Quer saber como levantar muitos dados proprietários para fazer conteúdos hipernichados para sua empresa aparecer nas respostas de IA? Descubra como neste guia.
Dados proprietários, ou seja, dados exclusivos de sua empresa, são uma vantagem imensa quando se trata de criar conteúdo otimizado para IA.
Esses dados podem gerar insights valiosos que tornam o conteúdo mais preciso e personalizado, aumentando a probabilidade de ser escolhido pelos chatbots de IA para serem usados em suas respostas.
Por que dados proprietários são importantes para IA?
Os dados que uma empresa coleta e possui exclusivamente têm um papel fundamental para fazer sua marca ser citadas nas respostas de chatbots de IA, especialmente considerando a natureza dinâmica dos Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs), como o ChatGPT.
Aqui estão algumas razões pelas quais os dados proprietários são cruciais para IA:
1. Relevância e personalização das respostas
Os LLMs aprendem e geram respostas com base nos dados aos quais têm acesso. Ter dados proprietários permite que as empresas personalizem os modelos de IA para responder de maneira mais precisa e relevante ao seu público.
Sem dados proprietários, as respostas tendem a ser mais genéricas, uma vez que são baseadas em informações amplamente disponíveis e treinadas em um vasto conjunto de dados públicos.
Exemplo: empresas como Netflix e Amazon usam dados de interação de seus usuários para personalizar recomendações, otimizando a experiência do cliente.
A IA pode identificar padrões exclusivos no comportamento de consumo, tornando as respostas mais precisas.
2. Treinamento de modelos de IA especializados
Os LLMs, como o ChatGPT, podem ser ajustados (ou “fine-tuned”) para tarefas ou indústrias específicas.
Dados proprietários oferecem a oportunidade de treinar modelos de IA de maneira mais eficaz, permitindo que eles se tornem especialistas em um nicho específico.
Isso é importante para empresas que lidam com termos, produtos ou serviços altamente especializados.
Com dados internos, uma empresa pode treinar a IA para entender melhor o jargão do setor, as necessidades dos clientes ou as especificidades do mercado em que atua.
Exemplo: uma empresa de saúde pode usar seus dados proprietários para treinar um modelo de IA a fim de interpretar melhor os registros médicos e responder com conselhos altamente específicos. Já um e-commerce de nicho pode treinar a IA para entender seu catálogo de produtos e oferecer recomendações mais acertadas.
A natureza dos LLMs é dinâmica, ou seja, eles evoluem com base em novos dados e contextos.
Dados proprietários fornecem informações atualizadas e específicas sobre o comportamento e as preferências dos usuários, permitindo que o modelo se ajuste rapidamente às mudanças de mercado ou demandas emergentes.
Ao usar dados internos, a IA pode se atualizar automaticamente com novos comportamentos de consumidores, mudanças de tendências ou feedbacks, garantindo que as respostas fornecidas pelas IAs estejam sempre alinhadas com a realidade atual.
Exemplo: em um site de viagens, por exemplo, os dados proprietários sobre preferências de destinos e comportamentos dos clientes ajudam a IA a adaptar-se às mudanças no comportamento dos turistas, como preferências por destinos de eco-turismo, que podem emergir a qualquer momento.
Em um mundo cada vez mais regulamentado, dados proprietários oferecem maior controle sobre informações sensíveis, como dados pessoais de clientes. ]
Empresas podem treinar IA com seus próprios dados sem precisar confiar em fontes externas que podem não cumprir as leis de privacidade, como o GDPR na Europa ou a LGPD no Brasil.
Isso reduz o risco de uso indevido de dados ou falhas em proteger informações sensíveis.
Além disso, com dados proprietários, a empresa pode criar e treinar modelos de IA que priorizam a privacidade do cliente, alinhando-se com as melhores práticas de segurança de dados e conformidade regulatória.
5. Diferenciação competitiva e inovação
A coleta e o uso eficaz de dados proprietários permitem que as empresas criem soluções de IA inovadoras que seus concorrentes não podem replicar facilmente.
Tendo acesso a dados exclusivos sobre clientes, produtos e operações, uma empresa pode desenvolver IA para fornecer insights mais profundos, otimizar processos internos ou melhorar a experiência do usuário de maneira única.
