Desbloqueie a hiperpersonalização com aplicativos adaptativos baseados em IA

Desde muito antes da pandemia, “primeiro o digital” tem sido a direção das organizações ambiciosas. Mas colmatar a lacuna com gigantes norte-americanos endinheirados como a Amazon e a Netflix pode parecer uma tarefa impossível. Então, como as empresas podem competir? A resposta é oferecer aos clientes o que eles desejam: experiências hiperpersonalizadas entregues diretamente em seus dispositivos. Cada vez mais, isso significa aplicativos adaptativos capazes de ajustar comportamentos e recursos em tempo real, com base nas preferências do usuário e em outros fatores.

No entanto, esse tipo de experiência dinâmica, extremamente responsiva e centrada no usuário tem um preço. Isso só pode ser alcançado implementando primeiro a arquitetura de dados correta.

A promessa de aplicativos adaptativos

Como explica a Deloitte, não se espera que as empresas apenas atendam às necessidades dos clientes de hoje – cada vez mais elas devem “antecipá-las e superá-las”. Isto se manifesta em uma nova corrida pela hiperpersonalização: serviços que usam dados em tempo real, aprendizado de máquina e análise de IA para fornecer dinamicamente funcionalidades que atendem às necessidades específicas do usuário e ao contexto atual. O argumento comercial para fazer isso é bastante sólido: as empresas que se destacam na personalização podem gerar 40% mais receita do que as demais, de acordo com a McKinsey.

Situadas na porta de entrada para o mundo digital, as aplicações adaptativas são absolutamente críticas para esta proposta. Eles se ajustarão e reajustarão com base nas preferências dos usuários, nas condições ambientais, nas entradas de dados ou nas circunstâncias em constante mudança. Eles são sensíveis ao contexto, personalizáveis, situacionais e adaptáveis. E também são inteligentes – incorporando aprendizado de máquina preditivo, IA, cálculos em tempo real e conversas generativas de IA para se adaptar.

Eles prometem redefinir a forma como as marcas interagem com os seus clientes, mesmo que grandes inovadores continuem a perturbar e a inovar. Considere um serviço de streaming que sugira conteúdo para assistir com base no histórico de visualização e nas preferências do usuário. Um aplicativo adaptativo iria além: agendar sessões personalizadas de exibição de TV, pausar automaticamente quando o espectador precisa de uma bebida e até exibir notificações relevantes de outros serviços de streaming. De forma semelhante, embora os atuais sistemas domésticos inteligentes possam ajustar as configurações de iluminação, temperatura e segurança com base na ocupação e na hora do dia, um aplicativo adaptativo ajustaria as configurações com base em quem está em casa e em que cômodo estão localizados.

A arquitetura de dados certa

As marcas que desejam oferecer esse tipo de experiência devem primeiro considerar sua arquitetura de dados de back-end. Os dados devem ser disponibilizados em formatos flexíveis como JSON para criar ou modificar entradas de dados imprevistas. Isso pode incluir o aprimoramento de perfis de conta com novos atributos de personalização ou o armazenamento de prompts e respostas de conversas com grandes modelos de linguagem (LLMs).

A arquitetura de dados também deve oferecer desempenho excepcional para que os aplicativos possam reagir em tempo real e evitar perder uma oportunidade de resposta. Por esse motivo, os aplicativos adaptativos precisarão estar localizados na borda da rede. E eles precisam conectar informações de personalização de contas com outros serviços ativados para aprimorar a experiência do usuário. Dessa forma, um programa de fidelidade de banco, companhia aérea e hotel poderia se coordenar para atualizar o usuário em tempo real quando ele passar para o status platina, por exemplo.

Infelizmente, existem muitas barreiras a serem superadas. Os silos de dados são comuns nas empresas modernas, complicando e retardando o acesso à informação e aumentando a probabilidade de os dados não serem armazenados no formato ou linguagem corretos. A expansão das bases de dados é outro desafio comum, com bases de dados operacionais, transacionais e analíticas trabalhando frequentemente em diferentes linguagens, métodos de gestão e processos. Isso também pode ser uma barreira para análises em tempo real e tomadas de decisão precisas — sem mencionar o aumento dos custos.

Chegando la

Para transformar a visão das aplicações adaptativas em realidade, as organizações devem enfrentar estes e outros desafios críticos simultaneamente. O desempenho do aplicativo deve ser extremamente rápido em escala. JSON é necessário para alimentar prompts de IA com dados confiáveis. É necessário um desenvolvimento rápido e refinado, com múltiplas variáveis, incluindo atributos de personalização, localização, atividade e cálculos em tempo real, realizados simultaneamente com o aplicativo em execução.

E é absolutamente crítico que os resultados analíticos possam ser gravados no banco de dados operacional e nos aplicativos que ele executa. A verdade é que a maioria dos sistemas analíticos não escrevem de volta os valores dos dados derivados que calculam nos sistemas operacionais – em vez disso, apenas apresentam resultados como painéis, o que é uma barreira para uma ação rápida. Ser capaz de executar cálculos analíticos em larga escala e em tempo real que podem ser usados ​​como novos dados em aplicações é um divisor de águas na busca por aplicações adaptativas.

Pela primeira vez, isso é uma realidade em uma única plataforma de banco de dados, que suporta interações nos dispositivos móveis dos usuários. Uma nova era está surgindo para experiências hiperpersonalizadas. E as organizações prontas para adotar essas arquiteturas de dados de ponta estarão no comando da corrida pelos corações, mentes e carteiras dos consumidores.

Um banco de dados flexível e multifuncional é fundamental para o alto desempenho em escala global e para a construção de aplicativos adaptativos alimentados por IA que oferecem experiências premium ao cliente. Saiba mais sobre como a pesquisa vetorial do Couchbase na borda e a análise em tempo real com o Couchbase columnar podem ajudar as organizações a desenvolver uma nova classe de aplicativos adaptativos alimentados por IA que envolvem os clientes de uma forma hiperpersonalizada e contextualizada.