- há 2 dias
Categoria
🗞
NotíciasTranscrição
00:00O nosso próximo tema, personalização.
00:03Esse é um dos discursos mais repetidos sobre inteligência artificial.
00:09No painel Personalização que entrega valor, discutiremos o que funciona na prática,
00:15o que ainda é hype e onde estão os resultados reais.
00:21Para conduzir essa conversa, convido ao palco o nosso moderador,
00:26Ralf Manzanho Júnior, cofundador do Nelfid. Por favor, Ralf.
00:34E na composição do nosso painel, recebemos CEO Growth e Expansion da ESA,
00:42Renato Tiochini. Por favor, Renato.
00:47O fundador e CEO da Zux, Rafael de Albuquerque. Por favor, bem-vindo.
00:56E o VP de Tecnologia e Inovação na Riachuelo, Ney Santos. Por favor, Ney.
01:03Seja bem-vindo.
01:06A composição, então, do nosso próximo painel, discutindo o tema Personalização.
01:13Já todos em seus lugares.
01:15E assim começamos a nossa próxima conversa.
01:20Bom dia a todos.
01:22Deixa eu começar com uma historinha bem rápida, tá, gente?
01:25Na década de 90, quando estavam sendo implantadas as primeiras redes de cabos aqui,
01:31em São Paulo, no Brasil, se falava de não só levar o sinal para a imagem,
01:37mas como levar o sinal ao contrário, para que a gente pudesse,
01:41quem sabe, no futuro, a gente escolher os filmes e não assistir os filmes.
01:47Aí veio uma coisa chamada a internet e as plataformas de streaming se popularizaram.
01:53Então, eu queria começar com uma pergunta inicial para vocês três,
01:58sobre a questão da IA.
02:01A IA, que é essa nova tecnologia,
02:05leva a personalização para um outro patamar agora?
02:10Tio Kini, queria começar contigo.
02:13Acho que sim.
02:15A gente acredita muito nisso.
02:18Só para dar um contexto, né?
02:21A gente tem uma empresa chamada AIA,
02:24que é líder no mercado brasileiro de acervo de conteúdo digital.
02:29Livros, jornais, revistas, né?
02:32E isso, historicamente, sempre foi separado.
02:35Por uma questão tributária,
02:36diferentes impostos para cada um deles,
02:38portfólio separado.
02:40E, a partir da reforma tributária, no ano que vem,
02:43todas elas se unem em uma única categoria,
02:46totalmente imune, totalmente isenta.
02:49O que criou um bom problema para nós.
02:52Porque nós tínhamos aplicativos separados,
02:54com conteúdo totalmente separado,
02:55o que era muito mais fácil,
02:57do ponto de vista de achar o que você queria para o usuário final.
03:01Agora a gente vai ter conteúdo internacional,
03:03mais de 20 mil livros,
03:06mais de 300 veículos,
03:09feeds de notícia da Europa, dos Estados Unidos, do Brasil.
03:13Então, a gente tem um bom problema,
03:16aonde a gente está resolvendo esse problema com o IA.
03:21porque como é que eu consigo customizar,
03:26personalizar esse conteúdo para mais de 50 milhões de clientes,
03:30que é a nossa base de clientes hoje.
03:34Então, eu acho que a minha resposta é outra.
03:37Sem o IA, eu não conseguiria fazer isso.
03:40Mas acho que tem outros elementos que a gente pode conversar mais para frente.
03:43Bom, primeiro, bom dia.
03:48Eu acho que sim,
03:49eu acho que o IA, obviamente, vai conseguir personalizar cada vez mais as ofertas,
03:53a interação com as pessoas,
03:55desde que tenha sido abastecido com uma base de dados muito relevante por trás.
03:59E o IA por IA, ele não resolve absolutamente nada.
04:02E esse é o contexto aí que a gente tenta fazer
04:05dentro das empresas que a gente atende.
04:07Eu acho que muita gente aqui não conhece a Zucs.
04:09A gente era uma empresa que botava Wi-Fi em um hotel.
04:11Acho que o Tio Kini conhece bem essa nossa história aqui.
04:14É um colega que atendíamos eles na época da TIM.
04:18E depois a gente começou a coletar muito dado através do Wi-Fi.
04:21E ninguém sabia o que fazer com os dados desse Wi-Fi.
04:23E a gente criou uma grande plataforma de dados
04:25que a gente atende a 1.800 empresas em 28 países.
04:28E, obviamente, que está na pauta de todos os CEOs falarem de AI.
04:32Todo mundo quer botar no AI.
04:33É legal falar nos churrascos.
04:35É legal falar em todos os lugares.
04:36Tem até um parêntese importante.
04:38Outro dia estava num cliente meu,
04:41Fachini, empresa de carroceria gigantesca, de caminhão.
04:44E ele me chamou num canto assim e falou
04:46Rafa, agora que estamos aqui, eu e você,
04:48me fala a verdade.
04:50Está todo mundo usando o AI como estão falando por aí
04:53ou está todo mundo mentindo?
04:54Eu falei, cara, quase todo mundo está mentindo para caramba por aí.
04:58Porque todo mundo quer falar de AI,
05:00mas ninguém quer falar sobre a estrutura e a organização das bases de dados.
05:04Então, sim, dá para personalizar desde que existe um trabalho
05:09de organização dessa estrutura da base de dados,
05:12que nem vocês fizeram aqui com o Nelfeed, por exemplo, AI,
05:14que vocês tiveram que estruturar essa base,
05:16para aí sim começar a personalizar cada vez mais as ofertas.
05:20É isso que a gente faz dentro dos grandes eventos,
05:21Rock in Rio, The Town, por aí vai, Vivo, enfim,
05:24grandes empresas, ajudando eles nessa estruturação,
05:27para depois falar sobre essa questão do AI.
05:31Legal.
05:33Obrigado pelo convite para estar aqui.
05:35Bom dia a todos.
05:37Na Riachuelo, a gente, sim, a gente acredita muito
05:40que essa tecnologia potencializa.
05:44Só que é muito curioso, porque a gente entende
05:46que a inteligência artificial potencializa uma humanização.
05:53A gente é uma empresa que vai fazer 80 anos
05:55e que nasceu com um fundador numa lojinha.
