Os algoritmos de AutoML são projetados para otimizar a precisão dos modelos de ML, resultando em melhores previsões e insights.

Análise de Dados Avançada: O AutoML permite análises avançadas de dados, identificando padrões e tendências ocultas em grandes conjuntos de dados.

Suporte à Tomada de Decisão: Os modelos de ML gerados pelo AutoML ajudam os gestores a tomar decisões informadas com base em análises de dados precisas.

Uma tecnologia para inovar

Ao que tudo indica, a jornada da inteligência artificial (IA) com o AutoML poderá transformar a maneira como empresas gerenciam e conduzem seus negócios, sobretudo, em um mundo cada vez mais orientado por dados e muita inovação.

Fonte: “https://consumidormoderno.com.br/2023/12/15/automl-ia-gestao-cx/”

Download

Logística 4.0: uma revolução tecnológica transformadora

Apesar dos benefícios, a implantação bem-sucedida da Logística 4.0 não está isenta de desafios; por outro lado, essas barreiras podem ser superadas com o uso estratégico de ferramentas tecnológicas.

Nos últimos anos, o comércio online explodiu, trazendo consigo um aumento exponencial no volume de mercadorias movimentadas globalmente. No entanto, essa ascensão meteórica contrasta com uma realidade alarmante: a infraestrutura logística, especialmente no Brasil, que não acompanhou esse crescimento vertiginoso. O resultado é um gargalo significativo nas relações de consumo, deixando empresas e consumidores enfrentando desafios substanciais. Nesse cenário, a Logística 4.0 emerge, oferecendo soluções inovadoras para os problemas logísticos modernos.

É comum que as pessoas se perguntem o que é logística 4.0, sobretudo os iniciantes na área. Em poucas palavras, representa a integração completa de toda a cadeia de produção, desde a matéria-prima até o consumidor final, com a tecnologia.

Em essência, é a convergência entre processos logísticos e soluções tecnológicas avançadas, criando um sistema centralizado capaz de receber, processar e corrigir dados relevantes para as operações. Este é um salto evolutivo significativo, transformando radicalmente a maneira como as mercadorias são movimentadas e gerenciadas.

Desde a Revolução Industrial, as máquinas têm impactado profundamente as distâncias e os tempos envolvidos nas operações logísticas. Esse progresso contínuo levou a desenvolver o conceito de Logística 4.0, uma era também conhecida como a Era do Supply Chain, que começou nos anos 1980. Essa fase não apenas integra processos à tecnologia, mas também conecta empresas e consumidores de maneiras nunca vistas antes.

A Logística 4.0 se baseia na integração intensiva de toda a cadeia de suprimentos a processos automatizados. Isso resulta na otimização do processo produtivo, reduzindo custos para as empresas e proporcionando maior agilidade na entrega, serviços customizados e satisfação para os clientes. É uma situação ganha-ganha, onde a eficiência se traduz em benefícios tangíveis tanto para as empresas quanto para os consumidores finais.

A logística na era 4.0 é sustentada por diversos pilares tecnológicos (Cloud Computing, Internet das Coisas, Machine Learning e Big Data) que impulsionam suas funcionalidades. Confira a seguir um detalhamento desses importantes pilares:

CLOUD COMPUTING

A substituição de dispositivos físicos de armazenamento e processamento por serviços virtuais é fundamental. A computação em nuvem permite contratar apenas os recursos necessários, oferecendo maior flexibilidade e eficiência no acesso às ferramentas logísticas.

INTERNET DAS COISAS (IOT)

A IoT conecta objetos físicos à tecnologia por meio de sensores, software e integração à TI. Isso permite a geração de dados que podem ser integrados e gerenciados por meio da internet, proporcionando maior visibilidade em toda a cadeia de suprimentos.

MACHINE LEARNING

O aprendizado de máquina capacita as máquinas a processar dados, aprender e tomar decisões automaticamente. Isso é usado para melhorar a previsão de chegadas e entregas, tornando as operações mais eficientes.

OTIMIZAÇÃO DE ESTOQUE

A otimização de estoque envolve práticas para melhorar o fluxo de mercadorias, reduzindo estoques desnecessários. Isso é crucial para manter a cadeia de suprimentos eficiente e econômica.

BIG DATA

O Big Data se refere ao processamento e análise de grandes volumes de informações, convertendo-as em dados úteis e acionáveis. Isso fornece informações valiosas para tomada de decisões na logística.

QUAIS SÃO OS BENEFÍCIOS DA ADOÇÃO DA LOGÍSTICA 4.0?

A adoção da Logística 4.0 oferece uma série de benefícios significativos para empresas e consumidores. Sendo os principais, o planejamento mais assertivo, a definição assertiva de rotas, a redução de custos, maior eficiência, redução de perdas e mais proatividade/resiliência aos desafios do mercado.

  • O uso de dados para modelar o sistema permite o planejamento preciso de pedidos e prazos, evitando a ruptura de estoque e interrupções na produção
  • ?A tecnologia permite a escolha das melhores rotas para otimizar o tempo, equipamentos e pessoal. Isso resulta em entregas mais rápidas e econômicas
  • A automação reduz custos operacionais ao executar tarefas com precisão e eficiência. Isso inclui a diminuição de perdas, erros e atrasos nas operações
  • A análise contínua dos processos por meio de sensores e dados leva a melhorias significativas na eficiência das operações
  • A tecnologia minimiza perdas, identificando defeitos, erros e pontos fracos no processo. Isso é essencial para manter a qualidade dos produtos e evitar prejuízos
  • A análise em tempo real permite uma resposta rápida a eventos e mudanças na cadeia de suprimentos, garantindo maior controle e visibilidade.

QUAIS OS DESAFIOS DA LOGÍSTICA 4.0?

Apesar dos benefícios, a implantação bem-sucedida da Logística 4.0 não está isenta de desafios, que são variados. Por outro lado, essas barreiras podem ser superadas com o uso estratégico de ferramentas tecnológicas.

