Transformação Digital

Você consegue mapear a experiência do seu cliente?

10/06/2020

Tempo estimado de leitura: 4 minutos


Pesquisa da Serasa Experian aponta que 95% das empresas dizem identificar seus clientes, porém só 50% dos consumidores se sentem reconhecidos

Prover a melhor experiência do cliente exige dois esforços contínuos das empresas: conhecer quem é o consumidor e personalizar os produtos e serviços de acordo com o seu perfil. Como essas organizações conseguem isso? Com dados.

O problema é que muitas empresas afastam mais os clientes do que efetivamente se aproximam deles.

Primeiro porque muitas usam plataformas CRM de maneira isolada, quando elas deveriam ser um complemento à estratégia omnichannel, caso as companhias já tenham uma (inclusive falamos sobre as diferenças e explicamos como cada uma pode contribuir para o seu negócio aqui). O resultado: uma experiência não tão conveniente assim.

Já o segundo motivo que pode afastar os consumidores é a segurança que as empresas oferecem nas interações. Geralmente, ela também é isolada e acontece em três momentos: no primeiro cadastro, quando os clientes voltam e fazem o login e, por último, quando realizam alguma transação.

Essa segurança isolada gera desconfianças nos consumidores, porque eles não têm uma visão transparente sobre o uso consciente dos dados para personalizar a experiência deles em um e-commerce, em um atendimento via redes sociais ou outras interações.

São esses alguns dos pontos tratados na Pesquisa Global de Identidade & Fraude 2020 da Serasa Experian. O relatório entrevistou mais de 6.5 mil consumidores e 650 empresas em todo o mundo para entender como as organizações identificam os clientes em um ambiente on-line.

A expectativa de uma experiência do cliente positiva

“Consumidores são estatísticas. Clientes são pessoas”. A frase de Stanley Marcus, famoso executivo do varejo por suas campanhas publicitárias, resume um dado importante da pesquisa da Serasa: 95% das empresas têm confiança em identificar e reconhecer quem são seus clientes.

No entanto, a recíproca não é verdadeira: 55% dos consumidores entrevistados não se sentem reconhecidos pelas empresas. Quando falamos de Brasil, essa diferença de percepção é a seguinte: 100% das empresas entrevistadas mostraram confiança na capacidade de identificar os clientes e apenas 39% dos consumidores brasileiros não se sentem reconhecidos por elas.

Entre a expectativa e realidade de uma experiência do cliente positiva, as empresas precisam ir além da confiança em reconhecer quem é seu consumidor. Gerar engajamento só vai acontecer, segundo a Serasa, quando a empresa tiver:

  • Identidade.
    Ou seja, ter a permissão de iniciar um relacionamento.
  • Segurança.
    Para ganhar a permissão de continuar o relacionamento.
  • Conveniência.
    Para acelerar o crescimento dessa relação com o consumidor.
  • Personalização.
    Que vai permitir à empresa maximizar os relacionamentos.

Mas, para isso, é preciso coletar informações pessoais. E isso está intimamente ligado à questão da segurança, sobre como esses dados serão coletados, onde serão armazenados e como serão utilizados.

Ferramentas inteligentes ajudam a segurança dos negócios

Os consumidores estão cada vez mais no ambiente digital e procuram canais on-line para interagir com uma empresa. Para as marcas, se por um lado isso trouxe uma grande quantidade de dados, por outro trouxe o desafio de gestão desses dados.

Como forma de garantir atendimento personalizado e conter possíveis fraudes, muitas organizações passaram a usar ferramentas analíticas avançadas, como Inteligência Artificial e Machine Learning.

Segundo a pesquisa da Serasa, para 86% das empresas entrevistadas, a análise avançada de dados é a principal estratégia na jornada do cliente. Já 63% utilizam essas ferramentas para prever fraudes e 57% para autenticar a identidade de um consumidor.

Olhando especificamente para o Brasil, quanto à autenticação da identidade, as empresas têm utilizado diversas combinações para reconhecer quem são seus consumidores:

  • 58% usam modelos de Machine Learning supervisionados (quando os dados contêm a resposta desejada).
  • 56% utilizam lógica de regra de negócios.
  • 46% criaram modelos de Machine Learning não supervisionados (dados que não foram rotulados, categorizados ou classificados previamente).
  • 46% apostam em um modelo híbrido de Machine Learning e regras de negócios supervisionados e não supervisionados.

Vale destacar que o uso de ferramentas avançadas de análise vai permitir a detecção ágil de fraudes e o reconhecimento contínuo do cliente, reduzindo os riscos de exposição de ambos (empresa e consumidor) e aumentando a confiança entre eles.

Transparência é a chave para a confiança

A experiência do cliente vai além da empresa saber quem é ele, mas também conseguir mostrar como os dados são coletados e utilizados. Se uma companhia quer uma informação de qualidade para identificar o consumidor, ele, por outro lado, quer ter o controle.

Até porque, 72% dos consumidores entrevistados estariam dispostos a fornecer mais informações pessoais para que as empresas os identifiquem com maior precisão. Porém, 88% desejam ter mais controle dos dados e 66% sabem que os dados são valiosos para as marcas.

Como se daria esse controle? Por meio de regulamentações, como a Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais (entenda mais da lei brasileira aqui). Em alguns mercados, empresas já desenvolvem programas para dar maior privacidade e segurança aos dados ao consumidor.

Gerando essa transparência dos dados, 84% das empresas acreditam que vão reconhecer melhor os clientes, identificando mais facilmente as tentativas de fraude. A grande questão é como elas vão transformar essa confiança equivocada que tem em relação ao consumidor em segurança e comodidade.

Principais destaques desta matéria

  • Pesquisa da Serasa Experian mostra que 95% das empresas confiam em como elas identificam seus clientes.
  • No entanto, mais de 50% dos consumidores não se sentem reconhecidos por elas.
  • A falta de identificação possibilita golpes fraudulentos, gerando perdas para as companhias.
  • Muitas têm utilizado Machine Learning para prover uma experiência do cliente segura e positiva.

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