O desenvolvimento das tecnologias da informação e
comunicação tem vindo a revolucionar a forma como os negócios se relacionam com
os seus clientes. Um bom exemplo da alteração deste paradigma é a crescente
utilização das ferramentas de data mining. Esta é uma ferramenta muito
interessante que permite as organizações observar os comportamentos dos seus
clientes em relação a diferentes produtos e situações. Permitem criar situações
favoráveis para o aumento de receitas e lucros, bem como aumentos dos níveis de
satisfação dos clientes.
No entanto, a utilização deste tipo de ferramentas de
personalização pode levantar algumas questões privacidade e em alguns casos, podem alcançar um patamar intrusivo no que diz respeito à intimidade dos
clientes.
Um dos exemplos conhecidos que demonstra como, no limite, estas
ferramentas podem ser “assustadoras” ocorreu com a empresa Target. Esta é uma empresa retalhista sediada nos Estados Unidos que tenta sempre retirar o máximo
de informação dos dados que recolhe. Procura padrões desconhecidos de consumo que
lhe permitem conhecer melhor as necessidades dos clientes. Foi assim que descobriu
um padrão que lhe permitiu desenvolver um algoritmo que identifica o estado de
gravidez das suas clientes.
“he was able to identify about 25 products that, when
analyzed together, allowed him to assign each shopper a “pregnancy prediction”
score. More important, he could also estimate her due date to within a small
window”
A empresa consegue desta forma a vantagem de poder enviar cupões
de desconto para produtos relacionados com cada etapa da gravidez.
No entanto, a Target percebeu que esta capacidade de
previsão assustava os seus clientes. Existe um exemplo de um pai que descobre
que a sua filha está gravida a partir dos cupões enviados pela empresa.
(exemplo engraçado desenvolvido na noticia)
Sentiram assim necessidade de enviar cupões com esse tipo de
produtos de forma mais subtil.
“We
started mixing in all these ads for things we knew pregnant women would never
buy, so the baby ads looked random. We’d put an ad for a lawn mower next to
diapers. We’d put a coupon for wineglasses next to infant clothes. That way, it
looked like all the products were chosen by chance. And we found out that as
long as a pregnant woman thinks she hasn’t been spied on, she’ll use the
coupons. She just assumes that everyone else on her block got the same mailer
for diapers and cribs. As long as we don’t spook her, it works.”
Podemos verificar que, a personalização pode tornar-se excessiva
em alguns casos. As organizações devem possuir o “bom senso” e a capacidade de avaliar
as necessidades e as expectativas específicas dos seus clientes, adequando para
tal os conteúdos e as formas da sua comunicação. Sendo fundamental (por vezes) não dizer tudo o que se pensa, mas pensar em tudo o que se diz.
Noticia: (http://www.forbes.com/sites/kashmirhill/2012/02/16/how-target-figured-out-a-teen-girl-was-pregnant-before-her-father-did/ )
Olá João! Este caso faz-me lembrar um outro da cadeia de supermercados Tesco. A Tesco tem o Clubcard que lhes permitiu construir uma das bases de dados mais completas do mudo e que, no limite, representa os padrões de consumo da própria Grã-Bretanha. A base de dados da Tesco é muito procurada por marcas que querem desenvolver estratégias direccionadas aos seus consumidores. Usando a informação proveniente da sua base de dados, na Tesco os clientes que compram fraldas recebem descontos em toalhitas, brinquedos e…cerveja. Isto porque a Tesco chegou à conclusão que os pais de bébes tendem a substituir as idas ao pub por serões em casa...mas não dispensam o seu copo :) Big Brother is watching you...e realmente nalguns casos a excessiva personalização coloca questões éticas de invasão da privacidade.
ResponderEliminarOlá prof. Teresa! um aspecto muito importante que permitiu Tesco melhorar a qualidade de serviço é a ultilização de tecnologias de data mining que elevou o potencial de recolha de benefícios do extenso conhecimento da base dados de clientes para quem é cliente , em que foi desenvolvido um algoritmo de classificação que enquadra os clientes nos segmentos Premium, Standard, Potencial e Uncomitted, de acordo com a sua relação com a Tesco, em que é atribuído descontos ou até sugestão de compras de acordo com o perfil de cada cliente, portanto a base de dados da Tesco é muito rica em informações dos seus clientes em que ao fazer uma compra de fralda logo sabe que irá precisar de papas, assim sugeri essa compra e as SI e TIC traz vantagens mas acaba por invadir a privacidade como referiu.
