O que a Netflix pode ensinar aos varejistas sobre Behavior Analytics – agora o campo de batalha é, também, na loja física

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Em sua essência, tudo o que a Netflix faz é orientado por dados e focado no cliente — e com mais de 204 milhões de assinantes, a Netflix tem acesso a extensos dados que permitem identificar as necessidades e preferências dos usuários.

Tudo, desde fazer recomendações ultrapersonalizadas aos usuários, até decidir quais os programas que devem ser levados à produção, ou experimentar novas funcionalidades do website, é determinado por esses dados.

Embora uma presença online esteja se tornando cada vez mais essencial para que os varejistas sobrevivam, é a alavancagem de dados, a fim de tomar decisões comerciais inteligentes e proporcionar excelentes experiências aos clientes, que irá garantir um negócio de varejo próspero.

Então, o que os varejistas podem aprender com a forma como o gigante do streaming utiliza os dados?

Behavior Analytics: usando Machine Learning para destravar o valor dos dados

Entender seus clientes é fundamental no mundo atual do varejo — e as empresas agora devem conhecer seus compradores da forma como a Netflix conhece seus assinantes.

O método de coleta de dados do serviço de streaming é impressionantemente discreto para o usuário final; os clientes, em sua maioria, não reconhecem os mecanismos e algoritmos em jogo nos bastidores.

O mesmo pode ser aplicado às plataformas de comércio eletrônico. Os varejistas podem monitorar a atividade dos visitantes em seu website, páginas de aplicativos e mídias sociais; coletar informações pessoais através de uma conta online; e rastrear os gastos finais de um cliente.

No entanto, os dados só são úteis se também tiverem sido devidamente analisados. Interpretar dados sobre as preferências dos clientes, comportamentos e compras anteriores e aplicar tecnologias de Machine Learning a essas informações permite às empresas de varejo fornecer ofertas altamente personalizadas e recomendações de produtos sob medida para os clientes.

Isto demonstrou aumentar as vendas, as receitas e a conversão: 35% da receita da Amazon é gerada somente através de seu mecanismo de recomendação, e mesmo pequenas melhorias incrementais podem pagar enormes dividendos.

É nesta análise de Behavior Analytics — de dados coletados, tanto na loja online, quanto na loja física, e reunidos a partir de uma série de fontes, utilizando a transformação de dados — que os varejistas podem encontrar o maior valor.

Como IoT e Visão Computacional ajudam a coletar mais dados para as lojas físicas

Para o varejo de loja física, a coleta de dados sobre os clientes é obviamente mais difícil — eles não precisam fazer “login” para entrar em uma loja.

Os varejistas, entretanto, podem rastrear os cartões de crédito para agrupar as transações de volta a um cliente específico e usar esses dados para vincular as vendas online e offline.

A Inteligência Artificial (IA), quando usado de forma inteligente na loja, também pode ajudar os varejistas a conhecer melhor seus clientes.

Os dispositivos conectados e IoT, juntamente com a tecnologia de Visão Computacional, permitem às empresas coletar dados de sensores, câmeras e dispositivos móveis sobre os comportamentos dos consumidores.

Isto pode incluir os itens que são pegos ou colocados de volta, as direções em que os visitantes se movimentam, se os compradores são regulares, ou quais áreas da loja são mais visitadas.

A análise dos dados coletados por este conjunto de tecnologias pode, por sua vez, ajudar a fidelizar a marca com uma experiência personalizada na loja.

Os programas de fidelidade continuam a ter um papel fundamental no apoio aos varejistas na coleta de dados (tais como informações comportamentais e transacionais), e a análise está ajudando os esquemas de fidelidade a se tornarem mais poderosos na condução das vendas do que nunca.

A grande maioria dos varejistas — de supermercados a cosméticos e vestuário — está usando cartões e programas de fidelidade para capturar e aproveitar os dados dos clientes.

Filtragem colaborativa: a chave para experiências hiperpersonalizadas

O painel de controle doméstico de cada usuário Netflix é hiperpersonalizado de acordo com suas preferências identificadas nos dados e, como resultado, o serviço de assinatura tem uma taxa de churn baixíssima e uma taxa de retenção de clientes quase inigualável.

