Apresentar soluções para otimizar a comunicação financeira e extrair a inteligência nesse processo é diferencial crucial na estratégia de dados
O Big Data é um termo cada vez mais prevalente em nosso vocabulário tecnológico. Ele se refere ao processamento de grandes volumes de dados, que não podem ser tratados por sistemas tradicionais. Um processamento em Big Data assume aspectos de escalabilidade e performance, além de conhecimento especializado, que nos permitem trabalhar virtualmente com qualquer volume de dados. A ascensão do Big Data pode ser atribuída ao Google, que trouxe à luz o conceito de MapReduce, uma técnica de processamento que permite a análise de grandes conjuntos de dados de maneira eficiente.
Ainda falando de Big Data e grandes volumes, de acordo com um relatório da IDC, a quantidade global de dados está crescendo a uma taxa exponencial. Estimava-se que fosse de 33 Zettabytes (ZB) em 2018, projeta-se crescimento para 175 ZB até 2025. O setor empresarial é um contribuinte significativo para esse crescimento de dados, com a previsão de que os dados gerados pelo setor aumentem de 47%, em 2017, para 64%, até 2025.
O acesso a dados de qualidade e em grandes quantidades são os primeiros insumos necessários para a aplicação de modelos de Inteligência Artificial. Ou seja, a IA pode ser usada para prever comportamentos e criar segmentações, permitindo uma comunicação hiperpersonalizada no setor financeiro. Abaixo explico melhor.
Com a análise de grandes volumes de dados – como transações financeiras, telefônicas e outras-, é possível identificar padrões de comportamento dos clientes. Isso permite a criação de segmentações automáticas, oferecendo produtos, serviços e campanhas com base no histórico e comportamento individual, proporcionando uma experiência hiperpersonalizada, conveniente e eficiente para os clientes.
Por meio da análise da dados, as empresas podem desenvolver um conhecimento mais profundo sobre seus clientes. Ao identificar padrões de comportamento, como padrões de compra, preferências de comunicação e necessidades específicas, as organizações segmentam seus clientes em grupos com características muito semelhantes. Isso permite oferecer uma experiência hiperpersonalizada, adaptando suas ofertas e comunicações de acordo com as necessidades individuais de cada segmento.
Essa abordagem hiperpersonalizada traz benefícios significativos para os clientes. Ao receberem ofertas, produtos e serviços adaptados às suas preferências e necessidades, eles podem desfrutar de uma experiência mais conveniente e eficiente. As empresas podem antecipar as necessidades dos usuários, fornecendo soluções relevantes e personalizadas. Isso resulta em uma experiência de compra mais satisfatória, aumentando a fidelidade do cliente e fortalecendo o relacionamento com a marca.
Big Data desempenha um papel fundamental na comunicação financeira, fornecendo a base necessária para a aplicação de modelos de IA. Por meio da análise de grandes volumes de dados, é possível obter insights valiosos que impulsionam a hiperpersonalização e a automação na comunicação financeira.
*Bruno Moreira é CTO da :hiperstream. O executivo possui vasta experiência no segmento financeiro, tendo passagens por bancos nacionais e internacionais e empresas de Big Data, liderando equipes em diferentes países e culturas.
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