Veja a seguir quais são esses desafios:

  • ?Alto custo de implementação de sistemas e automações
  • ?Necessidade de qualificação de colaboradores para lidar com a tecnologia
  • ?Mudança cultural dos funcionários para se adaptarem às novas tecnologias
  • ?Questões de cibersegurança
  • ?Complexidade logística devido ao tamanho do território brasileiro.

Preparar-se para a Logística da era 4.0 implica em estratégias bem planejadas. Inicialmente, é crucial investir em treinamento e educação continuada. Treinamentos regulares e parcerias com instituições educacionais fornecem às equipes conhecimentos essenciais para operar tecnologias emergentes. Além disso, a avaliação cuidadosa e a implementação de tecnologias como IoT e Big Data na cadeia de suprimentos são passos fundamentais.

Em paralelo, garantir a segurança de dados e a cibersegurança é essencial. Investir em medidas de segurança de TI, como antivírus robustos e sistemas de detecção de intrusos, é vital para proteger dados sensíveis contra ameaças cibernéticas. A educação das equipes sobre práticas seguras, como senhas fortes e identificação de e-mails maliciosos, é igualmente crucial.

A reestruturação da cadeia de suprimentos é outro processo minucioso que deve ser abordado. Analisar a cadeia de suprimentos existente, identificando áreas de ineficiência e colaborando com fornecedores para otimização, é um passo estratégico. Além disso, a infraestrutura de TI deve ser robusta o suficiente para suportar grandes volumes de dados em tempo real, facilitando a comunicação entre dispositivos IoT.

Além disso, adotar uma mentalidade ágil é imperativo. Nesse sentido, a flexibilidade para se adaptar rapidamente às mudanças nas demandas do mercado e nas tecnologias emergentes é uma vantagem competitiva significativa. Sendo que ter abertura ao feedback dos clientes e às mudanças nas expectativas do mercado também é essencial nesse cenário dinâmico.

A avaliação contínua é essencial para o aprimoramento contínuo, sobretudo por meio da implementação de sistemas de monitoramento para avaliar constantemente a eficácia das operações e utilizar dados em tempo real para identificar áreas de melhoria. Também é vital incentivar a inovação, encorajando toda a empresa a propor ideias para melhorias.


* Helmuth Hofstatter é cofundador e CEO da Logcomex. Possui mais de 20 anos de experiência no segmento de logística internacional, tecnologia e comércio exterior.

‘https://mundologistica.com.br/artigos/logistica-40-uma-revolucao-tecnologica-transformadora

Download

O poder do Machine Learning e da IA na melhoria da gestão do CX

Entenda como a Deep impulsiona o processo de criação e treinamento de modelos AutoML, com apoio da Inteligência Artificial para melhorar o CX.

É unânime para todos que a Inteligência Artificial (IA) está moldando o futuro dos negócios de maneira nunca antes vista. E em meio a esse avanço tecnológico surge uma ferramenta que impulsiona ainda mais a forma como as empresas fazem gestão, lidam com dados e tomam decisões estratégicas: o Automated Machine Learning (AutoML).

Mas o que é exatamente o AutoML, e como ele está transformando a gestão de negócios, desde o Business Intelligence (BI) e AnalyticsExperiência do Cliente (CX), cobrança ao Contact Center e todos os aspectos da administração empresarial?

AutoML reduz complexidades

Tradicionalmente, a construção de modelos de ML é encarada como uma tarefa complexa que exigia conhecimento técnico profundo em ciência de dados. Com o AutoML, essa complexidade é reduzida por meio da automação de várias etapas do processo, tornando-o acessível a um público mais amplo, incluindo profissionais de negócios.

De forma bem prática, permite que empresas criem modelos de aprendizado de máquina sem a necessidade de um cientista de dados, além de criar modelos personalizados para suas necessidades específicas.

Exemplos de Aplicações do AutoML

Previsão de Demanda: Empresas podem usar o AutoML para prever a demanda de produtos, otimizando estoques e entregas.

Personalização de Experiência do Cliente: O AutoML permite a personalização de ofertas e recomendações com base no histórico de interações do cliente.

Detecção de Fraude: Instituições financeiras podem utilizar o AutoML para detectar atividades fraudulentas com maior precisão.

Otimização de Processos de Negócios: O AutoML pode identificar gargalos e ineficiências nos processos de negócios, sugerindo melhorias.

Monitoramento de Qualidade: O AutoML pode ser usado para monitorar a qualidade das interações com o cliente em Contact Centers.

Outros benefícios apoiadas pela Inteligência Artificial

Democratização da IA: O AutoML permite que profissionais de negócios e gestores utilizem a IA mesmo sem conhecimento técnico avançado, democratizando o acesso a essa tecnologia poderosa.

Economia de Tempo: O processo de criação de modelos de ML é acelerado significativamente com o uso do AutoML, economizando tempo precioso.

Precisão Aprimorada: Os algoritmos de AutoML são projetados para otimizar a precisão dos modelos de ML, resultando em melhores previsões e insights.

Análise de Dados Avançada: O AutoML permite análises avançadas de dados, identificando padrões e tendências ocultas em grandes conjuntos de dados.

Suporte à Tomada de Decisão: Os modelos de ML gerados pelo AutoML ajudam os gestores a tomar decisões informadas com base em análises de dados precisas.

Uma tecnologia para inovar

Ao que tudo indica, a jornada da inteligência artificial (IA) com o AutoML poderá transformar a maneira como empresas gerenciam e conduzem seus negócios, sobretudo, em um mundo cada vez mais orientado por dados e muita inovação.

https://consumidormoderno.com.br/2023/12/15/automl-ia-gestao-cx/?utm_campaign=cm_news_151223&utm_medium=email&utm_source=RD+Station

Download

Adotar IA no e-commerce com função preditiva sem maturidade de dados é flertar com o perigo

Uma pesquisa divulgada na segunda quinzena de outubro pela Câmara Americana de Comércio (Amcham Brasil), realizada com quase 700 empresas, aponta que, entre os líderes empresariais, o uso de inteligência artificial (IA) será o tema tecnológico mais relevante para as empresas em 2024. Nada menos que 60% das lideranças apontaram as tecnologias preditivas como principal tendência disruptiva para o próximo ano, sendo que 68% das empresas participantes da pesquisa informaram já fazer algum uso de IA nos seus negócios.

