Quantas vezes você já se pegou usando o celular para encontrar todas as informações necessárias e decidir sobre um determinado produto, evitando interagir com um vendedor?
Você consegue imaginar como seria agradável fazer compras se a vitrine de uma loja recomendasse exatamente o terno certo para você enquanto você passa por ela, com base nas suas pesquisas, nas reuniões que você tem pela frente e nos modelos de negócios que você admira?
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Nesta década, o sucesso dos varejistas se traduzirá em sua capacidade de unir a experiência offline e online com soluções originais e funcionais: a Omni-Experience. Ela será construída em torno de uma visão única e completa do cliente, proporcionada por uma profunda fusão dos dados de comportamento do cliente offline com os online. Isso precisará ser combinado com as tecnologias de IA mais avançadas, a fim de proporcionar uma experiência do cliente agradável, altamente personalizada e preditiva em qualquer canal, a qualquer momento, para cada cliente individualmente.
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O CONTEXTO
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O varejo omnicanal não é mais uma novidade; desde a pesquisa até a escolha, compra e retirada, os clientes concluem suas compras em uma variedade de canais. Não basta mais que os varejistas tenham uma “estratégia omnicanal”.
Os consumidores globais de hoje exigem uma experiência de varejo unificada, que lhes permita transitar com facilidade entre os canais, com total visibilidade sobre estoque, preços, experiência de compra e checkout.
Essas expectativas são geradas pelo novo paradigma da “conveniência digital”. No momento, isso gera frustrações para todos no varejo físico. E mudou a forma como os clientes compram no varejo físico e como avaliamos os imóveis de varejo.
Os varejistas que projetarem e oferecerem sua experiência de varejo com base no novo paradigma da “conveniência digital” criarão uma experiência agradável para seus clientes físicos, o que lhes permitirá sobreviver e prosperar nas próximas décadas.
Steve Dennis expressa isso como o “Varejo Notável”. Fazer compras é inerentemente mais experiencial e é disso que se trata realmente o varejo físico. O comportamento dos clientes é dinâmico e é uma expressão de conveniência em relação às suas buscas, necessidades e expectativas de compra. É por isso que não se pode mais separar esses dois aspectos. O digital impulsiona o físico. O físico impulsiona o digital.
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A MUDANÇA
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As novas tecnologias permitem que os varejistas mapeiem toda a experiência do cliente em todos os canais e forneçam insights oportunos sobre seu comportamento. Além disso, isso significa também a capacidade de usar dados comportamentais para construir perfis muito ricos para clientes individuais ou para públicos agregados, mais íntimos, valiosos e relevantes do que nunca.
Essas novas tecnologias podem incluir:
- Análise do comportamento do cliente offline
Isso significa que cada visita individual à loja e a multiplicidade de pontos de contato são usados para construir um modelo que permita entender quem são os clientes e quais são suas necessidades e expectativas. Para alcançar isso, as novas tecnologias podem utilizar câmeras de vídeo, Wi-Fi, câmeras térmicas, sensores de piso, Bluetooth Low Energy, NFC, GPS e outros recursos de detecção e localização. Isso resulta em uma compreensão profunda dos percursos de compra individuais e das interações desses percursos à medida que atravessam múltiplas categorias de produtos e áreas da loja.
- Análise do comportamento do cliente online
Isso significa que cada sessão individual de um usuário em um site ou aplicativo móvel é registrada e rastreada desde sua origem (como um determinado anúncio gráfico, um mecanismo de busca ou qualquer outro cenário) ao longo de todas as suas ações com as telas, o conteúdo, os produtos e os botões durante toda a sua jornada até a saída. Tecnologias como cookies, identificadores de navegador, logs do lado do servidor e outras tecnologias de rastreamento digital podem compreender percursos online exclusivos dentro de um mercado de varejo online ou destinos individuais de comércio eletrônico e como os usuários se envolvem pessoalmente com categorias e produtos.
- Modelos de perfil probabilístico
Trata-se de modelos algorítmicos avançados de Aprendizado de Máquina (IA) nos quais dados comportamentais brutos podem gerar informações muito ricas e relevantes para o marketing, como dados sociodemográficos e psicográficos (como valores, desejos, objetivos, interesses e escolhas de estilo de vida). O comportamento das pessoas reflete quem elas são; é por isso que faz sentido que o carrinho de compras em um site de comércio eletrônico nos diga quem é esse comprador (gênero, idade, estilo de vida, fase da vida, preferências, hábitos etc.) sem que o usuário nos envie explicitamente esses dados.
- Modelos Lookalike
Trata-se de modelos algorítmicos avançados de Aprendizado de Máquina (IA) nos quais determinados usuários em nosso banco de dados (Público Semente) e todos os seus dados de perfil são utilizados para identificar outros usuários (Público-Alvo) com comportamento ou características muito semelhantes. Isso é usado principalmente para expandir públicos no marketing e para descobrir novos clientes valiosos. Mas também pode ser usado para enriquecer os dados dos usuários: se houver algum dado faltando em nosso público-alvo inicial (digamos, a renda familiar média mensal) e esse dado puder ser encontrado em nosso público-alvo, faz sentido usar essa informação também em nosso público-alvo inicial.
