iStock Cerca de um em cada cinco programas de fidelização deverá abandonar modelos generalistas e passar a oferecer benefícios totalmente personalizados até 2030, segundo uma análise da Gartner.
A consultora aponta a inteligência artificial (IA) como o principal motor desta mudança, ao permitir às marcas analisar dados comportamentais, de produto e outras fontes de informação para desenvolver ofertas ajustadas a cada consumidor.
De acordo com Brad Jashinsky, diretor analista da Gartner, os modelos atuais apresentam limitações tanto do ponto de vista da experiência de cliente como da rentabilidade para as empresas.
“O atual modelo de programas de fidelização não está a proporcionar a melhor experiência ao cliente, nem a garantir o programa mais rentável para as marcas”, afirmou o responsável. O responsável acrescenta que “o grande benefício da tecnologia de inteligência artificial será permitir uma personalização mais aprofundada desses benefícios, em vez de os limitar a um determinado número de níveis”.
Segundo a análise, a evolução para programas mais personalizados implica alterações operacionais relevantes, levando a que equipas de customer experience e marketing integrem dados atualmente dispersos, revejam processos e testem novos modelos de fidelização baseados em IA.
Segundo a Gartner, empresas com maior capacidade tecnológica já começaram a explorar este caminho. Ainda assim, a transição para benefícios individualizados levanta desafios na perceção de equidade por parte dos consumidores. Por exemplo, ajustar condições como o valor mínimo para portes gratuitos com base na localização pode gerar diferenças entre clientes.
A consultora sublinha também que nem todas as organizações deverão avançar de imediato para soluções baseadas em IA. No caso de empresas de menor dimensão, a prioridade deverá passar por consolidar a base estratégica antes de investir em tecnologias avançadas.
Segundo os analistas da Gartner, a tendência aponta para uma transformação gradual dos programas de fidelização, com maior foco na personalização e na utilização de dados, exigindo ajustamentos ao nível da operação e da estratégia no retalho.
