Na flexM4i, articulamos as abordagens de business intelligence e analytics, como mostra a figura a seguir.

Figura 918: abrangência e hierarquia das abordagens e tecnologias da business intelligence (BI)

Veja a posição da consumer / customer intelligence na figura, que abrange a social media e social intelligence e utiliza conceitos do estudo de comportamento do consumidor (consumer behavior).

O que é  consumer /  customer intelligence?

A consumer /  customer intelligence visa entender o comportamento, as preferências, as necessidades e as expectativas dos consumidores como um todo, independentemente de terem um relacionamento direto com a empresa. Cria uma base para tomar decisões estratégicas e táticas em relação ao marketing, vendas, atendimento e relacionamento com o cliente.

Ela desempenha um papel crucial nas atividades de inteligência de mercado e marketing, contribuindo para a compreensão e o atendimento eficaz das necessidades dos clientes.

O estudo do comportamento dos consumidores traz o embasamento para a inteligência do consumidor / cliente e para a realização do marketing de relacionamento.

A customer intelligence envolve a utilização de diversas fontes de dados, como interações com clientes, transações, dados demográficos, feedbacks e análises de mídias sociais (realizada pela social media intelligence), entre outros. Essas informações são processadas e analisadas para obter insights valiosos sobre os clientes, segmentos de mercado, padrões de compra e tendências.

Esses padrões podem incluir hábitos de compra, frequência de compras, preferências de produtos, engajamento com campanhas de marketing, entre outros.

Essas controvérsias são um resumo do tópico apresentado por Kotler & Keller (2019).

A segmentação comportamental no marketing com base na consumer intelligence, permite às empresas monitorar o comportamento online do público-alvo, otimizando a correspondência entre propagandas e potenciais clientes. Esse monitoramento é baseado em cookies, que registram atividades online, como sites visitados e produtos visualizados.

Estudos revelaram que muitos sites compartilham dados de navegação, até mesmo sem cliques em botões de redes sociais. Empresas como a Microsoft coletam dados básicos dos usuários e combinam com o comportamento online para fornecer anúncios direcionados.

Por exemplo, podem direcionar anúncios para mães que trabalham com base em comportamento e localização.

A segmentação comportamental aumenta a probabilidade de cliques em anúncios e torna a publicidade mais relevante, beneficiando tanto consumidores quanto anunciantes com conteúdo gratuito. Apesar de práticas de anonimato, como transformar endereços de email em sequências codificadas, há preocupações crescentes sobre privacidade. Muitas páginas web contêm códigos de múltiplas agências de publicidade, levantando questões sobre a eficácia da autorregulação da indústria e a possibilidade de legislação específica para proteger a privacidade dos usuários.

A Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais (LGDP), sancionada no Brasil em 2018, “cria um conjunto de novos conceitos jurídicos (e.g. “dados pessoais”, “dados pessoais sensíveis”), estabelece as condições nas quais os dados pessoais podem ser tratados, define um conjunto de direitos para os titulares dos dados, gera obrigações específicas para os controladores dos dados e cria uma série de procedimentos e normas para que haja maior cuidado com o tratamento de dados pessoais e compartilhamento com terceiros.

A lei se aplica a toda informação relacionada a pessoa natural identificada ou que possa ser identificável e aos dados que tratem de origem racial ou étnica, convicção religiosa, opinião política, filiação a sindicato ou a organização de caráter religioso, filosófico ou político, dado referente à saúde ou à vida sexual, dado genético ou biométrico, sempre que os mesmos estiverem vinculados a uma pessoa natura” (Leia mais na Wikipédia).

A LGPD protege mesmo?

Sob a LGPD, as empresas precisam obter consentimento explícito para coletar e processar dados pessoais e devem informar os usuários sobre como esses dados serão usados.

No entanto, na prática, a eficácia dessa lei enfrenta desafios: 

• Um dos principais desafios é o comportamento dos próprios usuários. Muitas vezes, as pessoas aceitam os cookies e os termos de uso sem ler ou entender completamente as implicações, principalmente quando desejam acessar rapidamente o conteúdo de um site. Isso pode levar a uma situação em que, apesar das proteções legais, os dados dos usuários ainda são amplamente acessados e utilizados por agências de publicidade e outras entidades.
• Além disso, a aplicação da lei depende da vigilância e da ação das autoridades reguladoras. Isso inclui garantir que as empresas estejam em conformidade com a LGPD e aplicar penalidades quando as regras são violadas. A complexidade e a natureza dinâmica da tecnologia e da publicidade online também podem dificultar a monitoração e a garantia da conformidade.

Gabriel Duque levantou 5 desafios da LGPD:

• Falta de confiança dos brasileiros na Lei
• Importância do consentimento e da transparência
• Ausência de perspectivas para uma autoridade regulamentadora
• Necessidade de comprovar todo o processo
• Implementação de processos e procedimentos para seguir a Lei

A edição de parte desta seção contou com o apoio do chatGPT 4.0, o assistente de Inteligência Artificial da OpenAI:

• a versão inicial da descrição resumida foi proposta pelo chatGPT e depois editada pelo autor
• o resumo das controvérsias, extraídas do livro Kotler & Keller (2019) foi realizado pelo chatGPT e editado pelo autor.

Duque, Gabriel (2018). 5 desafios da proteção de dados pessoais com a LGPD. Disponível em: https://blog.idwall.co/desafios-protecao-de-dados-pessoais-lgpd/ Acesso em: 5 dezembro 2023.  

Kotler, P. & Keller, K.L. (2019) Administração de marketing, 15a edição, Pearson