Essa pesquisa indica claramente que a IA não é apenas um hype, pelo contrário. A IA, bem como outras tecnologias, como machine learning, ou mesmo métodos como análises de séries temporais, que podem ser empregadas em atividades preditivas, tem avançado rapidamente e crescido em eficiência. Agregar essas tecnologias aos negócios, em particular ao e-commerce, tem trazido resultados efetivos e ajudado muitas empresas a automatizar processos, como call center, proporcionar melhor experiência ao cliente com apresentação de produtos mais alinhados às necessidades do cliente, redução de estoques, gerar insights que contribuem para desenvolver novas ações de marketing e produtos, antecipar tendência dos consumidores e, principalmente, alavancar vendas.

Preocupações

A preocupação com o uso de tecnologias com finalidade preditivas, entretanto, tem provocado certa ansiedade, e muitas empresas estão tentando avançar no uso delas queimando etapas. É uma tentativa que, em alguns casos, até pode dar certo, mas há um grande risco embutido nessa tática, que pode trazer sérios problemas.

Para que a IA e demais tecnologias ou métodos, com função analítica de tendências, possam ser exploradas em todo o seu potencial, é decisivo que elas rodem sobre uma estrutura big data (quanto mais informação, melhor para o aprendizado), disponibilizada em um repositório de dados depurado, atualizado e confiável. Também é fundamental que já exista, na empresa, um mínimo de cultura data driven. Será bem difícil avançar no uso de tecnologias preditivas se as equipes não estiverem habituadas a tomar decisões baseadas em dados e, principalmente, convencidas da importância desse processo para obter insights que contribuam para alcançar ganhos de escala, produtividade, desenvolvimento de novos produtos e vendas.

Sem isso, todo o esforço em implantar a IA com objetivo preditivo pode resultar em frustração e, pior, fortalecer a posição daqueles que ainda insistem em qualificar a IA como um hype, um modismo passageiro, além de aumentar a resistência das equipes no uso da nova tecnologia.

Preparação

Para fazer bom uso dessas tecnologias ou métodos de análises de tendências, é fundamental que as empresas estejam preparadas para coletar, depurar, validar, se manterem atualizadas e disponibilizar dados, além de desenvolver em suas equipes a cultura de tomar decisões baseadas em dados.

Em outras palavras, as empresas que já implantaram a cultura data driven têm possibilidades de obter maior eficiência com uso de tecnologias preditivas. É temerário, para dizer o mínimo, fazer apostas nos insights apresentados por essas tecnologias quando elas se baseiam em dados não depurados, desatualizados ou incompletos.

Portanto, para que a IA tenha bons resultados, as empresas precisam avaliar primeiro a quantidade de dados disponíveis, o grau de maturidade desses dados, além de fazer os ajustes necessários para depurar e disponibilizar dados em volume expressivo e que sejam constantemente atualizados. Paralelamente, é fundamental implementar a cultura data driven e, após isso, a empresa estará adequadamente preparada para avançar no uso dessas tecnologias.

Isso pode até angustiar alguns executivos, em especial os que já estão pressionados para utilizar as novas tecnologias, mas garantir a maturidade e a governança mínimas na gestão dos dados da empresa é um passo fundamental para a obtenção de bons resultados.

Não é necessário implantar a cultura data driven em todos os processos e operações da empresa de uma vez para avançar no uso de IA. Isso pode ser feito por etapas. Escolha um setor importante e comece por ali. Implante as tecnologias, capacite as equipes, organize a governança, obtenha bons resultados, forme embaixadores da mudança, divulgue internamente as conquistas e avance. Cada área que atingir uma maturidade mínima na gestão de dados estará habilitada a realizar prototipagens no uso de ferramentas preditivas. É um processo de aprendizado.

Data driven e ChatGPT

Ok, sei que você não precisa acreditar em mim. Então vou buscar apoio na ferramenta de IA da moda, o ChatGPT. Fiz à inteligência artificial generativa a seguinte pergunta: “Podemos afirmar, com segurança, que uma empresa data driven está mais bem preparada para obter bons e efetivos resultados no uso das tecnologias preditivas?”.

Vejamos o que a IA nos respondeu:

Sim, podemos afirmar, com segurança, que uma empresa data driven está mais bem preparada para obter bons e efetivos resultados no uso de tecnologias preditivas. Aqui estão algumas razões pelas quais essa afirmação é válida:

1. Fundamentação em dados sólidos: empresas data driven têm uma base sólida de dados que é coletada, armazenada e gerenciada de forma eficaz. Ter dados de alta qualidade é essencial para alimentar algoritmos de aprendizado de máquina e análises preditivas, pois a qualidade dos dados afeta diretamente a precisão das previsões.
2. Cultura de tomada de decisão baseada em dados: essas empresas promovem uma cultura em que a tomada de decisões é orientada por dados. Isso significa que os gestores e funcionários estão mais inclinados a confiar nas informações derivadas dos dados do que em suposições ou intuição.
3. Uso eficiente de ferramentas tecnológicas: essas empresas estão melhor preparadas para implementar tecnologias preditivas, devido à sua experiência em trabalhar com ferramentas de análise avançada e aprendizado de máquina. Elas já têm uma infraestrutura de TI sólida que suporta a implementação e o gerenciamento de modelos preditivos.

