Em entrevista à TI Inside Rodrigo Ricco, fundador e diretor geral da Octadesk, analisou como o big data tem transformado a forma como as empresas criam experiências personalizadas para os consumidores. Ricco destacou o potencial dessa tecnologia para mapear padrões de comportamento e preferências, bem como sua capacidade de prever tendências e moldar estratégias mais assertivas.
Além disso, o CEO discutiu os desafios e oportunidades que o uso de dados traz, especialmente em um cenário regulado por leis como a LGPD e o GDPR. Confira o que o executivo falou sobre a integração de tecnologia, personalização e ética no relacionamento com os clientes.
Qual é o papel do big data na criação de experiências personalizadas para os consumidores?
Antes de tudo, é importante entender o que é big data. Ele se refere ao gigantesco volume de dados gerados pelo comportamento do consumidor, mapeando e registrando toda sua jornada, como: interações em redes sociais, navegação na internet, interações com sua empresa e interações com seu time. O grande diferencial está em como as empresas conseguem coletar e armazenar em um único lugar, processar e analisar essas informações. Com isso, o big data se torna o centro da personalização na experiência que as empresas oferecem. Ele ajuda a identificar padrões de comportamento, preferências e necessidades individuais, criando um "mapa" detalhado de cada consumidor. Isso permite oferecer experiências muito mais relevantes e personalizadas, que realmente se conectam com cada pessoa.
Como a análise de dados pode ajudar as empresas a prever tendências e comportamentos do consumidor?
A análise de dados é como a bola de cristal moderna para as empresas — mas, em vez de magia, é pura tecnologia. E quando combinada com a hiperpersonalização, ela deixa de ser apenas uma ferramenta para prever tendências e se torna uma estratégia para criar conexões reais e únicas com cada cliente. A hiperpersonalização vai além de segmentar públicos: é entender, em tempo real, o comportamento, as preferências e até as intenções de cada consumidor. Com o uso de big data e algoritmos de aprendizado de máquina, você não apenas identifica padrões, mas transforma esses padrões em experiências feitas sob medida. Por exemplo, ao analisar compras, navegação e interações dos clientes, dá para perceber o que está em alta, o que eles vão querer amanhã e até o que pode perder relevância. Isso significa mais do que oferecer um produto certo: é oferecer o produto certo, no momento certo, da forma que faz mais sentido para aquele cliente. Imagine receber uma mensagem que parece ter sido escrita exatamente para você, com a solução exata do que precisa — é disso que a hiperpersonalização trata.
No mundo dos negócios, estar um passo à frente é essencial. Empresas que aplicam a hiperpersonalização conseguem ajustar suas estratégias em tempo real e criar campanhas que fazem os clientes pensarem: "Como eles sabem que eu queria isso?" É como jogar xadrez: antecipar movimentos e tomar decisões certeiras é o que define o vencedor. Com essas ferramentas, o futuro não é mais um mistério — é uma oportunidade. Está na hora de transformar seus dados em experiências que realmente conectam.
O uso de dados na personalização de produtos e serviços está sendo bem recebido pelos clientes ou ainda existe resistência?
De forma geral, os clientes estão cada vez mais abertos ao uso de dados para personalização — desde que isso traga valor real para eles. Ninguém gosta de se sentir apenas "mais um" na fila. Quando a personalização é feita com inteligência, como recomendar um produto que realmente faz sentido ou oferecer uma experiência sob medida, a reação costuma ser muito positiva. Inclusive, dados do CX Trends 2024, pesquisa realizada pela Octadesk e Opinion Box, mostram que 34% dos consumidores se sentem confortáveis em ceder seus dados pessoais para receber um atendimento personalizado. Isso prova que, quando os benefícios são claros, as pessoas tendem a confiar mais no processo.
Agora, o problema aparece quando falta transparência. Se o cliente não entende como e por que seus dados estão sendo usados, ou se percebe uma invasão de privacidade, a resistência é inevitável. A dica prática aqui é: seja claro e direto. Mostre ao cliente que os dados dele estão ali para criar algo útil e relevante, não para invadir a vida dele. Por exemplo, uma loja pode dizer: "usamos suas últimas compras para recomendar produtos que combinam com o seu estilo". Quando o consumidor enxerga o benefício e percebe que há respeito pela privacidade, ele se sente parte do processo — e não apenas "observado". No fim das contas, a chave está no equilíbrio entre personalização e transparência. Se isso estiver bem alinhado, todo mundo sai ganhando.
Como a regulamentação de proteção de dados, como a LGPD e o GDPR, está impactando a forma como as empresas utilizam informações para criar experiências personalizadas?
