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 conjunto certo para você enquanto você passa por ela, com base nas suas buscas, nas próximas reuniões e nos modelos de negócios que você admira?
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-Experiência. Isso será construído em torno de uma visão única e completa do cliente, proporcionada por uma profunda fusão dos dados de comportamento do cliente tanto no mundo físico quanto no digital. 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.
O CONTEXTO
O varejo omnicanal já não é uma novidade; desde a pesquisa até a escolha, a compra e a retirada, os clientes concluem suas compras por meio de uma infinidade 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 o estoque, os preços, a experiência de compra e o processo de finalização da compra.
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 fazem compras 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 nas lojas físicas, o que lhes permitirá sobreviver e prosperar nas próximas décadas.
Steve Dennis expressa isso como o “Varejo Notável”. Fazer compras é, por natureza, uma experiência mais vivencial, e é disso que realmente se trata 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.
A MUDANÇA
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 detalhados para clientes individuais ou para audiencias agregadas, mais íntimas, valiosas e relevantes do que nunca.
Essas novas tecnologias podem incluir:
- Análise do comportamento do cliente offline
Isso significa que cada visita individual a lojas físicas e a multiplicidade de pontos de contato são utilizados para construir um modelo que permita entender quem são os clientes e quais são suas necessidades e expectativas. Para isso, as novas tecnologias podem utilizar câmeras de vídeo, Wi-Fi, câmeras térmicas, sensores no 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 entre esses percursos à medida que atravessam diversas 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, registros do lado do servidor e outras tecnologias de rastreamento digital permitem compreender percursos online exclusivos dentro de um mercado de varejo online ou de destinos individuais de comércio eletrônico, bem como a forma 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 shopper (gênero, idade, estilo de vida, fase da vida, preferências, hábitos etc.) sem que o usuário nos envie explicitamente esses dados.
- Modelos de público-alvo semelhante
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 dados de seus perfis são utilizados para identificar outros usuários (Público-Alvo) com comportamento ou características muito semelhantes. Isso é usado principalmente para expandir audiencias 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 nossa Audiencia Inicial (digamos, a renda familiar média mensal) e esse dado puder ser encontrado em nossa Audiencia, faz sentido usar essa informação também em nossa Audiencia 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 mencionadas acima possam ser encontradas em várias plataformas, há uma tecnologia exclusiva do 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 mundo offline para o online. Este é um dos modelos mais avançados de Aprendizado de Máquina, capaz de realizar a fusão de dados sem a necessidade de um novo identificador (como um endereço de e-mail ou número de telefone), mas baseando-se exclusivamente em um conjunto muito amplo 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 ditam as tendências do mercado, 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.
A OPORTUNIDADE
É hora de mudar o rumo e, como varejista, começar a olhar além das transações e do tráfego de clientes na loja. A perspectiva correta do futuro do varejo está além do CRM. Você, como varejista, precisa começar a dedicar mais atenção e recursos à gestão da experiência do cliente em todos os canais e para cada cliente individualmente: a Omni-Experiência.
Você pode começar a aproveitar as tecnologias mais avançadas com modelos mais robustos de mapeamento da experiência do cliente (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 os Investimentos em Marketing (ROMI). Por quê? Porque, ao analisar a experiência omnicanal do cliente, você identifica pontos de fricção e atritos desnecessários que impedem que você converta mais e, como resultado, aumentam seus Custos de Aquisição de Clientes.
A longo prazo, a experiência de compra proporcionada a cada cliente traz importantes impactos emocionais que gerarão maior frequência de visitas, maior duração das visitas, crescimento nos gastos e na participação na carteira do cliente, além de mais recomendações 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 em relação à 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
Mas há mais do que isso. Os recursos do Footprints para ajudá-lo a medir a experiência do cliente em todos os canais abrangem todas as seguintes métricas-chave:
- Net Promoter Score (NPS), essa métrica oferece um panorama geral do nível de 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 visita 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 desse processo).
- Índice de Esforço do Cliente, essa métrica pode ajudar você a compreender a funcionalidade básica da sua oferta e sua relevância para as necessidades dos clientes. Ela se concentra na facilidade com que um cliente consegue concluir qualquer tarefa específica.
- Índice de Satisfação do Cliente, essa métrica ajuda você 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 determinam experiências positivas ou negativas em diferentes etapas da jornada do cliente.
Pronto para ver como isso funciona na prática?
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