Ang pagiging online ngayon ay hindi na sapat para sa isang kumpanya na umunlad at tumayo. Ang modernong consumer ay humihingi ng mabilis at personalized na serbisyo mula sa kanilang mga brand, nang walang labis na burukrasya o kahirapan sa pagkumpleto ng kanilang mga pagbili – isang bagay na maaaring ibigay nang napakabisa sa pamamagitan ng WhatsApp.

Bilang karagdagan sa pagiging isa sa mga pinakaginagamit na channel para sa mga personal na layunin sa Brazil, ito rin ay naging isang makapangyarihang tool para sa komunikasyon sa pagitan ng mga kumpanya at kanilang mga customer, na nag-aalok ng hanay ng mga feature na nag-o-optimize at nagpapayaman sa paglalakbay ng bawat customer, habang pinapanatili ang maximum na seguridad tungkol sa data na ibinahagi doon.

Ang bersyon ng WhatsApp Business API nito ay partikular na binuo para sa mga organisasyong nangangailangan ng scalability, pagsasama sa mga internal system, at pamamahala sa daloy ng mensahe. Nagbibigay-daan ito para sa sentralisadong serbisyo sa customer, kontrol sa kung sino ang nagpapadala ng mga mensahe at kung paano ipinadala ang mga ito, pagsasaayos ng mga layer ng pagpapatotoo at mga pahintulot ng user, at pagsasama sa mga CRM, automation, at mga chatbot na may end-to-end na pag-encrypt, halimbawa.

Sa ganitong paraan, sa halip na umasa sa mga personal na account o pisikal na cell phone para isagawa ang komunikasyong ito, ang mga brand ay nagsisimulang gumana sa isang structured, secure, at auditable na kapaligiran, na mahalaga para sa privacy, pagsunod, at sa LGPD (Brazilian General Data Protection Law). Ang mga structured na proseso ay humahantong sa isang mas maaasahan at predictable na operasyon, na binabawasan ang rework, pinipigilan ang pagkawala ng data, at pinapataas ang kahusayan ng sales team, binabawasan ang oras ng pagtugon at pinapadali ang malakihang pag-personalize, habang pinapanatili ang pagkakapare-pareho ng brand at ang mensaheng ginamit.

Ang mga resulta ng mga pagsisikap na ito ay higit pa sa pagtaas ng kita. Ang survey ng Opinion Box ngayong taon ay nagsiwalat na 82% ng mga Brazilian ay gumagamit na ng WhatsApp para makipag-ugnayan sa mga negosyo, at 60% ay nakabili na nang direkta sa pamamagitan ng app. Ipinapakita ng data na ito kung paano ang kahusayan sa pagpapatakbo sa platform ay hindi lamang nag-aambag sa higit na pag-optimize ng serbisyo sa customer, ngunit, higit sa lahat, sa higit na kasiyahan ng customer sa pamamagitan ng kalinawan, bilis, at pagpapatuloy ng paglalakbay sa loob ng parehong kapaligiran.

Ano ang mangyayari, sa kabilang banda, kapag ang mga pag-iingat na ito ay napapabayaan? Sa halip na kumilos bilang isang madiskarteng channel para sa isang malapit na relasyon sa pagitan ng mga partido, ang hindi wastong paggamit nito ay ginagawa itong isang kahinaan sa kaunlaran ng negosyo, pagbubukas ng pinto sa mga panganib ng mga pagtagas ng data, pag-clone o pagnanakaw ng account, pagkawala ng kasaysayan ng serbisyo, bukod sa marami pang iba na makakaapekto sa kredibilidad nito sa merkado, pagharang sa numero ng negosyo at, sa pinakamasamang kaso, pagwawakas ng operasyon.

Ang pag-iwas sa mga panganib na ito ay nakasalalay hindi lamang sa teknolohiya mismo, kundi pati na rin sa pagbibigay pansin sa mga nakabalangkas na proseso sa loob ng channel na iyon, paglikha ng kulturang nakatuon sa pananaw na ito, at, siyempre, pagpapatupad ng tuluy-tuloy na pagsasanay na nagpapanatili sa mga koponan na may kakayahang magsagawa ng mga estratehiya na may pinakamataas na bisa sa channel.

Ang seguridad at scalability ay palaging magkakasabay. Kung wala ang dating, nagiging bottleneck ang mga operasyon. Gayunpaman, kapag natiyak, ito ay nagiging isang makina para sa patuloy na paglaki. Sa ganitong kahulugan, ang ilan sa mga pinakamahuhusay na kagawian na dapat pahalagahan ng lahat ng kumpanya ay kasama ang paggamit ng kanilang bersyon ng Business API sa halip na mga personal na account, pamamahala ng mga pahintulot sa pag-access bawat empleyado, at paggawa ng malinaw na mga panloob na patakaran para sa komunikasyon at pangangasiwa ng data.

