O período de confinamento tem originado um fluxo inesperado de utilizadores em diversos canais digitais, entre os quais podemos destacar os websites de e-commerce, os media, sites de entretenimento e canais de conteúdo generalista. Esta situação que à primeira vista poderia ser percecionado como um impacto positivo para as organizações, revela-se em muitos casos um desafio que pode gerar interpretações erradas de dinâmicas de interação (user-item e user-channel), culminando em ineficiências de processos como o atendimento ao cliente, imprecisões na segmentação de conteúdo e constrangimentos no funcionamento dos negócios. Sempre que um utilizador acede e interage a um destes canais, gera uma pegada digital que por vezes não é analisada de forma integrada por falta de visibilidade ou inexistências de processos de captação, mas que são cruciais para o conhecimento e crescimento do negócio.
No mercado, existem algumas soluções Black Box que permitem criar um conjunto de métricas predefinidas para as ações e comportamento dos clientes, como por exemplo, o Google Analytics. No entanto, essas soluções são limitadas em termos de tipos de eventos que podem ser gerados, e a grande maioria é executada sobre amostras estatísticas do tráfego real.
Nesta perspetiva, a solução pode e deve passar pela criação de modelos personalizados de captação e análise de eventos (Data Stream Pipelines), que desta forma torna possível rastrear com eficácia, o comportamento dos utilizadores e suas interações com os canais digitais. Ao criar eventos personalizados, isto é, métricas específicas ao contexto do negócio, essas interações podem ser personalizadas e os dados transformados em grandes oportunidades para as organizações quer em termos de oferta quer na prestação de serviços de valor acrescentado.
Como são criadas as Data Stream Pipelines?
A criação e automatização destes fluxos de dados, é um processo que implica uma solução end-to-end. Numa primeira etapa, é fundamental um levantamento de requisitos e objetivos de negócio, passando por uma definição dos eventos e KPIs a serem consumidos e analisados, para depois culminar na criação de processos de análise e/ou algoritmos, que com recurso a mecanismos de inteligência artificial / automação, assegurarão a leitura continua e transformação dos dados em outputs importantes para a tomada de decisão.
A criação de um Data Stream Pipeline personalizado, torna numa primeira instância as organizações 100% proprietárias dos dados gerados nos seus sites e aplicações, assumindo que noutras plataformas os dados são partilhados com terceiros. Adicionalmente, as empresas ganham flexibilidade para personalizar e definir as informações que são exibidas e realmente relevantes para o seu negócio, com base em resultados reais de tráfego.
Como podem os dados apoiar o negócio?
Dependendo da maturidade do negócio, podem ser analisadas várias métricas e criar conjuntos de eventos que permitam entender os diferentes estágios de interação, como impressões de produtos, visualizações de páginas, cliques e conversões. Através da convergência de dados é possível definir perfis de utilizadores e segmentos para as diferentes ofertas, tendo ainda em consideração métricas geográficas e demográficas que permitem a posterior personalização do conteúdo.
De realçar por fim, a possibilidade de integrar mais do que uma fonte de informação, isto é, centralizar a análise de dados de vários canais digitais, como por exemplo, websites, apps, blogs, redes sociais, numa plataforma só.
Uma das grandes vantagens do digital é a tecnologia e a capacidade de análise que nos fornece. Com dados tomamos melhores decisões e interagimos com o público de uma forma personalizada a um menor custo. Será que está mesmo a ter uma visão 360 dos utilizadores dos seus canais digitais?
