Bola de cristal do futuro: preveja o comportamento do comprador como nunca antes

Compreender o comportamento do consumidor é fundamental para melhorar a experiência de compra. Estamos falando de compras on-line e varejo regular. O que é ainda melhor? Prevendo isso.

Você sabe como obter anúncios e recomendações de produtos tão relevantes que você não pode acreditar em seus próprios olhos? Semelhante aos assistentes de compras pessoais em lojas de varejo, a tecnologia avançada com inteligência artificial pode surpreender e encantar seus clientes. É quase como ter sua própria pequena bola de cristal do futuro e saber exatamente o que seus compradores desejarão hoje, amanhã e além.

Então, como é possível? E o que exatamente é possível? Leia mais para descobrir.

• Entendendo os compradores
• Prevendo as necessidades do consumidor
• Escolhendo os dados certos
  • Dados de comportamento de compra
  • Dados do produto reciclado
  • Dados de uso do produto
• Prevendo o comportamento de compra

Entendendo os compradores

Antes de podermos entender o comportamento do comprador, precisamos ter uma compreensão básica de quem eles são. Embora seja óbvio quem compra as coisas, às vezes pode ser confuso identificar exatamente com que tipo de consumidor você está lidando. Existem vários tipos diferentes de compradores, cada um com suas próprias necessidades especializadas. É aqui que conhecer seus compradores é tão importante. A Inteligência Artificial (IA) possibilita a criação de algoritmos que podem aprender e tomar decisões com base no que aprendem. Um determinado grupo de pessoas torna-se um grupo de referência e essas decisões tornam-se feedback para o aluno. O ciclo então se repete.

Sem essa análise profunda, você recorre apenas a uma capacidade limitada de tomada de decisão.

Enquanto marcas como Amazon e Apple são famosas por sua IA, existem centenas de empresas experimentando e investindo em inteligência artificial. De empresas de saúde a gigantes do varejo, todos estão tentando entender o que faz os clientes comprarem o que compram e como atendê-los melhor.

Prevendo as necessidades do consumidor

Segurança, personalização e previsão são as três principais necessidades de tendências no mercado de IA e representam mais da metade dos gastos dos EUA em IA. Isso força as marcas a considerar modelos de negócios de décadas, como produtos embalados, ofertas diárias e cupons, além de novos, como dias de demonstração gratuitos e opções de pagamento conforme o uso.

Para atender a essas necessidades, os vendedores estão oferecendo todos os tipos de serviços gratuitos e pagos para tentar antecipar o comportamento do comprador. O objetivo é ajudar os clientes a tomar a melhor decisão de compra.

Escolhendo os dados certos

Uma enorme quantidade de dados flui todos os dias entre marcas e consumidores. Parte é revendida, parte é compartilhada para fins de marketing e parte é simplesmente coletada para uso futuro. É bastante fácil para uma marca coletar esses dados, mas por onde começar? Que tipo de dados você deve coletar?

O tipo de dados que você precisa para se manter atualizado varia de empresa para empresa, mas aqui estão algumas peças-chave que toda marca deve considerar coletar:

1. Dados de comportamento de compra

Primeiro, os dados de comportamento de compra mostram se os consumidores provavelmente comprarão seu produto. Esses dados devem ser coletados durante o processo de feedback da experiência do cliente. Considere perguntas como "Se este produto estiver disponível pelo preço mostrado, você o compraria?" e "Em uma escala de 1 a 10, o quanto a qualidade do produto importa para você?" Você pode perguntar a eles mesmo nas redes sociais – crie uma enquete no LinkedIn e colete feedback imediato sobre o comportamento de compra habitual! Isso ajudará você a aprimorar seu mix de marketing e direcionar suas mensagens muito melhor. Afinal, todas as tomadas de decisão processadas são diferentes.

2. Dados do produto reciclado

Os consumidores tendem a comprar mais produtos ou serviços quando estão em promoção. Mais compras por impulso acontecem neste momento também. Os fatores sociais também influenciam o comportamento de compra – pense nas férias e em vários marcos pessoais.

Para aproveitar essa oportunidade, considere promoções temporárias (compre agora, pague depois) e/ou upselling (promoção em itens selecionados, frete grátis em pedidos acima de $ X).

3. Dados de uso do produto

Pense em como seus clientes podem usar seu produto. Você pode até oferecer uso alternativo para seus produtos. É hora de ser criativo! Lembre-se de como o bicarbonato de sódio se tornou o purificador de ar básico para todas as geladeiras? Ou como a pasta de dente se tornou uma solução de limpeza? Existem muitos exemplos como esse, então tente criar usos alternativos para o seu produto também.

Prevendo o comportamento de compra

Em termos de previsões agregadas (não personalizadas) de alto nível, estamos vendo algumas boas previsões. Usando dados do Prosper Insights, a NRF publica frequentemente suas perspectivas sobre o gasto total (por exemplo, os gastos do Dia das Mães devem aumentar em x% este ano), bem como os gastos da categoria (por exemplo, as flores devem aumentar y% e os doces diminuir z%) . Muitos varejistas são capazes de prever com precisão as vendas de categoria/departamento e, às vezes, de nível de escolha em toda a cadeia. Mas, embora sejam úteis em conjunto, não ajudam os varejistas a progredir em direção a esse santo graal – prever os gastos planejados de um cliente específico por categoria e, finalmente, por atributo/escolha.

Previsões não personalizadas de alto nível estão mostrando alguns resultados promissores. A NRF publica frequentemente sua previsão de gastos totais (por exemplo, os gastos do Dia dos Pais devem aumentar em x% este ano), bem como os gastos da categoria (por exemplo, os relógios devem aumentar Y% e os kits de barbear diminuirão em Z%). Os varejistas geralmente preveem com precisão as vendas de categoria/departamento e, às vezes, de nível de escolha em toda a cadeia.

Ainda assim, fazer isso manualmente, tentar calcular probabilidades ou construir árvores de decisão podadas é um grande desafio com tantas incógnitas. No final, a maioria dos bancos de dados de clientes mostra apenas sexo e CEP. Mas todos sabemos que a segmentação adequada precisa de muito mais do que isso. Apelar para um determinado mercado-alvo não pode depender apenas desses dois fatores.

É por isso que a análise preditiva avançada é o futuro. E estamos felizes em trabalhar nesses recursos enquanto você lê este artigo! Muito em breve você poderá prever o comportamento do comprador como nunca antes. E você nem terá que fazer cálculos manuais. Além disso, os resultados serão mais precisos e confiáveis. Portanto, fique atento aos nossos novos recursos de análise avançada dentro do Maropost Marketing Cloud!