Tungkol sa seguridad ng paggamit nito, mahalagang magpatibay ng multi-factor authentication (MFA) para sa lahat ng access account, bilang karagdagan sa pagsasama sa mga CRM upang maiwasan ang maluwag na data o manu-manong pag-export, at ang pagbuo ng mga chatbot at may gabay na daloy upang gawing pamantayan ang unang yugto ng serbisyo sa customer. Patuloy na subaybayan ang bawat yugto na isinasagawa ng mga consumer, at magsagawa ng mga patuloy na pag-audit ng kasaysayan ng pag-uusap, pagsubaybay sa mga pakikipag-ugnayang ito at pagtukoy kung paano sila mapapabuti.

Ang mga kumpanyang tinatrato ang WhatsApp bilang isang madiskarteng channel, at hindi lamang bilang isang app sa pagmemensahe, ay lumikha ng isang tunay na mapagkumpitensyang kalamangan sa isang lubos na konektadong merkado. Sa huli, ito ay palaging ang mga detalye at pangangalaga sa pag-personalize ng serbisyo sa customer na gumawa ng pagkakaiba sa pagbuo ng katapatan ng customer.

Binago ng pagsulong ng mga teknolohiya sa rekomendasyong batay sa AI ang paglalakbay ng consumer, pinatitibay ang pigura ng consumer na hinihimok ng algorithm—isang indibidwal na ang atensyon, mga kagustuhan, at mga desisyon sa pagbili ay hinuhubog ng mga system na may kakayahang matuto ng mga pattern at inaasahan ang mga pagnanasa bago pa man ito masabi. Ang dinamikong ito, na dating tila limitado sa malalaking digital na platform, ngayon ay kumakalat sa halos lahat ng sektor: mula sa retail hanggang sa kultura, mula sa mga serbisyong pinansyal hanggang sa entertainment, mula sa kadaliang kumilos hanggang sa mga personalized na karanasan na tumutukoy sa pang-araw-araw na buhay. Ang pag-unawa sa kung paano gumagana ang mekanismong ito ay mahalaga sa pag-unawa sa etikal, asal, at pang-ekonomiyang implikasyon na lumabas mula sa bagong rehimeng ito ng di-nakikitang impluwensya.

Ang rekomendasyong algorithm ay binuo sa isang arkitektura na pinagsasama ang data ng pag-uugali, mga predictive na modelo, at mga sistema ng pagraranggo na may kakayahang tumukoy ng mga mikroskopikong pattern ng interes. Ang bawat pag-click, pag-swipe sa screen, oras na ginugol sa isang page, paghahanap, nakaraang pagbili, o kaunting pakikipag-ugnayan ay pinoproseso bilang bahagi ng isang patuloy na ina-update na mosaic. Tinutukoy ng mosaic na ito ang isang dynamic na profile ng consumer. Hindi tulad ng tradisyunal na pananaliksik sa merkado, gumagana ang mga algorithm sa real time at sa sukat na walang sinumang makakasabay, na ginagaya ang mga sitwasyon upang mahulaan ang posibilidad ng pagbili at mag-alok ng mga personalized na suhestyon sa pinakaangkop na sandali. Ang resulta ay isang maayos at tila natural na karanasan, kung saan naramdaman ng user na nahanap na nila kung ano mismo ang hinahanap nila, ngunit sa katunayan ay pinangunahan sila doon ng isang serye ng mga desisyon sa matematika na ginawa nang hindi nila nalalaman.

Ang prosesong ito ay muling tumutukoy sa ideya ng pagtuklas, na pinapalitan ang aktibong paghahanap ng isang automated na lohika ng paghahatid na nagpapababa ng pagkakalantad sa magkakaibang mga opsyon. Sa halip na galugarin ang isang malawak na catalog, ang mamimili ay patuloy na pinaliit sa isang partikular na seleksyon na nagpapatibay sa kanilang mga gawi, panlasa, at limitasyon, na lumilikha ng feedback loop. Ang pangako ng pag-personalize, bagama't mahusay, ay maaaring paghigpitan ang mga repertoire at limitahan ang maramihang mga pagpipilian, na nagiging sanhi ng hindi gaanong sikat na mga produkto o ang mga nasa labas ng predictive pattern upang makatanggap ng mas kaunting visibility. Sa ganitong kahulugan, nakakatulong ang mga rekomendasyon ng AI na hubugin ang mga pagpipiliang ito, na lumilikha ng isang uri ng predictability na ekonomiya. Ang desisyon sa pagbili ay hindi na maging eksklusibong resulta ng kusang pagnanais at nagsisimula ring ipakita kung ano ang itinuturing ng algorithm na pinakamalamang, maginhawa, o kumikita.

