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Contextualização e hiperpersonalização: os próximos passos do m-commerce

Postado em: 24/02/2016, às 10:43 por Fernando Paiva, de Barcelona

As chances de uma venda ser concretizada aumentam de maneira significativa quando a oferta é feita no contexto certo e para a pessoa certa. Com a infinidade de dados que o celular é capaz de gerar sobre o seu dono, é possível agregar ao comércio móvel uma contextualização e  uma personalização cada vez maior. Até o humor do usuário pode ser identificado pelo seu comportamento de uso do celular. Mais do que isso: o seu humor futuro pode ser antecipado por um algoritmo. O uso de big data e de machine learning são a próxima fronteira do comércio móvel, na opinião de analistas reunidos em painel sobre o tema no Mobile World Congress (MWC), em Barcelona, nesta quarta-feira, 24.

"Quando falamos em contextualização, não se trata apenas de localização, data e hora. Na nossa empresa lidamos com mais de 40 aspectos de contexto. A emoção é um deles. Conseguimos saber se você está estressado ou relaxado. Isso é levado em conta antes de te enviar um conteúdo", disse Scott Snyder, presidente da Mobiquity.

O executivo argumenta que as empresas precisam aprender sobre os seus usuários individualmente, de maneira que possam hiperpersonalizar as suas ofertas, em vez de construir um produto para atender a todos. "É necessário entender o que funciona e o que não funciona para cada um dos seus clientes. Isso é alcançado com a análise de big data e machine learning", argumentou. Snyder citou como exemplos positivos o Netflix, que trabalha com uma ferramenta de recomendação personalizada, e seguradoras de automóveis que oferecem descontos de acordo com o comportamento de cada motorista ao volante, a partir de dados coletados por um dispositivo instalado no carro. Em troca da coleta de informações, ele sugere que as empresas ofereçam benefícios, como descontos ou bonificações.

Obviamente, a adoção de tais ferramentas precisa ser feita com cuidado para não incomodar os usuários. Em uma pesquisa feita em tempo real com a plateia no auditório, 81% consideraram positivo receber ofertas de produtos com base em previsão de comportamento e hiperpersonalização e 19% disseram achar "esquisito".

Integração de apps

Foi com o objetivo de agregar contextualização ao comércio móvel que a Button construiu uma plataforma de integração de apps. A ideia é fazer a oferta de um produto ou serviço de determinado app dentro de outro. Por exemplo: quando o usuário pesquisa sobre um restaurante dentro do Foursquare, pode receber dentro dele uma oferta de reservar a mesa via OpenTable. Ou quando compra uma passagem aérea para uma cidade em um app de viagens, recebe a sugestão de reservar um apartamento via AirBNB. Essas ofertas aparecem no formato de cartões dentro do app onde o usuário está. Caso se interesse e clique para contratar o serviço, um deep link o leva para o novo app já com as informações portadas, como nome do restaurante, no caso do OpenTable, ou o nome da cidade e as datas da viagem, no caso do AirBNB.

"A maioria dos apps resolve problemas singulares. Está na hora de ampliar isso, mas de forma contextualizada", aconselha Michael Jaconi, fundador e CEO da Button. Hoje, sua plataforma é utilizada por algumas centenas de aplicativos que recebem cartões de cerca de outros 30 apps, dentre os quais Uber, OpenTable, Ticketmaster e AirBNB. A Button compartilha com os apps a receita gerada. Jaconi argumenta que é mais fácil para o desenvolvedor se integrar ao Button em vez de reprogramar seu app com a API de cada um desses outros serviços.

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