Co-piloto com análise de clientes baseada em IA [Resumo do webinar]

Ryan Ota, nosso gerente de produto, ministrou este webinar sobre os mais recentes desenvolvimentos em análise e como a IA está ajudando a transformar a indústria de análise.

Analytics reimaginado: o futuro da IA ​​na análise de clientes

Primeiro, quero compartilhar rapidamente algumas estatísticas sobre a adoção e demanda de IA. De acordo com as pesquisas de 2022 e 2023 do Mackenzie, a adoção e o uso de IA mais que dobraram desde 2017.

A pesquisa também aponta que as três principais áreas com maior demanda por IA giram em torno do nosso tópico atual sobre insights e análises de clientes.

Os casos de uso de IA mais populares mostram que 24% dos usuários pesquisados ​​estavam interessados ​​em usar IA para sucesso e atendimento ao cliente, seguidos por 20% no desenvolvimento e melhoria de produtos e 19% em marketing, segmentação e leads.

À medida que o uso da IA ​​continua a crescer, a maioria das empresas enfrenta a crescente complexidade dos dados.

Muitos enfrentam o desafio de selecionar as melhores ferramentas e estratégias para abraçar a tendência emergente de insights de IA. Na verdade, uma pesquisa da IDC mostrou que apenas 30% das empresas se sentiam tecnicamente preparadas para aproveitar a nova onda de IA generativa.

A seguir, daremos uma olhada nas tendências futuras em análise de clientes na Woopra. A nosso ver, as tendências de IA trarão crescimento acelerado com tempo de obtenção de insights mais rápido.

Analisamos continuamente as tendências de recursos de IA e as necessidades analíticas dos clientes para ajudar a construir nossa visão de produto. Acreditamos que a nova geração de análises de clientes precisa ser construída em torno de três áreas para o sucesso do cliente.

A primeira é a capacidade de reunir dados díspares; ter uma única fonte de verdade. E também a capacidade de analisar esses dados em tempo real.

A maioria das empresas hoje possui dados em vários locais diferentes, como online, offline e até mesmo em aplicativos de terceiros. Portanto, ser capaz de reunir todos esses dados realmente ajuda a compreender a jornada completa do cliente.

A segunda é trazer insights integrados para capacitar todas as equipes, como equipes de sucesso do cliente, vendas, marketing e produtos, para otimizar o crescimento.

Por último, utilizando insights gerados por IA para crescimento e otimização em escala.

Na última década, tive o prazer de resolver uma ampla gama de problemas com clientes, desde equipes de produto até marketing, sucesso do cliente e vendas.

Como resultado, muitas vezes recorrem a nós em busca de colaboração e trabalhamos juntos para resolver questões únicas, mas interligadas.

Essa parceria nos permite estimular o crescimento por meio de insights de clientes baseados em dados.

Como uma equipe de produto, eles podem perguntar quais recursos de produto os clientes de alto valor estão usando ou fazendo marketing ou, em outras palavras, quais canais de marketing estão gerando mais conversões para as equipes de vendas.

Com cada equipe focada em áreas diferentes, é importante encontrar a ferramenta que possa responder a uma ampla gama de perguntas para compreender a jornada completa do cliente, de ponta a ponta.

Num futuro próximo, a IA aumentará a produtividade em diversas áreas quando se trata de análise de dados.

As decisões sobre a jornada do cliente se tornarão em tempo real e permitirão que você tome a melhor ação em milissegundos. Aquilo em que você investe agora terá um impacto significativo nas decisões de negócios futuras.

E tudo começa fazendo as escolhas certas em sua infraestrutura e ferramentas nas três áreas a seguir. Ajudaremos você a desbloquear o poder da IA ​​na análise de clientes.

Primeiro, observe as várias tendências de IA. Em seguida, observe os dados em tempo real de várias fontes. Com a ajuda do rastreamento de IA, é mais fácil do que nunca.

Por exemplo, com a marcação automática inteligente de IA, o rastreamento de eventos personalizado, que pode levar várias semanas para um desenvolvedor implementar, pode levar segundos com IA.

Em segundo lugar está a análise inteligente e a análise de dados com IA para autoatendimento. O recurso de insights do cliente baseados em IA pode ajudar todos em sua equipe. Pode até ajudar usuários técnicos e não técnicos a obter insights valiosos com seus dados.

Para comparar, no passado, talvez você precisasse de uma equipe inteira para ajudar a responder perguntas. Agora, podemos simplesmente pedir à IA que produza uma resposta em segundos.

E, por último, o número três é a otimização do cliente em escala e a capacidade de agir com base nos dados com IA. Com essa personalização do produto e o crescimento, atualmente é difícil realizar a otimização em escala e muitas vezes pode exigir tempo e esforço.

Assim, com o desenvolvimento de IA previsto e generativo, as decisões e otimizações de crescimento do cliente são simplificadas e até automatizadas para maximizar o ROI.

Preparando-se para o sucesso: navegando pelas ferramentas analíticas na era da IA

Primeiro, mencionamos a conexão de dados acionáveis ​​e em tempo real. Tudo começa com a coleta de dados.

