Desenvolver uma estratégia de personalização sustentável pode ser desafiante, em quase todas as perspectivas. A pressão do preço, as baixas barreiras à entrada no ambiente digital, são alguns dos desafios mais comuns. As abordagens tradicionais de diferenciação no retalho não são tão eficazes como outrora, uma vez que os podem facilmente ser replicáveis. Perante este […]
Desenvolver uma estratégia de personalização sustentável pode ser desafiante, em quase todas as perspectivas. A pressão do preço, as baixas barreiras à entrada no ambiente digital, são alguns dos desafios mais comuns. As abordagens tradicionais de diferenciação no retalho não são tão eficazes como outrora, uma vez que os podem facilmente ser replicáveis.
Perante este cenário, é possível ainda marcar a diferença? Com tanta informação disponível, ao mesmo tempo, como criar experiências positivas e únicas?
Connosco, claro!
Fora de brincadeiras, temos falado de forma séria sobre a importância de uma estratégia First-Party Data. A informação que conseguir obter da sua audiência, através de canais próprios permite garantir uma grande vantagem competitiva – a da personalização.
De acordo um inquérito feito a 1.000 adultos americanos pela Epsilon e GBH Insights, 80% dos inquiridos deseja experiências personalizadas proporcionadas pelas marcas. No entanto, ainda que os clientes a tomem como certa, se a marca cria uma experiência menos positiva, poderá resultar na escolha da concorrência.
A personalização, outrora limitada principalmente a ofertas direccionadas, estende-se agora a toda a experiência do cliente. Isto significa que se espera, em todos os touchpoints exista coerência e relevância da comunicação da oferta.
Nas melhores experiências personalizadas, os retalhistas tornam o cliente parte do diálogo e aproveitam os dados para criar uma relação um-para-um. Espera-se assim que as ofertas não sejam direcionadas para clientes com características partilhadas, num segmento abrangente. Cada cliente espera ser reconhecido como único, com produtos, ofertas e comunicações que são exclusivamente relevantes.
Contents
Phygital Experience: a chave para o sucesso
A personalização em escala (na qual as empresas têm interacções pessoais com uma grande parte dos seus clientes), impulsiona cerca de 1 a 2% no total das vendas. Fomenta ainda vendas recorrentes de clientes frequentes e a partilha da carteira entre clientes já fiéis, onde as taxas de resposta são mais elevadas. Estes programas podem também reduzir os custos de marketing e vendas em cerca de 10 a 20 por cento.
Uma experiência positiva do cliente é extremamente significativa para o sucesso de um retalhista. Estas produzem taxas de satisfação de clientes 20% mais elevadas e um aumento de 10 a 15% nas taxas de conversão de vendas.
Para maximizar os resultados de um programa de personalização, recomendamos o foco inicial em clientes fidelizados. Construir dados sobre os clientes fidelizados desencadeia um ciclo virtuoso, uma vez que gera informação relevante, dada a elevada taxa de resposta.
A mesma experiência, off e online
De acordo com o relatório da consultora PWC sobre tendências de consumo, no final de 2021, 45% dos consumidores preferem comprar em loja física. A distância entre compra em loja física e online é cada vez menor.
Na linha da estratégia first-party data, há também valiosas informações por detrás do comportamento em loja física.
Uma das formas mais comuns de monitorização de comportamento em loja física é a utilização de hotspots Wifi. Não se trata de uma invenção disruptiva, mas poucos ainda retiram proveito desta funcionalidade.
É uma solução bastante simples e que responde a algo que, de luxo, passou a necessidade em qualquer estabelecimento comercial: o acesso à rede Wi-Fi.
Relevância – o pilar da personalização
Ainda que a recolha de dados primários seja fundamental para um futuro sem cookies, na E-goi Digital Solutions sugerimos dar um passo em frente. Através de soluções de integração e tratamento destes dados, como um Customer Data Platform, potencia-se uma estratégia de upselling, sem grandes esforços manuais.
Com recurso à Inteligência Artificial, modelos como Next Best Offer poderão aumentar o Share of Wallet em até 20%. Os modelos de NBO da E-goi assentam em filtragem colaborativa, na análise de comportamento de compra, estabelecendo relações entre clientes de acordo com comportamentos similares.
O algoritmo de NBO consegue assim mapear a frequência e hábitos de consumo dos clientes, criando relações de similaridade entre clientes. Ao verificar produtos em comum entre diversos clientes, o algoritmo irá recomendar produtos complementares, que não foram adquiridos por um ou mais clientes.
Os modelos de recomendação da E-goi Digital Solutions, foram inclusivamente, mencionados na revista científica Springer. Com o objetivo de melhorar os resultados dos modelos de recomendação, o artigo abre caminho para um futuro em que estes modelos serão intuitivos e sem grandes custos de desempenho.
Defendemos assim a ideia de que o verdadeiro catalisador para a omnicanalidade é a hiper personalização no modo como se relaciona com os clientes. É a isto a que nos propomos com a solução Phygital Experience, onde a jornada do cliente é só uma e todos os pontos de contacto são uma verdadeira fonte de valor para a marca, a sua comunicação e estratégia futura.