05:58E o que a gente está falando de personalização,
06:01nada mais é do que aquilo que a gente quer,
06:05que é chegar no restaurante que você sempre vai
06:09e o cara sabe o que você gosta,
06:11te oferece algo diferente,
06:14você quer ser reconhecido.
06:16Então, quando a gente fala de personalização,
06:17basicamente é ser reconhecido.
06:19Só que as empresas crescem, crescem,
06:21ficam complicadas, cheias de processos,
06:23cheias de dados, bases de dados, sistemas, gente.
06:27E o cliente vai ficando cada vez mais difícil
06:30de ser reconhecido, porque essa base de clientes também cresce.
06:32Por exemplo, uma Riachuelo que opera no Brasil inteiro,
06:37você tem clientes de diversos estilos,
06:40diversos gostos,
06:41em regiões com climas diferentes,
06:44já que é uma empresa de moda.
06:45Então, como o desafio gigantesco,
06:49como é que você mantém essa essência dos 80 anos,
06:53falando de forma personalizada,
06:56puxa, eu te conheço, você está afim disso aqui?
06:58Isso aqui é legal para você?
07:00E por que a gente está falando que a IA,
07:01a gente acredita muito nela,
07:03para não ficar em hype de IA?
07:06Porque, tal qual já foi dito aqui,
07:07acho que a gente vai falar um pouquinho mais para frente,
07:11o ser humano,
07:12essa personalização num volume pequeno,
07:15está dentro da inteligência dele,
07:16no conhecimento que ele tem da base de dados dele.
07:19Você sempre vem aqui,
07:21eu conheço a minha base de dados,
07:22vai lá, eu sei o que você gosta,
07:24o que você compra,
07:25a sua família, o filho, o irmão,
07:26no bairrozinho.
07:28Então, a minha IA processa a minha base de dados
07:31e dá uma informação com uma precisão enorme.
07:34Quando as empresas crescem,
07:36essas bases de dados ficam dispersas,
07:39em diferentes sistemas,
07:40em diferentes,
07:42até porque as empresas vão crescendo
07:44e nascendo sistemas diferentes,
07:46então tem o sistema de crédito,
07:48tem o sistema de venda,
07:49tem o sistema, e assim vai.
07:51Como é que você faz
07:52para que essa IA possa aprender a empresa
07:56para ser o seu Nevaldo,
07:59o fundador da Riachuelo?
08:00Então, a gente acredita,
08:02porque ela tem esse potencial
08:04de fazer esse conhecimento,
08:07dessa história do cliente,
08:09da empresa,
08:10e poder, de forma rápida,
08:12condensar isso e fazer o seu Nevaldo virtual.
08:15É isso.
08:16Então, a gente acredita muito.
08:18Ney, uma coisa que me chamou a atenção,
08:20porque a gente fala muito de personalização
08:22neste contexto que você acabou de colocar,
08:26de conhecer as pessoas
08:28para oferecer para essa pessoa
08:30um melhor produto,
08:32um melhor serviço, etc.
08:33Mas algo que vocês estão fazendo na Riachuelo
08:36me chamou a atenção,
08:38que é a questão do pricing.
08:40Que assim,
08:40como fazer um preço certo
08:43para uma pessoa?
08:45Isso você já tem,
08:46é uma coisa real que já está acontecendo lá, não?
08:48É real.
08:52A gente,
08:54e aí,
08:56até para separar,
08:57e eu acho que aqui o público conhece bem,
08:58a gente não está falando de IA generativa.
09:01A gente está falando de IA,
09:03só não é IA generativa,
09:05a gente está falando de algoritmos
09:07de machine learning.
09:08Ou seja,
09:09eu consigo identificar
09:12qual roupa,
09:13que cor,
09:15que tamanhos,
09:15que grades são as ideais
09:18para que eu envio para as lojas,
09:20independente da região geográfica,
09:23e consigo identificar
09:24qual é o pricing point ideal
09:27para cada...
09:28Isso muda por atributos de roupa,
09:31porque as cores têm valores diferentes
09:37em regiões diferentes do Brasil.
09:39Então,
09:41a gente vê,
09:42não só porque aqui é corporativo,
09:45mas a gente é mais cinza,
09:48a gente é mais preto.
09:50Se a gente estivesse,
09:52provavelmente,
09:53subindo no Brasil,
09:54a gente estaria mais colorido.
09:56Então,
09:57e descendo sempre mais escuro.
10:00E isso é uma tendência de gosto e de moda.
10:04Do Rio para cima é mais colorido,
10:06de São Paulo para baixo.
10:07E isso tudo afeta.
10:08E o preço,
10:11preço e volume,
10:12para quem estuda economia,
10:14isso está totalmente conectado.
10:17Então,
10:17acertar o preço também está,
10:19numa indústria de moda,
10:21também está diretamente relacionado
10:24ao volume que você coloca.
10:26Porque,
10:26senão,
10:26quantas vezes a gente vai em shopping
10:28e vê lá as lojas,
10:29seio,
10:30seio,
10:30no final das temporadas,
10:32o fim do inverno,
10:33você tem que tirar
10:34tudo o que você mandou de inverno
10:37para colocar o verão.
10:39acertar essa quantidade
10:41também determina o preço.
10:43Porque,
10:43se você mandar mais,
10:44você vai ter que jogar o preço
10:45mais para baixo,
10:47derrubar mais margem.
10:48Então,
10:49é matemático
10:51acertar a quantidade
10:52e acertar o preço.
10:54Então,
10:55a gente faz isso no nível,
10:57e isso é uma coisa que a gente está fazendo,
10:59e aí vem realmente,
11:01isso é mais recente,
11:02a gente faz a...
11:04a gente acerta preço
11:06no nível de produto loja,
11:09e não no nível de região,
11:12cluster,
11:13é produto loja.
11:15Da...
