Varejo na estação chuvosa: revelando 10 padrões de afinidade de categoria de comércio eletrônico

O clima não afeta apenas nosso humor, mas também nosso comportamento de compra. De um modo geral, o clima afeta nossos métodos de compra e a escolha dos produtos. Por exemplo, este estudo de pesquisa descobriu que o tempo chuvoso impactou positivamente o comportamento de compra dos usuários, o que significa que as empresas de comércio eletrônico têm potencial para vender mais durante as monções. Fazer análises de afinidade de categoria e entender as métricas de afinidade pode ajudar as marcas a oferecer recomendações personalizadas sob medida para melhores oportunidades de venda.

Mas o que é afinidade de categoria?

Se você é um comprador regular na Amazon, muitas vezes notou um recurso de “itens comprados juntos” ou “clientes que compraram este item também compraram este item” ao comprar um produto. Embora isso seja comumente referido como recomendações de produtos, também é um exemplo clássico de afinidade de categoria de comércio eletrônico.

Analisar a afinidade da categoria dos usuários e procurar padrões é uma ótima estratégia para segmentar e segmentar clientes, atrair novos compradores, estabelecer confiança, promover o reconhecimento da marca e, finalmente, fazer vendas cruzadas e upsell de seus produtos.

No início das monções, acreditamos que mergulhar nos padrões de afinidade de categoria pode ajudá-lo a vender mais para os consumidores que compram on-line, pois eles passam mais tempo em ambientes fechados. Analisando o comportamento de compra do cliente, você pode agrupar produtos relacionados e incentivar os clientes a comprá-los para atender às suas necessidades de 'monção'.

Se você é novo no conceito de afinidade de categoria de comércio eletrônico, isso significa simplesmente encontrar interesses 'relacionados a' ou 'relevantes para' exibidos por um consumidor durante um período de tempo específico. E esses padrões podem ser observados por meio dos dados da sua loja online.

10 padrões de afinidade de categoria de comércio eletrônico para monções

Vamos explicar isso com um exemplo. Digamos que você seja uma loja de roupas de comércio eletrônico para moda masculina, feminina e infantil. Aqui estão algumas ideias de afinidade de categoria para explorar:

1. Tráfego para uma categoria

Você observa mais padrões de tráfego para uma determinada categoria de produtos? Por exemplo, se você observar um aumento no tráfego para um produto de categoria, como poncho de chuva feminino, há uma chance maior de que o cliente também esteja interessado em explorar outros produtos da categoria feminina, como calças que podem ser combinadas com um poncho de chuva. Então, quando você vê um aumento no tráfego em uma determinada categoria de produtos, você pode mostrar produtos similares da mesma categoria para o cliente.

2. Engajamento em uma categoria

Se você perceber que um determinado cliente está em uma lista de desejos, adicionando produtos a carrinhos ou se inscrevendo em cupons de desconto para uma determinada categoria de produto, por exemplo, roupas de monção para crianças, eles provavelmente estão envolvidos nessa categoria de produto. Mostrar a eles outros produtos da mesma categoria aumenta as chances de venda cruzada do seu produto.

3. Custo para direcionar o tráfego para uma categoria

A criação de páginas de categorias personalizadas com base na afinidade e no comportamento do usuário pode melhorar a experiência do usuário e aumentar as chances de conversão, ao mesmo tempo em que reduz o custo para direcionar o tráfego para uma categoria porque o comprador já tem uma intenção semelhante.

4. Nº de conversões/vendas em uma categoria

Se você notar mais conversões ou vendas em uma categoria específica, por exemplo, capas de chuva infantis, convém mostrar produtos semelhantes, como uma combinação de capa de chuva para a família, uma combinação de capa de chuva mãe-filha ou uma combinação de capa de chuva pai-filho para melhorar as conversões e vendas na categoria.

5. Custo para gerar uma venda

Os anúncios de retargeting/remarketing são normalmente os mais econômicos para impulsionar as vendas devido ao seu método de segmentação exclusivo. O custo de retargeting/remarketing pode variar dependendo da plataforma utilizada e da estratégia de lances. Identificar a afinidade da categoria e direcionar os clientes em um nível granular com mensagens hiperdirecionadas pode reduzir o custo para gerar uma venda porque o cliente já está procurando o produto e tem uma alta intenção de compra.

Para fazer isso de forma eficaz, você precisa entender as métricas de afinidade do produto que ajudam a determinar o comportamento de compra. Ele usa uma regra condicional como:

SE (guarda-chuva) ENTÃO (capa de chuva, botas de chuva)

Compreender as métricas de afinidade do produto pode ajudá-lo a criar melhores pacotes de produtos que vendem melhor e calcular o aumento no valor de venda.

O aumento é calculado tomando o número total de transações de um conjunto de itens e descobrindo qual porcentagem desse número representa quais elementos na categoria de afinidade.

6. Receita gerada por categoria

Qual categoria está gerando mais receita do que outras categorias? Identificar essas categorias e combinar produtos de categorias semelhantes pode ajudá-lo a obter mais receita.

7. Atendimento ao cliente

Qual categoria de produtos está recebendo mais solicitações de atendimento ao cliente, solicitações de suporte, por categoria? Entre em contato com sua equipe de atendimento ao cliente para encontrar respostas para essas perguntas e criar as recomendações de produtos certas para seus clientes.

