No competitivo mundo do eCommerce, as empresas estão constantemente em busca de estratégias inovadoras para encantar os clientes e impulsionar suas vendas online. Uma ferramenta que está revolucionando o setor é o análise preditiva.
Ao liberar o potencial dos dados e da inteligência artificial, a análise preditiva permite que as empresas de comércio eletrônico melhorem suas estratégias de marketing. Desde entender o comportamento de seus clientes até otimizar os processos de tomada de decisão, o poder da análise preditiva pode fornecer uma valiosa vantagem para os eCommerce.
A análise preditiva ajuda a antecipar com precisão as tendências de vendas, prever o comportamento dos clientes, responder rapidamente às mudanças do mercado e aproveitar as oportunidades emergentes. Essa extraordinária capacidade de previsão permite ajustar proativamente as estratégias de marketing, otimizar as operações e manter uma posição de destaque no cenário do comércio eletrônico.
Mas, até que ponto a adoção da análise preditiva no eCommerce é generalizada? Ela realmente pode desbloquear a capacidade de prever o futuro? E, se sim, com que precisão? E, mais importante, como essas valiosas previsões podem ser transformadas em iniciativas práticas?
Neste artigo, exploramos as aplicações-chave da análise preditiva no eCommerce e revelamos as notáveis vantagens que ela traz para as estratégias de marketing. Ao longo do caminho, também revelamos as ferramentas essenciais que você deve dominar para conduzir a sinfonia da análise preditiva com uma precisão impecável.
O poder da previsão no marketing
O crescimento da análise preditiva no marketing não é uma tendência passageira, mas uma verdadeira mudança de jogo para qualquer empresa que queira manter-se na vanguarda, pois proporciona aos profissionais de marketing o poder de serem mais ágeis, precisos, responsivos e previdentes ao lançar estratégias.
Com a ajuda da análise preditiva, é possível entrar na mente dos clientes para antecipar seu comportamento, compras, preferências e necessidades futuras, e planejar, preparar e agir da forma mais relevante e personalizada possível.
É claro que, à medida que a tecnologia avança e a disponibilidade de dados aumenta, o potencial da análise preditiva para revolucionar as estratégias de marketing continuará crescendo. Mas antes de nos deixarmos levar, exploremos as diferentes formas pelas quais você pode começar agora mesmo a aproveitar a análise preditiva para abordar a aquisição de clientes, a otimização de campanhas e o aumento das vendas do seu eCommerce.
1- Prever o comportamento dos seus clientes
Compreender verdadeiramente o seu público é a chave para o sucesso das suas campanhas de marketing. A capacidade de prever e antecipar as ações que seus clientes realizarão no futuro ajudará a otimizar suas estratégias de marketing, personalizar a experiência de cada usuário e maximizar os ganhos da sua loja.
Com a enorme quantidade de dados que sua empresa acumula de diversas fontes, como tráfego do site, dados demográficos dos clientes e histórico de compras, para citar apenas alguns, a análise preditiva permite extrair informações significativas dessa mina de ouro de dados. Essas informações facilitam a identificação de padrões e tendências que lançam luz sobre as preferências, interações e hábitos de consumo dos seus clientes.
Armados com previsões sobre sua audiência, você pode formular estratégias eficazes para se dirigir a diferentes clientes com base em seus comportamentos esperados com uma maior probabilidade de sucesso. Aqui estão alguns exemplos de previsões que você pode fazer sobre o comportamento dos seus clientes, e recomendações sobre as medidas que pode adotar em suas estratégias de marketing para obter o máximo efeito.
Quanto um cliente vai gastar?
Indicador: Antes de gastar em campanhas de marketing extravagantes promovendo seus produtos mais caros, é importante descobrir quanto um cliente vai gastar em sua marca. Aqui é onde entra em jogo nossa primeira métrica preditiva: Customer Lifetime Value (CLV).
O CLV é calculado ajustando um modelo estatístico aos seus dados de compra. Em geral, o comportamento de compra dos clientes de um eCommerce pode ser considerado como um processo de Bernoulli, onde em cada oportunidade de transação (por exemplo, dia, mês ou ano, dependendo da frequência do seu modelo de negócios) existem apenas dois resultados possíveis: comprar ou não comprar. A sequência de resultados é descrita como uma variável estocástica.
Esse processo de Bernoulli subjacente pode ser deduzido simplesmente observando a recência (ou seja, o momento da última transação) e a frequência (ou seja, o número de transações de compra).
A análise dessas duas estatísticas permite obter um modelo que você pode usar para prever o número de compras que se espera que um cliente faça no futuro. Após estimar o número de compras previsto, você pode calcular seu valor monetário.
Ação: Ao identificar e compreender o valor a longo prazo de seus clientes, você pode direcionar seus esforços de marketing para nutrir e envolver aqueles que mais contribuem para sua receita, ao mesmo tempo em que implementa uma estratégia para impulsionar o CLV previsto dos demais clientes.
Por exemplo, você pode agrupar seus clientes com um alto valor de CLV em um segmento para o qual se dirigir com conteúdo altamente personalizado, incentivos de fidelidade e muito mais para mantê-los felizes e fiéis à sua marca a longo prazo.