11:16e dentro disso,
11:18e aí falando de coisas
11:19que a gente está fazendo,
11:21que sem a EIA
11:23eu não estaria fazendo,
11:25porque de fato
11:26é um grande acelerador
11:27e leva para essa personalização,
11:29a gente hoje,
11:30a gente olha as redes sociais,
11:33a gente olha as empresas
11:35concorrentes,
11:37Brasil e fora,
11:38eu sei o que está acontecendo,
11:40eu sei o que é a tendência,
11:42porque fabricar roupa
11:43você não fabrica em escala,
11:45você não fabrica hoje
11:47para a semana que vem,
11:48então você acaba planejando
11:50a sazonalidade seguinte,
11:51eu estou hoje já pensando
11:53no inverno do ano que vem,
11:55então eu preciso olhar tendências,
11:58só que tem inverno já acontecendo
12:00em outras regiões do planeta,
12:02então eu consigo ver
12:03o que está acontecendo de tendência,
12:06eu consigo ver as redes sociais,
12:08e consigo ver
12:09a probabilidade matemática
12:12de determinado corte
12:13e determinada cor
12:15ser tendência aqui no Brasil,
12:17consigo buscar a tendência,
12:19consigo fazer o desenho
12:21da coleção automático,
12:22e aí tem uma coisa
12:23que é muito,
12:24na indústria de moda,
12:26eu acho que para quem usa
12:27costureiro,
12:28costureira vê isso,
12:30para ajustar uma roupa,
12:32você vai algumas vezes,
12:34para quem fez as mulheres,
12:35vestido ou terno,
12:37você vai algumas vezes
12:38no costureiro
12:39para poder acertar
12:40o caimento,
12:41se está certinho
12:42no ombro,
12:44a gente vai várias vezes,
12:46três, quatro vezes,
12:47agora você imagina
12:48para uma empresa
12:48que lança milhares de roupas,
12:51você tem que fazer isso
12:52para cada modelo,
12:54acertar o caimento,
12:55a gente faz isso digital hoje,
12:57ou seja,
12:58eu faço uma amostra,
13:00uma amostra física,
13:02a última,
13:03então todo aquele monte de
13:04vai um modelo,
13:06fica em pé,
13:06tira foto,
13:07olha o caimento,
13:08agora vai de novo,
13:08vai de novo,
13:10hoje é modelo 3D,
13:12e eu faço isso só no final,
13:13então,
13:14por isso eu falo que
13:15isso personaliza
13:16a roupa,
13:17a coleção,
13:18a cor,
13:19o tamanho,
13:19o preço,
13:20a quantidade,
13:21então,
13:21de fato,
13:23a oferta de valor
13:24com a IA,
13:26e eu,
13:27de novo,
13:27sem hype,
13:28por que eu falo de IA?
13:29Pela capacidade
13:30de multiplicar,
13:32a gente falou de agentes
13:33de IA agora há pouquinho,
13:34essa capacidade
13:35de fazer mais rápido
13:36e fazer com mais precisão,
13:38mas eu não vou deixar
13:39de pegar o ponto aqui,
13:40sem fazer a lição
13:41de casa direito,
13:42porque,
13:43senão é só hype.
13:45Tio Kine,
13:46você comentou
13:47sobre a plataforma
13:50de conteúdo,
13:50que são 20 mil livros,
13:52se eu não me engano,
13:53300 jornais e revistas,
13:56como que a IA
13:57te ajudou
13:58a organizar
14:00todo esse conteúdo?
14:02E um outro ponto,
14:03é que você falou assim,
14:04eu tive que lançar
14:05isso na Itália,
14:07e na Itália
14:08eu fiz em três meses,
14:10sem IA
14:10eu não conseguiria.
14:12Alguns pontos aí,
14:16o primeiro,
14:17deles é a gente
14:18estar passando
14:19por essa revolução
14:20por causa
14:21da reforma tributária,
14:23onde todos
14:23esses produtos
14:24que não eram isentos
14:25vão passar a ser isentos
14:26agora.
14:27Então,
14:27a gente nunca teve
14:28a chance de juntar
14:29tudo isso
14:29e agora vai ter
14:30a chance de juntar
14:31tudo isso
14:32para o ano que vem.
14:32Esse era o nosso
14:33projeto desse ano.
14:34Só que em janeiro
14:35desse ano,
14:36o pessoal da TIM
14:38lá na Itália
14:38nos ligou e falou,
14:39olha,
14:39a gente quer lançar
14:40com vocês aqui
14:41esse mesmo modelo,
14:42mas em maio.
14:44Então,
14:44teria que fazer
14:45o projeto de um ano
14:46em quatro meses.
14:47E aí,
14:48toda a nossa parte
14:49de...
14:50O Alberto,
14:51nosso fundador,
14:52falou,
14:52beleza,
14:53mesmo time.
14:55E aí,
14:55a gente conseguiu
14:56fazer isso
14:57em quatro meses
14:58usando
15:00ferramentas de IA
15:01em todo o processo
15:02de desenvolvimento.
15:03Desde
15:04desmontar
15:04os aplicativos
15:05anteriores,
15:07escrever
15:07toda a parte
15:08de...
15:09Um pouco o Liguri
15:10falou isso,
15:10mas hoje ficou
15:11muito mais fácil
15:12com a IA.
15:12Então,
15:13a gente conseguiu
15:14entregar
15:14um aplicativo
15:15com uma jornada
15:16muito melhor,
15:17com uma integração
15:17muito melhor,
15:18muito mais fluido
15:19e tudo mais,
15:20e todo integrado
15:20com a Itália
15:21em quatro meses.
15:22Então,
15:22acho que
15:23no parte
15:23do back-end,
15:25do back-office,
15:26a IA,
15:26para uma empresa
15:27de tecnologia
15:28como a nossa,
15:28que desenvolve
15:30aplicativos,
15:30revolucionou
15:31o nosso negócio.
15:32Os primeiros
15:33aplicativos,
15:34dez anos atrás,
15:35a gente levou
15:35um,
15:35dois anos
15:36para fazer.
15:36Agora,
15:37a gente conseguiu
15:38fazer com esse
15:38acervo gigantesco,
15:39inclusive italiano,
15:41em menos de quatro meses.
15:43O segundo ponto,
15:44que é o que está
15:44acontecendo na Itália
15:45também,
15:46é que,
15:46quando juntam
15:47o mundo de notícias
15:48com o mundo de livros,
15:49a gente fala
15:49de 300 veículos,
15:51mas cada veículo
15:52tem,
15:53em média,
15:5450,
15:55100 notícias
15:56por dia.
15:57Então,
15:57quando você multiplica
15:58um pelo outro,
15:59você tem uma quantidade
16:00gigantesca de notícias.
