Quantas vezes você se viu usando seu celular para encontrar todas as informações necessárias e decidir sobre um determinado produto, evitando interagir com um assistente de loja?

Você pode imaginar como suas compras seriam deliciosas se a vitrine de uma loja recomendasse a suíte certa enquanto você passa, com base em suas pesquisas, nas próximas reuniões e nos modelos de negócios que você admira?

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Durante esta década, o sucesso dos varejistas se traduzirá em sua capacidade de unir a experiência offline e a on-line com soluções originais e funcionais, The Omni-Experience. Isso será construído em torno de uma visão única e completa do cliente, proporcionada por uma fusão profunda dos dados de comportamento do cliente off-line com os on-line. Isso precisará ser combinado com as tecnologias de IA mais avançadas para fornecer uma experiência agradável, altamente personalizada e preditiva ao cliente em qualquer canal e a qualquer momento para cada cliente.

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O CONTEXTO

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O varejo omnicanal não é mais uma novidade; desde a pesquisa até a escolha, a compra e a retirada, os clientes concluem suas compras em vários canais. Não basta mais que os varejistas tenham uma “estratégia omnicanal”.

Os consumidores globais de hoje estão exigindo uma experiência de varejo unificada, permitindo que eles se movam sem problemas pelos canais, com total visibilidade sobre inventário, preços, compras e experiência de pagamento.

Essas expectativas são geradas pelo novo paradigma da “conveniência digital”. No momento, isso gera frustrações para todos no varejo físico. E isso mudou a forma como os clientes compram no varejo físico e como valorizamos as propriedades de varejo.

Os varejistas que projetarem e fornecerem sua experiência de varejo com base no novo paradigma de “conveniência digital” criarão uma experiência agradável para seus clientes físicos que lhes permitirá sobreviver e prosperar nas próximas décadas.

Steve Dennis expressa isso como o”Varejo notável“. Comprar é inerentemente mais experimental e é disso que trata o varejo físico. O comportamento dos clientes é dinâmico e é uma expressão de conveniência em relação às suas pesquisas e necessidades e expectativas de compra. É por isso que não se pode mais dividir esses dois. Unidades digitais físicas. Unidades físicas digitais.

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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 informações oportunas sobre seu comportamento. Além disso, isso significa também a capacidade de usar dados comportamentais para criar perfis muito ricos para clientes individuais ou para públicos agregados, mais íntimos, valiosos e relevantes do que nunca.

Essas novas tecnologias podem incluir:

• Análise off-line do comportamento do cliente

Isso significa que cada visita interna individual e a infinidade de pontos de contato são usados para criar um modelo para entender quem são os clientes e quais são suas necessidades e expectativas. Para isso, as novas tecnologias podem usar 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 caminhos de compra individuais e das interações desses caminhos à medida que eles cruzam várias categorias de produtos e áreas de lojas.

• Análise on-line do comportamento do cliente

Isso significa que cada sessão de usuário individual em um site ou aplicativo móvel é registrada e rastreada de sua origem (como um determinado anúncio gráfico, um mecanismo de pesquisa ou qualquer outro cenário) em todas as suas ações com as telas, o conteúdo, os produtos e os botões ao longo de sua jornada até a saída. Tecnologias como cookies, identificadores de navegador, registros do lado do servidor e outras tecnologias de rastreamento digital podem entender caminhos on-line exclusivos em um mercado de varejo on-line ou destinos individuais de comércio eletrônico e como os usuários interagem pessoalmente com categorias e produtos.

• Modelos de perfil probabilístico

Esses são modelos algorítmicos avançados de aprendizado de máquina (IA) em que dados comportamentais brutos podem gerar dados muito ricos e relevantes para o marketing, como sociodemográficos e psicográficos (como valores, desejos, metas, interesses e escolhas de estilo de vida). O comportamento das pessoas reflete quem elas são, por isso faz sentido que o carrinho de compras em um site de comércio eletrônico nos diga quem é esse comprador (sexo, idade, estilo de vida, estágio de vida, preferências, hábitos etc.) sem que o usuário nos envie explicitamente esses dados.

• Modelos parecidos

Esses são modelos algorítmicos avançados de aprendizado de máquina (IA) em que determinados usuários em nosso banco de dados (Seed Audience) e todos os seus dados de perfil estão sendo usados para descobrir outros usuários (público-alvo) com comportamento ou características muito semelhantes. Isso é usado principalmente para expandir o público em marketing e descobrir novos clientes valiosos. Mas também pode ser usado para enriquecer os dados do usuário: se faltarem alguns dados em nosso público-alvo (digamos, a renda familiar mensal média) e esses dados puderem ser encontrados em nosso público-alvo, faz sentido usar essas informações também em nosso público-alvo.