Se a resposta do ChatGPT ajudou a convencer você sobre a importância de avançar primeiro na maturidade dos dados antes de implementar tecnologias com potencial preditivo, é sinal de que a IA é, de fato, uma ferramenta poderosa. Pense nisso e se prepare adequadamente para fazer bom uso dela.

Download

Human Centered Design: a redefinição da experiência foi atualizada

O design já não contempla mais apenas a excelência técnica ou estética aplicada à criação de poltronas, eletrodomésticos e às artes gráficas que tornam logotipos e peças publicitárias visualmente mais interessantes.

O termo ganha nova roupagem com a abordagem do Human Centered Design, conceito que aponta para o ser humano no desenvolvimento de soluções que envolvem a perspectiva das pessoas em todas as etapas da resolução de problemas.

Nesse cenário, o design passa a ser um guardião da visão do cliente dentro das empresas, pautando todos os setores de uma companhia pela entrega das melhores experiências e produtos, porque há o entendimento de que indivíduos são particulares ainda que participem de um mesmo grupo social.

Na era da informação ou era digital – momento histórico em que vivemos – o Human Centered Design abandona as práticas estabelecidas na Revolução Industrial iniciada na metade do século 18. O período, que antecede o atual, ganhou sustentação na produção em larga escala de produtos padronizados nas linhas de montagem.

Enquanto uma época defendia relações de trabalho inflexíveis e hierárquicas, a outra sugeria novos modelos de negócio. Enquanto uma surfou nas benesses trazidas pela invenção da prensa, a outra escancarou a importância da presença digital.

Hoje, o modelo de capitalismo perde suas principais características da era industrial e estabelece valor na obtenção maciça de informações, uma vez que o que passa a importar mesmo são os dados. O “novo ouro” das relações corporativas passa, então, a entregar o conhecimento aprofundado das pessoas e, como consequência, a viabilização de produtos e serviços capazes de agradá-las muito mais.

A analogia com comprar um presente funciona aqui. Se conhecemos bem quem vamos presentear, a chance de sermos mais certeiros na hora de escolher o presente aumenta. Podemos errar? Até podemos, mas a chance de acontecer é menor. O mesmo acontece com o lançamento de novas ofertas quando pensadas por meio do design

Luis Alt,
fundador da Livework Brasil

“A analogia com comprar um presente funciona aqui. Se conhecemos bem quem vamos presentear, a chance de sermos mais certeiros na hora de escolher o presente aumenta. Podemos errar? Até podemos, mas a chance de acontecer é menor. O mesmo acontece com o lançamento de novas ofertas quando pensadas por meio do design”, explica Luis Alt, fundador da Livework Brasil.

O fundador e responsável pela operação brasileira da Livework, primeira consultoria de Design de Serviço do mundo criada em Londres em 2001, afirma que o pilar central do design nas organizações centradas em seus clientes é a empatia, que trata da busca por conexões profundas com as pessoas que serão beneficiadas ou impactadas pelas soluções entregues ao mercado.

“Uma organização que não for centrada em seus clientes corre o risco de se apaixonar pela forma como atende a uma necessidade muito mais do que pela necessidade em si. O que quero dizer é que toda organização precisa ter uma noção muito clara do ‘para que serve’ e isso está intimamente conectado à visão que ela possui sobre seus clientes”, alerta.

Para obter um diagnóstico profundo dos consumidores, gestores dos mais diversos segmentos contam, hoje, com todo um arsenal tecnológico a seu próprio favor. Isso inclui inovações com aplicação de inteligência artificial e machine learning.

No entanto, na mesma esteira do visionário, a Design manager do Itaú e Learning Designer da Hyper Island, Carolina Perrone, diz que “a tecnologia só serve se servir”. Para a especialista, esse é um desafio ainda maior para as empresas de grande porte, cujos dados são segmentados e quase sempre há falta de comunicação entre toda a oferta de valor para o cliente.

“A conquista do Customer Experience 360°, capaz de entregar uma experiência única de marca, passa pela adoção de um data lake único que possibilite enxergar o cliente como um só, não mais como um mero CPF”, avalia Carolina.

Mas os desafios das organizações robustas, com base de clientes muito distintos, não param por aí. Nesse sentido, o Human Centered Design vem colaborando para que seus consumidores deixem de ser observados pela lógica demográfica, de renda e idade, para, enfim, terem atendidas suas expectativas individuais.

“Empresas muito grandes que visam atender públicos diversos começam a apostar em segmentações diferentes para um mesmo produto ou serviço, alternativa que abandona os recortes demográficos pelos recortes de afinidades. Começa-se a estudar as tribos às quais pertencem e o que esses grupos têm em comum. A partir daí, são desenvolvidas soluções adaptadas às diferentes necessidades dos indivíduos desses pequenos grupos”, complementa.

Nossos erros têm que ser encarados como aprendizados e nossas ideias, com desprendimento, para que possamos deixar a mente livre para encontrar a melhor solução, sempre com foco no que traz verdadeiro valor para nosso cliente

Alexandre Fontes,
superintendente de Operações e CX da Veloe

PILARES FUNDAMENTAIS
Luis Alt considera que, além da empatia, há dois eixos imprescindíveis na aplicação do Human Centered Design: a colaboração e a experimentação.

Sobre a empatia, ainda que não seja possível realmente sentir ou pensar como outras pessoas, seu exercício permite às organizações entender melhor os problemas que buscam resolver. “Essa dinâmica, por consequência, coloca empresas e desenvolvedores em posições mais interessantes na hora de propor soluções.”

A colaboração contempla o eixo que promove a participação de pontos de vista e áreas distintas. “Em poucas palavras, é um pilar que também parte da empatia, traz insights de vários setores internos para entender, imaginar e definir as soluções que serão levadas adiante”, explica.

Já a experimentação baseia-se na adesão da cultura em que se busca aprender (e, se necessário, errar) rápido sobre o que se está planejando fazer. “Para isso, construímos protótipos simples que ajudam a tangibilizar nossas ideias e mostramos para clientes ou diferentes stakeholders. Mais do que validar se algo deve ou não ser feito, os protótipos nos permitem evoluir as ideias e antecipar problemas.”

