Marcos Monteiro
Artigo original Retail TouchPoints
A pandemia realmente abalou o setor varejista. Os varejistas tornaram-se subitamente essenciais ou não essenciais, e aqueles que permaneceram abertos tiveram que aprender novas habilidades, como distanciamento social, BOPIS [sigla em inglês para “compre online e busque na loja”], retirada junto ao meio-fio e diretrizes de máscara. As vendas em algumas categorias dispararam, enquanto os varejistas também tiveram que adquirir novas habilidades, como dominar a compra de híbridos e implementar novos procedimentos para devolução de produtos. Enquanto isso, cadeias de suprimentos interrompidas e picos aleatórios na demanda por certos itens levaram à frustrante escassez de produtos.
Portanto, talvez não seja surpreendente que a lealdade do cliente tenha sofrido um golpe durante a pandemia. Um relatório recente da McKinsey descobriu que os consumidores expandiram sua amostragem de novas marcas e novos métodos de compra digital. Dos três quartos dos americanos cujo comportamento de compra mudou durante o início da COVID-19, aproximadamente 40 por cento dizem que mudaram de marca, com o nível de troca de marca dobrando em 2020 em comparação com 2019.
À medida que os gastos do consumidor se recuperam e você planeja seus gastos com marketing para o segundo semestre de 2021, pense em maneiras de proporcionar uma experiência de cliente mais consistente em seus vários pontos de contato com o cliente. A análise de dados pode ajudar a moldar suas táticas. A análise de comércio eletrônico não se limita a fornecer informações sobre a origem de seus clientes ou sobre seus hábitos de navegação; existem muitas outras maneiras práticas de aplicar os insights. Você também pode rastrear quais clientes estão voltando à sua loja e por quê, sua localização geográfica, o dispositivo que estão usando, até que ponto eles rolam para baixo nas páginas de seus produtos e quais produtos eles demoram mais.
Melhor ainda, a última geração de análises de linguagem natural coloca o potencial para insights profundos ao alcance de equipes não técnicas. Aproveitar essas informações é como você constrói uma imagem melhor de seus clientes e como eles se envolvem com as ofertas. Esses insights podem indicar quais técnicas você deve implantar para converter navegadores em compradores.
Personalize as recomendações do cliente: um recurso de recomendação de produto é uma forma comprovada de despertar o interesse dos consumidores pelos produtos enquanto eles navegam ou compram. Personalizar essas sugestões de produtos é crucial, portanto, use a análise do comprador para entender as correlações de compra do produto entre sua base de clientes e fazer recomendações mais direcionadas para compradores com atributos semelhantes.
Aplique dados em tempo real para definir novas ofertas: ofertas e promoções são um recurso da maioria das jornadas do comprador, mas sem a análise de dados, elas tendem a ser mais sazonais ou com limite de tempo. Com análises em tempo real, você pode criar ofertas para os clientes com base em percepções das necessidades reais dos clientes ou de uma tendência atual emergente. Algumas das ofertas mais eficazes são aquelas que apelam para uma decisão do consumidor no momento. Por exemplo, o varejista ASOS do Reino Unido aplica seu recurso de ‘venda rápida’ durante uma sessão de compras. Um alerta aparece para promover um produto relevante que está atualmente em alta demanda – pedindo ao comprador que aja rapidamente. Da mesma forma, usando a análise de inventário para fazer “Depressa – faltam apenas três!” as ofertas atendem às emoções básicas do FOMO que podem motivar uma compra.
Identifique as tendências à medida que elas estão tomando forma: uma ótima aplicação para análise é identificar tendências emergentes. Mas, em vez de depender de painéis e alertas, os sistemas analíticos de linguagem natural mais recentes ajudam a identificar tendências rapidamente, para que você possa explorar um palpite ou intuição. Fazer as perguntas certas é fundamental – por exemplo, um varejista de roupas pode identificar um aumento nas pesquisas por roupas casuais de negócios associadas à reabertura de escritórios e, em seguida, personalizar ofertas para segmentos específicos de clientes.
Seja empático: os clientes gostam de sentir que alguém está cuidando deles, portanto, procure os padrões atuais que podem estar moldando as necessidades do cliente. Por exemplo, durante a pandemia, a Shopify analisou os dados dos clientes e descobriu um aumento nas pequenas empresas que foram forçadas a fechar e se reinventar online. Para ajudá-los a resistir à tempestade, o Shopify criou e lançou várias ferramentas para ajudar as pequenas empresas, como dicas para oferecer cartões-presente para gerar a receita tão necessária.
Ser um analista de dados é o trabalho de todos
Até recentemente, obter acesso a esses tipos de insights era caro e demorado. A boa notícia é que fazer perguntas sobre seus dados para descobrir insights é tão fácil de usar quanto um mecanismo de pesquisa. Plataformas como o Veezoo se conectam aos seus bancos de dados para que você possa extrair análises de dados em tempo real e obter os insights de que precisa fazendo perguntas ‘regulares’, como “quais clientes no mês passado compraram mais de três itens”. Armado com análise de dados e uma mente curiosa, qualquer pessoa em suas equipes de marketing, crescimento e sucesso do cliente pode obter as respostas de que precisam para identificar as tendências e oportunidades cruciais para o sucesso à medida que os negócios voltam a crescer este ano.
Marcos Monteiro é cofundador e CEO da Veezoo. Nascido e criado no Rio de Janeiro, Monteiro mudou-se para Zurique para estudar matemática e estatística na ETH Zurique. Ele se especializou em estatística computacional e inteligência artificial, pesquisando como o cérebro codifica informações no córtex visual primário V1 e graduando-se com distinção na ETH Zurich. Juntamente com João Pedro Monteiro e Till Haug, fundaram a Veezoo AG com a ambição de tornar os dados críticos para o negócio facilmente acessíveis.