Impacto do showrooming no desempenho on-line do varejista

O showrooming, fenômeno em que os clientes visitam lojas físicas para examinar produtos antes de comprá-los online, tornou-se um desafio significativo para os operadores do setor imobiliário de varejo.

A Footprints AI, uma das plataformas de Retail Media baseadas em IA mais avançadas do mundo, oferece uma abordagem orientada por dados para demonstrar o impacto do showrooming no tráfego do site e no desempenho de vendas de um lojista. A apresentação abaixo explora como a Footprints AI lida com essa questão, utilizando dados de comportamento do cliente, modelagem preditiva e infraestrutura conectada dentro de shoppings e lojas.

NOSSA TECNOLOGIA EXCLUSIVA DE IA PARA O VAREJO FÍSICO E IMÓVEIS DE VAREJO

A plataforma utiliza dados de intenção do cliente na loja para prever e influenciar as vendas do varejo físico de forma mais eficaz. Usando uma combinação de posicionamento interno, modelos preditivos e segmentação omnicanal, a Footprints AI captura o caminho completo até a compra para os clientes no ambiente de varejo físico. Isso permite que as marcas segmentem o público de mídia com base no comportamento de compra previsto e nos diferentes estágios da jornada de compra.

O software de ponta da Footprints AI emprega um modelo sofisticado de IA para compreender e prever o comportamento de compra, adquirindo dados de Wi-Fi, sensores inteligentes e outras infraestruturas conectadas. Essa tecnologia proprietária combina dados de clientes offline e online para criar uma visão abrangente do comportamento do cliente, permitindo que os varejistas gerem novas fontes de receita, melhorem a eficiência e obtenham uma vantagem competitiva no mercado de Retail Media Network.

OS BENEFÍCIOS DE MEDIR O IMPACTO DO SHOWROOMING

O efeito showrooming é um fenômeno em que os clientes visitam lojas físicas para conferir os produtos pessoalmente, mas acabam comprando-os online, muitas vezes em sites com preços melhores. Esse comportamento pode prejudicar as vendas dos varejistas físicos, especialmente se eles não tiverem uma presença online forte. Por outro lado, esse comportamento pode comprometer o modelo de preços de um operador de imóveis de varejo em relação aos seus locatários, já que os locatários podem ter um impacto indireto nas vendas que o imóvel de varejo não perceberá e não poderá incluir em seu modelo de locação.

É essencial que os proprietários de imóveis de varejo compreendam o efeito showrooming pelas seguintes razões:

Garantir o sucesso dos lojistas: os proprietários de imóveis desejam lojistas bem-sucedidos, pois isso afeta o desempenho geral de seu shopping center. Ao compreender o efeito showrooming, eles podem oferecer apoio e orientação para ajudar os varejistas a minimizar seu impacto negativo.

Avaliar o valor agregado: Os proprietários devem reconhecer o efeito showrooming para avaliar melhor como seus espaços de varejo contribuem para o tráfego online e as vendas dos lojistas. Esse entendimento pode levar a negociações de locação mais bem informadas e ajudar a destacar o valor do shopping para lojistas em potencial.

Aceitar a mudança e a inovação: Estar ciente do efeito showrooming permite que os proprietários adaptem seus modelos de negócios e shopping centers de acordo com isso. Eles podem adicionar elementos experienciais ou incorporar tecnologia que preencha a lacuna entre as compras online e offline, incentivando os clientes a comprar na loja física.

Colaborando com os varejistas: Os proprietários podem fazer parcerias com seus lojistas para desenvolver estratégias que neutralizem o efeito showrooming. Isso pode incluir a oferta de promoções exclusivas para a loja física, o aprimoramento do atendimento ao cliente ou a criação de uma experiência omnicanal integrada.

Criação de um mix diversificado de lojistas: Para mitigar o efeito showrooming, os proprietários de imóveis de varejo devem considerar a inclusão de negócios que ofereçam serviços ou produtos difíceis de replicar online, como restaurantes, salões de beleza ou academias de ginástica.

