Personalizar o atendimento é manter o cliente

Conserve o cliente que você conquistou atendendo–o melhor. Veja as maneiras mais comuns de promover a personalização em sites – através da interface, da navegação e da customização.

Por Ricardo Cavallini

Prosseguindo nosso artigo anterior sobre CRM e fidelização de clientes, onde vimos diversas maneiras de obter dados sobre os visitantes de nossos sites ("Personalização é o caminho", veja ao lado), vamos agora comentar formas de aproveitar as informações e promover a personalização.

Antes de mais nada, lembre–se que existe vida fora da internet. Use seu conhecimento em todas as frentes possíveis, seja com campanhas online e personalização de seu próprio site, ou seja offline, utilizando campanhas publicitárias, customer service e até mesmo dando suporte à decisão.

Essas regras são válidas independente da empresa ser exclusivamente pontocom ou não, considerando que hoje em dia as empresas virtuais também têm braços fora da web, como serviços de logística, campanhas tradicionais, SAC, Help Desks etc.

As maneiras mais comuns de utilizar personalização em sites são pela alteração do design do site (look and feel), mudança da navegação (disponibilizando links diferentes), e apresentação do conteúdo de acordo com o desejado. E por último o recurso mais utilizado – desenhar a página de formas diferentes mudando a versão do HTML e outras tecnologias de acordo com a capacidade do computador e softwares do visitante.

Também podemos citar algumas técnicas utilizadas para personalizar sites. Abaixo estão separadas as mais conhecidas, apesar dos sites muitas vezes misturarem mais de uma delas para chegar a melhores resultados.

Classificação, Clustering ou Profiling

Como o próprio nome diz, esta técnica consiste em classificar ou agrupar os usuários através de dados como informações financeiras, comportamento de compra e até mesmo demográficos.

Um exemplo seria uma loja de informática identificar quem é usuário iniciante, quem é usuário regular ou quem é um heavy user, diferenciando o tratamento para cada um dos grupos.

Collaborative Filtering

Um método mais inteligente de classificação que funciona comparando as características do visitante com outros usuários que tenham características parecidas. Um exemplo bastante conhecido é o da Amazon.com, que faz indicações de livros baseado na compra de pessoas que compraram as mesmas coisas que você.

Pattern

Esta técnica consiste em reconhecer padrões do visitante, trabalhando em cima de probabilidades calculadas sobre a história de todos os visitantes do site. Por exemplo, se um usuário visitou a notícia A, em seguida visitou a página da notícia B e hoje é segunda–feira significa que a chance dele ler também a notícia C é de 90 por cento;portanto coloque um link para a notícia C na página da notícia B.

Para poder reconhecer padrões, normalmente é necessário um grande volume de acesso sendo cadastrado no banco de dados do site.

Muitos sites misturam informação de Click Stream com dados do cadastro do cliente para reconhecer um padrão. Por exemplo, se o usuário é do sexo masculino, tem entre 15 e 25 anos, mora em São Paulo e visitou as páginas A, B e D, então as chances de comprar o produto X são de 85 por cento.

Sendo assim, a fórmula para se obter o padrão pode vir de diversos lugares, incluindo dados como localização geográfica, cadastro, histórico online do usuário (ou de outros usuários) e até mesmo informações da visita atual.

Redes neurais ou inteligência artificial

Uma imitação do cérebro humano. Através da entrada de uma série de dados, as redes neurais conseguem adaptar seus modelos de acordo com o padrão dos dados. Redes neurais são mais indicadas para trabalhar com dados não lineares, onde é difícil estabelecer um padrão, mas por outro lado são deficientes quando você precisa entender como a informação é trabalhada.

É uma boa técnica para aplicações como análise de riscos, indexação de documentos ou que trabalham com linguagem. Um bom exemplo de desenvolvimento seria responder e–mails sem a interferência de humanos. [Webinsider]

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