Desde muito antes da pandemia, o "digital-first" tem sido a direção da viagem para organizações ambiciosas. Mas fechar a lacuna com gigantes americanos de grande porte, como Amazon e Netflix, pode parecer uma tarefa impossível. Então, como as empresas podem competir? A resposta é dar aos clientes o que eles querem: experiências hiperpersonalizadas entregues diretamente em seus dispositivos. Cada vez mais, isso significa aplicativos adaptáveis capazes de ajustar o comportamento e os recursos em tempo real, com base nas preferências do usuário e em outros fatores.
No entanto, esse tipo de experiência dinâmica, ultrarresponsiva e centrada no usuário tem um preço. Ela só pode ser alcançada se, primeiro, for implementada a arquitetura de dados correta.
A promessa dos aplicativos adaptáveis
Como a Deloitte explicaNa atualidade, não se espera que as empresas apenas atendam às necessidades dos clientes - cada vez mais elas devem "antecipá-las e superá-las". Isso 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 e ao contexto atual do usuário. O caso comercial para fazer isso é bastante sólido: as empresas que se destacam em personalização podem gerar 40% mais receita do que as demais, de acordo com McKinsey.
Situados na porta de entrada para o mundo digital, os aplicativos adaptáveis são absolutamente essenciais para essa proposta. Eles se ajustam e se reajustam com base nas preferências do usuário, nas condições ambientais, nas entradas de dados ou nas circunstâncias que mudam rapidamente. 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 geradoras de IA para se adaptarem.
Eles prometem redefinir a forma como as marcas interagem com seus clientes, mesmo que os grandes inovadores continuem a perturbar e inovar. Considere um serviço de streaming que sugere conteúdo para assistir com base no histórico de exibição e nas preferências do usuário. Um aplicativo adaptável iria além: agendando sessões personalizadas de exibição de TV, pausando automaticamente quando o espectador precisa de uma bebida e até mesmo exibindo notificações relevantes de outros serviços de streaming. De maneira semelhante, enquanto os sistemas domésticos inteligentes atuais podem ajustar as configurações de iluminação, temperatura e segurança com base na ocupação e na hora do dia, um aplicativo adaptável ajustaria as configurações com base em quem está em casa e em que cômodo está localizado.
A arquitetura de dados correta
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 contas 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 um desempenho excepcional para que os aplicativos possam reagir em tempo real e evitar perder uma oportunidade de resposta. Por esse motivo, os aplicativos adaptáveis precisarão estar localizados na borda da rede. E eles precisam fazer a conexão cruzada das informações de personalização da conta com outros serviços opcionais para aprimorar a experiência do usuário. Dessa forma, um banco, uma companhia aérea e um programa de fidelidade de hotel poderiam coordenar o upgrade do usuário em tempo real quando ele passasse para o status platinum, por exemplo.
Infelizmente, há muitas barreiras a serem superadas. Os silos de dados são comuns nas empresas modernas, complicando e retardando o acesso às informações e aumentando a probabilidade de que os dados não estejam armazenados no formato ou na linguagem corretos. Expansão do banco de dados é outro desafio comum, pois os bancos de dados operacionais, transacionais e analíticos geralmente trabalham em idiomas, métodos de gerenciamento e processos diferentes. Isso também pode ser um obstáculo à análise em tempo real e à tomada de decisões precisas, além de aumentar os custos.
Como chegar
Para transformar a visão de aplicativos adaptáveis em realidade, as organizações precisam enfrentar esses e outros desafios críticos simultaneamente. O desempenho do aplicativo precisa ser extremamente rápido em escala. O JSON é necessário para alimentar os prompts de IA com dados confiáveis. É necessário um desenvolvimento refinado de prompts, com diversas variáveis, incluindo atributos de personalização, localização, atividade e cálculos em tempo real, realizados simultaneamente com o aplicativo em execução.
E é absolutamente fundamental 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 grava de volta os valores de dados derivados que eles calculam nos sistemas operacionais - em vez disso, apenas apresenta os resultados como painéis, o que é uma barreira para agir rapidamente. A capacidade de executar cálculos analíticos em larga escala e em tempo real, que podem ser usados como novos dados nos aplicativos, é um divisor de águas na busca por aplicativos adaptáveis.
Pela primeira vez, isso agora 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 banco do motorista na 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 criação de um banco de dados com tecnologia de IA. aplicativos adaptáveis que oferecem experiências premium aos clientes. Saiba mais sobre como Pesquisa vetorial do Couchbase na borda e análises em tempo real com Colunar do Couchbase pode ajudar as organizações a desenvolver uma nova classe de aplicativos adaptativos com tecnologia de IA que envolvem os clientes de forma hiperpersonalizada e contextualizada.