Em resumo, os proprietários de imóveis de varejo precisam compreender o efeito showrooming para garantir o sucesso e a viabilidade de longo prazo de seus shopping centers. Essa compreensão permite que eles ofereçam melhor suporte aos seus locatários, avaliem o impacto de seus imóveis no tráfego e nas vendas online e ajustem seus modelos de negócios em resposta ao cenário de varejo em constante evolução.

A METODOLOGIA POR TRÁS DA MEDIÇÃO DO IMPACTO DO SHOWROOMING — HOMOMORFISMO

A Footprints AI emprega uma combinação de aquisição de dados, análise impulsionada por IA e modelagem preditiva para estabelecer a correlação entre o comportamento do cliente na loja e o aumento no tráfego do site do locatário e no desempenho de vendas:

Aquisição de dados: A plataforma coleta dados de Wi-Fi, sensores inteligentes e outras infraestruturas conectadas já instaladas nas propriedades de varejo. Esses dados incluem informações sobre o comportamento dos clientes na loja, como tempo de permanência, interações com produtos e padrões de movimento.

Análise do comportamento do cliente impulsionada por IA: A Footprints AI usa tecnologia de IA proprietária para combinar dados de clientes offline e online, criando uma visão abrangente do comportamento do cliente. Isso permite que a plataforma analise hábitos de compra, pesquisas, visitas e compras dos clientes tanto em lojas físicas quanto em plataformas online.

Modelagem preditiva: Ao empregar modelos preditivos, a Footprints AI identifica públicos-alvo de mídia com base em seu comportamento de compra físico previsto e nos diferentes estágios da jornada de compra. Isso permite que as marcas de varejo direcionem campanhas de mídia de forma mais eficaz, direcionando tráfego para seus sites e, em última instância, aumentando o desempenho de vendas.

Estabelecimento de correlação: A Footprints AI utiliza análises avançadas de dados para estabelecer uma correlação entre o tráfego na loja e o aumento no tráfego do site do locatário e no desempenho de vendas. Ao compreender o efeito showrooming no desempenho online, os operadores de imóveis de varejo e os locatários podem adaptar suas estratégias de acordo, maximizando os benefícios dos canais físicos e digitais.

Otimização contínua: Como a Footprints AI atualiza continuamente seus modelos de IA com novos dados, a plataforma pode refinar suas previsões e correlações, garantindo que os operadores de imóveis de varejo e os lojistas possam se antecipar às mudanças nos padrões de comportamento dos clientes.

HOMOMORFISMO — AS TECNOLOGIAS DE IA QUE PODEM IMPULSIONAR A MEDIÇÃO DO IMPACTO DO SHOWROOMING

Embora não exista um modelo matemático específico ou técnica de aprendizado de máquina dedicada exclusivamente a rastrear e atribuir o efeito do showrooming, há várias tecnologias disponíveis no conjunto exclusivo de modelos de dados pré-treinados da Footprints AI para corresponder aos ambientes físicos de varejo, que podem ser aplicadas para compreender a correlação entre o tráfego na loja e o aumento das vendas online. Essas metodologias podem ser adaptadas para desenvolver modelos ou algoritmos adequados ao seu caso de uso específico.

Análise de Regressão: A análise de regressão é uma técnica estatística usada para modelar a relação entre uma variável dependente (por exemplo, vendas online) e uma ou mais variáveis independentes (por exemplo, tráfego na loja). Ao analisar essa relação, você pode identificar a correlação entre o tráfego na loja e as vendas online e ajustar outros fatores, como campanhas de marketing ou tendências sazonais.

Análise de séries temporais: A análise de séries temporais envolve o estudo de pontos de dados coletados ao longo do tempo para identificar padrões ou tendências. Ao analisar os dados de tráfego na loja e de vendas online como séries temporais, é possível descobrir a relação entre eles e identificar qualquer causalidade ou correlação.

Técnicas de Aprendizado de Máquina: Várias técnicas de aprendizado de máquina podem ser empregadas para modelar a relação entre o tráfego na loja e o aumento das vendas online. Algoritmos de aprendizado supervisionado, como regressão linear, máquinas de vetores de suporte ou florestas aleatórias, podem ser treinados para prever vendas online com base no tráfego na loja e em outras características relevantes.

