Os ganhos sobre hiperpersonalização de clientes são indiscutíveis, segundo consultorias como McKinsey e Gartner. No caso de empresas que atendem outras empresas (B2B), existem 3,7 vezes mais chances de ampliação das compras além do desejado e 1,8 vezes mais a possibilidade de pagamento de um valor premium.
Além disso, de forma geral, sete em cada dez consumidores de todos os tipos esperam interações personalizadas, tendência que vem sendo ampliada na era da IA.
Do lado de quem usa as ferramentas de hiperpersonalização, o movimento também é positivo, sendo que 96% dos profissionais de marketing apontam o recurso como um fator de aumento de vendas.
Apesar das informações positivas, a adoção de informações cada vez mais granulares dos consumidores também traz os desafios de respeitar a privacidade e a segurança de dados.
Para equilibrar as duas pontas, Claudia Muchaluat, chief revenue officer da Logicalis Brasil, indica a estrutura desenvolvida pelo Gartner para uso da IA no processo de hiperpersonalização. Chamada de AI TRiSM, o framework envolve o gerenciamento (M, da sigla) de confiança (T), riscos (R) e segurança (S). Veja os cinco pilares do conceito, destacados do artigo da executiva:
Consentimento: deve ser granular e transparente e permitir que os consumidores tenham controle real sobre seus dados. É o consumidor que faz as escolhas específicas sobre compartilhamento de informações e define com que finalidade e para quem vai autorizar o acesso. Além disso, as etapas de consentimento devem ser atualizáveis, acessíveis e claras. Outro dado: precisam ser juridicamente válidas e eticamente robustas.
Governança da informação: os dados sensíveis usados na personalização devem ser protegidos. Entram nessa lista desde a localização ou dados biométricos até o histórico de navegação. A meta é garantir que as regras, como a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD), sejam cumpridas.
Controles de Infraestrutura: é preciso assegurar que os ambientes onde os modelos de IA aplicados na hiperpersonalização sejam seguros, com proteção contra ataques e acessos não autorizados.
Inspeção e controle em tempo real: quem adota a IA no processo de ampliar a personalização deve monitorar e controlar o comportamento dos modelos usados. Dessa forma, podem evitar desvios ou abusos que possam afetar negativamente a experiência personalizada.Governança de IA: essa etapa garante que os modelos usados para personalização sejam rastreáveis e auditados. E que também estejam em linha com políticas regulatórias e éticas. Essa iniciativa é particularmente importante em processos que envolvam informações ainda mais sensíveis como diagnósticos médicos e ofertas financeiras.
