Conheça o mercado: personas conversacionais que respondem

Desafio

Uma multinacional de bens de consumo procurava uma forma escalável de transformar dados de mercado e dados internos dispersos em personas dinâmicas e testáveis, com as quais as equipas de produto e marketing pudessem interagir. O objetivo era sintetizar personas representativas dos mercados do Reino Unido e de Itália, de forma a compreender padrões de consumo, preferências e testar novas ideias de produto ou de marketing através de uma experiência conversacional semelhante à interação com consumidores reais.

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Solução

A LTPlabs desenvolveu uma prova de conceito que combinou segmentação ao nível do inquirido, enriquecimento com Large Language Models (LLMs) e uma aplicação web conversacional para criar mais de 100 personas específicas por mercado. Estas incluíam perfis detalhados abrangendo características demográficas, psicográficas, motivações, critérios de decisão, estilo de comunicação e comportamentos de consumo e de relacionamento com marcas.

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A nossa abordagem integrou engenharia rigorosa de dados ao nível do inquirido com práticas pragmáticas de engenharia de LLMs e uma implementação segura (LiteLLM + Streamlit para a prova de conceito), permitindo ao cliente evoluir rapidamente de sinais de mercado dispersos para uma biblioteca operacional de personas interativas. A ferramenta conversacional incluía capacidades de RAG documental, pesquisa na web e inputs multimodais para explorar ideias de marketing e gerar insights acionáveis.

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Metodologia e abordagem técnica

1. Integração de dados
   Combinámos fontes estruturadas ao nível do inquirido (dados de tracking e de retalho) com fontes abertas e proprietárias (Census, Eurobarometer, Eurostat, OECD, World Bank, World Values Survey, Euromonitor e estudos qualitativos), construindo um conjunto robusto de variáveis para segmentação e definição das personas.
2. Segmentação e construção de personas
   A criação das personas começou com a aplicação de algoritmos de clustering (K-means, clustering hierárquico e DBSCAN) sobre dados ao nível do inquirido, identificando padrões recorrentes de utilização e características demográficas. Os centroides dos clusters foram depois utilizados para gerar estruturas-base representativas de cada persona (valores médios e modais) para cada mercado. Um módulo personalizado de geração de nomes garantiu ainda diversidade e realismo na atribuição de identidades.
3. Enriquecimento com LLMs e caracterização das personas
   Os Large Language Models foram utilizados para enriquecer cada persona com atributos inferidos a partir de fontes não estruturadas, imagens fotorealistas ou avatares, narrativas biográficas na terceira pessoa e contexto de mercado (conhecimento da categoria de produto, preços, enquadramento legal e tendências). Cada resultado gerado pelos LLMs incluía etiquetas estruturadas de resposta (atributos) e etiquetas de raciocínio (fontes e explicações), aumentando a auditabilidade e a confiança nos resultados.
4. Interface conversacional e conjunto de ferramentas
   Desenvolvemos uma aplicação web (prova de conceito) que permite aos utilizadores selecionar uma persona e interagir com ela através de um LLM conversacional. A camada conversacional incluía um conjunto de ferramentas composto por RAG documental para consulta de documentos da empresa, pesquisa na web e suporte multimodal (reconhecimento de imagem), permitindo explorar ideias de marketing de forma mais rica e contextualizada.
5. Capacidades multimodais e multilingues
   A prova de conceito integrou funcionalidades de voz (speech-to-text e text-to-speech) em múltiplos idiomas, bem como reconhecimento de imagem para exploração rápida de conceitos e ideias, proporcionando interações mais naturais e envolventes com as personas em diferentes mercados.

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Resultados e impacto

• Exploração rápida e humanizada do mercado: As equipas de produto e marketing passaram a poder manter conversas contextuais com consumidores representativos, testando hipóteses antes de avançarem para estudos de mercado mais dispendiosos ou lançamentos comerciais.
• Cobertura abrangente do mercado: A biblioteca de personas sintetizou múltiplas fontes de dados em perfis robustos e credíveis, captando simultaneamente tendências macro e comportamentos ao nível individual, incluindo afinidade com marcas, frequência de utilização e adoção de categorias.
• Insights acionáveis: A ferramenta permitiu associar marcas e produtos às diferentes personas com base em dados agregados de mercado e antecipar de forma simples as reações mais prováveis dos consumidores a novos conceitos de produto ou iniciativas de marketing.