Qual é a probabilidade de um cliente fazer uma compra?
Indicador: Enquanto alguns clientes estão dispostos a gastar mais em sua loja, outros podem estar pensando em levar seus gastos online para a sua concorrência. Para prever a probabilidade de um cliente fazer uma compra em sua loja, ou abandoná-la completamente, podemos recorrer a outra métrica preditiva: a taxa de abandono, ou “Churn Rate”.
A taxa de abandono mede a probabilidade de seus clientes abandonarem seu negócio. No comércio eletrônico, os clientes não “abandonam” explicitamente uma marca, mas simplesmente deixam de comprar. Isso complica a modelagem, já que nenhum evento específico de abandono é observado na realidade. Em vez disso, você deve confiar em métodos estatísticos para determinar a probabilidade de um cliente abandonar seu negócio. Você pode pensar nisso como se o cliente pudesse abandonar sua empresa após cada transação com uma probabilidade p.
Em geral, considera-se que uma taxa de abandono saudável é inferior a 40%. Se um cliente tiver uma taxa de abandono prevista entre 40% e 60%, é hora de agir antes que ele saia definitivamente. Enquanto a taxa de abandono ajuda a prever quais clientes é pouco provável que voltem a visitar sua loja, o P-Alive ajuda a prever quais clientes provavelmente voltarão a comprar. O P-Alive é exatamente o oposto do churn. Por exemplo, se previsto que um cliente abandonará com uma probabilidade de 25%, significa que ele está vivo com uma probabilidade de 75%.
Neste gráfico, podemos observar que a grande maioria das compras, 78%, ocorrem quando o cliente tem uma taxa de abandono inferior a 40%, enquanto 14,5% compram quando sua taxa de abandono está entre 40 e 60%, e apenas 7,5% compram quando sua taxa de abandono é superior a 60%.
Aproveitando a taxa de abandono, e efetivamente o P-Alive, você pode se concentrar em prestar atenção especial aos seus clientes em risco para incentivá-los a ficar (e comprar!) enquanto mantém uma base de clientes comprometida e de qualidade.
Neste gráfico, podemos observar como em cada compra, a taxa de abandono diminui, pois entendemos que se alguém acabou de comprar, é provável que o faça novamente. No entanto, à medida que o tempo passa entre as compras, a taxa de abandono aumenta. Um fato interessante que você pode ver na imagem é que o período mais longo sem compras (aproximadamente entre abril e novembro de 2022) é interrompido por uma compra promovida por conteúdo promocional enviado a esse cliente.
Ação: Se você tem uma visão clara da propensão de seus clientes a comprar e da probabilidade de que desapareçam para sempre, poderá garantir que tenha estratégias para manter todos os seus clientes envolvidos e voltando para mais.
Por exemplo, no caso dos clientes com uma taxa de abandono de 75%, você pode oferecer incentivos para que permaneçam. Uma forma de fazer isso poderia ser enviando-lhes um e-mail com recomendações de produtos personalizadas relacionadas ao seu pedido anterior para atraí-los de volta à sua loja online. Você também pode ir além e oferecer um incentivo, como um cupom de desconto, entrega gratuita, etc., para dar-lhes aquele impulso extra que podem precisar para continuar e fazer uma compra.
2- Prever o estado de suas futuras vendas
A análise preditiva desempenha um papel fundamental em ajudá-lo a prever o estado futuro das vendas de seu negócio. Ao analisar os dados de vendas anteriores, o comportamento dos clientes, as tendências de mercado e vários fatores externos, você pode descobrir informações sobre o desempenho futuro das vendas e desenvolver estratégias de marketing baseadas em previsões precisas, em vez de depender apenas de sua intuição.
Em termos de precisão, a análise preditiva leva em consideração uma variedade de fatores que influenciam o comportamento de compra. Esses modelos podem levar em conta a sazonalidade, promoções, mudanças de preços, esforços de marketing e outras variáveis para fornecer uma estimativa mais precisa dos volumes de vendas futuras.
Quanto você pode esperar vender em suas próximas promoções?
Indicador: A análise preditiva também capacita as empresas a prever vendas futuras. Ao analisar padrões de vendas anteriores, comportamento do cliente, tendências de mercado e outros dados relevantes de seu comércio eletrônico, você pode obter informações valiosas sobre quantas vendas esperar durante um período específico de tempo ou durante uma campanha específica.
Quando se trata de campanhas de vendas em que há muito em jogo, como a Black Friday, a análise preditiva atua como uma bússola estratégica que orienta sua empresa para determinar a quantidade ideal de produtos, identificar os itens mais populares e alinhar os recursos adequadamente.
Os pontos pretos neste gráfico representam os dados usados para treinar o modelo, enquanto os laranjas representam os dados usados para avaliar o modelo. A linha azul representa a previsão produzida pelo modelo após o treinamento. Por último, o fundo azul claro representa a incerteza do modelo. Neste gráfico, você pode observar várias coisas: por um lado, o modelo é capaz de prever corretamente eventos especiais, como os picos da Black Friday no final de novembro. Por outro lado, é capaz de detectar a sazonalidade presente nos dados, que pode ser observada tanto semanalmente quanto anualmente.