Exemplo: empresas como Tesla usam dados proprietários de seus carros conectados para melhorar continuamente seus algoritmos de condução autônoma. Esses dados exclusivos ajudam a IA da Tesla a aprender mais rapidamente e de forma mais precisa com a experiência de seus motoristas, algo que seus concorrentes não têm.
6. Melhor qualidade de dados e redução de viés
LLMs são conhecidos por serem treinados com grandes volumes de dados provenientes da internet, o que pode resultar em viéses ou em informações erradas.
Dados proprietários oferecem a oportunidade de garantir alta qualidade e relevância dos dados usados para treinar IA, além de permitir uma curadoria específica para minimizar esses vieses.
Isso significa que o modelo será mais imparcial e preciso, refletindo melhor a visão e os valores da empresa.
Como levantar dados proprietários para seus conteúdos?
Levantar dados proprietários é uma estratégia essencial para empresas que buscam otimizar seus processos e usar inteligência artificial (IA) de maneira eficaz.
Dados proprietários são informações únicas que a empresa coleta sobre seus clientes, suas operações ou seu setor e que podem ser usados para melhorar a personalização, a tomada de decisões e a criação de conteúdo otimizado para IA.
Aqui estão algumas formas de levantar dados proprietários:
Uma das maneiras mais comuns de coletar dados proprietários é monitorando a interação dos usuários com seus produtos ou serviços. Isso pode ser feito através de ferramentas de análise de comportamento online.
- Ferramentas de análise web: ferramentas como Google Analytics ajudam a rastrear o comportamento dos visitantes no seu site, como páginas visitadas, tempo de permanência, cliques e interações com formulários.
- Monitoramento de conversas: plataformas de chatbots permitem capturar dados de interação direta com os clientes, como perguntas feitas, feedbacks ou solicitações frequentes.
- Exemplo: a Amazon coleta dados sobre os hábitos de compra dos usuários, o que a ajuda a personalizar recomendações e otimizar a experiência do cliente.
2. Pesquisas e Enquetes Personalizadas
Realizar pesquisas de mercado ou enquetes diretamente com seus clientes ou usuários é uma maneira eficaz de levantar dados específicos e relevantes.
As empresas podem obter feedback sobre produtos, serviços, experiências e até mesmo sobre preferências pessoais.
- Ferramentas: SurveyMonkey, Typeform ou Google Forms podem ser usadas para criar pesquisas simples e coletar informações sobre o que os clientes pensam sobre um produto, o que buscam em um serviço ou como eles se sentem em relação à sua marca.
- Exemplo: Spotify frequentemente usa enquetes para entender melhor os gostos musicais de seus usuários e personalizar suas playlists.
3. Registros de compras e histórico de transações
Outro tipo de dado muito valioso vem dos registros de transações, seja online ou offline. Esses dados podem ser extraídos diretamente de sistemas de CRM (Customer Relationship Management), de plataformas de e-commerce ou até mesmo de sistemas de ponto de venda.
- CRM e E-commerce: ferramentas como Salesforce, HubSpot, Shopify ou WooCommerce permitem registrar dados detalhados sobre cada transação feita, como itens comprados, valores, frequências de compra, e preferências do cliente.
- Exemplo: Zappos, a loja online de calçados, coleta dados detalhados sobre o histórico de compras de seus clientes, o que lhes permite recomendar novos produtos com base em preferências anteriores.
4. Dados de redes sociais
As redes sociais oferecem uma mina de dados para as empresas. Monitorar como os usuários interagem com sua marca nas plataformas sociais permite identificar preferências, sentimentos e comportamentos de compra.
Ferramentas de social listening podem ser usadas para capturar essas informações.
- Ferramentas de Social Listening: Hootsuite, Brandwatch, Sprout Social ou BuzzSumo são excelentes para acompanhar o que está sendo dito sobre a sua marca, identificar tendências e analisar a resposta dos consumidores.
- Exemplo: Nike usa dados de interações nas redes sociais para entender quais produtos estão em alta e personalizar campanhas de marketing.
5. Coleta de dados de atendimento ao cliente
Os dados gerados pelo atendimento ao cliente são extremamente valiosos, pois revelam as dores e as necessidades dos consumidores.