16:02Então,
16:02é um bom problema
16:03para ter
16:03e a gente usou
16:05e não existe
16:06uma classificação
16:07padrão na indústria.
16:08A indústria
16:09de conteúdo
16:10não tem
16:11essa classificação
16:12padrão.
16:13Então,
16:13aí eu acho
16:13que tem duas coisas
16:14aqui que é importante
16:15que eu queria destacar
16:15nesse painel,
16:16que é a diferença
16:17entre o motor
16:19de recomendação
16:20que usa Machine Learning
16:21e a real personalização.
16:24Então,
16:24no momento
16:24que eu faço
16:25a primeira rodada
16:26com o IA
16:27e eu consigo organizar
16:28todo esse conteúdo
16:29em categorias
16:30de interesse,
16:31porque você,
16:32como indivíduo,
16:34você tem interesse
16:35em determinadas
16:36categorias,
16:37independente
16:38do formato.
16:39Então,
16:39eu passo,
16:40eu deixo de organizar
16:41todo esse conteúdo
16:42gigantesco
16:43em formato
16:44e passo a organizá-lo
16:45em categorias
16:46de interesse
16:46e isso seria
16:47impossível
16:48a gente fazer
16:49todo dia
16:50com o ser humano.
16:53Então,
16:53o IA
16:53foi fundamental
16:54para a gente
16:54fazer isso.
16:56Mas o que a gente
16:57está buscando agora
16:57não é esse motor
16:59de recomendação,
17:00é a real
17:01personalização.
17:02o que quer dizer
17:03personalização?
17:04É eu entregar
17:05o conteúdo
17:06que você quer,
17:08você indivíduo,
17:10no formato
17:11que você quer,
17:12na hora
17:13que você quer.
17:14E eu só consigo
17:16isso
17:16se eu tiver
17:17muito dado.
17:18Porque se eu tiver
17:19poucos dados,
17:21a IA
17:22não vai conseguir
17:22fazer essa recomendação.
17:24Então,
17:25acho que
17:25o grande salto
17:27que a gente
17:27está dando hoje
17:28é
17:28sair do motor
17:30de recomendação
17:31onde a gente
17:31tinha perfis
17:32e a gente
17:33organizou esse
17:34conteúdo usando
17:35IA
17:36baseado nos perfis,
17:37o que eu chamo
17:37de motor de recomendação
17:39e agora a gente
17:40está indo
17:40para um agente
17:41conversacional
17:42no WhatsApp
17:42totalmente personalizado.
17:45Então,
17:45baseado no seu
17:46histórico de leitura,
17:48baseado até onde
17:49você leu as notícias,
17:50onde você abandonou
17:51e tudo mais,
17:51eu consigo criar
17:52uma newsletter
17:53personalizada para você.
17:55Baseado no horário
17:56que você abriu,
17:57eu sei que horário
17:58que eu tenho que mandar
17:58para você.
17:59baseado no canal
18:00que você quer ler,
18:01você quer ler no app,
18:02você quer ler no WhatsApp,
18:03você quer ler no e-mail,
18:04eu consigo personalizar
18:05isso para você também.
18:06Então,
18:07o grande salto
18:08que está acontecendo
18:09esse ano
18:10e aí
18:11a tecnologia
18:12está pronta,
18:13o que a gente
18:14precisa
18:16evoluir mais
18:17é conquistar
18:18mais dados ainda.
18:19Então,
18:19essa é uma plataforma
18:20que quanto mais usa,
18:22melhor ela fica.
18:23Então,
18:24eu acho que
18:25o que a gente
18:26vai ver em 27
18:27é uma transformação
18:29grande de motores
18:30de recomendação,
18:31onde você tem perfis
18:32e tem um conteúdo
18:33meio pré-definido
18:34para aquele perfil,
18:35para um conteúdo
18:36específico para você.
18:37Você pode,
18:38por exemplo,
18:38gostar de matérias
18:39inteiras,
18:40eu gosto de resumos,
18:42eu gosto de receber
18:43um panorama
18:44de diferentes perspectivas
18:46da mesma matéria,
18:47você não,
18:48você quer receber
18:48só de uma determinada
18:49fonte.
18:50então,
18:51tudo isso
18:51eu aprendo
18:53com o histórico
18:54daquele consumidor
18:56utilizando a nossa
18:57plataforma
18:57e a gente
18:58cria uma recomendação,
19:00a gente cria uma
19:01personalização
19:01one to one.
19:03Isso é possível
19:03hoje,
19:04o grande passo
19:05que a gente está
19:06investindo fortemente
19:07é que os usuários
19:08usem cada vez mais
19:09e para que isso
19:10aconteça,
19:11eu acho que o
19:12Shedi já falou
19:13mais cedo,
19:14a gente está levando
19:15tudo isso para o WhatsApp,
19:16porque o WhatsApp
19:17é um canal
19:17que tem muito mais fluidez,
19:19um canal que tem
19:20muito mais interação,
19:21muito mais agilidade
19:22e acaba tendo mais uso.
19:24No piloto
19:25que a gente fez
19:25com 10%
19:26da nossa base
19:27de clientes,
19:28a gente criou
19:28um agente repórter
19:29no WhatsApp
19:29e a gente conseguiu
19:31uma marca incrível
19:32que 68%
19:34dos clientes
19:34entraram mais
19:35que uma vez por dia,
19:37ou seja,
19:387 a cada 10 clientes
19:40entraram mais
19:40que uma vez por dia,
19:41que é um número
19:41que a gente nunca
19:42tinha visto
19:43na nossa base.
19:44Então, a gente acredita
19:44muito e a gente acha
19:46que o grande salto
19:47que vai acontecer
19:47agora é sair
19:48do motor
19:49de recomendação
19:50e entrar
19:51no que eu chamo
19:51na hipersegmentação,
19:54na personalização
19:55one-to-one.
19:58Rafa,
19:58você gosta
19:59de usar o termo
20:01personalização
20:02invisível.
20:04Eu queria entender
20:04o que é
20:05personalização invisível
20:07e dar alguns exemplos,
20:08já que você tem
20:09centenas de clientes
20:11que estão fazendo
20:12personalização
20:13com o IA.
20:14Boa.
