Imagine a seguinte situação: você é o gerente de marketing de uma construtora, e está encarregado de desenhar a campanha de lançamento de seu mais novo empreendimento: apartamentos de 70 a 120 metros quadrados super bem localizados no Rio de Janeiro, a beira mar e com vista do forte de Copacabana. Trabalhando com sua agencia, vocês desenham 3 abordagens diferentes na hora de decidir onde alocar a maior parte do budget na campanha:
1 - compram espaços de anúncios na TV Globo, no horario de ponta, para impactar o máximo de pessoas possíveis. Afinal, quantas mais pessoas, mais chance tem de alguém se interessar.
2 - trabalham em parceria com microinfluenciadores de luxo, moda e finanças pessoais, criando anuncios organicos em seus podcasts, canais de Youtube e redes sociais. Talvez impacte menos pessoas, mas consiga um público mais assertivo.
3 - através de uma camada de Inteligência Artificial e Machine Learning, cria um CRM personalizado para a base de potenciais clientes que você tem armazenada, oferecendo a melhor planta para as exigências de cada um através de um algoritmo preditivo, e preço dinamico baseado no poder aquisitivo.
Qual você escolhe?
Bom, já pode apostar que para mim seja a opção 3, pois mesmo que a opção 2 seja boa pois já segmenta para um publico com potencial, não personaliza a oferta - que sabemos ser o que qualquer cliente quer hoje em dia: uma oferta perfeita por seus gostos, na hora certa, e ao preço certo. E já que tocamos em personalização, este é justamente o tema principal do episódio de hoje - tema inclusive do qual a Bozoma é grande expert.
A Bozoma Saint John é Chief Marketing officer do Netflix, ex-diretora de marketing da Uber e da Apple, e é uma autoproclamada "badass", ou seja fodona, já que o novo curso que ela está dando na Harvard Business School é chamado de "Anatomy of a Badass"....ela é incrível!
Em termos de marketing, para mim ela é talvez a maior referência mundial, e quando entramos a fundo nas discussões mais quentes sobre marketing, nos iremos sempre a chegar no ponto da "personalização". Afinal, como consumidores desde sempre queremos ser tratados de forma personalizada, mas até Digital, Big Data e Inteligência Artificial se juntarem, nós não conseguiamos comunicarmos de forma personalizada com o cliente. Pense em anúncios de TV? Bom, a Bozoma tem opiniões muito fortes e claras a respeito da personalização, e ela nos fala disso na próxima frase:
“Personalização é a chave: não me importa se é um SMS, ou um email, ou um anuncio no Facebook, se você não personalizar para mim, bom, eu não quero ver aquilo. Eu sou do tipo “não façamos aquele marketing massivo”. (ENTREVISTADOR) Você acha que essa é uma das principais vulnerabilidades de comerciais de TV? Eles tentam alcançar todo o mundo e afinal não alcançam ninguém? (BOZOMA): absolutamente: os anúncios de TVs, os outdoors, todos os tipos de mídias massivas, eles devem ser a ancora. Ou seja, quando eu tenho a sua atenção graças a eles, então é quando eu tenho que falar porque isso é importante para você. É por isso que SMS, email, e mídia sociais, e qualquer lugar onde pode ser mais personalizada, isso ajuda a ir direto ao ponto na forma em que me comunico com você".
Deixe começar contando uma história que aconteceu comigo. Alguns anos atrás, quando eu ainda estava trabalhando no Tinder, me cadastrei para obter o cartão do Nubank. Estava super empolgado em recebe-lo, pois admirava demais o trabalho que David Velez, Cristina Junqueira e time estavam fazendo - e sou fã até hoje, ainda mais agora com a Anitta no conselho, que achei uma baita sacada, seja de marketing, e de insight de Branding.
Aliás, deixe abrir uma parêntesis aqui: vejo muitos paralelos entre Anitta e Bozoma, sabia? Uma vai muito no territorio da outra, ou seja a Bozoma não é cantora mas é uma baita marketeira que adora a cultura pop, e Anitta uma cantora que adora o marketing e sabe fazer melhor do que muitos graduados da ESPM,viu? Ah, e ambas mulheres badass, e empoderadas. O que a Anitta está fazendo no setor de marketing Brasileiro, como inovando em formatos de colaboração com marcas - por exemplo, se tornando diretora criativa da Skol Beats - além da construção da propria marca pessoal, é extraordinario. Eu posso confirmar a visão incrível de marketing da Anitta por ter feito uma reunião com ela anos atrás, e acho que hoje posso contar sem problemas, para discutir uma campanha para o Tinder onde ela assumiria um namoro dela no Tinder. Já sabemos que a vida amorosa da Anitta não tem muito espaço para assumir namoros, não é, e por isso a campanha se perdeu, mas desde então só tenho admiração pela habilidade dela de entender o novo marketing. Parentesis encerrada.