8. Taxa de abandono de carrinho por categoria

A taxa de abandono do carrinho por categoria é uma métrica importante para as empresas de comércio eletrônico monitorar e otimizar para melhorar a experiência do usuário e aumentar as taxas de conversão. As taxas de abandono do carrinho podem variar dependendo da categoria, dispositivo, localização e comportamento do cliente. Combinar os produtos certos e oferecer descontos lucrativos pode ajudar a reduzir a taxa de abandono de carrinho por categoria.

9. Taxa de rejeição por categoria

Uma alta taxa de rejeição para o seu eCommerce significa que algo está errado. Embora uma taxa de rejeição média de comércio eletrônico esteja entre 20% e 40%, uma taxa de rejeição inferior a 20% é considerada excepcional. Ao analisar dados de afinidade de categoria, você pode identificar clientes de alto valor e direcioná-los com campanhas personalizadas porque esses clientes provavelmente se envolverão e comprarão em seu site. Isso minimizará sua taxa de rejeição.

10. Tempo no local por categoria

A afinidade de categoria influencia fortemente quanto tempo um cliente passará em seu site. Ao analisar os dados de afinidade de categoria, as empresas podem identificar usuários de alta afinidade com maior probabilidade de se envolver com o site e passar mais tempo nele. As empresas podem aumentar o tempo no site e melhorar o engajamento ao segmentar esses usuários com conteúdo e ofertas personalizados.

Como as marcas podem usar a afinidade de categoria?

Agora, vamos ver quais insights de afinidade de categoria podem ajudar as empresas de comércio eletrônico a alcançar durante as monções e outras épocas do ano:

1. Melhor personalização da comunicação

Quando você sabe o que seu público-alvo está procurando, pode elaborar melhor sua mensagem de comunicação. Por exemplo, você pode falar diretamente com eles se estiverem procurando uma coleção de roupas de monção. Dizer: “Combine sua roupa de monção com estas botas de chuva para manter os pés secos” pode rapidamente chamar a atenção deles.

Por exemplo, nosso mecanismo de recomendação e catálogo pode ser usado para suas campanhas de marketing monsoon para trazer personalização em todos os pontos de contato com o cliente. Quer se trate de notificações push ou mensagens de texto, o mecanismo é capaz de alavancar dados históricos e de interação em tempo real para garantir que todas as promoções permaneçam contextuais.

2. Melhor segmentação de campanhas publicitárias

Como a categoria ajuda você a entender quais produtos são mais populares entre seus clientes, você pode segmentar seus anúncios em um nível granular. Isso pode ajudar significativamente a reduzir o CAC e aumentar as conversões porque você está mostrando recomendações de produtos direcionados com os quais seu público-alvo já demonstrou afinidade.

3. Melhores recomendações

Você pode recomendar produtos semelhantes calculando a afinidade do comprador por uma determinada categoria. Isso pode ser feito com base nos perfis de estilo do comprador. O perfil de estilo dá uma olhada no comportamento on-line dos compradores, como quais produtos eles estão visualizando (por exemplo, se eles estão olhando para guarda-chuvas, são recomendadas várias cores e opções de guarda-chuvas), o comportamento transacional do comprador (como o que eles compraram e devolveram no passado) junto com seus dados demográficos. Conhecer todos esses detalhes pode ajudá-lo a apresentar recomendações por meio do conteúdo do site, conteúdo do aplicativo ou e-mails.

4. Posicionamento do produto

Sabendo quais produtos combinam bem e quais produtos têm baixa afinidade, você pode recomendar produtos a seus clientes para melhorar as vendas. Isso significa que, embora um guarda-chuva e uma capa de chuva combinem bem, um óculos de sol e uma capa de chuva podem não combinar bem. Portanto, um cliente com forte afinidade com produtos de monção provavelmente comprará uma combinação de capa de chuva e guarda-chuva em vez de óculos de sol e capa de chuva. Conhecendo bem os dados do cliente, você pode posicionar seus produtos estrategicamente.

5. Agrupamento de produtos

Analise o comportamento de compra do seu cliente. Quais são os produtos similares que eles estão comprando? Que combinação de produtos você pode combinar para aumentar o valor vitalício do cliente (CLV)? Quando você tem clientes recorrentes que compram tipos de produtos semelhantes durante um período de tempo, pode criar um pacote de produtos para eles e vinculá-lo a um pequeno desconto. Isso pode ajudá-lo a vender mais e também a fidelizar o cliente.

Conclusão

Aproveitar os padrões de afinidade de categoria pode ser um divisor de águas para o seu negócio, não apenas para uma campanha de marketing sazonal, mas para impulsionar as vendas gerais e o envolvimento com o seu negócio.

No entanto, você precisa se aprofundar nos dados para obter uma visão abrangente de suas campanhas de marketing, como elas levam as pessoas ao site e onde e como isso afeta seus resultados.

Uma plataforma como o Webengage pode fornecer uma visão holística e ajudá-lo a tomar decisões informadas com base em como os consumidores estão interagindo com suas campanhas e quais delas estão gerando vendas reais. Suas poderosas recomendações e mecanismo de catálogo podem ajudá-lo ainda mais a personalizar as campanhas de monção em escala em todos os canais, trazendo sazonalidade às suas mensagens junto com o comportamento do consumidor registrado anteriormente – uma combinação que certamente proporcionará melhor engajamento e conversões nas campanhas.

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