20:15Primeiro,
20:16é impressionante
20:16como o WhatsApp
20:18virou
20:18sistema operacional
20:19do brasileiro,
20:20todo mundo
20:21escoando as tecnologias
20:22para o WhatsApp
20:23e a gente também
20:24está fazendo vários
20:24casos de uso
20:25como esse.
20:26Mas, antes de falar
20:27de personalização
20:27invisível,
20:28o que a gente faz
20:29quando a gente pega
20:29um grande cliente,
20:30sei lá,
20:31um Flamengo da vida?
20:32O Flamengo usa
20:33toda a nossa tecnologia,
20:34como eu falei,
20:35uma redidora da vida.
20:36Eles têm as bases
20:37de dados
20:37totalmente desfragmentadas.
20:39Todo mundo,
20:39ele quer falar de AI,
20:40mas eu falo,
20:41vamos dar um passo
20:42atrás aqui.
20:42Ele tem as bases
20:43de dados desfragmentadas,
20:44que eles têm lá,
20:45digamos,
20:46sócio-torcedor,
20:46tem vários outros
20:48tipos de dados.
20:49A gente pega esses dados.
20:50Esses dados foram os dados
20:51que os clientes doaram
20:52para eles
20:53em uma interação
20:53com o Flamengo.
20:54Às vezes,
20:55num registro ali,
20:55o CPF,
20:57o nome dele,
20:58o endereço,
20:59o telefone,
21:00normalmente são dados
21:00muito básicos.
21:01O que é o primeiro trabalho
21:02que a Zucs faz?
21:04A gente enriquece dados.
21:05Hoje,
21:05a gente tem o maior
21:05ecossistema de enriquecimento
21:07de dados do Brasil.
21:08Eu acho que vocês já conhecem
21:09a nossa tecnologia.
21:11hoje,
21:12a gente consegue saber
21:13com o CPF,
21:14pai, mãe, tio,
21:14primo, irmão,
21:15investimento,
21:16veículo,
21:17tudo sobre qualquer pessoa
21:18cruzando com várias fontes
21:19de dados,
21:20obviamente legais,
21:21respeitando a lei geral
21:22de proteção de dados
21:23e tudo mais.
21:24Para poder entender
21:24o contexto da vida
21:26da pessoa,
21:26porque não adianta
21:27a gente falar de personalização
21:28se eu não sei,
21:28porque às vezes
21:29você me coloca no mesmo,
21:30por exemplo,
21:31um homem,
21:3242 anos,
21:33renda tal.
21:34Se tiver uma outra pessoa,
21:35um homem,
21:3542 anos,
21:36renda tal,
21:36você vai botar talvez
21:37ele na mesma caixinha.
21:38mas ele tem filho?
21:40Ele trabalha onde?
21:41Ele é C-Level?
21:42Ele é médico
21:43ou ele é empresário?
21:44Então,
21:45a gente consegue
21:45dar um outro contexto,
21:47uma visão muito mais generalista
21:49sobre aquela pessoa.
21:50Então,
21:50a gente começa
21:51no processo
21:51sempre de enriquecimento
21:53dessas bases de dados.
21:54Uma vez que a gente enriquece
21:56e entende bem
21:56quem é aquela pessoa,
21:58aí sim,
21:58a gente ajuda as empresas
22:00a começarem
22:00a personalizar.
22:02Seja oferta,
22:03no caso de um Flamengo,
22:05no caso de uma operadora
22:06de telecom,
22:07e pegando um caso
22:08também muito específico
22:09de uma operadora
22:10de telecom,
22:10acho que o Flamengo
22:11é muito legal,
22:11falando da parte
22:13desse enriquecimento
22:14e criação
22:15dessa visão única
22:16dos clientes,
22:17mas quando você pega
22:18uma operadora de telecom
22:18falando de super larga escala,
22:21ele tem o mesmo produto
22:22para aquele prédio.
22:26Mas a forma
22:27como eu abordo
22:28o Chukini
22:29é diferente
22:30da forma
22:30que eu vou abordar
22:31uma senhora
22:32de 82 anos.
22:34Produto.
22:35Como é que eu abordo?
22:35Como é que eu abordo
22:37isso 60 milhões
22:38de pessoas?
22:3940 milhões
22:40de pessoas?
22:41Se fosse antigamente
22:42o Next Best Offer,
22:43não ia conseguir
22:44fazer isso.
22:44Ia ser,
22:45cara,
22:45é fibra,
22:46é 99,90,
22:48venha para já,
22:49é igual para todo mundo.
22:50Mas agora,
22:51que tal receber seus netos
22:52num almoço de domingo
22:54e estar todo mundo
22:54conectado?
22:55É diferente
22:56da forma
22:56que eu vou falar para ele.
22:56Você trabalha
22:57em home office,
22:58fica conectado
22:58com a internet
22:59mais estável do local.
23:01Só assim
23:01a gente consegue
23:02de verdade
23:03utilizar AI,
23:04mas eu tenho
23:04que ter todos
23:05esses dados
23:05super qualificados
23:06antes para poder
23:07fazer isso.
23:08E voltando
23:09no caso do Flamengo,
23:10a gente está montando
23:10agora um negócio
23:11super interessante
23:11que a gente deve lançar,
23:12se Deus quiser,
23:13em breve,
23:14que é um canal
23:15de WhatsApp
23:15para todos os
23:1745 milhões
23:18de torcedores
23:20altamente personalizados.
23:21A pessoa que mora
23:22perto do Maracanã
23:23ou mora no Rio de Janeiro,
23:25eu ofereço
23:26o ingresso para ele.
23:26Mas não adianta
23:27também oferecer
23:28o ingresso
23:28para um cara
23:28que mora em Manaus.
23:29Talvez para ele
23:30eu oferecer
23:30uma roupa do Flamengo,
23:31um cara que mora
23:32no Acre.
23:33Vai ter um jogo
23:33na cidade
23:34em Belo Horizonte,
23:35que é o Flamengo
23:35e tem flamenguista
23:36morando em Belo Horizonte,
23:37aí sim eu vou falar
23:38com essas pessoas.
23:39Ou seja,
23:39a gente começa
23:40a interagir
23:41com essas pessoas
23:41de forma muito sutil.
