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Como a personalização contribui para aumentar o engajamento e as vendas no ambiente de e-commerce

por Davi Bernardes Terça-feira, 24 de outubro de 2017   Tempo de leitura: 3 minutos

Cada vez mais importante para o faturamento, o e-commerce se tornou crucial para as empresas. Logo, várias estratégias vêm sendo adotadas pelos sites para otimizar performance e aumentar as vendas. Hoje, a recomendação de produtos é uma das ferramentas mais utilizadas para melhorar a experiência do usuário e também aumentar a conversão.

Porém muitos sites elegem uma seleção de itens que são apresentados para todos os consumidores que acessam o ambiente, de forma aleatória e indiscriminada. A pergunta que fica é: Se minhas preferências são diferentes das suas, um e-commerce não deveria exibir os mesmos produtos pra mim e pra você, certo?

Exatamente! Lojas virtuais que oferecem uma sugestão de produtos mais precisa conseguem resultados que não se traduzem só em vendas, mas também em aumento da conversão, do ticket médio e melhor aproveitamento de mídia, aumentando assim o “Santo Graal” do marketing digital, o ROI (Return on Investment).

Grande parte dos e-commerces brasileiros peca ao recomendar qualquer produto, sem inteligência. Para que essa ferramenta seja aplicada de forma eficaz, é necessário entender o perfil comportamental do visitante do site, para então, de acordo com os dados recolhidos, sugerir produtos que sejam de fato relevantes para o consumidor.

É o que chamamos de personalização das vitrines de recomendação. Este tipo de ferramenta analisa o comportamento do visitante online, tendo como base seu histórico de navegação, para desta forma sugerir produtos que tenham sinergia com seus interesses ou necessidades.

Existem três principais tipos de recomendações que costumam trazer melhores resultados em vendas:

1)    Recomendações do histórico recente de navegação – Identifica em tempo real os produtos e categorias que o cliente está navegando e gera um histórico que é aplicado em tempo real em um bloco de recomendação.

Com blocos deste tipo, o cliente consegue encontrar facilmente os produtos de que gostou, e quando ele sentir a necessidade de fechar a venda os produtos estarão lá, prontos para serem adicionados ao carrinho.

Encontrabilidade é a palavra que define esse tipo de recomendação, já que os produtos que o cliente visitou estão sempre visíveis.

2)    Produtos similares com base na navegação – Diferente da recomendação anterior, neste caso a solução vai entender somente os produtos visitados pelo cliente e usar essa navegação para ser precisa em vitrines inteiras, que são moldadas de acordo com o que aquele usuário demonstra como intenção de compra.

Com uma página principal personalizada a experiência do usuário é singular; a sensação é de estar em uma loja local onde ele é atendido há muito tempo, e o vendedor dessa loja já sabe o que ele deseja.

Experiência do Usuário é o termo central deste tipo de inteligência, já que a facilidade em encontrar produtos que são relevantes é o ponto-chave deste tipo de recomendação. O resultado mais expressivo é o aumento na conversão, já que o usuário tem alguns motivos a menos para abandonar o e-commerce.

3)    Recomendação de itens complementares – Quando o cliente acessa um item como, por exemplo, um celular, o e-commerce recomendará um cartão de memória ou uma película.

Facilitar a compra e não permitir que o cliente faça uma compra “incompleta” é o principal atributo desta solução e o aumento do Ticket Médio sem dúvida nenhuma é seu maior retorno. Esta estratégia garante um aumento em itens/pedido e também no ticket médio do site.

Mesmo considerando todas as vantagens oferecidas pela personalização, este tipo de estratégia não é adotada em larga escala pelo e-commerce no Brasil, principalmente em função do alto custo envolvido, já que a maioria das empresas trabalha com inteligência artificial para a análise dos dados, tornando as soluções bastante caras.

Para facilitar o acesso de empresas de qualquer porte a este tipo de estratégia de marketing, foi criada a ROI Hero. Uma solução para personalização de e-commerces, a qual trabalha com análise de BIG Data e Mineração de Dados, reduzindo consideravelmente os custos envolvidos na operação e, consequentemente, democratizando a concorrência no ambiente do e-commerce.

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