Como unificar dados ressignifica o relacionamento com clientes

No cenário empresarial atual, a capacidade de compreender e interpretar dados tornou-se o divisor de águas entre organizações que prosperam e aquelas que ficam para trás. A gestão eficiente de dados transcendeu o status de ferramenta operacional para se tornar o núcleo da estratégia de negócios. Esta realidade é corroborada por dados alarmantes: 73% das empresas ainda desperdiçam tempo e recursos (chegando a um custo de US$12,9 milhões anuais) com processos manuais que poderiam ser facilmente automatizados com inteligência artificial (IA) e big data, segundo um estudo. A fragmentação informacional que assola muitas empresas não é apenas um problema técnico: trata-se de um obstáculo fundamental que impede a construção de relacionamentos genuínos e duradouros com clientes.

Os desafios enfrentados pelas companhias modernas são complexos e multifacetados. A dispersão de informações em sistemas isolados, a ausência de registros únicos e confiáveis, e a incapacidade de acompanhar a evolução dos perfis de clientes ao longo do tempo criam um ambiente onde decisões são tomadas com base em informações incompletas ou desatualizadas. De acordo com uma pesquisa, apenas 37% das empresas relataram sucessos consistentes em seus esforços para melhorar a qualidade dos dados. Adicionalmente, dados revelam que empresas geram aproximadamente 2,5 quintilhões de bytes de dados diariamente, mas 60% dessas informações permanecem subutilizadas devido a práticas inadequadas de gestão. Essa realidade compromete não apenas a eficiência operacional, mas também a capacidade de oferecer experiências verdadeiramente personalizadas e relevantes aos consumidores.

Para superar essas limitações, torna-se essencial implementar uma arquitetura de dados estruturada e escalável. A Arquitetura Medallion, popularizada no ecossistema lakehouse, propõe camadas progressivas – Bronze (dados brutos), Silver (dados limpos/estruturados) e Gold (dados prontos para consumo analítico e uso de negócio) – e oferece um framework robusto para o tratamento informacional. A camada Bronze concentra a captura de dados em seu estado bruto, preservando a integridade original das informações. A camada Silver aplica transformações criteriosas e processos de limpeza, enquanto a camada Gold consolida os dados em formatos otimizados para análise e tomada de decisão. Esta abordagem sistemática garante que as informações permaneçam sempre atualizadas, consistentes e prontas para gerar insights acionáveis. Levantamentos indicam que organizações que avaliam regularmente suas necessidades de dados têm 3,5 vezes mais probabilidade de atingir seus objetivos de qualidade de dados.

O conceito de “golden record” representa um marco fundamental nessa jornada de transformação digital. Ao consolidar todas as informações de um cliente em um registro único e autoritativo, eliminamos duplicações prejudiciais e inconsistências que comprometem a qualidade dos dados. Esta unificação permite uma visão holística e precisa de cada cliente, criando as bases necessárias para estratégias de engajamento mais sofisticadas e eficazes.

A implementação de soluções avançadas de unificação de dados, como o Salesforce Data Cloud, deve sempre ser precedida por uma clara definição dos objetivos estratégicos de negócio. Questões fundamentais precisam ser respondidas:

• Qual o propósito final da consolidação desses dados?
• O foco está na melhoria da segmentação de clientes, na personalização de experiências ou na antecipação de necessidades futuras?

Além disso, unificar é apenas metade da equação; a outra metade é ativar. O Salesforce Data Cloud foi desenhado para quebrar silos, harmonizar dados de múltiplas origens e expô-los de forma acionável dentro do ecossistema Salesforce e além, incluindo gatilhos de fluxo, segmentação dinâmica e partilha segura de dados de volta a plataformas analíticas. Isso encurta o ciclo entre “saber” e “agir”, permitindo que mudanças no perfil ou no comportamento do cliente informem campanhas, jornadas e intervenções de atendimento sem atrasos onerosos.

Com esses objetivos claramente definidos, torna-se possível desenvolver modelos de dados eficazes, sejam eles DMO (Data Model Objects), DLO (Data Lake Objects) ou DSO (Data Service Objects), cada um otimizado para atender necessidades específicas da organização. Um dos aspectos mais transformadores dessa abordagem é a capacidade de segmentar clientes com base em dados precisos e constantemente atualizados. Considere, por exemplo, um cliente que inicia seu relacionamento com a empresa como solteiro e posteriormente se casa. Essa mudança de status representa uma oportunidade significativa para oferecer produtos e serviços relevantes, como financiamentos imobiliários ou seguros familiares. A capacidade de capturar e processar essas mudanças em tempo real permite que a empresa antecipe necessidades e ofereça soluções no momento exato em que se tornam relevantes para o cliente.

Aliás, aqui cabe reforçar um aspecto central: por que o tempo importa? A literatura sobre experiências digitais mostra que atrasos degradam conversão e satisfação; quando sinais de intenção (como abandono de carrinho) não são capturados e acionados rapidamente, a oportunidade se perde. Em 2025, fornecedores de infraestrutura de dados em tempo (quase) real reforçam que latência acima de segundos já implica risco de receita e frustração do cliente; tolerâncias curtas em jornadas digitais estão se tornando o novo padrão competitivo.

O impacto econômico de tratar bem o cliente – e de reagir no momento certo – é significativo. Análises associam melhorias em métricas de Customer Experience (CX Index) a aumentos expressivos de receita em múltiplas indústrias, chegando a mais de US$ 1 bilhão em categorias de grande volume, com o efeito positivo crescente conforme a experiência evolui de “boa” para “excelente”.

Desta forma, além das mudanças demográficas, é crucial monitorar a evolução do sentimento e da percepção dos clientes em relação à marca. Um cliente inicialmente satisfeito pode se tornar um detrator após uma experiência negativa de atendimento. Sistemas avançados de gestão de dados permitem identificar essas mudanças de percepção rapidamente, habilitando a implementação de estratégias proativas de recuperação e fortalecimento do relacionamento. Esta capacidade de resposta ágil não apenas mitiga riscos de perda de clientes, mas também demonstra o comprometimento da empresa em oferecer experiências excepcionais.

A conclusão dessa jornada de transformação digital materializa-se na capacidade de desenvolver campanhas de engajamento altamente personalizadas e eficazes. Com dados unificados e insights precisos, cada interação com o cliente pode ser cuidadosamente calibrada para atender suas necessidades específicas e expectativas individuais. Uma pesquisa demonstra que a personalização pode reduzir custos de aquisição de clientes em até 50%, aumentar receitas em 5 a 15% e elevar o ROI de marketing em 10 a 30%. Adicionalmente, empresas que se destacam em personalização geram 40% mais receita que concorrentes medianos. Essa personalização não representa apenas um aumento na eficácia das campanhas de marketing, mas uma elevação fundamental na qualidade do relacionamento empresa-cliente, resultando em maior satisfação, fidelidade e valor de vida útil do cliente.

A gestão eficiente de dados transcende, portanto, o âmbito técnico para se tornar um catalisador de transformação empresarial, permitindo que organizações não apenas compreendam melhor seus clientes, mas também construam relacionamentos mais profundos e duradouros que se traduzem em vantagem competitiva sustentável.

Sobre o autor: George Tani é diretor de Salesforce da GFT Technologies no Brasil.