Hoje muitas empresas já personalizam seus e-mails com dados de compras, navegação, entre outros… Não é incomum receber um e-mail de retargeting após ter visitado um site ou ainda receber um e-mail de confirmação de compra com recomendações de outros produtos.
Porém, podemos ir mais longe, vamos focar por exemplo, nas recomendações de produtos. Hoje o tipo de mensagem mais usada é: "As pessoas que compraram este produto também gostarem de..."
A lógica é quem comprou um determinado produto também comprou esses produtos, em minha opinião é o ponto crucial dessa estratégia, o segundo passo é levar em consideração outras variáveis, tais como:
- O perfil das pessoas que comprou;
- O histórico de navegação;
- O histórico de compra;
Parece muita coisa? Bom vamos lá, irei exemplificar isso com um exemplo bem simples levando poucas variáveis em consideração.
Mike comprou uma TV, então vou enviar no e-mail de confirmação de compra uma recomendação de outro produto. Vou começar para identificar o perfil do Mike:
- Homem, 25 anos, São Paulo
- Histórico de navegação/visita
- Mais visitada x Tempo
- Gasto x Cliques;
- TV, Eletrodoméstico, Vídeo Game
Determinar o perfil da pessoa é um ponto muito importante e conseguimos levar considerações muito mais variáveis, aliás, é preciso considerar todos os dados.
Preciso determinar o produto (para ficar bem simples) que pode ser do interesse do Mike:
- As pessoas que compraram esta TV também compraram....
Uma vez que tenho esse produto vou olhar a quantidade de pessoas que se encaixa no perfil do Mike. Neste ponto você já pode notar uma diferença:
As pessoas que compraram esta TV também compraram:
- 20% compraram um Home Theather
- 14% compraram um Computador
- 4% compraram um Vídeo Game
Perfil semelhante ao Mike:
- Das pessoas que compraram a TV e Home Theather: 2%
- Das pessoas que compraram a TV e um computador: 4%
- Das pessoas que compraram a TV e um Vídeo Game: 15%
Cruzando esses dois modelos, já tenho dois cenários possíveis:
- Recomendar o Home Theather
- Recomendar um Vídeo Game
Vamos ir mais longe ao cenário 2:
Qual é repartição produto vs. marcas para as pessoas que compraram o vídeo game?
- Xbox: 25%
- PS4: 20%
- Jogos Xbox: 35%
- Jogos PS4: 10%
- Outros: 10%
No histórico de navegação vimos que Mike já visitou varias vez páginas de produtos relativos à vídeo game, o que ele visitou exatamente como produtos e qual foi à interação dele nessas paginas:
- Existe um produto que ele já visitou varias vezes;
- Em qual produto ele interagiu mais no site;
- Quanto tempo ele passou em todos os produtos dessa categoria;
Cruzando novamente esses dados poderá sair um novo cenário (terceiro). Mike visitou varias vezes produtos relativo à Xbox: vídeo games, controles, jogos e ofertas especiais como um combo de vídeo game e jogos.
Se eu for recomendar um produto, qual seria?
Como explicado anteriormente isso é um exemplo muito simples das analises que vocês podem fazer com os dados e as informações de seus clientes. Outra coisa que pode ser levada em conta é a possibilidade de retorno (ROI). Com qual produto irei lucrar mais?
Por fim, esse artigo aborda sobre um e-mail de confirmação de compra que pode ser aplicado em campanhas normais de sua empresa. Espero ter ajudado, pois já imaginou enviar um único e-mail para cada pessoa de em um único disparo?
