Martech e confiança do cliente caminham juntas

0

Tecnologia pode impactar na relação de marcas com os seus clientes, construindo ou reforçando essas relações 

Em um cenário de constante transformação no marketing, martech e confiança do cliente ganham relevância diante de tantas novas tecnologias disponíveis. De um lado, a fragmentação das ferramentas de martech impõe barreiras à construção de relacionamentos sólidos com os clientes. De outro, a IA generativa – conhecida por ferramentas como o ChatGPT – surge como uma solução promissora, embora sua adoção ainda seja gradual.   

Esses dois desafios, profundamente conectados à realidade dos departamentos de marketing, merecem atenção especial, pois superá-los pode gerar uma vantagem competitiva significativa para os negócios. No centro dessa discussão está a confiança, fundamento essencial para relações comerciais duradouras e lucrativas. Não à toa, globalmente 91% dos profissionais de marketing a reconhecem como um fator crítico para o sucesso das organizações.   

Esse insight faz parte do mais recente relatório da Harvard Business Review Analytic Services, apoiado pelo SAS, que analisa como martech e confiança do cliente sempre andam de mãos dadas. E, nos mercados latino-americanos, onde o relacionamento pessoal geralmente precede as transações comerciais, a confiança assume um papel ainda mais estratégico.  

América Latina: um mosaico de maturidade digital   

Consumidores que confiam em uma marca não apenas continuam comprando seus produtos, mas também compartilham dados valiosos, tornam-se defensores espontâneos da marca e demonstram maior tolerância a falhas ocasionais. Nesse contexto, Martech e confiança do cliente estão diretamente conectadas, pois quanto mais consistente e transparente é o uso da tecnologia, maior tende a ser o vínculo construído. Por outro lado, a erosão dessa confiança pode ter consequências devastadoras: além da perda de receita, pode causar danos reputacionais duradouros e reduzir drasticamente o valor da marca, transformando produtos antes diferenciados em commodities facilmente substituíveis.

Paradoxalmente, as mesmas tecnologias criadas para fortalecer o relacionamento com os clientes podem acabar minando a confiança que pretendem construir. Imagine um consumidor que recebe um e-mail com uma oferta, depois uma notificação push com outra promoção e, ao acessar o site para comprar, descobre uma terceira condição – ou pior, nenhuma oferta válida. A fragmentação das soluções de marketing gera essas experiências desconectadas, e a IA pode amplificar esse problema quando implementada de forma isolada, sugerindo ao cliente que a marca, na prática, não o conhece.  

Essas inconsistências são consideradas um ameaça à confiança por 31% dos respondentes, que pode ser agravada por um atendimento inadequado (30%) e por mensagens desalinhadas às necessidades do cliente (30%). Porém, este é o panorama atual do martech, sendo ainda mais evidente na América Latina, onde os padrões de adoção tecnológica variam. 

Ao analisar a região, observamos contrastes interessantes. O Brasil despontou como líder na implementação de soluções de martech, estabelecendo padrões que outros mercados, como o México, adotaram posteriormente – a exemplo da comunicação em tempo real. Já no uso de canais digitais, o México assumiu a dianteira, contando com casos ainda inexplorados no Brasil. Essas variações refletem não apenas as diferenças culturais e econômicas, mas também a não-linearidade da adoção tecnológica na região.   

Desafios e oportunidades   

A realidade de muitos profissionais de marketing é lidar com diversas ferramentas que não se integram. No mundo todo, o grande desafio não é apenas ter acesso a essas soluções, mas orquestrá-las de maneira eficiente para fortalecer a confiança dos clientes.   

Além disso, cresce a expectativa dos consumidores por experiências hiperpersonalizadas. A maioria das empresas, no entanto, não está preparada para entregar esse nível de personalização devido à fragmentação tecnológica, que gera uma visão segmentada do cliente, muitas vezes irrelevante.   