No início, regulamentações como a LGPD e o GDPR pareciam um grande desafio para as empresas. Afinal, ficou mais rígido como os dados são coletados, armazenados e usados. Mas, com o tempo, elas se mostraram um incentivo positivo: obrigam as empresas a serem mais transparentes e cuidadosas, o que fortalece a confiança com os clientes. E, convenhamos, sem confiança, não existe relacionamento duradouro. Quando as práticas de dados são feitas com ética e clareza, a personalização não só continua possível como fica muito mais efetiva. Seja transparente e crie benefícios visíveis. Avise o cliente sobre como os dados dele serão usados e mostre como isso melhora a experiência. Quando ele percebe que o controle está em suas mãos e que há vantagens claras, a resistência diminui e a confiança cresce. As regulamentações, no fim das contas, não são barreiras — são oportunidades para fazer melhor e conquistar clientes de forma ética e duradoura.
Que tecnologias ou metodologias estão sendo usadas para transformar dados brutos em insights acionáveis para negócios?
Transformar dados brutos em insights acionáveis é o verdadeiro "poder" da tecnologia nos negócios. As empresas estão usando uma combinação de inteligência artificial e machine learning para processar grandes volumes de dados em tempo real, o que permite não só analisar padrões, mas também prever tendências. Essas tecnologias ajudam a decifrar informações complexas de forma rápida e precisa, permitindo decisões mais estratégicas e com maior impacto.
Mas não é só a tecnologia que faz a mágica acontecer. As metodologias ágeis e o design thinking entram em cena para garantir que esses insights sejam aplicados de forma prática, criativa e eficiente. Enquanto a IA processa os dados, as metodologias ágeis ajudam a testar, ajustar e implementar as soluções rapidamente, sem perder tempo com processos burocráticos. O design thinking, por sua vez, coloca o foco no usuário final, garantindo que os insights se traduzam em experiências que realmente atendam às necessidades do cliente.
Por exemplo, imagine uma empresa de e-commerce que usa IA para analisar o comportamento de compra de seus clientes e, com isso, prevê tendências de consumo para a próxima temporada. Usando metodologias ágeis, ela consegue testar essas previsões em pequenos grupos de consumidores, ajustando as estratégias de marketing em tempo real. O resultado? Uma resposta rápida ao mercado e uma experiência muito mais assertiva para o consumidor. Assim, combine tecnologia com agilidade. As ferramentas estão aí para transformar dados, mas a verdadeira magia acontece quando você consegue aplicar esses insights de maneira rápida e prática, ajustando o rumo conforme a necessidade do momento.
Quais são os principais desafios para as empresas que estão começando a utilizar dados para melhorar a experiência do cliente?
Esse é um caminho cheio de potencial, mas também repleto de desafios. Um dos maiores é lidar com os famosos sistemas legados — aquelas tecnologias antigas que simplesmente não "conversam" bem com as novas ferramentas de análise de dados. Isso pode atrasar bastante os avanços e, honestamente, frustrar quem está liderando o processo. Outro ponto crítico é garantir a conformidade com regulamentações como a LGPD e o GDPR. Não basta coletar dados, é preciso fazer isso de forma ética, transparente e dentro das leis. Isso exige tempo, investimento e, muitas vezes, um ajuste completo na cultura da empresa.
Além disso, construir uma infraestrutura de dados flexível e escalável é um baita desafio, principalmente para empresas menores que estão apenas começando. E, claro, nada disso funciona sem pessoas preparadas. Não adianta ter os melhores sistemas se as equipes não sabem interpretar os insights gerados. Capacitação e mudança de mentalidade são fundamentais. Imagine uma empresa de varejo que começa a usar dados para personalizar ofertas. Sem integração adequada, os dados das vendas na loja física não se conectam com os do e-commerce. O resultado? Experiências fragmentadas para o cliente e frustração para a equipe. Por isso, para quem quer começar, eu digo: comece pelo básico. Invista em integração de sistemas e capacite sua equipe para trabalhar com os dados que você já tem. E, principalmente, foque nos pequenos ganhos. Não tente resolver tudo de uma vez. Escolha um processo ou ponto de contato para melhorar e vá evoluindo com consistência. Essa abordagem mais prática e interativa é o que separa as empresas que falam sobre dados daquelas que realmente usam dados para criar experiências incríveis.
Você acredita que a confiança do consumidor em relação ao uso de seus dados pessoais está aumentando ou diminuindo? Por quê?
A confiança do consumidor em relação ao uso de dados pessoais é como uma gangorra — sobe ou desce dependendo do que as empresas fazem. Quando uma marca é clara sobre como coleta e usa os dados para oferecer algo realmente útil, como personalização ou conveniência, a confiança cresce. Mas basta um escândalo de violação de dados ou práticas obscuras para jogar tudo por terra.
É possível perceber como os consumidores ficam satisfeitos quando recebem uma recomendação de produto que parece feita sob medida. Isso é o lado bom da transparência e do uso responsável de dados. Por outro lado, basta uma mensagem invasiva ou algo que sugira um uso indevido das informações para que o consumidor levante a sobrancelha e perca a confiança. Por isso, sempre que possível, eduque seu cliente sobre como os dados dele são usados. Mostre, por exemplo, que as informações ajudam a melhorar o atendimento ou a trazer ofertas mais relevantes. E, principalmente, dê a ele o controle sobre suas escolhas. Um consumidor que sente que tem o poder de decidir vai confiar mais e se engajar mais. Resumindo, a confiança não é apenas sobre usar dados, mas sobre como você mostra ao cliente que está usando esses dados para o benefício dele.