Embora a personalização esteja no radar da indústria varejista há alguns anos, ela se tornou ainda mais importante no cenário da COVID-19: varejistas que aproveitam os dados para fornecer experiências únicas e direcionadas aos clientes terão um desempenho superior ao de seus concorrentes.

O varejista de moda ASOS utiliza Machine Learning e uma abordagem algorítmica conhecida como “filtragem colaborativa” a fim de recomendar produtos aos clientes.

A filtragem colaborativa encontra clientes que têm padrões de compra similares e depois recomenda produtos que outros clientes gostam daqueles que ainda não os adquiriram.

Não é tão simples quanto parece — em vez de segmentação de clientes, esta atividade é na verdade uma técnica de factorização matricial.

A análise da marca sobre as formas pelas quais os usuários interagem com os produtos permite que eles façam recomendações melhores e mais personalizadas.

Como resultado, a ASOS é frequentemente citada como a varejista de moda online mais confiável, e seu foco na Experiência do Cliente tem ajudado o negócio a realmente se destacar na multidão.

Os varejistas também podem explorar outros tipos de modelos centrados no cliente — tais como recomendações de dimensionamento automatizado, que ajudam a garantir que o cliente selecione o produto do tamanho certo (assim, a satisfação do cliente), e também reduzem a probabilidade de retorno.

Varejistas que aproveitam os dados para fornecer experiências únicas e direcionadas aos clientes terão um desempenho superior ao de seus concorrentes.

Construindo produtos com base em dados

Como dirigir e gerenciar o produto certo para o cliente certo, no momento certo? A Netflix utiliza seus dados para determinar quais filmes ou séries devem ser comprados, ou quais devem ser levados à produção.

Entender seus clientes significa que o serviço de streaming pode desenvolver e lançar com confiança produtos que eles sabem que serão bem-sucedidos com o usuário final.

Ao lançar o conteúdo que os clientes desejam ver, a Netflix é capaz de garantir um alto padrão de experiência e satisfação do cliente, além de reforçar ainda mais a retenção.

Os testes A/B em usuários Netflix também permitem que a empresa experimente novos recursos e capacidades em seus serviços, com o objetivo de identificar quais recursos devem ser implementados — usando os resultados dos dados dos segmentos de teste dos usuários para tomar as melhores decisões comerciais possíveis.

Os varejistas também devem desenvolver e lançar produtos que são baseados em dados. Quais produtos terão ressonância e venderão bem? Como isso pode diferir de um local de loja para outro?

Varejistas maiores em lojas já fazem isso há algum tempo — capturando e estudando dados demográficos de clientes para cada área de captação local e otimizando o inventário e a loja de acordo.

Para os varejistas de moda em particular, analisar dados em torno das linhas de produtos, estoques e níveis de vendas poderia evitar a necessidade de vendas de final de temporada — nas quais as mercadorias que não conseguiram vender são reduzidas a um preço muito baixo (reduzindo ainda mais a lucratividade).

O desenvolvimento de produtos direcionados, levando em consideração dados demográficos e comportamentais, garantirá que os varejistas estejam investindo apenas em produtos que serão bem-sucedidos.

A Netflix registrou um aumento de 24% na receita no ano 2019-2020, e uma taxa de retenção de clientes de 74% em 2021.

A resposta ao crescimento dos negócios, vendas e inovação de produtos sem dúvida está no aproveitamento dos dados, e esta capacidade de fazê-lo será crucial para os varejistas se eles quiserem capturar o mercado nos próximos anos.

Também não são necessários 204 milhões de usuários para fornecer um conjunto de dados decente — mas os varejistas devem estar coletando informações sobre os clientes que eles têm, para tomarem decisões a partir de seus próprios dashboards e relatórios de Behavior Analytics.

Com a tecnologia moderna, está se tornando muito mais fácil construir algoritmos escaláveis, e os provedores de serviços em nuvem estão garantindo que as capacidades de análise de dados sejam mais acessíveis às empresas de todos os tamanhos.

Como resultado, os varejistas em geral provavelmente verão um bom retorno do investimento em análise, e a percepção desses dados pode permitir que os varejistas aumentem suas receitas significativamente. A mensagem é clara — aproveite os dados agora, ou fique para trás. Faça-o da maneira correta e sua empresa pode economizar dinheiro e crescer mais rapidamente.

Autor: Jainil Gandhi
Fonte: Information Age
Tradução e adaptação por ROX CX

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