IA em campanhas de relacionamento e incentivo

08/02/2019


Como a inteligência artificial pode ser usada em programas de incentivo e relacionamento além de programas específicos no RH para reter e incentivar talentos.

Em setembro de 2018 fui convidado pela Ampro para trazer uma pesquisa internacional sobre incentivo e reconhecimento no maior evento do marketing de incentivo do país: Ampro Incentive Meeting.

Como diretor da IMA nos EUA, fui logo buscar as pesquisas mais recentes no país e procurei a IRF (Incentive Research Foundation).

Não surpreendentemente, uma semana antes de minha busca, a IRF havia terminado de publicar os resultados de uma excelente pesquisa sobre como a inteligência artificial já está afetando e vai afetar o nosso mercado.

Então foi com ela que comecei meu estudo para a apresentação no Incentive Meeting. Para conhecer a pesquisa na íntegra acesse The Impact and Potential of Artificial Intelligence in Incentives, Rewards, and Recognition

A realidade sobre o uso de IA em programas de relacionamento e incentivo é a que já está sendo aplicada e que o potencial é enorme e surpreendente.

“Se você quer escalar o talento em sua empresa, abrace a ideia de que você precisará premiar e reconhecer os indivíduos de novas formas e de maneiras personalizadas.” Charan, Barton, and Carey 2018

Para começarmos a entender o potencial da Inteligência artificial, é importante entender os seguintes termos:

Inteligência artificial (IA): Qualquer coisa feita pelo homem que aprende por experiência e copia a inteligência humana.

Análises preditivas:  Uma forma de análise estatística que procura padrões, encontra tendências e prevê eventos futuros/resultados.

Big data: É o combustível para as análises preditivas e machine learning.

Machine learning: Representa as últimas técnicas de análise estatísticas, reconhecimento de padrões e análise preditiva. É basicamente a capacidade de um computador aprender pelos padrões de comportamento, repetição e tendências.

Quando falamos de incentivo e relacionamento, há um ativo que se constrói intrinsecamente. São os dados e a riqueza dos dados que se pode adquirir do público pelo nível de relacionamento que se cria nestes programas. Os sistemas podem, desde detectar hábitos e guardar informações sobre isso, até fazer perguntas pessoais aos participantes para mapear interesses e dados pessoais.

Uma das aplicações da IA, que é muito prática é a análise de dados para trazer insights de negócios. E neste caso, podemos olhar no gráfico a sofisticação possível neste tipo de análise e o impacto disso no valor de negócios desta aplicação.

A mais básica das aplicações da análise de dados, a retrospectiva, usávamos dados para ver séries históricas e analisar comportamento e tendências.

Um exemplo seria a análise história do preço do Dólar em Reais para dizer quanto subiu ou desceu em um ano ou outro período. Depois de analisar a história, pode-se fazer um diagnóstico para entender o por que o Dólar variou daquela forma. E continuando a crescer na complexidade e consequente valor, vem a análise preditiva e a prescritiva.

A primeira pode prever o que vai acontecer e a segunda pode dizer o que fazer para determinar um caminho ou outro (como mexer no futuro, sendo guiado pelo computador a tomar ações antes do tempo).

A análise preditiva está famosa e comum hoje em dia. Você sabia que o Facebook pode dizer quais pessoas vão casar ou se separar amanhã, com uma grande precisão? Isso de forma rápida e apenas usando dados e mapeando comportamentos, na escala que o número de usuários deles e a velocidade de processamento moderna de dados permite.

Por sua vez, a prescritiva usa a capacidade de detectar o futuro para não só saber o que vai acontecer mas mistura com a análise histórica e consegue “prescrever” o remédio para cada tipo de resultado que você pode querer do comportamento padrão.

Para simplificar, vamos imaginar que você é o diretor de uma companhia e rodando um programa de incentivo, obtém dados dos colaboradores com melhor performance. Um dashboard de inteligência artificial conseguiria te dizer quais colaboradores vão reagir bem ao incentivo, quais necessitariam de um outro tipo de incentivo e quais nem adianta tentar incentivar.

Imagine agora que seu dashboard poderia, inclusive, te dizer que é melhor dar uma promoção ao Joãozinho nos próximos 3 meses ou ele pode ir embora da empresa.

Essas mesmas técnicas já podem ser utilizadas para entender o comportamento dos nossos públicos a conteúdos e campanhas específicas, podendo nos dar insights para melhorar a campanha e dar melhores resultados.

Além disso, se sabemos como as pessoas reagem aos nossos comunicados e conteúdos, podemos melhorá-los e aumentar o engajamento dos colaboradores com a empresa e com a campanha.

E só para uma breve lembrança, já sabemos que mais que premiação, o pertencimento e o reconhecimento motivam mais que a premiação. E nesse caso, tanto pertencimento quanto reconhecimento podem ser feito de forma mais eficiente, sabendo que tipo de impacto cada um dos incentivos e ferramentas vai ter sobre cada individuo. E é lógico que já é possível programar sistemas que automatizam a reação e a personalização da comunicação progressiva.

Pois é, é isso mesmo que você está entendendo: AI pode fazer nossas campanhas e programas serem muito mais eficientes, aumentar nosso ROI e impactar muito mais áreas de uma companhia.

Se você já está contente com o impacto desta tecnologia, ainda faltou mencionar que a inteligência artificial e o machine learning ainda permite criar robôs muito inteligentes que podem motivar os participantes com mensagens personalizadas no nível psicológico ou responder a perguntas frequentes e auxiliar os colaboradores a melhorarem suas performances com treinamentos personalizados (já que dá para prever também como cada usuário vai absorver melhor o conteúdo, por saber historicamente como cada perfil reage).

Se você gostou do que leu é quer mais informações: Baixe aqui a apresentação feita no Incentive Meeting, em Português.
 

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