A experiência é única a cada edição, e os clientes podem ser atendidos por nossos executivos, que sempre levam muitos aprendizados para suas áreas

Newton Marques Júnior,
superintendente de Customer Journey do Inter

O CONCEITO NA PALAVRAS DE GIGANTES DO MERCADO
O QuintoAndar, fundado em 2013, faz parte da leva de organizações “nativas digitais” surgidas na era da informação, companhias que acabaram tendo certas vantagens em relação às que nasceram antes da revolução digital e que vêm pautando o customer experience nas relações entre empresas e consumidores – ainda que a máxima não se aplique a todas as companhias surgidas no mesmo período.

Para Nicolau Camargo, vice-president of Services and Customer Experience do QuintoAndar, o conceito “sempre fez parte da cultura da companhia, que já nasceu centrada na experiência do cliente”.

Mas, segundo o executivo, as experiências oferecidas e os valores percebidos pelos consumidores devem estar no radar de toda a organização para que os processos e fluxos permaneçam em constante melhoria.

“É uma jornada eterna. Sempre pode ser melhor. Um bom exemplo é o nosso processo de onboarding. De acordo com o perfil de cada cliente, é apresentada uma jornada de usuário, podendo conter um fluxo diferente de contatos, com vídeos explicativos das próximas etapas do processo, ou não. Essa iniciativa, por exemplo, elevou em 20% o nosso NPS, que é um dos nossos principais termômetros, uma vez que cuidar da experiência do cliente é papel de todos”, explica Camargo.

EMPATIA: vencer as limitações dos repertórios particulares e buscar “vestir o chapéu” dos consumidores em todo o processo.
COLABORAÇÃO: descentralizar a participação exclusiva do desenvolvimento de produtos e serviços das áreas de Design, Tecnologia e Negócios, inserindo outros times.
EXPERIMENTAÇÃO: abusar da testagem de ideias sugeridas por meio de experiências e verificação geral de hipóteses.
A nativa digital 99, nascida em 2012 no setor dos aplicativos de transporte, considera que o Human Centered Design é fundamental para qualquer produto ou serviço que pretenda ser relevante, ajudando pessoas reais a resolverem problemas reais.

“Apesar da abundância de dados captados, olhamos para além dos dados, para enxergar as pessoas por trás de cada CPF. Entender como se deslocam e com quais missões, suas preferências e restrições, suas necessidades e preocupações faz parte do processo de concepção e execução dos nossos serviços, e temos muitos times envolvidos na captura e no aprimoramento desses insights para traduzi-los em atributos tangíveis para nossos clientes, tanto no uso do aplicativo quanto na experiência off-line”, diz Priscilla Ferreira, CX Operations Sr. director da 99.

Na contramão da jovialidade do QuintoAndar e da 99, a Nestlé, com 101 anos no Brasil e história de credibilidade construída desde a era industrial, buscou estar atenta ao cenário atual, antecipando tendências de compra, consumo e comportamento para continuar presente em “99% dos lares brasileiros”, segundo Renate Giometti, head de Inovação e Novos Negócios da companhia.

A empresa criou programas importantes para que seu longo tempo de estrada não passasse a representar um entrave na adoção de conceitos modernos de design estabelecidos no desenvolvimento de produtos e na jornada do consumidor.

“Em 2018, criamos um programa de intraempreendedorismo que desde 2021 passou a ser chamado de Innovation Challenge. A iniciativa já recebeu, ao todo, 400 projetos de inovação de 1.300 colaboradores. Destes, 40 foram acelerados e 18 já foram implementados. A outra forma que a Nestlé usa para estimular a mentalidade de mudança é a inovação aberta, que é uma forma de inovar com parceiros. Há um ano, a companhia lançou o Panela, que é a nossa plataforma de inovação aberta para conectar, em um só lugar, a Nestlé com colaboradores, startups, universidades e parceiros empresariais de todo o ecossistema de inovação do Brasil”, conta Renate.

A transformação digital foi sendo refinada estrategicamente. Passou a compor nosso modelo de negócio e ganha força em 2022, avançando no uso de ferramentas para acompanhar o comportamento do consumidor e, cada vez mais, personalizar sua jornada

Gustavo Fruges,
diretor de Brand Experience do Grupo Boticário

Ela atribui à adoção das técnicas do design aplicado às pessoas o lugar sólido que a Nestlé ocupa em 2022.

“Estamos há 101 anos no Brasil. Esse é o principal saldo de adoção desse mindset inovador e centrado no consumidor. Buscamos ativamente formas para garantir a nossa relevância nos próximos 100, entendendo a jornada do cliente e nos comunicando com ele. Em um ano, o site Nestlé teve 9 milhões de visitas; o Serviço Nestlé ao Consumidor, 3 milhões de atendimentos; e Receitas Nestlé, 120 milhões de visitas.”

Na altura de seus 45 anos, O Boticário vem colhendo frutos valiosos da aplicação do conceito em toda a jornada de seus consumidores ou, melhor, na jornada dos consumidores de todas as marcas do Grupo.

Gustavo Fruges, diretor de Brand Experience do Grupo, avalia que os resultados admiráveis da companhia representam “o desenvolvimento de espaços humanos e empáticos que privilegiam a relação entre as pessoas, a troca de ideias, a cooperação e o compartilhamento”: principais pilares do Human Centered Design.

Em 2020, a receita da holding passou de R$ 4,5 bilhões para R$ 14,9 bilhões. O saldo de empregos diretos saltou de 6 mil para 12 mil colaboradores. Ao todo, são 47 mil empregos diretos e indiretos.

O design centrado nas pessoas colaborou para que o Grupo fizesse escolhas assertivas sobre os pontos de contato com sua audiência e o uso das inovações.