EliminarA descoberta de “padrões” está muito presente na evolução humana. Estas descobertas têm tido extrema importância no desenvolvimento das sociedades. Como é exemplo a descoberta das estações do ano, que veio revolucionar e impulsionar positivamente o desenvolvimento da agricultura.
EliminarAs descobertas recentes, obtidas com a utilização das ferramentas de data-mining, também são muito interessantes. Como nos exemplos apresentados, muitas vezes são descobertos padrões desconhecidos que estão ligados ao subconsciente dos consumidores. Padrões que após descobertos parecem ser tão óbvios e simples, mas que sem o estudo e tratamento de todas estas bases de dados podiam continuar desconhecidos.
O exemplo da venda “cruzada” de cerveja com os produtos de bebé é muito bom e faz todo o sentido. Com certeza que os pais agradecem à Tesco :)
Olá Jair! A Tesco realmente consegue entrar na vida dos seus clientes. Consegue saber se estão prestes a ter um bebé, se cozinham bem ou não, se estão a passar por dificuldades financeiras, se são adeptos de estilos de vida saudável...só pelos padrões de consumo que apresentam. Incrível!
EliminarAinda sobre a crescente utilização de ferramentas de data mining, a empresa E.Life lançou esta semana em Portugal o serviço "Consumer centered Monitoring", uma sistema de dados que recolhe informação dos utilizadores das redes sociais (ex: local, género, n.º de seguidores, status, preferências, relacionamento com marcas, etc.) com vista a traçar um perfil do utilizador e a inclui-lo em "tribos de consumidores", isto é, num grupo de indivíduos heterogéneos que partilham as mesmas opiniões e paixões.
ResponderEliminarEste sistema permitirá às empresas conhecerem melhor os seus consumidores e atuarem junto deles de forma mais eficiente e orientada. Segundo Joana Carravilla (country manager da E. Life em Portugal), "A monitorização era até agora centrada no que os consumidores diziam sobre as marcas. Agora vamos mais longe, na medida em que este sistema vai permitir que as marcas conheçam realmente o seu consumidor».
Notícia: http://marketeer.pt/2014/02/19/e-life-lanca-servico-de-social-targeting/
Excelente exemplo :)
EliminarCada vez mais são obtidos dados que podem ser alvo de tratamento e estudo, com a finalidade de se conhecer cada vez melhor os comportamentos dos consumidores. No Twitter e Facebook são geradas diariamente quantidades enormes de informação. Este fenómeno abre espaço ao surgimento de novas empresas e projectos destinados ao tratamento de todos estes dados.
No exemplo da E-Life, os números falam por si: “Para a concretização deste serviço, a empresa investiu num armazém de dados com mil milhões de dados e 70 milhões de utilizadores únicos”..
Como o João Gonçalves refere, o Facebook e o Twitter são bons exemplos de fontes de dados sobre os comportamentos dos consumidores. Além disso, o Facebook é outro bom exemplo de targetting. O seu modelo de negócio é precisamente o targetting, alocando os anúncios das empresas que contrataram os seus serviços aos consumidores mais prováveis de se converterem num "click" no anuncio.
ResponderEliminarÉ precisamente também o modelo de negócio da Google. Um dos maiores problemas éticos com a Google é o facto de, além de fazer data-mining sobre as pesquisas dos seus utilizadores, também o faz sobre os emails que estes escrevem e recebem (emails que supostamente são privados).
Mas isto é só o inicio, e a Tesco está novamente na linha da frente, agora com a ideia do reconhecimento facial. http://www.theguardian.com/business/2013/nov/03/privacy-tesco-scan-customers-faces
Já em SINE, analisamos casos de correlação de dados através destes sistemas baseados em inteligÊncia artificial como hipermercados saberem que sumo de laranja natural e aspirina deviam estar juntos por causa de gripes ou até a cerveja estar ao lado das fraldas porque normalmente quando pais tomam conta dos seus bebés, então ficam em frente à televisão a beber uma cerveja e acompanhar o futebol.
ResponderEliminarAcho que a questão mais relevante levantada por este artigo é a realização por parte das empresas que os resultados provenientes das novas técnicas de data mining podem trazer consequências desagradáveis.
ResponderEliminarA Target ainda teve o "bom senso" (como dito pelo autor do artigo) de alterar a tempo a sua politica de distribuição de cupões e descontos.
As empresas já perceberam que todas as interacções com o consumidor são boas oportunidades de recolha de dados, mas ainda falta um bom caminho até se descobrir qual a melhor forma de os utilizar sem alienar consumidores.