Além disso, ao prever com precisão o volume de vendas previsto, sua empresa pode garantir que possui os níveis de estoque, pessoal e infraestrutura necessários. Dessa forma, você pode evitar ser pego de surpresa com pouca mão de obra, evitando perdas de vendas por falta de estoque ou decepcionando seus clientes com longos tempos de espera… e o que toda empresa quer é não decepcionar seus clientes!
Ação: Se o seu negócio viu um aumento na demanda por consoles de videogame durante a campanha de vendas da Black Friday do ano passado, há várias medidas proativas que você pode tomar para aproveitar essa previsão. Por exemplo, você pode garantir que sua loja tenha um amplo sortimento de consoles de videogame antes do início das promoções para lidar com o aumento previsto de clientes.
Você também pode antecipar os eventos e lançar uma campanha de pré-venda específica para promover o mais recente e melhor console de videogame disponível em sua loja. Esse enfoque específico também pode ajudar a atrair a atenção de novos clientes ávidos por videogames, aumentando ainda mais o potencial de vendas mesmo antes do início da campanha.
Quantos carrinhos seus clientes vão abandonar?
Indicador: O abandono de carrinhos é um problema muito comum para empresas de comércio eletrônico, especialmente durante uma promoção temporária. Assim como acontece com a previsão de vendas, vale a pena prever quantos carrinhos serão abandonados em seu site durante uma campanha específica.
Para prever a taxa de abandono do carrinho em uma próxima campanha, você pode consultar seus dados históricos para comparar o total de visitas com o total de carrinhos abandonados ao longo da mesma campanha do ano anterior.
Neste gráfico, a legenda é a mesma fornecida no gráfico anterior. Novamente, você pode ver que com certa precisão, o modelo é capaz de prever o número de abandonos de carrinho.
Ação: Por exemplo, se 50% do tráfego do seu site abandonou seu carrinho durante as promoções de verão do ano passado, você pode prever a taxa de abandono de carrinho deste ano e preparar ações para reduzir a taxa prevista durante a campanha.
Neste caso, certamente valeria a pena implementar uma estratégia para que os visitantes do seu site recuperem seu carrinho abandonado, seja mostrando uma janela pop-up quando um cliente mostrar intenção de sair sem comprar os produtos do seu carrinho, ou enviando um e-mail com os produtos abandonados juntamente com uma contagem regressiva de quando a oferta terminará.
Quais novos clientes têm mais probabilidade de comprar?
Indicador: Uma vez identificados os “amantes de descontos” em sua audiência com base nos dados históricos, você pode aproveitar o poder da análise preditiva para encontrar outros usuários que provavelmente irão apreciar sua próxima campanha de descontos.
Comece analisando esses amantes de descontos em seu banco de dados e defina as características que eles têm em comum, como frequência de compra, valor médio dos pedidos, engajamento com e-mails promocionais, comportamento de navegação em itens com desconto ou até mesmo adesão a programas de fidelidade associados a descontos.
Usando métricas de similaridade, que podem ser fortalecidas com representações embutidas, você pode criar um modelo de semelhança com base nessas características. Com essas métricas, você será capaz de encontrar clientes que se assemelham a outros clientes.
Quando aplicado ao seu banco de dados de clientes, esse modelo classificará os clientes com base em sua semelhança com seu atual segmento de amantes de descontos. Dessa forma, você poderá acessar efetivamente um segmento de clientes com maior probabilidade de comprar durante suas iniciativas de marketing voltadas para descontos.
Primeiramente, você pode ver que se agrupá-las por formato, aquelas com formato redondo como a maçã ou a laranja estariam no mesmo grupo. Se você decidir procurar semelhanças por cor, a maçã e o morango estariam no mesmo grupo, assim como a banana e a manga. Por fim, se optar por agrupar por sabor, a uva e a cereja compartilhariam um grupo por terem um sabor doce, enquanto o kiwi e o limão estariam em um grupo diferente por terem um sabor mais ácido.
Ação: Você pode direcionar os potenciais clientes com campanhas de marketing que destaquem ofertas de desconto exclusivas ou incentivos em sua loja online e observar como as vendas se multiplicam e superam os resultados do ano passado.
Prever é poder
Em conclusão, prever é poder. Desde prever o momento em que um cliente fará sua próxima compra e a identificação de possíveis quedas até a otimização de suas campanhas de marketing, o crescimento da análise preditiva oferece enormes oportunidades para que sua empresa aumente a satisfação do cliente, melhore as taxas de conversão e impulsione o crescimento das receitas.
À medida que o panorama do eCommerce continua a evoluir, a adoção da análise preditiva será crucial para as empresas que desejam manter-se à frente e prosperar em um mercado competitivo. Portanto, nosso último conselho é que você comece agora mesmo com o poder da previsão e deixe suas campanhas de marketing prosperarem.
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