“Hoje, os canais digitais respondem por cerca de 40% das vendas, impulsionadas por frentes como o aplicativo da marca, que atingiu mais de 1,5 milhão de downloads desde o ano passado. Desse modo, a transformação digital foi sendo refinada estrategicamente. Passou a compor nosso modelo de negócio e ganhou força em 2022, avançando no uso de ferramentas para acompanhar o comportamento do consumidor e cada vez mais personalizar sua jornada”, conta o executivo.

O DESIGN HUMANO NO SETOR FINANCEIRO
Combinando produtos e serviços financeiros, cujos designs são trabalhados com recursos tecnológicos para facilitar o acesso e a compreensão de seus consumidores, as fintechs inegavelmente vêm protagonizando o desenvolvimento de soluções centradas nas pessoas.

O sucesso da aceitação desse modelo de negócios no País fez nascer categorias completamente digitais com a mesma segurança proporcionada pelos bancos físicos, como é o caso dos bancos Original e Inter.

O Banco Original vem assistindo a seus números subirem com a manutenção de ações contínuas, com foco na centralização de estratégias que priorizem os clientes com base nas especificidades de cada um.

A companhia revisou seu design organizacional e criou uma Superintendência de Ciclo de Vida do Consumidor. O processo contou com treinamentos institucionais, o desenvolvimento de modelos preditivos de IA, investimento em plataformas e dashboards com NPS e feedbacks em tempo real nas diversas jornadas e produtos, dentre outros.

“Com a adoção de diversos parâmetros, conseguimos, em 12 meses, quadruplicar as interações com os clientes com muito mais contexto e assertividade nas ofertas. Automatizamos mais de 500 peças de interação e aumentamos as conversões no app com ofertas real time, que impactaram mais de 2 milhões de usuários intrajornada com 20% de engajamento. Tivemos também o dobro de conversão de uma campanha off-line, incrementamos 13 pontos no nosso NPS e reduzimos as incidências de reclamações. Tudo isso crescendo em 32% a base de clientes no período”, comemora Juliana Sandano, superintendente-executiva do Ciclo de Vida do Cliente do Banco Original.

A conquista do Customer Experience 360°, capaz de entregar uma experiência única de marca, passa pela adoção de um data lake único que possibilite enxergar o cliente como um só, não mais como um mero CPF

Carolina Perrone,
Design manager do Itaú e Learning Designer da Hyper Island

Na esfera do atendimento, o Inter vem aplicando o Human Centered Design em ações que movimentam toda a companhia. Na chamada Gestão de Conhecimento, todos os colaboradores (internos e parceiros) passam por treinamentos periódicos para que não se percam dos padrões de acolhimento e do nível de engajamento desejados para solucionar as demandas dos clientes.

Sob a ótica da Guestologia – em alusão ao termo criado pela Disney que se refere à arte e à ciência de conhecer e entender consumidores para alcançar a excelência – o banco realiza o CX Day Mensal, ocasião em que todos os colaboradores fazem atendimentos, ao vivo, pelo chat, tratando dos assuntos relacionados às suas respectivas áreas do negócio.

“A experiência é única a cada edição, e os clientes podem ser atendidos por nossos executivos, que sempre levam muitos aprendizados para suas áreas. Essas iniciativas fazem parte do Interlove, Programa de Encantamento de Clientes necessário para que a gente possa manter uma das nossas fortalezas: a centralidade no cliente que compõe o DNA da empresa”, compartilha Newton Marques Júnior, superintendente de Customer Journey do Inter.

Estamos há 101 anos no Brasil. Buscamos ativamente formas para garantir a nossa relevância nos próximos 100, entendendo a jornada do cliente e nos comunicando com ele. Em um ano, o site Nestlé teve 9 milhões de visitas; o Serviço Nestlé ao Consumidor, 3 milhões de atendimentos; e Receitas Nestlé, 120 milhões de visitas

Renate Giometti,
head de Inovação e Novos Negócios da Nestlé

CONSELHOS DE QUEM TEM CORAGEM
A jovem Veloe, serviço de tag veicular que economiza o tempo de motoristas nas filas de estacionamentos, pedágios e shoppings com processos automatizados de cobranças e, ainda, deixa os caminhos livres em 100% das rodovias com pedágios do Brasil, traz uma dica pertinente às empresas que querem se tornar competitivas no mercado por meio das aplicações do Human Centered Design.

Ainda que haja nomes conhecidos neste nicho, a startup surgiu como uma alternativa moderna e simples para concorrer com as demais empresas do ramo. Alexandre Fontes, superintendente de Operações e CX da companhia, diz, taxativo, que “arriscar é preciso”, e encoraja os gestores ainda resistentes às premissas do mundo moderno.

“Em um mundo volátil e incerto, sabemos que temos que nos movimentar, e o movimento gera riscos. Para tentarmos minimizá-los, acredito que precisamos errar rápido: errar, entender, corrigir e superar. Nossos erros têm que ser encarados como aprendizados e nossas ideias, com desprendimento, para que possamos deixar a mente livre para encontrar a melhor solução, sempre com foco no que traz verdadeiro valor para nosso cliente”, considera.

A Gympass, benefício oferecido por empresas aos colaboradores para que possam contratar seus serviços, pede “atitude, disciplina e resiliência”.

“Não nos acostumamos a fazer a mesma coisa. Somos uma empresa com pouco menos de uma década e com um produto diferente e inovador. Uma parte importante da nossa jornada foi construída baseada em testar, inovar, fazer diferente, errar, ajustar rotas e acertar. Um recente exemplo foi a maneira como encaramos a pandemia e os longos períodos de lockdown: deixamos de ser uma empresa focada em exercícios físicos nas academias para nos tornarmos uma plataforma completa de soluções de bem-estar para os nossos clientes. É preciso ter resiliência”, finaliza Rogério Nunes, VP of Customer Experience da startup mineira, que rapidamente se expandiu para o mundo ao oferecer um aplicativo que dá acesso a diversas academias por meio do pagamento de uma única mensalidade.