Registrar interações de call centers, chats ao vivo, e-mails ou até mesmo feedbacks pós-venda pode fornecer insights importantes sobre o comportamento e as preferências dos clientes.
- Ferramentas de Suporte ao Cliente: Zendesk, Freshdesk, Intercom e LiveChat podem ajudar a coletar e organizar esses dados.
- Exemplo: Apple usa dados do atendimento ao cliente para identificar problemas recorrentes com seus produtos e melhorar o design e as funcionalidades nas versões futuras.
6. Dados de dispositivos IoT (Internet das Coisas)
Se sua empresa possui produtos conectados à internet (como dispositivos de casa inteligente, wearables ou outras tecnologias de IoT), você pode coletar dados diretamente dos dispositivos para entender como os clientes os utilizam.
- Exemplo: Fitbit coleta dados sobre a saúde e os hábitos de seus usuários (como passos dados, batimentos cardíacos e padrões de sono) e utiliza esses dados para fornecer sugestões personalizadas de treinamento.
7. Dados de acompanhamento de campanhas de marketing
Ao lançar campanhas de marketing digital, você pode coletar dados de como os consumidores interagem com seus anúncios, e-mails e outras promoções.
Isso inclui informações sobre a taxa de abertura de e-mails, cliques em anúncios, engajamento em mídias sociais, entre outros.
- Ferramentas de automação de Marketing: Mailchimp, Marketo, HubSpot e Google Ads fornecem relatórios detalhados sobre o desempenho de suas campanhas e ajudam a coletar dados sobre como os consumidores respondem a suas ofertas.
- Exemplo: Coca-Cola usa dados de campanhas de marketing para entender o comportamento dos consumidores e ajustar suas ofertas de produtos em tempo real.
8. Análise de feedbacks e avaliações de produtos
Feedbacks de clientes e avaliações de produtos fornecem informações cruciais sobre a experiência do usuário.
Monitorar as avaliações em sites de e-commerce e nas redes sociais, bem como realizar pesquisas diretas sobre a satisfação do cliente, ajuda a identificar pontos de melhoria e necessidades não atendidas.
- Ferramentas: Trustpilot, Yelp, Google Reviews e até Amazon são boas fontes para monitorar e coletar feedback dos consumidores.
- Exemplo: TripAdvisor coleta avaliações de viajantes para fornecer dados valiosos sobre os hotéis, experiências e destinos mais apreciados, ajudando os clientes a tomar decisões mais informadas.
9. Integração de dados de parceiros e fornecedores
A coleta de dados também pode ocorrer por meio da integração com fornecedores e parceiros de negócios.
Estes dados podem incluir informações sobre o estoque, comportamento do mercado, preços, etc., permitindo uma análise mais aprofundada das tendências do setor e a personalização de ofertas.
- Exemplo: Walmart utiliza dados dos seus fornecedores para ajustar os níveis de estoque e melhorar a previsão de demanda com base em compras anteriores e tendências de mercado.
Como a Macfor pode ajudar no levantamento de dados proprietários
- Análise de comportamento de usuários: monitoramento de interações no site usando ferramentas como Google Analytics.
- Pesquisas personalizadas: criação de enquetes e pesquisas para coletar insights diretos dos clientes.
- Dados de transações: coleta de dados de compras através de CRM e plataformas de e-commerce como Salesforce e Shopify.
- Monitoramento de redes sociais: análise de interações nas redes sociais com Brandwatch e Sprout Social.
- Análise de atendimento ao cliente: coleta de dados de suporte utilizando plataformas como Zendesk e Intercom.
- Dados de dispositivos IoT: levantamento de dados de dispositivos conectados para personalização.
- Feedbacks e avaliações: coleta de avaliações de clientes em plataformas como Trustpilot e Google Reviews.
- Marketing personalizado: análise de dados de campanhas de marketing com ferramentas como Mailchimp e Google Ads.
- Integração com parceiros: coleta de dados de fornecedores para melhorar a previsão de demanda e personalização.
- Otimização de conteúdo para IA: desenvolvimento de conteúdo hiperespecífico baseado nos dados coletados, otimizado para IA.
Quer sair na frente com levantamento de dados proprietários para IAs?
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