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  • Marcio Guerra

RAG, Master Data Management e IA Generativa. Como se completam?

Por Marcio Guerra - 06 de março de 2024




A combinação da Retrieval-Augmented Generation com os dados provenientes do hub MD2 Master Data Management abre novos caminhos para a atendimento, retenção e desenvolvimento de clientes. 


A abordagem permite que as empresas não apenas compreendam melhor seus clientes e prospects, mas também se antecipem às suas necessidades, personalizem suas interações e maximizem o valor de cada cliente de maneira eficiente e eficaz. Essa sinergia capacita as organizações a transformar dados em ações, promovendo um crescimento sustentável e competitividade no mercado.


A integração entre as tecnologias representa uma evolução significativa na maneira como as empresas podem explorar dados para gerar insights profundos, especialmente no que diz respeito à retenção e ao desenvolvimento de clientes. Utilizando o vasto repositório de dados do MDM, que inclui scores de clientes e históricos de transações, a RAG pode transformar a gestão de relacionamento com o cliente, oferecendo uma abordagem mais dinâmica e personalizada e insights generativos.


Retrieval Augmented Generation é uma técnica de IA que melhora a geração de conteúdo ao recuperar informações relevantes de uma grande base de dados antes de proceder à geração de respostas ou conteúdo. Quando aplicada em conjunto com um hub MDM, que serve como um repositório centralizado e unificado de dados mestres de clientes, produtos e transações, a RAG pode acessar uma fonte rica e confiável de informações. Esta combinação permite a criação de insights altamente relevantes e personalizados, crucial para estratégias eficazes de retenção e desenvolvimento de clientes.


Casos de Uso para Retenção e Desenvolvimento de Clientes


Utilizando dados de scores de clientes e históricos de transações armazenados no hub MDM, a RAG pode gerar comunicações altamente personalizadas. Isso vai além do uso de nomes ou detalhes básicos, envolvendo a personalização de ofertas, recomendações de produtos e mensagens com base no comportamento de compra anterior do cliente e suas preferências. Essa abordagem não só melhora a experiência do cliente mas também aumenta significativamente as chances de retenção e conversão e quando combinado com modelos LLM ou SLM a possibilidade de geração de insights "out-of-the-box" é incrível.


Ao analisar padrões de comportamento e transações dos clientes, juntamente com seus scores no hub MDM, a RAG pode identificar sinais precoces de churn. 


Com esses insights, as empresas podem desenvolver estratégias proativas para reter esses clientes, oferecendo soluções personalizadas, descontos, ou comunicações direcionadas que abordem suas necessidades e preocupações específicas.


MD2 MDM e MD2 Interactive Intelligence proporcionam essa sinergia de tecnologias a favor do negócio e viabilização de uso de IA generativa.


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