A transformação digital trouxe uma evolução incontestável para a experiência do cliente. Há alguns anos, o atendimento era realizado sem cruzamentos de dados na URA (Unidade de Resposta Audível), na qual os sistemas eram apenas utilizados para "enfileirar" o cliente e fazê-lo aguardar o próximo agente disponível para atendê-lo. Com isso, pouco se sabia sobre ele, nem mesmos os dados mais simples, como qual é a sua idade, os produtos já adquiridos, serviços de possível interesse para seu perfil e outras informações fundamentais para uma abordagem mais efetiva.
Hoje, graças às tecnologias de armazenamento de dados, temos a oportunidade de agregar inteligência ao conhecer a fundo o nosso cliente e seu perfil. Isso gera uma experiência customizada para atender as suas necessidades naquele momento. Com um mapa do consumidor em mãos, o atendente tem chances muito maiores de converter uma ligação em venda, por exemplo, afinal, ele já conhece quem está do outro lado da chamada.
Entretanto, para fazer isso é preciso saber qual é o melhor recurso para aquele determinado cliente com aquela determinada demanda, pois só assim é possível oferecer a melhor experiência de atendimento – seja ele self-service ou humano. O surgimento e a evolução das APIs (Application Programming Interface), termo usado para integração de sistemas para trafegar dados entre programas distintos, tem sido fundamental nesse sentido.
Nesse contexto, traçar um planejamento de dados torna-se imprescindível não somente para extrair mais valor para o negócio, como também para tratar as informações com a cautela exigida atualmente. Isso é crucial tanto do ponto de vista da proteção do dado do usuário, respeitando a legislação (LGDP), quanto da proteção contra ataques cibernéticos que se intensificam e se modernizam ano após ano, sendo capazes de destruir a reputação até mesmo dos negócios mais sólidos.
Diante desse desafio, porém, surgem inúmeras e complexas questões. Como a companhia pode organizar esses dados em bases distintas com diversos sistemas e unificar a visão operacional? Como implementar processos seguros e de avaliação contínua? Quais tipos de infraestrutura devem ser utilizados, nuvem ou on premise? Quais são as habilidades importantes para construir, operar e sustentar esse ecossistema?
O primeiro passo dessa jornada envolve catalogar, documentar e mapear as bases de dados, planilhas, rotinas manuais e fontes diversas de dados que a empresa possui. Isto trará uma visão do que precisa ser feito para unificar os dados relevantes e descartar os que apenas consomem infraestrutura de armazenamento e processamento. Na sequência, é preciso identificar as rotinas manuais que podem ser automatizadas –aquelas que devem ser otimizadas e as rotinas importantes para as visões críticas e os pontos de falhas da infraestrutura. Tudo isso está relacionado à estratégia de Data Warehouse, que cria um imenso banco de dados e se alimenta dessa fonte para fazer relatórios e análises de perfis. Nesta etapa, os profissionais de Engenharia de Dados são indispensáveis para estruturar toda a base de forma unificada.
Num segundo momento, é importante filtrar a escolha de talentos para ter atendentes que obtenham a melhor relação com o seu perfil de cliente. Outro ponto relevante é gerenciar a estrutura de dados não organizados ou com diferentes cruzamentos, investindo nos ambientes em nuvem que simplificam a sua manutenção, além da equipe de profissionais especializados em Ciência de Dados. Esse passo pode extrair insights que ajudam a nortear as decisões estratégicas.
Com os dados organizados e modelos analíticos implementados, tão importante quanto todo o esforço para construir a base é a responsabilidade de proteger as informações. A última etapa consiste, portanto, em investir em processos de criptografia de dados relevantes e sistemas com cofre de senha, por exemplo.
Os canais digitais por si só não são capazes de revolucionar o contato com o cliente se a organização não dedicar tempo e investimento para conhecê-lo profundamente e atender suas necessidades. Da mesma forma, isso vale também para o colaborador, já que extrair valor dos dados também é a melhor forma de potencializar as habilidades dos talentos dentro de casa. No fim, planejar o ambiente de dados vai além de digitalizar uma empresa e se resume a oferecer a melhor experiência e proteção, gerando mais valor ao negócio.
Riemann Cesar, CIO da Algar Tech.