Como o uso de inteligência artificial e machine learning está potencializando a análise de dados em tempo real?
A inteligência artificial (IA) e o machine learning (ML) são como superpoderes para a análise de dados em tempo real. Esses recursos permitem que as empresas façam algo que antes parecia impossível: reagir na hora certa, com a ação certa, diante das mudanças rápidas no comportamento do consumidor e nas condições do mercado. Por exemplo, imagine uma loja online que usa IA para analisar o comportamento dos clientes enquanto eles navegam no site. Se um consumidor abandona o carrinho, a IA pode identificar esse padrão imediatamente e enviar uma oferta personalizada ou um lembrete para tentar recuperar aquela venda. Tudo isso acontece automaticamente, sem a intervenção humana, o que torna a resposta da empresa muito mais ágil e eficiente.
Essas tecnologias não só ajudam a identificar padrões ocultos nos dados, como também tornam a tomada de decisões muito mais assertiva. A IA pode prever o que os consumidores vão querer, antes mesmo que eles saibam. Isso significa que as empresas podem se antecipar às necessidades e oferecer o que realmente importa para seus clientes. Por isso, invista em IA e ML não apenas para automatizar, mas para personalizar em tempo real. Se você consegue identificar o comportamento de um cliente enquanto ele interage com sua marca, você tem a chance de entregar algo relevante exatamente no momento certo. Isso não só melhora a experiência do cliente, como também gera mais conversões e fidelidade.
Quais setores estão liderando o uso de dados para personalização e o que outras indústrias podem aprender com eles?
Alguns setores estão realmente se destacando no uso de dados para personalização, e quem está de olho neles tem muito a aprender. O varejo, por exemplo, é um dos grandes pioneiros. Empresas como Amazon e Netflix têm dominado o jogo ao usar dados para oferecer recomendações personalizadas que deixam os clientes se sentindo especiais. Se você já comprou algo online e logo depois viu recomendações que tinham tudo a ver com seu gosto, sabe do que estou falando. Isso cria uma experiência única e aumenta a chance de retorno do cliente.
O setor de tecnologia financeira, ou fintechs, também está aproveitando os dados de maneira incrível. Elas usam informações para oferecer produtos financeiros mais ajustados às necessidades de cada usuário, como empréstimos com taxas personalizadas, por exemplo. O legal é que, além de entender o comportamento do cliente, essas empresas utilizam os dados para prever necessidades futuras e oferecer soluções no momento certo. Na mídia, empresas de streaming, como Spotify e YouTube, também fazem um trabalho excelente com dados para personalizar as experiências dos usuários, seja nas playlists ou nas sugestões de conteúdo. O que outras indústrias podem aprender com esses exemplos? Para começar, colocar o cliente no centro de tudo. Esses setores mostram como entender as preferências e comportamentos dos consumidores é essencial para criar experiências que realmente fazem a diferença. As empresas de sucesso não esperam o cliente pedir, elas antecipam o que ele precisa.
O futuro da experiência do cliente será completamente moldado por dados? Qual o papel da interação humana nesse contexto?
Olha, os dados vão definitivamente ser protagonistas no futuro da experiência do cliente. Eles são como o combustível para personalizar a jornada do cliente de forma que antes era impossível. Imagine, por exemplo, que uma marca conhece seus gostos, preferências e até hábitos de compra em tempo real. Com essa informação, a empresa consegue entregar exatamente o que você precisa, no momento certo. É incrível como os dados têm esse poder de otimizar a experiência e fazer com que o cliente se sinta único.
Mas, e o fator humano? É aí que a mágica acontece. Apesar de todo o poder dos dados, a interação humana continua essencial. Nenhuma máquina vai ser capaz de oferecer empatia, criatividade e julgamento no nível de uma pessoa de carne e osso. E é isso que torna a experiência verdadeiramente memorável. Os dados podem até prever que você vai precisar de algo, mas a forma como alguém te acolhe, entende suas necessidades e oferece soluções de maneira personalizada faz toda a diferença. A chave é encontrar o equilíbrio entre esses dois mundos. Dados para guiar as decisões, e o toque humano para dar aquele valor emocional à interação. Uma empresa que souber combinar esses dois fatores vai criar experiências que são não só eficientes, mas também inesquecíveis.
Minha dica prática? Use os dados para automatizar processos e personalizar a experiência, mas reserve momentos para a interação humana genuína. Um exemplo simples: você pode usar dados para sugerir produtos, mas quando o cliente entra em contato com seu time, garanta que ele se sinta realmente ouvido e atendido. Isso cria uma relação de confiança e faz com que o cliente se sinta mais conectado à sua marca.