23:43Para mim,
23:43a melhor tecnologia
23:44e o melhor AI
23:45e a melhor solução
23:46de dados,
23:46quanto mais invisível
23:48na vida das pessoas,
23:49é melhor.
23:50Para mim,
23:51esse é o gol
23:51da hiperpersonalização
23:52do futuro invisível.
23:54É fluido,
23:55é natural,
23:56é a pessoa chegar
23:56na Neofeed
23:57e automaticamente
23:58tudo aquilo se adaptar.
23:59foi a mágica
24:00que as Big Techs
24:00fizeram,
24:01por exemplo,
24:01com o Instagram.
24:02Você vai navegando
24:03no Instagram,
24:04vai aparecendo
24:04só as coisas,
24:05por isso que eles são
24:06o que eles são.
24:08Vocês tocaram em um ponto
24:09que eu acho
24:10que é extremamente importante,
24:11que é a questão
24:12de dados.
24:13Assim,
24:13não existe personalização
24:14sem dados.
24:16Mas tem uma outra questão
24:18que é,
24:18existe uma quantidade
24:20gigantesca
24:20de dados
24:21e vocês querem levar
24:22a mensagem
24:24mais correta
24:25possível
24:26para um determinado
24:28perfil,
24:28um cliente,
24:29uma pessoa.
24:30A minha pergunta,
24:31e essa eu acho
24:32que é uma pergunta
24:33que cabe para os três
24:34que estão aqui
24:34no painel,
24:36qual que é o limite
24:38de se fazer isso
24:39que não vai invadir
24:41a privacidade
24:42de alguém?
24:47Assim,
24:48eu acho que
24:48a resposta mais básica
24:50e eu vou sair dela,
24:51é dizer que,
24:52e eu vou sair dela,
24:54a mais básica
24:55é que já está regulado.
24:57Ou seja,
24:59a gente tem um limite
25:00do que fazer
25:03baseado na LGPD,
25:05baseado,
25:06vamos dizer assim,
25:07nas restrições
25:08já muito claramente
25:09definidas.
25:10Então,
25:10isso aí,
25:11vamos dizer assim,
25:11são guarde-reios
25:12que você não avança
25:13e ninguém avança.
25:15Agora,
25:16a sua pergunta é bem,
25:17eu gosto muito
25:18da provocação
25:20porque eu acho
25:21que o que é verdade
25:22hoje não será verdade
25:24daqui a um mês,
25:25daqui a dois meses,
25:26porque coisas que a gente
25:27possa achar
25:28inaceitável,
25:31essa invisibilidade
25:32que a gente acabou
25:33de falar,
25:34ela traz
25:35uma comodidade,
25:36um conforto
25:38que a gente
25:39vai começar
25:39a gostar.
25:40E aí,
25:40eu estou falando
25:41do Ney,
25:44eu adoraria
25:45o exemplo
25:45que foi dado
25:46de livros,
25:47eu sou um baita leitor.
25:48e a segmentação
25:50feita tradicional
25:51por estilo
25:53de livro
25:54que você lê
25:56era legal,
25:57mas o que foi dito
25:58aqui,
25:59eu captei bem
26:00porque é um sonho
26:02de consumo,
26:03é a segmentação
26:04do que eu li,
26:07é do conteúdo
26:08do livro
26:09e não do nome
26:10do livro.
26:11Porque não adianta dizer
26:11que é romance,
26:13é o tipo de romance,
26:14é o que está lá escrito.
26:16É invasão
26:17saber isso de mim?
26:19Eu adoraria
26:20que soubesse
26:21isso de mim,
26:22eu vou amar
26:23que quando alguém
26:24me indicar um livro,
26:25seja um livro
26:26que eu vou ler
26:27e ele é minha cara.
26:29Então,
26:29eu acho que vai ter
26:30muitas discussões
26:32sobre a sua pergunta
26:33ainda do que vai
26:34ou não vai,
26:35o que é permitido
26:36e o que é ético
26:37ou não ético,
26:38mas eu tenho
26:39uma convicção
26:40Ney pessoal,
26:41eu dei um exemplo
26:42meu,
26:42do Ney,
26:43de que,
26:44eu dei exemplo
26:45de livro
26:46por a gente estar aqui,
26:47mas seria a mesma coisa
26:48sobre filme,
26:49sabe?
26:49Ah,
26:50o Ney gosta
26:51de filme,
26:52vou voltar,
26:52romance,
26:53não é romance,
26:55é qual romance?
26:57Ah,
26:57é o romance
26:58que o casal
26:59no final
27:00termina feliz,
27:01é o que tem
27:01gente doente,
27:02é que tipo de história?
27:03Qual é aquele
27:04que ele realmente
27:05se identifica?
27:06Isso está me conhecendo
27:07profundamente,
27:08são coisas que
27:09quem sabe de mim,
27:10hoje,
27:10é minha família.
27:12Só que,
27:13olha que engraçado,
27:14eu adoraria
27:15que soubessem de mim,
27:16eu adoraria,
27:18eu daria
27:19essa informação
27:21facilmente
27:21para que me desse
27:23essa informação,
27:24para que facilitasse
27:26a minha vida.
27:26Eu dei exemplo
27:27em livro,
27:28dei exemplo,
27:28e aí eu vou voltar
27:29agora para
27:31o meu negócio
27:32de roupas.
27:34Eu não sou
27:35o perfil
27:36da pessoa
27:37que quer ficar
27:38três horas
27:39comprando roupa,
27:40meu perfil,
27:41eu sou o perfil
27:41que adoraria
27:42chegar,
27:44e assim,
27:45eu não sou
27:45das cores,
27:47inclusive eu tenho
27:47a mesma camiseta,
27:48várias delas
27:49em diferentes cores,
27:50a mesma calça,
27:51cara,
27:52facilita a minha vida,
27:53vai,
27:54facilita a minha vida,
27:55quando eu chegar,
27:55me entrega o que eu preciso,
27:57eu nem tenho tempo
27:58para ficar,
27:59então eu acho
28:00que essa resposta
28:01é,
28:02a gente como sociedade
28:04vai achar
28:05esse ponto
28:07e ele vai
28:08ser empurrado
28:09pela conveniência,
28:10pela conveniência,
28:11a conveniência
28:12vai fazer
28:13com que as pessoas
28:14escolham
28:15dar a informação
28:16para aquilo
28:17que a convém,
28:18para aquilo,
28:19e aí isso vai gerar
28:20essa experiência,
28:21essa minha visão
28:22do que vai acontecer
28:24gradativamente
28:24com as pessoas
28:25concedendo,
28:26porque elas estão
28:26ganhando valor
28:27ao fazer isso.