 

Outro fator essencial no marketing é o timing da interação. Se a marca perder o momento certo para se comunicar individualmente com o cliente, sua mensagem se torna irrelevante. Esse desafio está diretamente ligado ao acesso a dados em tempo real, apontado como um obstáculo por 29% dos respondentes. Mais do que apenas capturar informações do cliente, é preciso processá-las instantaneamente e utilizá-las como contexto para interações precisas. Esse é um salto que muitas empresas, especialmente na América Latina, ainda não conseguiram dar.   

 

É, portanto, nesse cenário já complexo, que entra a adoção da inteligência artificial generativa. De acordo com o relatório da Harvard Business Review Analytic Services, a tecnologia demonstra potencial na segmentação de públicos, criação de conteúdo personalizado e outras funções estratégicas. Além disso, o fato de 74% dos entrevistados acreditarem que a chamada GenAI pode aprimorar suas estruturas tecnológicas reforça ainda mais esse apelo. Entretanto, apenas 13% implementaram a tecnologia de forma completa, enquanto 45% ainda estão em fase de testes.

Vale destacar que a adoção da IA cresce mais rapidamente quando impulsiona a eficiência operacional. Vemos exemplos bem-sucedidos, como assistentes virtuais para suporte ao cliente (adotados por 36% dos usuários de GenAI), segmentação de público por linguagem natural, testes A/B para e-mails e a criação de conteúdos com curadoria estratégica.   

Para avançar nas estratégias de martech com IA, profissionais devem lembrar que não precisam se tornar especialistas em large language models (LLMs). O essencial é compreender as limitações da tecnologia e estruturar boas práticas de governança. Se a equipe souber formular prompts eficazes e aplicar a IA corretamente, a escalabilidade do uso se torna uma vantagem competitiva.  

De fato, a visão de uma jornada do cliente totalmente orquestrada em tempo real – o estado da arte do martech – ainda está distante para a maioria das organizações. O desafio reside no mix de tecnologias e nas limitações de integração. No entanto, há avanços perceptíveis. Soluções de real-time decisioning, que no passado eram de adoção complexa, hoje são mais compreendidas e valorizadas pelas empresas.    

Caminhando para uma implementação pragmática   

Para superar os desafios do martech e fortalecer a confiança dos clientes, recomendo uma abordagem pragmática baseada em quatro pilares:    

  1. Foque na evolução, não revolução– Aproveite as tecnologias disponíveis, mas agregue capacidades de martech que levem seu negócio ao próximo nível. A solução não está em substituir tudo, mas em integrar melhor; 
  2. Repenseas CDPs – Muitas CDPs (Customer Data Platforms) focam na experiência digital do cliente, sem explorar totalmente seus dados, incluindo dados históricos e transações. O ideal é contar com tecnologias que complementem o portfólio existente;  
  3. Busque acesso a dados sem migração– CDPs tradicionais exigem que as empresas centralizem dados dentro delas, o que pode ser demorado. Busque soluções que permitam conexão direta aos dados, sem necessidade de migração; 
  4. Garanta uma orquestração holística– O segredo está em unificar dados de diferentes fontes, sejam históricos ou em tempo real, garantindo uma experiência fluida e coerente para o cliente.   

Apesar dos desafios, a combinação de martech e IA generativa permite que equipes trabalhem com responsabilidade no gerenciamento de dados dos clientes, oferecendo informações contextualizadas, promoções oportunas e suporte ágil – somente quando bem implementadas.    

O caminho está no equilíbrio entre a experimentação de novas tecnologias e a orquestração eficiente das ferramentas existentes. Neste contexto, a IA pode ser uma grande aliada para superar a fragmentação e transformar a experiência do cliente. Assim, as organizações poderão manter ou reconquistar a confiança do seu público, oferecendo interações verdadeiramente personalizadas, e relevantes.   

Share

About Author

Fernanda Benhami

Head de Customer Intelligence LATAM, SAS

Fernanda Benhami é formada em Ciência da Computação, pela Universidade São Judas Tadeu, com mestrado em Computação, pela Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Atua como especialista nas soluções de Customer Intelligence no SAS América Latina. Anteriormente, trabalhou como Pré-Vendas da companhia, e também possui experiência como consultora em empresas como Pão de Açúcar, Banco Mercantil e Osram.

Comments are closed.