Voltando a nossa história, eu solicitei um cartão do Nubank, mas ele me foi negado. Recebi um email de resposta que me surpreendeu, que dizia que eu não cumpria os critérios. Admito que fiquei incialmente preocupado, pois talvez o Nubank soubesse algo da minha vida financeira que nem eu sabia, mas depois fiquei chateado e quis entender melhor sobre o algoritmo de aprovação de cartões. Quem me segue aqui sabe que eu sou muito ativo no Linkedin, e por isso postei minha rejeição por lá, perguntando se alguém sabia do que se podia tratar. Você nem imagina: foram milhares de likes, e mais de 500 comentários de pessoas contando que tinha acontecido com eles também, compartilhando comigo suas teorias sobre o algoritmos, e assim por diante. Ou seja, um baita engajamento. Mas a história não é essa, a história é sobre o que aconteceu o dia seguinte.
O dia seguinte recebi um email no meu caixa de inbox, do titulo: "Andrea, it's a Match". O remetente era o Banco Neon, competidor do Nubank, e ao abrir o email dizia: "Oi Andrea tudo bem? Soube que alguém deu um swipe left no seu pedido de cartão de crédito. Perderam um partidão, pelo menos é o que eu acho. Meu nome é Neon, etc etc etc, e finalizava com um botão de Call-to-Action com escrito "Se deu match, clique e abra a sua conta". Incrível. Fiquei de cara com essa iniciativa super personalizada do Neon. Inutil dizer que corri para postar isso, colocando como legenda "Peço que o Banco Neon promova quem me mandou este email", e viralizou até pelos grupos de Whatsapp de marketing. Inclusive cheguei a conhecer quem escreveu esse email, e se foi promovido ou não eu não sei, mas que foi um genio do marketing ao usar a personalização de forma super rápida para gerar uma conexão e engajamento, oh se foi. Resultado para o Neon foi um buzz espontaneo sem ter gasto um centavo, mas apenas graças a personalização de um email, que fez com que eu me conectasse mais com eles do que com Nubank, ao mesmo tempo que me incentivou a compartilhar já que era tão unico e original.
A verdade é que desde sempre, como pessoas e consumidores, queremos ser tratados de forma personalizada. Porque acha que o Starbuck coloca nosso nome no copo? Personalização, é obvio, e em termos de brand love e postagens espontâneas nas redes sociais, eles superam de muito o Dunkin Donuts, maior competidor deles. No mundo digital, personalização pode ser na comunicação, como no exemplo acima, mas tem um grande problema: fazer isso de forma individual e manuel, como no caso do Neon, é ok com alguns clientes, mas como você faz isso com centenas de milhares de clientes como no caso de um varejista, ou com milhões como um banco ou uma companhia de telecom. Ou seja, o grande desafio do mundo atual é como você personaliza ao máximo em larga escala? Antecipando um pouco da resposta, já adianto que tecnologias como a Inteligencia Artificial e o Machine Learning, acoplados a tecnologias de coleta de dados sofisticadas, como por exemplo o WiFi 6X da Oi Soluções, que foi recentemente lançado e ajuda lojistas a metrificar tudo que acontece dentro de suas lojas, nos ajudam enormemente.
Mas antes disso, vamos começar a discussão entendendo porque personalização é tão importante nos negócios hoje em dia. Fundamentalmente é porque personalização induz relevancia, e relevância é a chave para competir em um mercado superlotado. De onde começa a relevância? Ela começa com a capacidade de envolver as pessoas de forma personalizada: só assim você se conecta de forma mais profunda e humana com elas. Na conferencia Relevance 260, da Coveo, a Bozoma Saint John e outro grande marketeiro, o Seth Godin, tiveram uma conversa extraordinária sobre personalização, foi um dos melhores eventos que já assisti. O Godin disse que precisamos servir as pessoas de maneiras individuais - respondendo ao que elas sabem que querem e antecipando suas necessidades. A personalização da experiência online está se transformando na experiência fisica pessoal, disse ele, ou seja cada vez mais, os consumidores desejam entrar em uma loja física e ter uma experiência também personalizada por lá também, em uma verdadeira omnicanalidade. E esse overlap entre mundos está acontecendo na outra direção também - eles querem que a experiência digital pareça mais com a física. Ele provocou no painel: “No mundo online, que é inerentemente bidimensional, o que fazemos quando aparece alguém? Eles se sentem bem-vindos? Eles se sentem como se estivessem numa loja? Eles se sentem respeitados? Estamos os tratando com dignidade? Eles se sentem como se estivessem personalizando a experiencia para eles? De fato podemos fazer muitas dessas coisas com a tecnologia".