De acordo com nossos clientes e o feedback de usuários que usam plataformas tradicionais, como o Google Analytics, eles descobriram que essas ferramentas eram lentas para a tomada de decisões devido a conexões de dados incompletas, redes limitadas e falta ou dificuldade de encontrar eventos ou audiências.

A IA precisa ser personalizável em tempo real e pode ser integrada a pontos de dados ao longo da jornada do cliente. Com tempo real, as equipes de dados, vendas, suporte e marketing podem agir mais rapidamente para evitar oportunidades perdidas.

Todos nós já ouvimos o ditado: “Menos é mais”. Mas em dados, tendo a me inclinar mais para mais é mais. Muitas vezes, as empresas não sabem o que não sabem, e você descobrirá que rastrear mais dados muitas vezes pode encontrar e fornecer mais insights que você nem imaginou.

Por exemplo, a equipe de marketing pode estar interessada apenas em rastrear os eventos do topo do funil.

Mas se você rastrear mais dados depois que alguém se torna um cliente, você pode começar a segmentar esses usuários como clientes de alto ou baixo valor. Isso pode fornecer insights sobre quais campanhas de marketing estão atraindo clientes de maior valor.

Esse insight pode ser extremamente valioso para equipes de negociação, algo que você pode perder se estiver acompanhando apenas a análise do topo do funil.

O cerne do poder total da análise de clientes de IA é rastrear toda a jornada do cliente, o que requer monitoramento e otimização em tempo real.

A capacidade de rastrear eventos personalizados com segmentação de público e a capacidade de se conectar com integrações de terceiros e fontes de dados externas é autoatendível e analítica inteligente.

Com a tendência crescente de autoatendimento, você deseja encontrar uma plataforma que capacite todos em sua equipe a obter respostas. A análise tradicional do cliente só pode mostrar relatórios sobre uma pequena parte da jornada do cliente e fornece um tempo lento para obter insights.

Muitas vezes, se você quiser se aprofundar nesses dados, ainda precisará exportá-los para um banco de dados e, em seguida, executar consultas sequenciais complexas para obter qualquer tipo de insight.

Portanto, com análises baseadas em IA, seria ótimo ter recursos de IA fornecendo insights preditivos que permitem analisar a jornada completa do cliente sem qualquer conhecimento técnico, simplesmente fazendo perguntas em linguagem natural sobre seus dados.

Além disso, procure uma interface amigável que permita que equipes de vários departamentos obtenham respostas imediatas e resolvam seus problemas de negócios.

O número três é como você pode agir com base em seus dados por meio da otimização e personalização em grande escala.

A análise tradicional do cliente fornece apenas canais limitados, que têm opções limitadas para otimizações da jornada do cliente com seu produto e muitas vezes têm opções de segmentação limitadas e menos visibilidade do perfil.

Com análises baseadas em IA, é importante encontrar uma ferramenta que possa automatizar ações para otimização de canais de marketing cruzado com a capacidade de personalizar a segmentação granular de público para personalização de produto ou marketing.

Tudo se resume a encontrar a ferramenta certa que possa tomar medidas imediatas, aproveitar oportunidades com a capacidade de definir públicos específicos e direcionar leads por meio de vários canais.

Resumindo, escolher uma ferramenta que possa conectar, analisar e agir com base em seus dados será vital para obter o máximo valor das análises baseadas em IA.

Com uma conexão que se concentra em dados em tempo real com dados de terceiros em integrações e rastreamento e segmentação personalizados, os clientes podem analisar previsões de IA e co-pilotar de forma eficiente para análises de clientes completas e dados visualizados de fácil utilização.

Apresentando Woopra: estudos de caso e demonstração

Woopra é uma plataforma de análise de clientes baseada em IA que permite às empresas entender a jornada completa do usuário dos clientes. Com o Woopra, podemos prever clientes de alto perfil e tomar decisões mais informadas e baseadas em dados.

Woopra pode responder a uma ampla gama de perguntas para ajudar a maximizar o ROI. Aqui estão quatro perguntas típicas que as empresas podem fazer.

Quais canais e páginas estão convertendo os clientes de maior valor em tempo real?

Como segmentar meus clientes de alto e baixo valor de acordo com seus comportamentos e interesses?

Como posso automatizar e adaptar meu alcance para usuários de alto valor e pessoas que abandonaram o carrinho?

E quais produtos principais estão sendo mais atribuídos às vendas de novos clientes?

Embora algumas outras ferramentas possam se concentrar apenas no rastreamento, o Woopra expande o que é possível com dados de rastreamento, permitindo que você responda a perguntas complexas e atue com base nesses dados de rastreamento.

Então, vamos nos aprofundar um pouco mais e ver como o Woopra pode ser aplicado a essas diversas questões.

Olhando em tempo real, os insights sobre as jornadas ideais do cliente podem analisar a jornada completa do usuário, desde como eles chegam ao seu site, quais canais estão funcionando melhor e como eles estão interagindo com seu produto.

E, finalmente, analisar o que está gerando essas conversões e o uso contínuo do produto assim que um usuário faz algo em seu site. Com o perfil Woopra, ele é atualizado instantaneamente. Isso permite que as equipes de toda a sua organização atuem instantaneamente.

