Customer experience strategy: uma experiência baseada em dados

No papel, qualquer customer experience strategy pode parecer perfeita, mas, na prática, nesse tipo de processo costumam aparecer inconsistências. Por quê? Principalmente por causa de um elemento que pode fazer aparecer bugs nos melhores softwares: o usuário.

Cada consumidor é único, exerce sua individualidade sempre que pode e avalia as marcas a sua maneira. A descrição do serviço perfeito pode ser uma bela peça de museu, se o consumidor não o identificar assim, por isso ela precisa ser validada no mercado, com base na customer experience.

Sem dados, essa validação vira um prêmio de loteria, com eles, você reduz as variáveis e fica mais perto de igualar prática e teoria. Vem com a gente pra descobrir como esses números são premiados!

Qual é a importância de um CX baseado em dados?

Quando a gente mergulha nos dados, essa pergunta até perde um pouco de sentido, não é? Depois que os usamos e as ideias clareiam a partir deles, nem dá pra pensar em outra forma de elaborar qualquer modelo.

Sem dados, não há estratégia, apenas tentativas. Isso não quer dizer que fazer escolhas com base no nosso feeling, de um modo mais intuitivo, não pode funcionar — e, se der certo, será por pura sorte.

A lógica é perceber que, se a definição de estratégias funciona com base na intuição e no conhecimento que temos sobre o mercado e os clientes, essa capacidade pode ser potencializada com o uso de dados.

É como estar olhando por uma fresta, derrubar o muro e encontrar uma interface de acesso ao Telescópio Hubble. Tá, a analogia foi meio exagerada, mas é só por causa do nosso desejo de deixar bem claro o poder dos dados em abrir horizontes.

Saber mais sobre o cliente

Muitas décadas atrás, as marcas conseguiam se destacar e se diferenciar da concorrência com alto investimento em propaganda. Reputações avaliadas em bilhões foram construídas assim, com base em comunicação de massa.

Nesse mundo diverso e volátil da atualidade, uma mesma mensagem é interpretada de zilhões de modos diferentes. Por isso, a única forma de conquistar relevância é com a segmentação e a personalização.

Na época da mensagem de massa, o dono da pequena mercearia sabia tudo da vida do cliente dele e personalizar era fácil, mas agora a gente precisa de informação sobre uma base muito maior. Eles podem estar em qualquer lugar, usar qualquer canal, a qualquer hora e pra caminhar em diferentes jornadas.

Entende o que falamos no último parágrafo? Dados! Apenas de dados! A transformação digital não é sobre IoT, Inteligência Artificial, URA ou Realidade Aumentada, mas sim a respeito de como usamos os dados em cada um desses recursos, pois logo todas as empresas poderão operar com cada um deles.

Vamos à prática? Talvez você nunca tenha ouvido falar da Tommee Tippee, uma fabricante de copos do Reino Unido. Monitorando os dados de menção à sua marca nas redes sociais, a empresa descobriu a mensagem de um pai, que procurava um produto que não era mais fabricado.

Ele precisava de um copo com canudinho Tommee Tippee, os únicos nos quais o seu filho, que tem autismo severo, bebia. A empresa criou uma tiragem limitada, especialmente para o garoto. É assim que os dados são transformados em experiências memoráveis ​​de atendimento ao cliente.

Como esse investimento impacta na lucratividade?

Boas ações como as da Tommee Tippee tem um valor em si mesmas, mas a viabilidade das estratégias depende do resultado que elas geram, pois nenhuma empresa consegue ser socialmente atenciosa por muito tempo, se não tiver uma boa fonte de lucro que sustente o negócio.

O fato é que as boas experiências são fundamentais para o marketing de indicação e na fidelização dos consumidores, seja no ramo B2B ou B2C. Às vezes essa indicação nem é tão direta, mas acaba sempre efetiva. Por exemplo, se você precisasse comprar copos e encontrasse uma oferta da Tommee Tippee? Não estaria ao menos simpático à ideia de dar preferência a essa marca?

Note que os dados que ela precisa pra levar essa oferta até você estão disponíveis. Afinal, nesse momento, você acaba de ler um texto que a menciona e talvez fizesse uma pesquisa no Google com uma palavra-chave que inclua um produto que ela fabrica.

Ela só precisaria de uma ferramenta capaz de levantar esses dados pra considerar que você tem acesso a um conteúdo patrocinado dela, mencionando o produto que você pesquisou.