Para entregar a economia da experiência, as empresas precisam usar os dados para servir as pessoas de maneiras muito personalizada. Isso requer um equilíbrio entre privacidade e personalização, já que as empresas não apenas coletam dados, mas os analisam para atender às expectativas de experiência pessoal. A personalização meio que assusta as pessoas, porque se você entra numa loja ou num ecommerce onde nunca entrou e eles sabe seu nome, você fica tipo,‘ Caramba, como isso aconteceu? ’. Relevância é a chave para remover essa sensação desagradável porque, quando é personalizado, é o que o consumidor deseja. A relevância muda a experiência para entregar exatamente o que o consumidor deseja. O Seth Godin disse de forma muito interessante: “Não é sobre ele, é para eles".
E veja bem que personalizar a experiencia impacta positivamente o negócio: uma estatistica da Accenture aponta que 91% dos consumidores dizem que são mais propensos a comprar com marcas que fornecem ofertas e recomendações que são relevantes para eles, enquanto outra da Adobe disse que 66% dos consumidores dizem que encontrar conteúdo não personalizado os impediria de fazer uma compra. Ah, e a Adweek demonstrou que personalização pode reduzir os custos de aquisição de clientes em até 50%, e pode aumentar a eficiência dos gastos com marketing em até 30%. Ou seja, personalização é tudo que queremos, e tudo que o cliente e consumidor precisa: porque convenhamos, você acha assertivo um modelo de marketing onde anúncios na TV são totalmente massivos, e diante dos breaks publicitarios, a maioria das pessoas troca de canal? Ou onde no feed de Instagram e Facebook, se formos impactados por um anuncio que não é relevante, só fazemos scroll down. Obvio que não é assertivo, pelo contrario: polui, estressa, frustra o consumidor, pois recebemos ofertas por coisas que não precisamos. Ou você que não tem pet já não recebeu a promoção de uma ração no ecommerce onde está cadastrado? Acontece o tempo todo! E me lembra mais de uma sessão de pesca com rede, onde você a joga e vê quem cai nela. Ok, segmentação e clusterização são formas de tornar o marketing menos massivo, mas ainda isso é longe de personalização.
O novo marketing como vimos é personalizado, mas temos que ainda endereçar o grande problema que: como escalamos isso em bases enormes de clientes? Bom, nossa velha amiga Inteligencia Artificial e nosso velho amigo Machine Learning nos vão ajudar com isso. A Inteligência Artificial podem aproveitar muitas variáveis que revelam como, quando e o que os clientes compram. As variáveis podem incluir fatores como dados contextuais, comportamento, demografia, interesses expressos, programas de recompensa ao cliente, dados sazonais (como tendências de Natal e verão) e até mesmo informações sobre o clima local, enquanto o Machine Learning pode identificar padrões - como as necessidades do cliente - a partir disso e usá-los para fazer previsões. E, finalmente, com o poder a cada vez maior de computação baseado em GPU nos permite construir modelos cada vez mais complexos (e geralmente mais precisos) para uma grande variedade de tarefas. Veja esse case: os hotéis Hilton, por exemplo, usam um concierge robô chamado Connie para tornar as experiências dos hóspedes o mais pessoais e agradáveis possível. Esse robô de sessenta centímetros de altura está no saguão para cumprimentar os convidados e responder às perguntas, em algumas unidades. Ao saber quais hóspedes estão entrando no hotel, esses robôs podem aprender com o tempo a cumprimentar e fornecer serviços mais específicos com base nas preferências pessoais do usuário.
Ou seja, de forma geral nos vimos que personalização é fundamental para o negócio já que é fundamental para o cliente, e que hoje com a combinação de Big Data, Inteligencia Artificial e Machine Learning, ele é a cada vez mais assertivo na medida que for escalado. Porque? Porque quantas mais interações, mais a maquina aprende.
Por isso quero te deixar hoje com um desafio prático: escolha uma variável relacionada ao seu cliente (pode ser nome, preferencia de preço, pode ser tamanho se você for vender roupa), e certifique-se que você está personalizando a experiencia para ele ou ela. Pergunte-se: eu estou me comunicando com ele ou ela sempre levando em conta esta variável? Eu estou exibindo sugestões baseadas nesta variável? Se eu não estiver fazendo isso, qual processo ou tecnologia a mais posso usar para introduzir este elemento de personalização?
Reflita nisso como dever de casa, e me conte.
