Imagem: Envato.
Mais do que compreender o comportamento dos clientes, hoje o principal desafio do e-commerce é se antecipar às necessidades dos seus públicos.
Avaliar com mais atenção os dados é uma iniciativa prioritária para as lojas que desejam não apenas vender, mas construir relacionamentos com sua base.
Apesar de ter muitas informações e das ferramentas disponíveis, as operações ainda não exploram adequadamente o aprendizado que pode ser obtido com a análise de dados.
As aplicações de IA têm sido fundamentais para ampliar o uso do analytics, mas ainda vemos muitos erros sendo cometidos.
Ao perceber movimentos fora do comum na plataforma de vendas, por exemplo, é preciso tentar entender melhor o que está acontecendo.
O caso de um cliente pode ajudar a detectar oportunidades de melhorias e, principalmente, novas possibilidades de vendas.
Fala-se muito sobre a venda consultiva, como ela é importante, mas ela deve ser orientada dessa forma em toda a jornada de compra do cliente.
Como ter um trabalho mais efetivo?
Uma das iniciativas que considero prioritárias: analisar a resposta dos dados vinculada às mudanças externas.
Outro dia, um de nossos clientes nos acionou porque passou a vender menos. Ao pesquisar melhor a situação, descobrimos que ele aumentou o ticket médio de R$ 400,00 para R$ 520,00.
Não entrando no mérito dos motivos (aumento do custo de produção, matéria prima, inflação etc.), o que precisamos considerar é como essa mudança impactou nos demais indicadores da loja.
Nesse caso, se analisássemos apenas a conversão ou o número de vendas etc., e ignorássemos esse fato, talvez mudássemos processos que estavam corretos e mantivéssemos algo que deveria mudar ou evoluir.
Muitas vezes, por exemplo, o e-commerce consegue um desempenho superior em razão de uma oferta que, até então, era exclusiva. Contudo, devido à movimentação da concorrência, essa condição pode ser alterada.
Como aproveitar melhor o uso do analytics no e-commerce
E entendo que esse olhar mais atento não deve ficar restrito aos números gerados pelos relatórios das plataformas de e-commerce.
Muitas vezes, um contato direto com um grupo de clientes pode ser revelador das necessidades “reais” do público da loja.
Uma falha comum: análises superficiais podem levar a erros graves se não identificarmos usuários e shoppers.
Na prática, isso significa que os resultados serão pouco efetivos se as informações não forem devidamente contextualizadas.
No digital, temos como monitorar toda a movimentação do cliente e todos os aspectos são considerados críticos para o desenvolvimento de estratégias que ajudem a empresa a alavancar as vendas.
Será que aquele produto não pode ser vendido com mais frequência para aquele cliente? A partir do histórico de compras daquela pessoa, será que vale a pena fazer a oferta de outro item?
A virada de chave, nesse caso, é pensar na personalização da abordagem, consolidando na prática, portanto, um processo de vendas ativo.
Por exemplo, ao monitorarmos que o cliente avaliou determinado item e não finalizou a compra, é importante abordá-lo de forma ativa na sua próxima interação com a marca e/ou provocá-lo a partir do envio de mensagens específicas.
Precisamos de segmentações mais refinadas
Mas a segmentação da base precisa ser feita cada vez com mais precisão. Alguns clientes podem responder melhor a um desconto de 10%, enquanto outros preferem a oferta de um brinde.
O que percebemos no dia a dia é que as empresas ainda não conseguem identificar e separar esses grupos de consumidores para desenvolver estratégias que sejam realmente relevantes e eficazes.
Há alguns anos, num mercado menos competitivo, era possível fazer projeções com base na intuição do gestor. Muitas operações conseguiram sucesso dessa forma, apoiando-se no feeling de quem estava à frente da loja virtual. Mas hoje o número de variáveis é muito alto, até porque nem temos mais uma jornada de compra linear, como no passado.
Impossível, então, abrir mão dos recursos disponíveis. Estamos falando da possibilidade de coletar e analisar dados de clientes advindos dos vários canais e associá-los com o histórico de compras de membros de programas de fidelidade, por exemplo.
