Num cenário tecnológico em franca evolução, as empresas estão constantemente em busca de formas de melhorar e diferenciar as experiências dos seus clientes, sendo a personalização em grande escala uma estratégia que ganhou destaque – modelo que envolve a adaptação de produtos, serviços e interações para alinhar as necessidades exclusivas dos consumidores às suas preferências. É a arte de entregar experiências customizadas, fazendo com que indivíduos e empresas se sintam únicos, vistos e valorizados por uma marca.

Esta estratégia pode ir desde recomendações personalizadas de produtos e mensagens de marketing direcionadas, até interações individualizadas de atendimento ao cliente, sendo o objetivo o mesmo: criar uma experiência mais envolvente e relevante, promovendo a fidelização e a satisfação do cliente. Embora este conceito não seja novo, a ascensão da hiperautomação revolucionou a forma como as empresas abordam e implementam estratégias de personalização.

Com a propagação de canais digitais, as empresas recolhem quantidades cada vez maiores de dados sobre o comportamento dos seus clientes, pelo que formas automatizadas e eficientes de os gerir e analisar se tornam imperativas.

Adicionalmente, os consumidores modernos, alinhados com comportamentos e expetativas próprios de nativos da era digital, esperam gratificação instantânea e respostas em tempo real – aqui, as abordagens tradicionais de personalização, seja na entrega de conteúdo, seja na capacidade de fazer recomendações oportunas e relevantes, revelam-se insuficientes.

A hiperautomação em contexto da personalização utiliza tecnologias com base em artificial intelligence (AI), machine learning (ML) e robotic process automation (RPA) para automatizar e acelerar o processamento de dados. Algoritmos de AI e machine learning analisam dados para prever o comportamento do cliente, permitindo às empresas antecipar as suas necessidades e oferecer experiências personalizadas, sugerindo produtos, conteúdos ou serviços.

Complementarmente o natural language processing (NLP) permite que os algoritmos e sistemas entendam a linguagem humana, facilitando uma comunicação mais eficaz e interações personalizadas no suporte ao cliente e em áreas de marketing digital.

As ferramentas RPA podem gerar e atualizar conteúdo dinamicamente, garantindo que mensagens e ofertas personalizadas estejam sempre atualizadas e relevantes. A hiperautomação na personalização em larga escala traz, assim, benefícios de escalabilidade, potencia a capacidade de resposta em tempo real, a eficiência de custos e impacta de forma positiva a experiência de cliente.

As gigantes norte-americanas Netflix e Amazon são dois exemplos atualmente existentes de uso de personalização recorrendo à hiperautomação de forma massiva. A Netflix usa algoritmos avançados para analisar hábitos e preferências dos utilizadores, entregando recomendações personalizadas de filmes e séries, além de gerar conteúdo dinâmico, em forma de pré-visualizações selecionadas com base nas preferências do utilizador.

A Amazon tem um mecanismo de recomendação baseado em machine learning que sugere produtos com base em histórico de navegação, pesquisa e compras dos clientes, de forma a potenciar o aumento de vendas, usando também AI e automação para a otimização da cadeia de abastecimento.

Estes casos de sucesso alavancam a personalização no processamento e automação de grandes quantidades de dados, que dependem da hiperautomação para entregar de forma quase imediata recomendações e experiências alinhadas com o comportamento do utilizador.

O papel da hiperautomação será indispensável na obtenção da personalização em grande escala que as empresas precisam e irá, sem dúvida, transformar ainda mais o cenário empresarial, abrindo novas possibilidades para a criação de experiências profundamente personalizadas e significativas para o cliente.

À medida que as tecnologias continuam a avançar e as empresas se esforçam para atender às crescentes expetativas dos consumidores, o futuro verá igualmente uma maior colaboração entre humanos e AI, com os sistemas de AI a aumentar o número de tomadas de decisão humanas em vez de uma substituição completa.

Mas também é certo que esta mudança irá acarretar um conjunto de desafios do ponto de vista ético (com temas relacionados com privacidade e consentimento para uso de dados) e na complexidade que as empresas têm ao nível dos sistemas atuais, bem como da preparação do talento necessário para operar nestas áreas.

Em suma, o futuro promete ainda mais avanços nesta área, à medida que os comportamentos dos consumidores evoluem – pelo que a necessidade das empresas se manterem alerta e alinhadas com esta evolução será imperativa.

Opinião de João Ferreira, partner da Deloitte