Técnicas de Aprendizado Profundo: Redes neurais, especialmente Redes Neurais Recorrentes (RNNs) ou redes de Memória de Curto e Longo Prazo (LSTM), podem ser usadas para modelar relações complexas e padrões temporais nos dados. Esses modelos podem capturar relações não lineares entre o tráfego na loja e o aumento das vendas online, levando em conta o efeito showrooming e outros fatores.

Modelos de atribuição multitoque: Modelos de atribuição multitoque podem ser usados para atribuir crédito pelas vendas online a vários pontos de contato na jornada do cliente, incluindo visitas à loja física. Ao aplicar técnicas de aprendizado de máquina a esses modelos, é possível compreender melhor como o tráfego na loja física impacta as vendas online.

A EXPLICAÇÃO LÓGICA DO HOMOMORFISMO

No contexto do showrooming, a Footprints AI pode usar uma abordagem matemática para identificar padrões e relações entre usuários online e visitantes offline de shopping centers. Isso nos ajuda a entender como certos comportamentos offline influenciam os comportamentos online.

Por exemplo, podemos associar um grande grupo de compradores online navegando em um site específico a um grupo menor de segmentos de visitantes dentro de um shopping center. Se conseguirmos estabelecer uma forte conexão entre os dois grupos, isso indicaria que certos comportamentos online são significativos para determinar como os compradores se comportam na loja física. E vice-versa.

Ao encontrar essas conexões, podemos transferir o conhecimento sobre comportamentos e preferências identificados no espaço físico para o domínio online. Isso ajuda os shoppings a aproveitar melhor o efeito showrooming.

TER ACESSO AOS DADOS DE DESEMPENHO ONLINE DOS LOJISTAS

Rastrear e compreender o aumento no tráfego do site de um lojista sem acesso direto e códigos SDK pode ser um desafio. No entanto, existem alguns métodos alternativos e medidas proxy que podem ser empregados para estimar o impacto do tráfego na loja física no site de um lojista.

Fontes de dados agregadas: fontes de dados disponíveis publicamente, como o Google Trends ou o SimilarWeb, podem fornecer insights sobre o tráfego do site e o comportamento do usuário. Embora esses dados possam não ser tão detalhados quanto os obtidos por acesso direto, eles ainda podem ajudar a Footprints AI a oferecer uma compreensão de alto nível das tendências de tráfego e do aumento potencial.

Pesquisas e feedback dos clientes: A coleta de feedback dos clientes por meio de pesquisas ou questionários pode ajudar a Footprints AI a obter insights sobre seu comportamento de compra online após visitar uma loja física. Esses dados podem ser usados para estimar o efeito showrooming e seu impacto no site de um lojista.

Redes sociais e avaliações online: O monitoramento da atividade nas redes sociais e das avaliações online relacionadas à loja física e ao site de um lojista pode fornecer insights sobre o engajamento e o sentimento dos clientes. Aumentos no engajamento online e no sentimento positivo após uma visita à loja podem indicar um aumento no tráfego do site.

Dados de Wi-Fi e localização: a Footprints AI pode coletar dados anônimos sobre o comportamento dos clientes dentro do shopping, incluindo visitas às lojas. Correlacionar esses dados com as tendências de tráfego online do site do lojista, obtidas a partir de fontes de dados agregadas, pode ajudar a estimar o impacto do tráfego na loja física sobre o site.

Parcerias colaborativas: Estabelecer uma parceria com o lojista pode proporcionar acesso a dados mais detalhados sobre o tráfego do site e as visitas à loja. Esse acordo de compartilhamento de dados pode ser benéfico para todas as partes, pois pode levar a uma melhor compreensão do efeito showrooming e permitir o desenvolvimento de estratégias para otimizar a experiência do cliente.

Alguns desses métodos podem envolver a coleta e o processamento de dados pessoais. Garantiremos o cumprimento das regulamentações de proteção de dados relevantes, como o Regulamento Geral de Proteção de Dados (RGPD), e obteremos os consentimentos necessários dos usuários antes de coletar tais dados.

