A Internet cresceu e amadureceu a um tal ponto que a maioria das organizações vêem-se agora compelidas a incluí-la nos seus planos estratégicos. Não se folheia uma revista de marketing, vendas ou tecnologia sem ver pelo menos um artigo sobre como tirar o máximo da exposição ao cliente na Internet. A Internet se tornou a tecno1ogia mais difundida para acelerar a capacidade de reunir informações sobre os clientes. Mais ainda, os clientes com experiência na Web estão entre os mais exigentes e caprichosos e asseguram o antiácido diário dos profissionais de marketing.

Contudo, como ocorre com a maioria das ferramentas de negócios, o valor de um website para uma organização é menos intrínseco, o valor é mais uma função de como o website é utilizado ou aplicado. Mais do que nunca, a capacidade de adquirir e manter esses clientes sagazes agora depende do quanto se sabe a respeito deles. Cada vez mais, quando os clientes podem obter um produto a partir de múltiplas fontes, eles baseiam as suas decisões de compra menos no produto e mais na personalização da entrega e conteúdo da informação. Quanto mais você personalizar o seu produto para os visitantes do website, e para as visitas em si, mais eles esperarão ou exigirão esse tratamento da próxima vez.

Para atingir as metas do e-marketing, a personalização tem de ser centrada no cliente, não no produto. Uma empresa verdadeiramente centrada no cliente não pára nessa forma de interação pessoal apenas. Uma verdadeira empresa com CRM (customer relationship management) acompanha cada interação com o cliente, incluindo reclamações, transações de call center, compras em lojas físicas etc. – e não apenas as visitas virtuais.

Certamente, uma das abordagens da centralização no cliente é criar um perfil detalhado dos hábitos de compras de cada cliente. Quanto mais dados sobre o cliente você registrar, melhor as aplicações de e-business poderão criar interações pessoais, fornecer um serviço melhor e, em última análise, aumentar a fidelidade do cliente. Muitas empresas chegaram à mesma conclusão: para cativar e manter os clientes com maior eficácia, é necessário personalizar a comunicação com o cliente durante suas visitas virtuais. Para organizações que abraçam os princípios do CRM, um website representa oportunidades significativas de aumentar a quantidade e qualidade das interações com o cliente e incrementar a vantagem competitiva.

A assimilação dos dados sobre o cliente ocorre em vários níveis dentro da empresa. No caso de informação sobre o cliente extraída da Internet, a assimilação começa quando o cliente visita o website. A partir dali, a informação sobre o cliente é assimilada em perfis individuais de cliente e classificações de cliente. Finalmente, ela é assimilada no conhecimento estratégico da empresa sobre o cliente. Toda essa assimilação requer uma arquitetura técnica sustentável, que facilite uma visão corporativa do cliente, a integração e sincronização dos dados e processos operacionais, e a análise completa dos dados corporativos.

Maximizar os benefícios da Internet para o CRM freqüentemente se resume a reunir, analisar e responder a informações sobre o cliente em três pontos específicos durante o processo de assimilação (dos dados, não do cliente!).

PONTO 1: Coleta das Interações do Cliente em Tempo Real

Um dos desafios da personalização é que ela requer a coleta de grandes volumes de dados a cada dia, para cada cliente, e a cada visita virtual. Com o aumento do tráfego, esses dados estão crescendo exponencialmente. Tradicionalmente, esses dados eram utilizados para monitorar o tráfego na Web, determinar requisitos futuros de largura de banda e garantir a operação sem problemas dos websites. Agora estão sendo utilizados para refinar campanhas, fazer up-sell ou cross-sell de clientes, e redirecionar visitas a sites. Esses novos usos dos dados da Web aumentaram dramaticamente a complexidade e dificuldade tecnológica de registrar e analisar os dados. É necessário superar três problemas significativos antes que uma análise útil possa ocorrer.

Volume dos Dados: Websites populares criam desde vários gigabytes até terabytes de dados por dia; porém esses sites não confundem volumes de dados com volumes de informação. A sincronização, combinação e integração dos logs de servidor, bem como a classificação e processamento dos dados são um conjunto de tarefas complexo e demorado, tendo ainda que ser executado sob severas restrições de tempo.

Qualidade dos Dados: Os prospects e os clientes nem sempre completam os formulários ou informam dados suficientes. Eles podem iniciar uma encomenda e então cancelar a transação, ou podem ter apenas um cookie sem qualquer informação adicional. Às vezes, prospects e clientes podem até fornecer informações falsas ou enganosas. Filtrar e separar os dados não pertinentes e desnecessários, e então integrar os dados restantes aos já existentes é, na melhor das hipóteses, difícil, e pode mesmo ser impossível.