Um de nossos clientes tem um modelo de assinatura para o setor de commodities, e a Woopra capacita suas equipes de vendas, dando-lhes acesso instantâneo a insights sobre esses clientes em potencial.

Eles podem então rastrear coisas como quais canais de marketing estão atraindo mais visitantes, quais artigos estão sendo mais visualizados e quanto tempo permanecem em cada página.

Eles podem até automatizar o alcance por e-mail para clientes em potencial com base em segmentos de clientes focados em leads potenciais de alto valor.

Os e-mails também são personalizados para incluir os artigos de interesse de seus leads, com base em todos os dados que eles rastreiam no Woopra após enviarem os e-mails automatizados.

Eles podem até rastrear esses e-mails e ver quem está voltando. Assim que retornarem, eles terão outra automação no Woopra que atualiza o canal de folga para que suas equipes de vendas sejam notificadas instantaneamente quando o lead de alto valor retornar.

Esse tipo de rastreamento e automação holísticos aumentou muito suas taxas de conversão, permitindo que sua equipe de vendas agisse rapidamente e concentrasse mais tempo em leads de alto valor e menos tempo no envio de e-mails cegos.

Como segmentar meus clientes de alto e baixo valor de acordo com seus comportamentos e interesses?

Com nosso recurso de segmentação, podemos usar fórmulas e filtros extremamente granulares para definir qualquer número de segmentos ou públicos personalizados com base na atividade do usuário.

Esses segmentos não requerem nenhum código e podem ser facilmente feitos por membros não técnicos em minutos.

Esses segmentos permitem uma ampla gama de insights acionáveis.

Ajudei um de nossos clientes, que oferece aulas e certificações para profissionais de marketing digital, a criar um modelo de pontuação completo para seus usuários.

Usando fórmulas, conseguimos atribuir pontos com base em uma ampla gama de atividades que seus clientes poderiam realizar em seu site. Como cinco pontos por concluir uma lição ou 10 pontos por obter a certificação.

Em seguida, criamos métricas personalizadas que atualizavam os totais de cada usuário em tempo real. Então, com base nessas pontuações, conseguimos agrupar esses usuários em diferentes segmentos, como clientes de alto, médio e baixo valor.

Os clientes puderam então rastrear quais lições ou atividades estavam gerando mais engajamento e automatizar o conteúdo e a divulgação com base nas atividades do usuário.

Agora eles podem personalizar segmentos, o que lhes permite entender melhor o comportamento de seus usuários e ajudar suas equipes de produto a se concentrarem em lições e conteúdos que geram mais engajamento.

A seguir, veremos como automatizar e adaptar meu alcance para usuários de alto valor versus usuários que abandonaram o carrinho.

Já mencionei alguns desses casos de usuários anteriormente. Mas vou expandir os recursos de automação do Woopra. Podemos criar um fluxo de trabalho completo baseado no comportamento do usuário.

Um usuário pode entrar em um fluxo de trabalho automatizado adicionando um item a um carrinho e então podemos selecionar o período de tempo limite caso ele não conclua a compra. Podemos então usar nossa integração para enviar um e-mail automatizado para esse usuário.

Um de nossos clientes que usa muito esse recurso é uma companhia aérea com a qual trabalhamos. Eles usam nossos fluxos de trabalho automatizados para enviar e-mails personalizados para os usuários que finalizam a compra e também têm fluxos de trabalho para usuários que abandonam seus carrinhos.

Esses fluxos de trabalho extraem dados rastreados das seleções do usuário, como preferências de assento ou quantos viajantes entram e saem dos destinos e horários estimados de partida.

Todos esses dados são rastreados em sua instância Woopra. E eles usam esses dados para injetar essas informações em e-mails personalizados que enviam com nossa integração de grade de envio.

Para o fluxo de trabalho de abandono atual, se um usuário inserir todos os detalhes da oferta de voo, mas acabar não finalizando a compra, ele poderá personalizar um alcance por e-mail que injeta todos os detalhes do voo no e-mail automático para tentar recuperar conversões potenciais.

Com o Woopra, eles podem fazer um teste AV aleatório com nossa automação que testa diferentes formatos de e-mail ao enviar esses e-mails de abandono atuais e, em seguida, acompanhar seu desempenho também.

Os dados de rastreamento são um lado da questão. O outro lado é ser capaz de agir com base nos dados da trilha.

Há uma ampla gama de possibilidades para ajudar a aumentar o envolvimento e as receitas com o mais novo recurso e desenvolvimento do Woopra: Nosso AI Woopra Co-Pilot.

Podemos fazer perguntas em linguagem natural e co-piloto e, em seguida, selecionar e configurar automaticamente o relatório para fornecer as respostas que você precisa.

Este recurso visa obter as respostas mais rápidas possíveis sem a necessidade de construir um relatório manualmente. Isso permitiria que qualquer pessoa de sua equipe obtivesse insights valiosos e segundos sem precisar depender de um especialista interno em dados.

Solicite uma demonstração do Woopra Copilot: relatórios e insights da Gen-AI.