As novas tecnologias têm causado grandes impactos na sociedade, e o comércio é uma das áreas que está se adaptando a essas significativas transformações.
Como exemplo, uma recente pesquisa da Capterra observou que 62% dos brasileiros que participaram do levantamento já fizeram alguma compra via redes sociais, com 60% informando que os anúncios pagos influenciaram esta decisão.
Mas, muito além da mera mudança de anúncios e marketing, as inovações estão trazendo transformações que implicam também na análise de comportamento dos consumidores e na forma como as marcas se posicionam no mercado.
CTO da CRM&Bonus, empresa especializada na otimização do relacionamento com os clientes via software, Eduardo Vieira falou com a Futurecom sobre o assunto.
Confira mais abaixo!
O impacto da tecnologia no comportamento do consumidor
Para Vieira, “com o acesso irrestrito a informações e avaliações, os consumidores esperam cada vez mais personalização na experiência de compra, aumentando assim a fidelidade e a satisfação do cliente.”
O especialista opina que, diante deste cenário, as empresas precisam modernizar suas operações e o olhar a seus clientes, buscando formas de estreitar essa relação com base em novas soluções que estão se consolidando.
“Para se destacar em um mercado cada vez mais competitivo, as empresas precisam aproveitar as tecnologias disponíveis para oferecer uma experiência excepcional ao cliente”, reflete.
Ele prossegue: “O uso de ferramentas como CRM e social selling permite a personalização da experiência do cliente, gerando vantagem competitiva.”
Ainda segundo o CTO da CRM&Bonus, aspectos como os dados e o uso de tecnologias como o Big Data podem ser primordiais para oferecer aos clientes o que eles buscam de forma assertiva, destacando-se da concorrência.
“A análise desses dados pode ser usada para criar campanhas de marketing personalizadas e melhorar a experiência do cliente, o que é fundamental para o sucesso dos negócios hoje em dia”, comenta.
3 tecnologias para a análise de comportamento do consumidor
Vieira também falou sobre como algumas dessas tecnologias estão sendo utilizadas para oferecer uma análise mais precisa dos consumidores, tornando a relação entre empresa e clientes mais satisfatória para ambos. Ele destacou três:
Big Data (coleta e organização dos dados)
"Como temos diferentes produtos que atendem mais de 30 mil lojas e conectam com dezenas de milhões de clientes, precisamos estruturar esses diferentes dados e transações para facilitar a interpretação do comportamento dos clientes. Entre as vantagens estão:
1) Estruturar as informações de forma a facilitar a extração e criação de relatórios, além de reduzir drasticamente o trabalho de manipulação de dados dos nossos usuários.
2) Prover um ambiente separado do banco transacional, focado apenas na extração de dados e nas utilizações dos 2 pontos abaixo (Análise de Dados e Inteligência Artificial)
3) Separar apenas as informações necessárias para cada área dentro do Data Warehouse e gerenciar a governança de acessos às informações
4) Aumentar a autonomia e versatilidade da área de dados, permitindo a evolução das visões no Data Warehouse em paralelo, sem a necessidade de impactar a fila de desenvolvimento de produtos.”
Análise de dados (estudo dos dados)
“A análise dos dados hoje contempla diversos aspectos das nossas áreas, mas podemos destacar dois principais que aprimoram nosso nível de serviço:
- Criação de dashboards de fácil interpretação para nossos clientes finais, apontando desvios e recomendando ações de forma automatizada e independente
- Criação de alertas baseados nas comparações dos KPIs com nossos benchmarks históricos para nosso time de Customer Success apontar rapidamente desvios em praças e lojas, sugerir treinamentos pontuais ou recomendar alterações na mecânica da campanha promocional.”
Inteligência artificial (interpretação de dados e automação)
“Podemos citar dois exemplos que usamos para aumentar a produtividade e nos diferenciarmos de outros provedores de tecnologia:
1) Análises da cesta de compras dos clientes das nossas marcas, para identificar quais produtos e coleções possuem maior afinidade entre si, e que tipos de personas temos dentro de uma marca.
Também rodamos uma análise semelhante para identificar quais marcas possuem clientes com maior afinidade de perfil, com objetivo de fomentar parcerias B2B para aquisição de novos clientes para as marcas.
2) Modelo de Scoring (Ranking) de clientes em termos de propensão de compras para uma ação promocional específica.
Utilizamos diversas informações do nosso ecossistema e produtos para alimentar este modelo, e é um diferencial que podemos fornecer pois temos uma variedade muito grande de dados e pontos de contato com os clientes de cada marca.”
Colocar algumas dessas soluções em prática pode ser um caminho interessante para aprender a identificar e se diferenciar junto aos clientes de seu público-alvo.
Para saber mais, confira também nosso material especial sobre o ecossistema de transformação digital nas empresas!