Integração dos Dados a Outros Sistemas: Seu website não existe no vácuo. Ele é simplesmente uma parte da experiência do cliente. A eficácia de um website tem de ser examinada em relação a todos os demais pontos de contato com o cliente (outros canais de vendas, interações CSR, distribuidores, VARs etc.). É tolice achar que um website é lucrativo só porque seus rendimentos superam os seus custos, pois ele pode estar canibalizando um outro canal de vendas que antes era lucrativo.

Como superar essas dificuldades? Um bom começo é definir os objetivos e atividades críticas que você quer rastrear e analisar. O simples entendimento de quais dados você precisa coletar e como defini-los já é um passo significativo na direção certa. Contudo, a seguir você tem de determinar quais atividades deverão ser medidas e como medi-las. Isto é importante, porque os objetivos vão se sobrepor, causando conflitos e confusão quanto ao que é realmente necessário. Sua companhia só vai se diferenciar, se puder determinar que atividades são únicas e críticas para alcançar seus objetivos e como será medido o progresso rumo a esses objetivos.

Análise

Muitas visitas virtuais são breves. Dadas as restrições de processamento e a limitada janela para reconhecer e interagir com o cliente, apenas um mínimo de análise ocorre neste ponto. A análise primitiva que de fato ocorre durante visitas na web limita-se a determinar se o visitante é um cliente conhecido, se este cliente já possui um perfil estabelecido e, em caso afirmativo, qual o conteúdo que deve ser exibido. Note que a análise para determinar o conteúdo apresentado a um cliente foi realizada antes, utilizando dados de uma visita virtual anterior.

Resposta

Os dados da web são utilizados como base para uma análise imediata, com cada toque ou combinação de toques de navegação podendo ativar uma atividade. A atividade ativada pode ser uma mudança de banner, apresentando um novo produto a um preço especial, ou pode ser um cupom de desconto via e-mail, enviado ao cliente após ele ter encerrado a sua sessão do website. Além disto, o website pode dar as boas-vindas ao visitante pelo nome, informá-lo sobre novos produtos similares aos que ele comprou, ou fazer recomendações/sugestões para compras futuras.

É importante distinguir entre dois tipos de respostas – solicitadas e não solicitadas.

Respostas Solicitadas: No caso das respostas solicitadas, quando o cliente faz um pedido específico, você tem de garantir que todas as interações com ele sejam em circuito fechado. Isto é, não pode haver comunicação num só sentido. Isto significa que toda consulta retorna uma resposta completa, que os problemas são tratados prontamente, e que o cliente é continuamente informado de problemas e da situação do pedido. Além disto, a arquitetura técnica tem de suportar a visita virtual. Um cliente que faz seu pedido via Internet espera o mesmo nível de atendimento que teria numa interação face a face. Por exemplo, uma vez feito o pedido, o cliente deve ser informado quanto à disponibilidade do item em estoque, prazo de entrega e como acompanhar o andamento do pedido até a sua porta. Isto implica a completa integração do website com os sistemas operacionais que atendem ao pedido.

Respostas Não Solicitadas: No caso das respostas não solicitadas, quando a sua empresa toma a iniciativa, você utiliza as informações sobre o cliente para empreender uma ação que supõe que será útil ou benéfica para o cliente. Caso a sua hipótese esteja errada, o cliente poderá perceber a sua iniciativa como uma traição à confiança dele, ou um mal uso das informações de personalização no que diz respeito à privacidade. Esta é a área que ameaça o comércio eletrônico mais do que qualquer outra. A personalização requer que se reúna a maior quantidade possível de informações sobre o cliente. A maioria das pessoas ainda são muito cautelosas com relação a como e onde fornecem informações confidenciais ou pessoais. Estatisticamente, se está bem mais seguro voando num avião a 30.000 pés (9.144 m) do que dirigindo um carro, mas nem todas as estatísticas do mundo conseguem convencer algumas pessoas de que estão mais seguras voando. Nem sempre se consegue fazer as pessoas se sentirem seguras. Os clientes irão para as empresas que os fizerem sentir seguros. Você tem de definir e implementar políticas e procedimentos que garantam a máxima quantidade de segurança aos seus clientes, e monitorar estas políticas e procedimentos para assegurar que estejam cumprindo a sua promessa.

PONTO 2: Coleta de Assimilação de Perfis dos Clientes

A assimilação de informações de perfis dos clientes reconcilia a informação colhida da Web com a informação corrente dos sistemas operacionais, informação demográfica sobre os clientes obtida de fontes externas, e com os resultados das análises estratégicas. Ela deve ocorrer assim que economicamente possível após a interação no Ponto 1. O operational data store de clientes (ODS) é o componente da Corporate Information Factory que abriga as informações dos perfis dos clientes. Ele permite um tempo de resposta curto para consultas acerca da situação corrente do cliente e suporta capacidades de relatório para a comunidade de negócios. (Queira consultar The Corporate Information Factory, 2nd Edition, de William H. Inmon, Claudia Imhoff e Ryan Sousa, publicado por John Wiley & Sons, 2000, ISBN 0-471-39961-2, para uma descrição completa da Corporate Information Factory.)