O uso de dados na prática

Isso não é apenas marketing eficiente, é uma facilidade criada com base em dados que melhora a experiência. Quer mais exemplos? Temos! Um dos mais legais, ainda que um pouco triste, é o da Zappos, a popular loja de calçados online, que se tornou referência em atendimento.

Ocorreu como solução pra um cliente que atrasou na devolução de um par de sapatos devido a uma morte na família. Então, a equipe da Zappos fez o possível pra cuidar do frete de devolução e enviou uma pessoa pra recolher os sapatos sem nenhum custo, junto a um buquê e uma nota, lamentando o ocorrido.

Esse é mais do que um exemplo sobre dados. Eles foram necessários pra entender o problema do cliente, mas o atendimento só foi possível porque a empresa está estruturada pra dedicar atenção aos casos especiais. Como? Automatizando o atendimento nas situações rotineiras, em que o cliente pode resolver sozinho.

A Starbucks é outro exemplo clássico de uso de dados. Uma prática comum na rede é o envio aos clientes de uma pesquisa por e-mail, imediatamente após uma visita.

Como um bom café, a percepção está quente na mente do consumidor nesse momento, o que facilita que ele classifique a simpatia dos baristas e a rapidez do atendimento, por exemplo.

Por que esse caso é tão importante? É que dados não são frios como costuma parecer. Criatividade, proatividade e habilidade de análise são fatores fundamentais pra conseguir dados que oferecem potencial de gerar informação.

Em outras palavras, ninguém está sugerindo levantar o maior número de dados possíveis — inclusive, alguns deles podem não servir —, mas o volume e a qualidade ideais.

O que é necessário pra implementar essa ideia?

Algumas barreiras podem dificultar a aplicação prática de um modelo baseado em dados. Como negócios não são gerados na teoria, vale a pena a gente se concentrar em entender esses entraves, no lugar de ditar um passo a passo formal de implantação.

Os três pontos principais são, quando falta:

• cultura de dados;
• equipes multidisciplinares;
• canais integrados.

A gente podia incluir a necessidade de estruturar a empresa com as ferramentas certas, e falaremos disso no último tópico, mas equipes multidisciplinares com cultura de utilização de dados certamente providenciarão as ferramentas, certo?

Construir essas capacidades que citamos pode ser difícil, enquanto as equipes trabalham cheias de outras tarefas pra cumprir no dia a dia. Por isso, é preciso gerar estímulos e influências para uma incorporação gradual, mas rápida.

Parceiros especialistas em CX e dados podem fazer a diferença, pois já vivenciam a realidade com base na cultura e nas capacidades que precisam ser desenvolvidas. Nesse cenário, é preciso expertise no desenvolvimento das jornadas de aquisição, atendimento e cobrança, metodologias ágeis, design da experiência, plataformas, data service, martech e performance insights.

Deu pra notar sobre o que estamos falando quando usamos o termo “multidisciplinares”? Esse é um leque grande de capacidades, que dificilmente está disponível nas empresas. Por isso, boas parcerias são fundamentais pra agregar com agilidade o portfólio de soluções que a empresa precisa pra alcançar a excelência em CX design e no uso de dados.

Quais são as ferramentas essenciais para uma customer experience strategy?

É totalmente impossível pensar em uma boa estratégia em CX sem uma plataforma que integre todas as funcionalidades, canais e tarefas. Qualquer um que não seja um mutante da Marvel pode pirar em busca de métricas de customer experience, sem recursos de integração e automação.

Um bom portfólio de soluções precisa contemplar o desenvolvimento de produtos digitais, metodologias de design, desenvolvimento ágil, plataformas de relacionamento e de análise de big data. Também deve buscar levantar interações e tendências de mercado, que sejam capazes de melhorar a experiência e a satisfação do consumidor com as marcas.

Marketing e tecnologia também precisam ser combinados pra criar, desenvolver, operar e acelerar jornadas de aquisição e conversão de clientes, com análise 360° e alto nível de segurança de dados.

Não é um desafio pequeno, né? A boa notícia é que você não precisa fazer tudo sozinho pra aplicar uma customer experience strategy. Vamos continuar por aqui com informação de valor pra te ajudar nessa questão.

Falando nisso, você não vai ficar com todas essas informações só pra você, vai? Por isso, compartilhe este post em suas redes sociais e deixe que fluam as interações sobre o assunto!