Com a adoção de diversos parâmetros, conseguimos, em 12 meses, quadruplicar as interações com os clientes com muito mais contexto e assertividade nas ofertas

Juliana Sandano,
superintendente-executiva do Ciclo de Vida do Cliente do Banco Original

Fonte : https://revista.consumidormoderno.com.br/human-centered-design/edicao-271/?utm_campaign=news-cm-050722&utm_medium=email&utm_source=RD+Station

Download

Vox Radar: startup mapeia redes sociais e jornais em busca de insights para empresas

Saber o que se passa nas mídias sociais deixou de ser uma questão trivial para qualquer setor do mercado que tenha o mínimo interesse em fazer um produto ou serviço prosperar. Cientes e interessados na ascensão dessa nova forma de comunicação, um grupo de profissionais de diferentes áreas se uniram para criar a Vox Radar, uma startup que monitora as redes e também canais de notícias.

A Vox Radar é, essencialmente, uma plataforma que faz a análise e interpretação de dados provenientes das principais redes sociais (Twitter, Instagram e Facebook) e dos veículos de comunicação do Brasil.

Essa área de atuação já tem um nome: social listening. Trata-se de um setor que usa a ciência de dados para escutar a audiência e levar insights para empresas, organizações e instituições diversas sobre o que elas desejam saber.

“Nós mapeamos a temperatura de uma discussão sobre o assunto que o cliente solicitar. Fazemos a volumetria das conversas, analisamos se o sentimento do público é positivo ou negativo, quem são os principais agentes envolvidos nas conversas. Depois elaboramos um relatório com todas as informações para a tomada de decisão de quem solicitou”, explica João Yamim – CEO da Vox Radar.

A startup surgiu da preocupação de um grupo de pesquisadores brasileiros, a maioria deles atuantes do meio acadêmico, com o rumo e proporções que as redes sociais tomaram nos últimos anos. O desejo deles era conseguir mapear os assuntos de forma precisa, para entender o contexto das discussões.

Criada em março de 2021, os fundadores da Vox Radar ficam no plano de fundo e Yamim, co-fundador, comanda o operacional diário com mais 13 colaboradores de tempo integral.

Algoritmos distribuem e algoritmos acham

Não são pessoas que escolhem o que bomba nas mídias sociais, são os algoritmos – embora sejam pessoas que desenvolvam os algoritmos.

Na Vox Radar o princípio é basicamente o mesmo: não são pessoas que fazem o monitoramento das redes, são algoritmos – mas as pessoas alimentam os robôs para torná-los mais inteligentes em suas buscas.

Mestre em ciência da computação, Yamim conta que o sistema da Vox Radar utiliza modelos de aprendizado de máquina para fazer suas buscas. A ferramenta comanda tudo de modo autônomo. “Os algoritmos são muito eficientes. Quando eles erram, podemos dar um feedback e apontar o erro para que ele corrija internamente. São totalmente inteligentes”, diz.

Com base em um assunto específico, o sistema irá buscar tudo o que tiver nas mídias sociais: cada post, cada comentário, curtida, compartilhamento; quem falou, o que falou, quem curtiu, o que curtiu. E mais: irá analisar se foi um comentário positivo ou negativo.

Segundo Yamin, esse é um diferencial importante da Vox Radar. Os poucos concorrentes inseridos em social listening no Brasil ainda não conseguem aprofundar a análise nesse sentido, explica o co-fundador.

“A concorrência não consegue fazer a leitura da ironia, que é um ponto forte no Brasil. No Twitter, principalmente, muitas pessoas postam falas que, literalmente, podem ser lidas como positivas ou negativas, mas um ser humano sabe que se trata de uma ironia. O nosso algoritmo também, e consegue analisar com mais precisão a temperatura da discussão”, explica o CEO da Vox Radar.

E, para além das mídias sociais, esse trabalho também é feito com os veículos de comunicação. Os principais portais jornalísticos, páginas de pessoas influentes como políticos, economistas, artistas, entre outras personalidades, também podem ser incluídas na pesquisa, a depender do que o cliente deseja.

Em ano de eleições, política fortalece a Vox Radar

Com um presidente tão fortalecido nas redes sociais, como temos no Brasil, não é de se estranhar que os principais clientes da startup sejam do meio político. Segundo Yamin, são feitas muitas solicitações para acompanhamento de repercussão de Projetos de Lei (PLs), de assuntos de interesse público que fazem parte de campanhas, comparativos de candidatos, entre outros.

O sistema da Vox Radar consegue mapear um raio amplo do que se fala sobre o tema. Na parte dos jornais levanta quais publicações falaram, com que frequência, com que alcance e o total de reportagens feitas.

Na parte de mídias sociais é monitorado quais especialistas falaram, quais economistas e cientistas políticos, além de outras personalidades e a temperatura das redes de uma forma geral.

“É uma área nova em que trabalhamos desde 2020, antes do lançamento da plataforma de forma comercial, que foi só em 2021. Percebemos que era um setor muito desassistido, com poucas agências na área e, mesmo assim, longe de uma análise completa como oferecemos”, diz Yamin.

De olho no crescimento com ajuda da AWS

Sem apresentar números, o CEO da Vox Radar conta que o faturamento da startup é crescente, assim como o número de clientes. Segundo ele, já houve casos em que precisou rejeitar contratos para a atender aos que já tinham com o mesmo padrão de qualidade.

Para 2022, o objetivo da startup de social listening é trabalhar o crescimento. Com pouco mais de um ano de atuação, a empresa ainda não participou de nenhuma rodada de investimentos, mas pretende buscar recursos para aumentar a capacidade de atuação neste ano.

Para isso, a Vox Radar conta com a parceria da AWS. Infraestrutura de computação escolhida desde o início para rodar os algoritmos da empresa, Yamin explica que a experiência da Amazon Web Services em assessorar suas startups parceiras é importante para eles.