Com o tagueamento feito pelas plataformas de e-commerce, é possível avançar cada vez mais nas análises, até porque hoje as soluções têm camadas de IA que facilitam muito o trabalho dos gestores.
Estamos falando da possibilidade de obter, com alguns cliques, relatórios customizados para saber mais sobre as transações realizadas em determinado período, quais os itens mais comprados, qual a perspectiva de receita etc.
Ainda nessa questão das vendas, é importante compreender melhor o comportamento omnichannel do público, avaliando o que acontece em todos os canais de venda. Outra informação importante: o tempo que cada pessoa levou desde a visualização dos anúncios até a finalização do checkout.
Nesses relatórios dedicados à transação, é essencial que sejam consideradas as previsões feitas pelo e-commerce. Assim, o gestor tem como analisar se o número de produtos por transação está dentro do programado e, a partir daí, elaborar estratégias específicas.
A avaliação do ciclo de vendas é importante, por exemplo, para que se tenham previsões mais confiáveis.
É preciso diversificar as análises
Ao refletirmos sobre os diferentes tipos de analytics, é fundamental orientar-se pelas suas finalidades específicas.
De forma simples, podemos sintetizar da seguinte forma:
– o analytics descritivo será usado para entender o que aconteceu no passado, analisando dados históricos e fornecendo relatórios detalhados sobre o desempenho.
– o analytics preditivo utiliza algoritmos e modelos de machine learning para prever eventos futuros com base em dados anteriores, ajudando as empresas a se anteciparem às mudanças do mercado.
– e o analytics prescritivo vai um passo além, sugerindo ações e decisões ideais com base nas previsões geradas.
O que precisamos ter em mente é que, com o crescimento da coleta de dados e o avanço do big data e da inteligência artificial, o analytics se tornou uma ferramenta indispensável para empresas que desejam ser mais competitivas e orientadas por dados.
Num mercado tão saturado de estímulos, cada vez mais, sairá na frente quem conseguir atuar com segmentações mais refinadas, realizadas com base em como as pessoas compram, o que compram e como navegam.
Assim, em vez de agrupar as pessoas em categorias básicas como “compradores frequentes”, a proposta é trabalhar com segmentos detalhados, orientados por hábitos de compra, preferências e em como os clientes reagem a diferentes promoções.
É isso que vai permitir que a loja envie ofertas ou crie experiências de compra que realmente combinem com cada grupo e que façam os clientes se sentirem compreendidos e valorizados.
Internamente, o que precisamos é usar os algoritmos de machine learning, por exemplo, para criar modelos confiáveis com base nas características dos dados e treinar o modelo preditivo para identificar padrões e prever comportamentos futuros.
Uma marca de roupas de varejo que monitora continuamente as tendências de compra dos clientes e aprimora seus modelos preditivos consegue ajustar os níveis de estoque. Esse processo contínuo garante o estoque dos itens mais procurados, reduzindo o excesso de estoque e impulsionando as vendas.
Refletindo sobre outras aplicações práticas, a análise preditiva de clientes pode ajudar a analisar a sensibilidade do cliente sobre a precificação, considerando fatores como dados históricos de preços, preços da concorrência e dados demográficos do cliente.
Isso fará com que o e-commerce pratique um preço que maximize a receita e, ao mesmo tempo, atraia o máximo de vendas possível.
A análise preditiva de clientes também funciona para detectar quais clientes têm maior probabilidade de abandono.
Depois de identificar esse grupo, é possível personalizar descontos e recomendações para garantir que a oferta se concentre em algo relevante e atraente. Pode ser um desconto, distribuição de amostras grátis ou acesso antecipado a novos produtos.
Outro caminho é configurar fluxos de trabalho automatizados para engajar esses clientes em momentos críticos.
Com o analytics, é possível combinar análise preditiva com mecanismos de recomendação que oferecem produtos ou serviços relacionados.
Para a implementação, o que não faltam são recursos: e-mails, notificações no aplicativo e a oferta de outras experiências personalizadas.
Fonte: E-Commerce Brasil
