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O uso de técnicas como captura de dados, mineração de dados, enriquecimento de dados, aprendizado de máquina e visualização de dados para identificar padrões ou tendências nos dados de cada cliente, relacionados ao seu comportamento de compra em lojas físicas. Esses padrões ou tendências são usados para prever o comportamento futuro de compra em lojas físicas com base no comportamento atual ou passado, ou no segmento comportamental ao qual o cliente pertence.
O CONTEXTO
Os serviços online e os produtos digitais mudaram fundamentalmente a maneira como pesquisamos, compramos ou vendemos. Essa é a conveniência digital.
É por isso que a loja da esquina não é mais suficiente. Agora esperamos a entrega em casa de tudo, e imediatamente.
Essas novas expectativas geram frustrações para todos nós no varejo físico e, até certo ponto, em todo o mundo físico.
O alto grau de conveniência proporcionado pelas tecnologias digitais que impulsionam o varejo online depende de dados e de recomendações automatizadas que tentam adivinhar com a maior precisão possível o que precisamos, o que queremos e quando queremos. Pense na experiência da Netflix ao receber recomendações de filmes em comparação com a TV Guide. Pense na experiência da Amazon.com ao sugerir outros produtos em comparação com o vendedor da loja.
Os dados mais valiosos usados por esses sistemas para chegar bem perto de adivinhar nossas necessidades são os dados de comportamento do consumidor baseados em intenções, com algumas concessões em relação à privacidade e à percepção do usuário.
Esse tipo de dado não é coletado a partir do que fornecemos diretamente a esses aplicativos, mas principalmente a partir do que fazemos dentro deles. Portanto, nosso comportamento é o mais importante para esses sistemas.
E isso porque já sabemos que há uma diferença entre o que dizemos e o que fazemos. E o que fazemos é definitivamente mais importante do que o que dizemos.
O mundo do varejo está dividido em 85/15: 85% de todas as compras ainda ocorrem no varejo físico. Enquanto 15% das compras ocorrem online. Essa divisão é ainda mais inclinada para o varejo físico na maioria dos países.
A MUDANÇA
Portanto, se tivéssemos que pensar em quantos dados comportamentais baseados em intenções estão disponíveis no momento para serem usados, poderíamos dizer que a grande maioria dos dados está no ambiente do varejo físico.
Com as tecnologias mais recentes, podemos capturar, tornar anônimos, enriquecer, prever, agrupar e visualizar os clientes e seus comportamentos dentro do varejo físico.
Isso significa que podemos começar a oferecer o mesmo nível de conveniência quando se trata de pesquisar, comprar ou vender no varejo físico, como estamos acostumados e nos encantamos nas aplicações digitais mais inovadoras.
A OPORTUNIDADE
Do ponto de vista empresarial, isso se traduz em:
- Públicos-alvo preditivos com base em seus comportamentos de compra no ambiente físico.
- Publicidade direcionada que é entregue aos clientes pouco antes de eles saírem para fazer compras.
- Personalização em escala e em vários pontos de contato da experiência de compra na loja.
- Recomendações baseadas em localização e intenção para substituir a busca por lojas e produtos nas proximidades.
- Retail Media verdadeiramente omnicanal, que ajuda as marcas a enviar sua mensagem de marketing ao cliente certo, no momento certo e no canal certo, com base em sua atividade física.
- Atribuição de marketing para vendas verdadeiramente omnicanal, que oferece uma compreensão abrangente de qual foi exatamente o investimento em marketing que impulsionou cada compra individual no varejo físico e online.
Créditos: Amazon Go
Potenciando a Retail Media com modelagem comportamental preditiva
Os insights e oportunidades descritos acima são a base da plataforma de Retail Media da Footprints AI. Ao utilizar modelos comportamentais preditivos de ponta, a Footprints AI capacita marcas e varejistas a compreender melhor e engajar os consumidores em todo o cenário de varejo físico e digital.
O Predictive Audiences, por exemplo, permite que as campanhas de Retail Media segmentem os consumidores com maior probabilidade de conversão com base em seus comportamentos e padrões de compra previstos na loja física. A Previsão de Ocasiões de Compra pode prever quando e onde segmentos específicos de consumidores são mais propensos a visitar lojas físicas, permitindo que as marcas programem suas campanhas de Retail Media para obter o máximo impacto. E a Otimização do Momento da Campanha usa esses modelos preditivos para ajustar dinamicamente a veiculação da campanha, garantindo que a mensagem certa chegue ao consumidor certo no momento ideal.
Ao conectar o poder da análise comportamental preditiva às estratégias de Retail Media, a Footprints AI capacita as marcas a alcançar novos níveis de relevância, precisão e desempenho em seu marketing físico e omnicanal.
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