Familiarizados com o mundo acadêmico e de Tecnologia da Informação (TI), as nuances do gerenciamento e administração de empresas não era tão comum para o co-fundador João Yamin.

“O programa da AWS Activate foi muito importante no início da Vox Radar. A gente descobriu por meio do Hub de startups do Distrito e desde então participamos de treinamentos, conferências e outros eventos importantes para nutrir essa parceria e futuramente, o apoio dos investidores”.

Para a rodada de aportes que pretendem fazer ainda em 2022, a Vox Radar deve buscar empresas que têm o aval da AWS como bons investidores, explica Yamin. Para ele, o filtro e leitura da unidade de computação em nuvem da Amazon (AMZO34) vai ajudar na tomada de decisão pelos fundadores.

Fonte : https://www.suno.com.br/noticias/vox-radar-startup-redes-sociais-insights/

Download

C2M: produção baseada em dados que revoluciona o e-commerce

A opinião do consumidor se propaga com rapidez entre os meios, sejam eles físicos ou digitais. O mercado de e-commerce colhe os bons e os maus frutos de suas decisões de negócios de forma cada vez mais imediata, de acordo com a percepção das comunidades. Com isso, as empresas encontraram nos feedbacks e nas interações do consumidor, sobretudo os mais jovens, uma fonte de dados abundante que permite vender com base no engajamento e na influência exercida pelos consumidores em suas comunidades virtuais. Entra em cena, então, um novo modelo de e-commerce: o Customer-to-Manufacturer, ou C2M.

Surgido na China, maior ecossistema de e-commerce do mundo, o novo modelo – que deve gerar US$ 5,9 bilhões em receita até 2022, de acordo com a iResearch – tem como premissa conectar o desejo do consumidor de forma invisível diretamente às manufaturas por meio dos dados analisados por tecnologias computacionais como inteligência artificial, machine learning e big data. No entanto, as plataformas de C2M dependem totalmente da tecnologia para mapear e entregar às fábricas dados sobre a demanda para que o planejamento da produção – do design à embalagem – seja levado adiante.

C2M conecta o desejo do consumidor de forma invisível diretamente às manufaturas por meio dos dados analisados por tecnologias computacionais.

Personalização da experiência

Sem barra de pesquisa, é necessário que a personalização da experiência exista para que haja conversão. Ter dados que permitam o mapeamento das preferências determina detalhes tão específicos quanto a disposição das mercadorias na próxima tela a ser apresentada, produtos correlatos ou mesmo a apresentação de produtos que são tendência de acordo com um determinado local onde o consumidor está interagindo com a plataforma. Como em uma rede social, o consumidor não necessariamente busca por um produto específico: a plataforma entrega aquilo que interessa de maneira totalmente personalizada.

Outro ponto-chave para o rápido desenvolvimento do modelo é a satisfação do consumidor. Dados da chinesa JD mostram que, embora apenas 12% dos consumidores saibam o que é C2M, os índices de satisfação com os produtos vendidos atingem 92%. Há, ainda, o efeito da personalização: embora não sejam exclusivos, os produtos oferecidos com base nas preferências – “perfeitos” para o consumidor – tendem a ter taxas de conversão mais altas.

Consumo baseado em feedback

Essa forma de vender pela Internet está alinhada com o consumo de massa baseado puramente em feedback, e cumpre uma demanda atual do mercado de consumo: o imediatismo. Antes, tendências e lançamentos seguiam um caminho óbvio. Designers analisavam os sucessos anteriores e concebiam um produto novo, que era promovido pelo marketing e, só então, vendido. Todo esse processo, em indústrias tradicionais, pode levar mais de um ano!

Com as novas formas de obter insights sobre o comportamento e as preferências do cliente na Internet, o caminho se inverteu e se tornou mais curto. Isso ocorre pois os dados coletados durante as interações dos consumidores nas plataformas de e-commerce C2M substituem o processo normal de pesquisa e desenvolvimento, encurtando consideravelmente o tempo entre a ideia e a execução.

Potencial de aceleração de inovação

Embora dificilmente o C2M desbanque o modelos tradicionais de e-commerce como o Direct-to-Customer (D2C) ou mesmo o tradicional de B2C, há um grande potencial de aceleração para a inovação com base nas percepções dos consumidores. Por exemplo, já existem inúmeros produtos no mercado desenvolvidos inteiramente com base em comentários nas plataformas C2M a respeito de itens similares. É o dado (novo) permitindo o lançamento de produtos cada vez mais aderentes às necessidades dos consumidores de uma forma absurdamente rápida.

Além disso, o desenvolvimento baseado em análise de dados possibilita pesquisar com profundidade necessidades específicas de determinados grupos, com recortes detalhados de demografia, preferências e precificação, preenchendo nichos desatendidos de mercado com mais facilidade.

Imagine uma fábrica escolhendo que produto ela quer fabricar a partir dos dados que mostram que determinado local demanda consumo cujos insumos de matéria-prima ou logística sejam de fácil acesso ou de baixo custo para essa indústria. Essa situação pode trazer uma vantagem competitiva enorme para essa manufatura frente aos seus concorrentes. E o melhor: ela ainda estará criando e distribuindo um produto cuja demanda já se provou viável através dos dados. Até quando? Até que a próxima análise mostre que há outro nicho cuja operação seja mais rentável ou que a tendência anteriormente confirmada iniciou seu declínio.

O C2M tem alto potencial de revolucionar o e-commerce mundial, desde compras de supermercado até o mercado de luxo. O uso do processamento de dados para monitorar tendências de consumo demonstra o poder inexplorado das interações e do engajamento dos consumidores para impulsionar tais mercados. Em um momento no qual as opiniões nunca foram tão importantes, a tecnologia põe o consumidor no controle.

Fonte : https://www.ecommercebrasil.com.br/artigos/c2m-revoluciona-o-e-commerce/

Download