- Modelos preditivos
Trata-se de modelos algorítmicos avançados de Aprendizado de Máquina (IA) nos quais comportamentos futuros são previstos com um certo grau de confiança com base em comportamentos e padrões passados, incluindo fatores externos (como clima, feriados, dia do mês etc.).
- Modelos de recomendação
Aqui, falamos de modelos algorítmicos avançados de Aprendizado de Máquina (IA) nos quais o sistema sugere produtos específicos a clientes específicos com base em uma alta pontuação de probabilidade de que esses clientes tenham interesse em comprar e usar esses produtos.
- Fusão de dados
Embora algumas das tecnologias acima possam ser encontradas em várias plataformas, há uma tecnologia exclusiva da Footprints capaz de coletar todos os dados comportamentais do mundo offline e combiná-los com todos os dados comportamentais do mundo online, cumprindo assim a grande promessa de uma visão única do cliente, do offline para o online. Este é um dos modelos de Aprendizado de Máquina mais avançados, capaz de realizar a fusão de dados sem um novo identificador (como um endereço de e-mail ou número de telefone), mas baseando-se exclusivamente em um conjunto muito grande de dados comportamentais de cada cliente individual.
As capacidades extraordinárias dessas tecnologias exclusivas são os principais diferenciais para que o varejo do futuro ofereça o que hoje consideramos a experiência definitiva do cliente. Mas, conforme o mercado ditar, isso logo representará o nível mínimo e obrigatório de experiência do cliente exigido de todos os varejistas que sobreviverem à grande mudança de paradigma do varejo nesta década.
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A OPORTUNIDADE
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É hora de mudar o rumo e, como varejista, começar a olhar além das transações e do tráfego de clientes. A perspectiva correta do futuro do varejo está fora do CRM. Você, como varejista, precisa começar a investir mais recursos na gestão da experiência do cliente em todos os canais e para cada cliente individual: a Omni-Experiência.
Você pode começar a aproveitar as tecnologias mais avançadas com modelos de mapeamento de experiência do cliente mais robustos (como o modelo Customer Decision Journey da McKinsey, que é o meu favorito de todos os tempos) para se transformar em um varejista de Omni-Experiência.
No curto prazo, isso significa um aumento de mais de 50% no Retorno sobre Investimentos em Marketing (ROMI). Por quê? Porque, quando você analisa a experiência omnicanal do cliente, identifica pontos de fricção e atritos sem sentido que impedem que você converta mais e, como resultado, aumentam seus Custos de Aquisição de Clientes.
No longo prazo, a experiência de compra proporcionada a cada cliente traz importantes ganhos emocionais que gerarão maior frequência de visitas, aumento da duração das visitas, crescimento nos gastos e na participação na carteira do cliente, além de recomendações mais orgânicas. Isso pode resultar em uma redução de até 80% nos custos de aquisição de clientes.
O mais importante para começar é medir a experiência do cliente em todos os canais. Embora o objetivo de medir seus esforços de experiência do cliente seja:
- Acompanhar o progresso das ações tomadas para melhorar a experiência omnicanal
- Identificar áreas de melhoria
- Calcular o ROI da experiência do cliente
- Priorizar suas ações e investir nas coisas certas
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Mas há mais. Os recursos do Footprints para ajudar você a medir a experiência do cliente em todos os canais abrangem todas as seguintes métricas-chave:
- Net Promoter Score (NPS) â esta métrica oferece um panorama geral da recomendação dos clientes. Ela mede a probabilidade de um cliente recomendar a experiência com sua marca.
- Customer Retention Velocity Score — essa métrica mostra a rapidez com que você está conseguindo reter seus clientes de primeira viagem e transformá-los em clientes fiéis. Ela analisa a rapidez com que os clientes passam pelo seu processo de integração e quanto valor (compras, pesquisas, frequência e duração das visitas) esses clientes geram em seu ecossistema geral, além da velocidade com que isso ocorre (ou seja, a aceleração do processo).
- Índice de Esforço do Cliente — essa métrica pode ajudá-lo a compreender a funcionalidade básica da sua oferta e sua relevância para as necessidades dos seus clientes. Ela se concentra na facilidade com que um cliente consegue concluir qualquer tarefa específica.
- Índice de Satisfação do Cliente â esta métrica ajuda a entender o grau de satisfação dos seus clientes com os produtos e/ou serviços da sua empresa. Ao coletar esses dados em vários pontos de contato, você pode começar a identificar os principais fatores que impulsionam experiências positivas ou negativas em diferentes etapas da jornada do cliente.
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Pronto para ver como isso funciona na prática?
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