Kasabay nito, ang sitwasyong ito ay nagbubukas ng mga bagong pagkakataon para sa mga brand at retailer, na nakahanap sa AI ng isang direktang tulay sa lalong nagkakalat at stimulus-saturated na mga consumer. Sa tumataas na gastos ng tradisyunal na media at ang pagbaba ng pagiging epektibo ng mga generic na ad, ang kakayahang maghatid ng mga hyper-contextualized na mensahe ay nagiging isang mahalagang competitive advantage. 

Nagbibigay-daan ang mga algorithm para sa mga real-time na pagsasaayos ng presyo, mas tumpak na pagtataya ng demand, pagbabawas ng basura, at paggawa ng mga personalized na karanasan na nagpapataas ng mga rate ng conversion. Gayunpaman, ang pagiging sopistikadong ito ay nagdudulot ng isang etikal na hamon: gaano karaming awtonomiya ng mamimili ang nananatiling buo kapag ang kanilang mga pagpipilian ay ginagabayan ng mga modelong mas nakakaalam ng kanilang emosyonal at mga kahinaan sa pag-uugali kaysa sa kanilang sarili? Ang talakayan tungkol sa transparency, explainability, at corporate responsibility ay nagkakaroon ng momentum, na nangangailangan ng mas malinaw na kasanayan sa kung paano kinokolekta, ginagamit, at ginagawang mga rekomendasyon ang data.

Ang sikolohikal na epekto ng dinamikong ito ay nararapat ding pansinin. Sa pamamagitan ng pagbabawas ng alitan sa mga pagbili at paghikayat sa mga agarang desisyon, pinapalakas ng mga sistema ng rekomendasyon ang mga impulses at binabawasan ang pagmuni-muni. Ang pakiramdam na ang lahat ay naaabot sa isang pag-click ay lumilikha ng halos awtomatikong kaugnayan sa pagkonsumo, na nagpapaikli sa landas sa pagitan ng pagnanais at pagkilos. Ito ay isang kapaligiran kung saan nahahanap ng mamimili ang kanilang sarili na nakaharap sa isang walang katapusan at, sa parehong oras, maingat na na-filter na showcase na tila kusang-loob ngunit lubos na nakaayos. Ang hangganan sa pagitan ng tunay na pagtuklas at algorithmic induction ay nagiging malabo, na muling nagsasaayos sa mismong persepsyon ng halaga: bumibili ba tayo dahil gusto natin, o dahil naakay tayo sa gusto?

Sa kontekstong ito, lumalaki din ang talakayan tungkol sa mga bias na naka-embed sa mga rekomendasyon. Ang mga system na sinanay gamit ang makasaysayang data ay may posibilidad na mag-reproduce ng mga dati nang hindi pagkakapantay-pantay, pinapaboran ang ilang profile ng consumer at ginagawang marginalizing ang iba. Ang mga niche na produkto, independiyenteng tagalikha, at mga umuusbong na brand ay kadalasang nahaharap sa hindi nakikitang mga hadlang sa pagkakaroon ng visibility, habang ang malalaking manlalaro ay nakikinabang sa kapangyarihan ng kanilang sariling dami ng data. Ang pangako ng isang mas demokratikong merkado, na hinimok ng teknolohiya, ay maaaring baligtarin sa pagsasanay, pagsasama-sama ng konsentrasyon ng atensyon sa ilang mga platform.

Ang algorithmically engineered consumer, samakatuwid, ay hindi lamang isang user na mas mahusay na pinaglilingkuran, ngunit isa ring paksa na mas nakalantad sa power dynamics na bumubuo sa digital ecosystem. Ang kanilang awtonomiya ay magkakasamang umiiral sa isang serye ng mga banayad na impluwensya na gumagana sa ilalim ng ibabaw ng karanasan. Ang pananagutan ng mga kumpanya, sa sitwasyong ito, ay nakasalalay sa pagbuo ng mga estratehiya na ipagkasundo ang kahusayan sa komersyo sa mga etikal na kasanayan, pagbibigay-priyoridad sa transparency at pagbabalanse ng personalization na may pagkakaiba-iba ng mga pananaw. Kasabay nito, ang digital na edukasyon ay nagiging kailangang-kailangan para sa mga tao na maunawaan kung paano ang tila kusang mga desisyon ay maaaring mahubog ng mga hindi nakikitang sistema.

Si Thiago Hortolan ay ang CEO ng Tech Rocket, isang Sales Rocket spin-off na nakatuon sa paglikha ng mga solusyon sa Revenue Tech, pagsasama-sama ng Artificial Intelligence, automation, at data intelligence upang sukatin ang buong paglalakbay sa pagbebenta mula sa paghahanap hanggang sa katapatan ng customer. Binabago ng kanilang mga ahente ng AI, predictive na modelo, at mga automated na pagsasama ang mga operasyon sa pagbebenta sa isang makina ng tuluy-tuloy, matalino, at masusukat na paglago.