Os dados são o petróleo do século XXI e o e-commerce não foge à regra. Do ponto de vista das lojas virtuais, coletar dados dos clientes permite entender seu comportamento e interesses, enviar comunicações personalizadas, e maximizar conversões.
Já do ponto de vista do consumidor digital, permitir que os negócios digitais coletem seus dados possibilita uma experiência de compra customizada e mais agradável. Afinal, os consumidores estão cada vez mais exigentes e buscam nas lojas virtuais a mesma facilidade e intimidade que encontram nas lojas físicas, mas sem abrir mão da conveniência de encontrar o que precisam com apenas alguns cliques – ou usando apenas a voz!
É por isso que o voice commerce é uma das principais tendências do comércio eletrônico, uma vez que permite uma conversa entre a loja e o cliente – que pode compartilhar mais dados e informações pessoais em um bate-papo em vez de preenchendo um formulário.
Mas a captação de informações sobre os consumidores digitais é apenas uma parte do processo. É necessário analisar e processar esses dados para que eles sejam usados da melhor maneira possível – ou seja, para aumentar conversões e melhorar o relacionamento com os clientes.
Segmentação de dados no e-commerce
Existem duas formas de segmentação de clientes: a segmentação demográfica e a segmentação comportamental.
Segmentação demográfica: dados como nome, localização, idade, gênero…
Segmentação comportamental: dados sobre o comportamento de compra e interação do cliente com o seu site: produtos visualizados, categorias, carrinho de compras…
Ambas são fundamentais para realizar uma comunicação personalizada com os clientes do e-commerce, mas é a segmentação comportamental que vai responder as seguintes perguntas:
- Quais clientes gastam mais e merecem benefícios?
- Quais clientes devem receber maior atenção?
- Quais clientes estão deixando de comprar na sua loja e por quê?
A melhor forma de segmentar o comportamento dos clientes de um e-commerce é a análise RFM. Ela mede: recência, frequência e [valor] monetário, determinando quantitativamente quais clientes são os melhores, examinando o quão recentemente um cliente comprou (recência), com que frequência ele compra (frequência) e quanto o cliente gasta (valor monetário). Ela se baseia no Princípio de Pareto que atesta que: “80% das suas vendas são provenientes de 20% de seus clientes”.
Ao aplicar a pontuação da análise RFM ao banco de dados do e-commerce, é possível medir como eles migram de uma classificação para outra ao longo do tempo — conhecendo assim quem são e como se comportam os diferentes tipos de clientes da loja virtual.
Agora que você definiu a segmentação dos clientes, é possível definir fluxos de comunicação personalizados para cada segmento.
Análise de dados no e-commerce
Com os resultados da análise RFM em mãos, é possível segmentar os clientes de um e-commerce em: melhores clientes, clientes que precisam de atenção e clientes que pararam de comprar.
Cada segmento de clientes deve receber um fluxo de comunicação diferente, que converse com suas necessidades. Por exemplo:
1. Melhores clientes
Os clientes que mais compram no seu site devem receber e-mails automatizados com indicação de produtos personalizados (com base no seu comportamento de compra), convite para fazer parte de um programa de fidelidade, newsletters de promoções e lançamentos de produtos com compra antecipada, cupons de desconto no aniversário, frete grátis…Ou seja, benefícios que garantam sua permanência como um cliente recorrente.
2. Clientes que precisam de atenção
Os clientes que precisam de atenção devem receber newsletters com informações sobre o suporte da loja, ofertas para compra facilitada ou envio express, newsletters informativas… Ou seja, informações que ofereçam confiabilidade e transparência, recuperando a relação de confiança e garantindo novas compras.
3. Clientes que pararam de comprar
Por fim, os clientes que pararam de comprar na sua loja devem ser recuperados ou excluídos do seu sistema. Isso porque clientes inativos (por muito tempo) geram custo para o e-commerce e não dão retorno, diluindo o Customer Lifetime Value da loja virtual.
Para recuperar clientes inativos, é possível usar e-mails automatizados para clientes que não compram há um ou dois meses, por exemplo. Após o terceiro mês sem atividade, você pode enviar um e-mail personalizado, perguntando se aquele cliente não quer mais realizar compras na loja e se tem algo que você poderia fazer para que ele retorne. Após 6 meses, você pode automatizar um e-mail de “ultimato”, informando que os dados do cliente serão excluídos do seu banco de dados.
Com isso você mantém uma comunicação constante, sem ser chato, mostra seu interesse no feedback do cliente e ainda se mantém totalmente em conformidade aos termos da LGPD para E-commerce.
Conclusão
É por meio da análise de dados que as lojas virtuais conseguem conhecer seus clientes – ou seja, esta prática é o equivalente digital a uma conversa entre o lojista e o consumidor na loja física. Os dados oferecem informações suficientes para que um e-commerce possa se comunicar de maneira personalizada com o cliente, fazendo com que ele se sinta especial e tenha uma experiência de compra agradável.
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