28:29E eu trouxe o exemplo
28:29do que traria muito valor
28:31para mim,
28:31como pessoa.
28:32Deixa eu pegar
28:33o teu ponto aí,
28:34que foi ótimo,
28:36trabalhei até com o Rafa
28:37muito nisso
28:38na minha passagem
28:39anterior na Tim,
28:41o consumidor final,
28:43na minha opinião,
28:45ele quer ser
28:47mais conhecido,
28:49ele quer ser
28:49mais conhecido
28:50e ele quer
28:50que as coisas
28:52certas
28:52sejam oferecidas
28:53para ele.
28:54E a gente
28:55trabalhou uma base
28:56lá de 50 milhões
28:57de usuários
28:58e a gente fez
28:59um processo
29:00nos últimos,
29:00na Tim,
29:01lá de 5,
29:016 anos
29:02de capturar
29:04o opt-in,
29:05fazer ofertas
29:07personalizadas
29:09e a grande maioria
29:12tem esse interesse.
29:13Talvez
29:14nós aqui
29:16sejamos
29:17de um extrato
29:17social
29:18que é um pouco
29:18mais crítico
29:19com relação a isso.
29:20Mas a grande massa
29:21está com o Ney.
29:23Ela fala,
29:24cara,
29:24não me oferece
29:24coisa errada.
29:25Pelo contrário,
29:26se você oferece
29:27coisa errada,
29:27ele vai embora.
29:28Porque você não me conhece,
29:29eu quero que você me conheça.
29:31E é tão interessante
29:32isso,
29:33que a gente
29:34está trabalhando
29:34com um grande
29:37aplicativo brasileiro
29:38que está se transformando
29:39num super app
29:40e ele está trazendo
29:42todo o nosso
29:43conteúdo de notícias
29:45para dentro
29:46do app dele
29:47para conhecer melhor
29:48o cliente.
29:50Porque,
29:51a partir do que
29:52o cliente lê,
29:53do que o cliente não lê,
29:54aonde,
29:55se ele leu rápido,
29:56se ele leu mais devagar,
29:57se ele voltou,
29:58se ele abandonou
29:59no meio,
30:00que tipo de...
30:01Porque notícia
30:02é um negócio
30:03que permeia tudo.
30:05Tudo,
30:06tudo.
30:06100% dos assuntos
30:07do mundo
30:07são notícias.
30:08E, diferente do filme,
30:09que talvez você veja
30:10uma vez por semana,
30:11notícias você vê
30:12várias vezes por dia.
30:13Então,
30:14a quantidade de dados
30:15que você consegue coletar
30:17ali é muito grande.
30:18Então,
30:19a gente está fazendo
30:19um acordo com eles
30:20para levar
30:21todo o nosso
30:22arcabouço de notícias
30:23para dentro do app dele,
30:25para ele desenvolver
30:26todo esse conhecimento
30:27do consumidor
30:28e conseguir construir
30:30esse super app,
30:31que é o objetivo deles.
30:32Então,
30:32eu acho que
30:34tem uma visão crítica,
30:35tem que ser muito
30:37cauteloso
30:37com relação a esse assunto,
30:39mas acho que
30:40quando a gente está
30:41com uma
30:42intenção
30:43genuína
30:44de ajudar o cliente,
30:45levar para ele
30:46o que realmente
30:47ele quer,
30:48eu acho que
30:48quando você faz isso,
30:50você nunca vai estar
30:51fora dos
30:52guardrails
30:53da regulação.
30:55bom,
30:55acho que
30:56eu estou
30:56com os meus
30:57colegas aqui,
30:59só para vocês terem
30:59uma ideia,
31:01a nossa empresa,
31:02quando ela começou
31:03com o Wi-Fi,
31:05hoje a gente está
31:05em todos os principais
31:06hotéis,
31:06principais aeroportos,
31:07é um outro produto,
31:08é um produto que
31:09trouxe a gente até aqui,
31:10não é um produto
31:11que tem nos
31:12drivado para o futuro,
31:14embora ele seja
31:14um produto bastante
31:15relevante nosso ainda.
31:16Ele conecta quase
31:1750 milhões de pessoas
31:18por mês
31:19em 30 países,
31:19todos os principais
31:20metrôs do mundo,
31:21metrô do Rio,
31:21metrô de São Paulo,
31:22os principais aeroportos,
31:23todos os grupos de shopping,
31:25hospitais,
31:27operadoras,
31:27usam a nossa tecnologia
31:28ali por trás.
31:29E quando a LGPD
31:31entrou,
31:31a gente pensou
31:31em lançar uma
31:31plataforma de gestão
31:32de consentimento
31:33para que,
31:34a gente falou assim,
31:34todo mundo vai querer
31:35sair das bases,
31:36as empresas,
31:37sabe quantos pedidos
31:38a gente tem por mês
31:40de pedido de solicitação
31:41de extração de dados?
31:42Quatro.
31:43Então,
31:44a gente aprendeu
31:44que as pessoas
31:45estão muito menos
31:46preocupadas,
31:46de fato,
31:47com esse negócio
31:48de extrair minha base.
31:50Elas perceberam
31:51que é vantajoso,
31:52de fato,
31:53para elas,
31:53muitas vezes.
31:53Não é legal,
31:54às vezes,
31:54você chegar no Wi-Fi
31:55e ser reconhecido
31:56igual a ser reconhecido
31:56em casa.
31:57Não é legal você
31:58abrir seu Instagram,
31:58não é legal você
31:59abrir ali na loja dele
32:01ou no produto dele
32:02e automaticamente
32:03aquelas coisas
32:03se acoplarem
32:04à sua realidade,
32:06àquele seu momento.