Uma outra forma de resolver o problema do volume dos dados da Web é determinar o nível necessário de agregação, sumarização ou agrupamento de dados. A conseqüente redução de dados no ODS de clientes pode ser substancial e tornar o ODS muito mais utilizável e informativo. Essas agregações ou sumarizações devem estar baseadas nos objetivos que você definiu para o Ponto 1. Talvez você determine que a segmentação dos clientes é um objetivo importante para o seu empreendimento. Por outro lado, talvez seja a motivação do cliente para comprar que importe. Assim, você passa a agregar ou sumarizar os dados com base nesses objetivos. O que se deseja é a natureza fundamental das atividades do cliente, mas não um emaranhado de informações não pertinentes.

Independente do método de agregação, sumarização ou agrupamento que você utilize, terá de manter a coerência nas suas medições. Por exemplo, se registrar as receitas para cada cliente individual, então você terá de registrar os custos para cliente individual também.

Análise

A personalização eficaz ocorre através de duas técnicas principais:

Técnicas Baseadas na Inferência: Utiliza-se um software para perfilar ou rastrear o comportamento de um cliente, identificar outras pessoas com comportamento semelhante e então, com um mecanismo de recomendação, criar sugestões de produtos para o indivíduo. Uma desvantagem deste tipo de personalização é que a recomendação do produto não pode ocorrer até que alguém tenha comprado o produto que será recomendado. Talvez um dos melhores exemplos de uma empresa que utiliza este tipo de personalização seja a Amazon.com.

Técnicas Baseadas em Regras: Utiliza-se software para fornecer sugestões de campanha governadas por regras definidas pelos profissionais de marketing. Estas são baseadas no expertise de negócios, em análises prévias dos clickstreams e nos resultados de campanhas anteriores. Empresas como a E.piphany, NetGenesis e WebTrends oferecem aplicações de Web para auxiliar os profissionais de marketing na análise e no ajuste fino das campanhas.

Um mecanismo de personalização, junto com outros inputs, é utilizado para criar um perfil do cliente. O perfil do cliente consiste numa descrição dos hábitos de compra, produtos com probabilidade de aquisição e alguma informação demográfica.

O objetivo da maior parte dos e-businesses (negócios via Web) é compreender os hábitos de compra e comportamentos dos seus clientes tão próximo do tempo real quanto lhes seja possível. Análises abaixo do imediato – as que ocorrem de 15 minutos a uma hora após terem sido coletados os logs da Web – utilizam os esquemas de agregação e sumarização definidos. A análise baseada em tempo é utilizada para obter conhecimentos adicionais sobre o cliente do website. As informações reunidas durante esta análise serão utilizadas para gerar o conteúdo (recomendações, anúncios em banners, mensagens de boas-vindas etc.), durante a próxima visita do cliente ao website, e são postadas no operational data store de clientes tão rápido quanto a tecnologia permita.

Informações detalhadas dos logs da web são transmitidas para o ODS de clientes múltiplas vezes por dia. Isto pode ser executado com o emprego de uma ferramenta de extração, transformação e carga (ETL). O registro de perfil encontrado no ODS de clientes é atualizado da maneira tradicional por processamento transacional online (OLTP). A atualização do ODS de clientes grava as informações sobre um cliente, incluindo quaisquer itens adquiridos desde a última atualização. Por exemplo, os produtos porventura adquiridos por um cliente ao longo do dia podem ser atualizados no ODS de clientes por um processo de ETL e podem, eventualmente, ser passados adiante para o data warehouse.

Com base num intervalo de tempo, os logs da Web são processados para tabelas de sumarização de nível mais alto. Os roll-ups ou sumarizações podem ocorrer dentro do ODS de clientes e são recriados para conter apenas um dia de histórico. Os roll-ups sumarizados são utilizados em relatórios bem como em análises táticas. Essas sumarizações podem ser colocadas num cubo ou num data mart operacional de processamento analítico online (OLAP) para sofrer análise tática. Pode-se igualmente utilizar um processo de ETL para criar os dados sumarizados.

Mediante uma aplicação que avalie os perfis dos clientes, clientes específicos podem ser alvo de uma campanha de marketing estruturada, baseada na informação integrada. Os canais de vendas podem tomar conhecimento das oportunidades no ODS rapidamente via acesso móvel ou Internet.

Resposta

Apesar de as análises serem extensas no Ponto 2, suas respostas são simples. As recomendações para comunicações personalizadas com os clientes são armazenadas no ODS de clientes, para que estejam prontamente disponíveis da próxima vez em que o cliente se logar no website.