• Modelos preditivos

Esses são modelos algorítmicos avançados de aprendizado de máquina (IA) em que os comportamentos futuros são previstos com certa confiança com base em comportamentos e padrões passados, incluindo fatores externos (como clima, feriados, dia do mês etc.).

• Modelos de recomendação

Aqui, falamos sobre modelos algorítmicos avançados de aprendizado de máquina (IA), nos quais o sistema sugere produtos específicos para clientes específicos com base em uma alta pontuação de probabilidade de esses clientes terem interesse em comprar e usar esses produtos.

• Fusão de dados

Se algumas das tecnologias acima podem ser encontradas em várias plataformas, essa tecnologia pode ser encontrada exclusivamente em Pegadas que é capaz de pegar todos os dados comportamentais do off-line e combiná-los com todos os dados comportamentais on-line, cumprindo assim a grande promessa da visão única do cliente de off-line para on-line. Esse é um dos modelos de aprendizado de máquina mais avançados capazes de fazer fusão de dados sem um novo identificador (como um endereço de e-mail ou número de telefone), mas com base puramente em um conjunto muito grande de dados comportamentais para cada cliente individual.

As capacidades extraordinárias dessas tecnologias exclusivas são os principais diferenciais para o varejo do futuro oferecer o que hoje consideraríamos a melhor experiência para o cliente. Mas, conforme determina o mercado, em breve representará o nível mínimo e obrigatório de experiência do cliente exigido de todos os varejistas que sobreviverem à grande mudança de paradigma do varejo desta década.

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A OPORTUNIDADE

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É hora de agir e, como varejista, começar a analisar as transações externas e o tráfego de passageiros. A perspectiva certa do futuro do varejo está fora do CRM. Você, como varejista, precisa começar a se concentrar mais em mais dinheiro no gerenciamento da experiência do cliente em todos os canais e em cada cliente individual: a Omni-Experience.

Você pode começar a aproveitar as tecnologias mais avançadas com modelos mais robustos de mapeamento da experiência do cliente (como o da McKinsey). Jornada de decisão do cliente modelo (que é meu favorito de todos os tempos) para se transformarem em varejistas Omni-Experience.

Em curto prazo, isso significa +50% a mais de retorno sobre investimentos em marketing (ROMI). Por quê? Porque quando você analisa a experiência omnicanal do cliente, você identifica pontos problemáticos e atritos sem sentido que impedem você de converter mais e, como resultado, aumentam seus custos de aquisição de clientes.

A longo prazo, a experiência de compra oferecida para cada cliente traz grandes vantagens emocionais que gerarão maior frequência de visitas, maior duração da visita, crescimento nos gastos e na participação na carteira e mais recomendações orgânicas. Isso pode aumentar em até 80% os custos de aquisição de clientes.

A coisa mais importante com a qual você pode começar é medir a experiência do cliente em todos os canais. Embora o objetivo de medir seus esforços de experiência do cliente seja:

• Acompanhe o progresso das ações tomadas para melhorar a omni-experiência\

• Identifique áreas de melhoria

• Calcule o ROI da experiência do cliente

• Priorize suas ações e invista nas coisas certas

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Há mais do que isso. PegadasOs recursos para ajudar você a medir a experiência do cliente em todos os canais abrangem todas as seguintes métricas principais:

• Net Promoter Score (NPS) — essa métrica oferece uma visão geral da defesa do cliente. Ele mede a probabilidade de um cliente recomendar sua experiência de marca.

• Pontuação de velocidade de retenção de clientes - essa métrica mostra a rapidez com que você está se movendo para reter seus clientes iniciantes e transformá-los em clientes fiéis. Ele analisa a rapidez com que os clientes estão passando por sua integração e quanto valor (compras, pesquisas, frequência e duração das visitas) esses clientes geram em seu ecossistema geral e com que rapidez (ou seja, a aceleração).

• Pontuação de esforço do cliente — essa métrica pode ajudar você a entender a funcionalidade básica de sua oferta e sua relevância para as necessidades de seus clientes. Essa métrica se concentra na facilidade com que um cliente pode concluir qualquer tarefa.

• Pontuação de satisfação do cliente — essa métrica ajuda você a entender o quanto seus clientes estão satisfeitos 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 de experiências positivas ou negativas em diferentes pontos da jornada do cliente.

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