32:08Mas tem uma coisa
32:09que eu falo muito,
32:10a gente pode trabalhar
32:10para CLGPD Compliance,
32:12ISO, XPTO,
32:13parará, parará,
32:14uma coisa que eu defendo
32:14muito,
32:15que as empresas
32:15precisam ser,
32:16que é uma coisa
32:16que é um valor
32:17grande da Zucs,
32:18que é,
32:18somos do bem
32:19custo que custar.
32:20A gente vai fazer
32:21o que é certo.
32:22As empresas podem
32:23pegar o dado
32:23e escolher para errado.
32:24Ele pode estar
32:25captando um monte de dado
32:25e vender para uma outra
32:26operadora de telecom
32:27para poder impactar o cara
32:28e encher o saco do cara.
32:29Ele não está fazendo
32:30o que é certo,
32:30ele quer pegar o dado
32:31e entender melhor
32:31quem é um cliente dele
32:32para oferecer a roupa
32:33certa para a pessoa.
32:34Vocês querem cada vez
32:35mais personalizar
32:36a oferta de matéria
32:37para as pessoas
32:38verem ali.
32:38É um trabalho
32:39que a gente faz.
32:41Exemplo,
32:41eu não sei se
32:42eu vou ser polêmico aqui,
32:43mas a Zucs
32:44não atende Bet.
32:45É uma escolha nossa.
32:47Eu acho que ela é
32:49legal,
32:50mas muitas vezes,
32:51não estou falando todas,
32:52às vezes é imoral
32:53dado o sinal
32:54caótico
32:55que o Brasil vive.
32:56Muitas empresas
32:57queriam comprar da gente
32:58dados
32:59de pessoas
33:00com Bolsa Família
33:01para poder direcionar
33:02as ofertas,
33:03fazer uma hiperpersonalização.
33:04Aquilo tudo
33:05que a gente faz
33:05para as empresas
33:06se conhecerem melhor
33:07para que as pessoas
33:08apostem mais,
33:09apostem mais,
33:09apostem mais,
33:10apostem mais.
33:11Bolsa Família não.
33:12Com a gente não.
33:13Então, de novo,
33:14eu poderia estar fazendo isso,
33:16mas a gente decidiu
33:17não evoluir
33:18por esse caminho.
33:19Então, mas assim,
33:20a resposta é
33:21as pessoas estão
33:22muito menos preocupadas
33:23do que a gente imagina
33:24e cada vez mais
33:25elas querem que as coisas
33:26se adaptem para elas.
33:27O nosso tempo já acabou,
33:29mas eu queria fazer
33:29uma pergunta
33:30para vocês três.
33:32Não é uma pergunta fácil,
33:33mas eu peço
33:34que tentam
33:36resumir o máximo
33:37que conseguir.
33:38Qual é o próximo passo
33:39da personalização?
33:43Eu comecei falando isso
33:45e eu acredito
33:45que a personalização
33:47ela gera
33:49o que a gente tem
33:50como sonho e desejo
33:51é a humanização.
33:53Eu ser capaz
33:54de conhecer você
33:55o antes,
33:56como eu falei
33:56da minha família,
33:57a personalização
33:58é chegar nesse lugar
33:58e eu te oferecer
33:59aquilo que você precisa
34:01ou aquilo que você quer
34:02porque eu te conheço
34:03o suficiente
34:04para dizer isso.
34:05Hoje,
34:06a quantidade de pessoas
34:07que sabem isso
34:08sobre a gente
34:08são poucas.
34:09o sonho de consumo
34:11seja,
34:13eu acho que das empresas
34:14da tecnologia
34:15e do consumidor
34:16é chegar nesse lugar
34:18porque é muito vantajoso
34:20para o consumidor
34:20que isso aconteça.
34:22Que saibam dizer
34:23não adianta me oferecer
34:24uísque,
34:24eu não bebo uísque.
34:25Não adianta.
34:27Não adianta.
34:27Há uma baita promoção
34:28de uísque,
34:29eu não bebo uísque.
34:30Então,
34:31a gente quer
34:32chegar nesse lugar
34:34de poder receber
34:35boas ofertas,
34:36seja para compra,
34:38seja de serviço,
34:39seja de comodidade,
34:41conveniência.
34:42Então,
34:42eu acho que é isso.
34:43Eu chamo de humanização
34:44porque é a pessoa
34:45que te conhece.
34:47É isso.
34:48Eu acho que é
34:49trabalhar cada vez mais
34:50para a invisibilidade.
34:52Eu acho que
34:52quanto mais invisível for,
34:55seja numa companhia aérea,
34:56seja numa compra,
34:57eu acho que cada vez mais é isso,
34:59com menos interação.
35:01Menos as pessoas
35:02tentando te impactar,
35:03mas é mais fluido.
35:04Na hora que você vai ver
35:05uma matéria,
35:06na hora que você vai comprar
35:07uma roupa,
35:08na hora que você vai
35:09interagir com qualquer coisa,
35:10interagir com o atendente,
35:11eu adoraria que ele já
35:12entendesse ali,
35:13na hora que você vai fazer
35:14uma análise de um prontuário
35:15dentro de um hospital,
35:16ou já chegar,
35:17ele já entender
35:17todos os meus problemas.
35:18Eu acho que
35:19quanto mais a invisibilidade
35:21fizer parte
35:22da rotina de uma pessoa,
35:23eu acho que a gente
35:24está chegando
35:24no caminho certo.
35:26Eu acho que é o
35:27cluster de um.
35:30Esse é o cluster de um.
35:32Como não existem
35:33dois seres humanos iguais,
35:35eu acho que a gente
35:36vai chegar no ponto
35:37que não existem
35:38duas recomendações iguais.
35:41No nosso business
35:42de notícias,
35:44de informação,
35:45de conteúdo,
35:46a gente tem muito dado,
35:48porque é altamente usado
35:50todos os dias.
35:52E o que não era possível
35:54alguns anos atrás,
35:55porque a gente não tinha
35:56capacidade, máquina
35:57de processamento,
35:59com a IA,
35:59a gente consegue fazer isso agora.
36:02Acho que está mais próximo
36:04do que a gente...
36:05De acontecer.
36:05É, de acontecer.
36:07Quando a gente viu,
36:08já aconteceu,
36:09a gente nem percebeu.
36:10Tio Kine, Rafa, Ney,
36:12muito obrigado.
36:13Obrigado a todos.
36:14Obrigado.
Comentários