PONTO 3: Análise Corporativa do Cliente

Coleta

Os dados históricos do cliente são propagados para o data warehouse a partir do ODS de clientes bem como dos sistemas operacionais tradicionais. Isto abrange os dados da Web pertinentes, como itens adquiridos, informações solicitadas, produtos colocados temporariamente na cesta de compras do cliente etc. Instantâneos de dados históricos estratégicos podem ser capturados diária, semanal ou mensalmente para o data warehouse. Certamente, instantâneos de informação roll-up de log diário constituem uma grande fonte para a análise estratégica. A equipe de data warehouse deverá querer capturar instantâneos do número de produtos, dos tipos de produtos, do dinheiro gasto e do número de visitas ao website por cliente por mês. As informações do perfil do cliente, derivadas do ODS, são combinadas com outros dados operacionais e carregadas no data warehouse. Em seguida, os dados são entregues às aplicações analíticas (p. ex., data marts, data warehouses exploratórios e data warehouses para data mining).

Análise

Uma vez que os dados sejam reunidos no data warehouse e estendidos às várias aplicações analíticas, os usuários de negócios passam a dispor de uma ampla gama de oportunidades de compreender melhor os seus clientes. Eles podem utilizar as aplicações analíticas para determinar os clientes de grande lifetime value, definir segmentos de clientes para campanhas, determinar os canais de vendas ótimos para alcançar cada tipo de cliente, determinar as ações adequadas em determinadas circunstâncias (anúncios em banners adequados para certos clientes, e-mails para outros, cupons para clientes de regresso etc.). Com o tempo, um analista consegue olhar para o histórico de compras de um cliente e determinar as suas prováveis compras seguintes e o melhor canal de vendas a utilizar para esse indivíduo (website, venda direta, VARs etc.)

Resposta

As análises são utilizadas para criar ou modificar campanhas de marketing e incrementar a fidelidade e interesse do cliente bem como sua propensão a comprar produtos e serviços. Os resultados das muitas análises podem, a seguir, ser carregadas de volta para o ODS de clientes, disponibilizando para a corporação essas informações críticas em modo de tempo real e acesso rápido (Ponto 1). Por exemplo, os clientes podem ser pontuados em termos do seu valor para a corporação através da análise do seu histórico de compras e comportamento. Os resultados desta análise – a pontuação de cada cliente – podem então ser carregados no ODS. Agora, os resultados desta análise extensa estão disponíveis para qualquer integrante da empresa, instantaneamente, via acesso ao ODS. Assim, o representante de SAC, do website ou de vendas podem determinar o valor de um cliente antes de contatá-lo.

Hoje em dia, os clientes têm mais opções do que nunca. Estão mais conscientes das possibilidades e mais exigentes quanto a uma atenção pessoal. Escolhem os seus fornecedores segundo o critério que bem entendem – seja preço, características, atendimento, ou arranjos personalizados. Esta situação desloca o foco do produto para o cliente individual. Conveniência, políticas de recompensas e crédito traduzem-se no atendimento ao cliente. Quanto mais pessoal isto se tornar, mais os seus clientes serão fiéis à sua organização. Se todos os fornecedores tiverem o mesmo alto nível de qualidade dos produtos e conveniência, o foco se desloca novamente para a confiança no relacionamento. Alguns clientes confiam mais nos seus bookmakers do que num vendedor de produtos e serviços legais, porque o bookmaker tira o próprio sustento da sua reputação de cumprir promessas, proteger a privacidade dos clientes e efetuar as transações prontamente/corretamente. Talvez possamos aprender com o bookmaker e nos esforçarmos para construir sistemas que gerem esse tipo de confiança.

Caso você possua um website, seus clientes e prospects irão visitá-lo lá. Apesar das visitas serem relativamente curtas, elas representam uma imensa oportunidade para ambos. Tire o melhor delas.

Claudia Imhoff é presidente da Intelligent Solutions, Inc. Claudia é uma oradora conceituada e expert internacionalmente reconhecida em Data Warehouse, Corporate Information Factory, Business Intelligence e CRM. É co-autora de quatro livros e mais de 40 artigos sobre esses assuntos.

Joyce Norris-Montanari é vice-presidente sênior da Intelligent Solutions, Inc. Destaca-se principalmente no trabalho com múltiplos fornecedores em uma grande quantidade de plataformas e no aconselhamento quanto à escolha de ferramentas através de avaliações e análises, especialmente quanto a produtos de ETL e metadados. Além da sua experiência em data warehouse e ODS, Joyce possui uma sólida bagagem no desenvolvimento de sistemas tradicionais nos ambientes mainframe, distribuído cliente/servidor e Internet. Afora o seu trabalho de consultoria internacional, Joyce é palestrante freqüente em conferências sobre data warehouse, instrutora em seminários abertos e colaboradora de diversas publicações de negócios.