COMO A VALIDAÇÃO, A AMOSTRAGEM E A MELHORIA CONTÍNUA PODEM SER REALIZADAS COM ABORDAGENS CRIATIVAS

Para melhorar a qualidade do método probabilístico na atribuição do showrooming ao aumento do tráfego online e das vendas de um lojista, existem algumas abordagens criativas que o shopping pode adotar para coletar dados de maior qualidade e também validar o modelo de atribuição gerado pelas tecnologias de IA.

Programa de recompensas no shopping para compras online

Os operadores de imóveis de varejo podem criar um programa de recompensas para incentivar os consumidores que compram nas lojas online de seus lojistas. Por exemplo, os clientes poderiam receber vouchers ou descontos para compras na loja física se apresentassem um recibo de uma compra online recente feita no site de um lojista. Isso incentiva os clientes a visitar a loja física e fazer compras adicionais, ao mesmo tempo em que permite que o imóvel de varejo acompanhe e confirme o aumento no tráfego online e nas vendas.

Serviço de devolução em um único local

Outro método criativo é oferecer um serviço de devolução centralizado para produtos comprados online nas lojas virtuais dos lojistas do shopping. Esse serviço permite que os clientes devolvam itens em um único local, tornando o processo mais conveniente para eles. Ao centralizar as devoluções, os operadores de imóveis de varejo podem coletar dados sobre o volume e o valor das compras online feitas nas lojas virtuais de seus lojistas. Essas informações podem então ser usadas para confirmar o aumento no tráfego online e nas vendas.

Eventos e promoções exclusivos no shopping

Os operadores de imóveis de varejo podem colaborar com seus lojistas para organizar eventos e promoções exclusivos no shopping para clientes que fizeram compras online. Por exemplo, os clientes poderiam ser convidados para um evento especial, como o lançamento de um produto ou um workshop, e receber ofertas exclusivas ou amostras grátis ao apresentarem o comprovante de compra online. Essa abordagem não apenas incentiva os clientes a visitar a loja física, mas também permite que os operadores de imóveis de varejo acompanhem a correlação entre as vendas online e o tráfego na loja.

Promoções cruzadas com outros varejistas

Os operadores de imóveis de varejo podem fazer parcerias com outros varejistas ou prestadores de serviços dentro do shopping para oferecer promoções cruzadas aos clientes que fizeram compras online com seus lojistas. Por exemplo, os clientes que apresentarem um comprovante de compra online poderiam receber um desconto ou um serviço gratuito de um varejista parceiro, como um café de cortesia, uma refeição com desconto ou estacionamento gratuito. Isso incentiva os clientes a passar mais tempo no shopping e permite que os operadores de imóveis de varejo coletem dados sobre o aumento das vendas online e o comportamento do cliente.

Programas de fidelidade colaborativos

Operadores de imóveis de varejo podem trabalhar com lojistas para criar programas de fidelidade colaborativos que recompensem os clientes tanto por compras online quanto na loja física. Os clientes poderiam ganhar pontos por cada compra feita na loja virtual de um lojista e resgatar esses pontos por descontos ou recompensas na loja física. Essa estratégia não apenas direciona o tráfego para as lojas físicas, mas também permite que os operadores de imóveis de varejo coletem dados sobre a conexão entre vendas online e visitas à loja.

Ao implementar esses métodos criativos, os operadores de imóveis de varejo podem interagir ativamente com os consumidores, incentivá-los a visitar as lojas físicas e coletar dados valiosos para confirmar o aumento no tráfego online e nas vendas de seus lojistas.

CONCLUSÃO

A Footprints AI oferece uma solução baseada em dados para demonstrar o impacto do showrooming no tráfego do site e no desempenho de vendas de um lojista. Ao aproveitar a aquisição de dados, a análise do comportamento do cliente impulsionada por IA e a modelagem preditiva, a Footprints AI estabelece efetivamente a correlação entre o tráfego na loja física e o desempenho online. Esse insight valioso capacita os operadores de imóveis de varejo e os lojistas a adaptar suas estratégias, maximizando os benefícios dos canais físicos e digitais e transformando o efeito do showrooming em uma oportunidade de crescimento.

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