{"id":83081,"date":"2023-05-25T15:38:00","date_gmt":"2023-05-25T14:38:00","guid":{"rendered":"https:\/\/connectif.ai\/?p=83081"},"modified":"2024-02-27T10:09:06","modified_gmt":"2024-02-27T09:09:06","slug":"prever-e-poder-dicas-para-dominar-o-mundo-da-analise-preditiva","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/connectif.ai\/pt-br\/blog\/prever-e-poder-dicas-para-dominar-o-mundo-da-analise-preditiva\/","title":{"rendered":"Prever \u00e9 poder: dicas essenciais para dominar o mundo da an\u00e1lise preditiva"},"content":{"rendered":"\n

No competitivo mundo do eCommerce, as empresas est\u00e3o constantemente em busca de estrat\u00e9gias inovadoras para encantar os clientes e impulsionar suas vendas online. Uma ferramenta que est\u00e1 revolucionando o setor \u00e9 o an\u00e1lise preditiva.<\/p>\n\n\n\n

Ao liberar o potencial dos dados e da intelig\u00eancia artificial, a an\u00e1lise preditiva permite que as empresas de com\u00e9rcio eletr\u00f4nico melhorem suas estrat\u00e9gias de marketing. Desde entender o comportamento de seus clientes at\u00e9 otimizar os processos de tomada de decis\u00e3o, o poder da an\u00e1lise preditiva pode fornecer uma valiosa vantagem para os eCommerce.<\/p>\n\n\n\n

A an\u00e1lise preditiva ajuda a antecipar com precis\u00e3o as tend\u00eancias de vendas, prever o comportamento dos clientes, responder rapidamente \u00e0s mudan\u00e7as do mercado e aproveitar as oportunidades emergentes. Essa extraordin\u00e1ria capacidade de previs\u00e3o permite ajustar proativamente as estrat\u00e9gias de marketing, otimizar as opera\u00e7\u00f5es e manter uma posi\u00e7\u00e3o de destaque no cen\u00e1rio do com\u00e9rcio eletr\u00f4nico.<\/p>\n\n\n\n

Mas, at\u00e9 que ponto a ado\u00e7\u00e3o da an\u00e1lise preditiva no eCommerce \u00e9 generalizada? Ela realmente pode desbloquear a capacidade de prever o futuro? E, se sim, com que precis\u00e3o? E, mais importante, como essas valiosas previs\u00f5es podem ser transformadas em iniciativas pr\u00e1ticas?<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Neste artigo, exploramos as aplica\u00e7\u00f5es-chave da an\u00e1lise preditiva no eCommerce e revelamos as not\u00e1veis vantagens que ela traz para as estrat\u00e9gias de marketing. Ao longo do caminho, tamb\u00e9m revelamos as ferramentas essenciais que voc\u00ea deve dominar para conduzir a sinfonia da an\u00e1lise preditiva com uma precis\u00e3o impec\u00e1vel.<\/p>\n\n\n\n

O poder da previs\u00e3o no marketing<\/h2>\n\n\n\n

O crescimento da an\u00e1lise preditiva no marketing n\u00e3o \u00e9 uma tend\u00eancia passageira, mas uma verdadeira mudan\u00e7a de jogo para qualquer empresa que queira manter-se na vanguarda, pois proporciona aos profissionais de marketing o poder de serem mais \u00e1geis, precisos, responsivos e previdentes ao lan\u00e7ar estrat\u00e9gias.<\/p>\n\n\n\n

Com a ajuda da an\u00e1lise preditiva, \u00e9 poss\u00edvel entrar na mente dos clientes para antecipar seu comportamento, compras, prefer\u00eancias e necessidades futuras, e planejar, preparar e agir da forma mais relevante e personalizada poss\u00edvel.<\/p>\n\n\n\n

\u00c9 claro que, \u00e0 medida que a tecnologia avan\u00e7a e a disponibilidade de dados aumenta, o potencial da an\u00e1lise preditiva para revolucionar as estrat\u00e9gias de marketing continuar\u00e1 crescendo. Mas antes de nos deixarmos levar, exploremos as diferentes formas pelas quais voc\u00ea pode come\u00e7ar agora mesmo a aproveitar a an\u00e1lise preditiva para abordar a aquisi\u00e7\u00e3o de clientes, a otimiza\u00e7\u00e3o de campanhas e o aumento das vendas do seu eCommerce.<\/p>\n\n\n\n

1- Prever o comportamento dos seus clientes <\/h3>\n\n\n\n

Compreender verdadeiramente o seu p\u00fablico \u00e9 a chave para o sucesso das suas campanhas de marketing. A capacidade de prever e antecipar as a\u00e7\u00f5es que seus clientes realizar\u00e3o no futuro ajudar\u00e1 a otimizar suas estrat\u00e9gias de marketing, personalizar a experi\u00eancia de cada usu\u00e1rio e maximizar os ganhos da sua loja.<\/p>\n\n\n\n

Com a enorme quantidade de dados que sua empresa acumula de diversas fontes, como tr\u00e1fego do site, dados demogr\u00e1ficos dos clientes e hist\u00f3rico de compras, para citar apenas alguns, a an\u00e1lise preditiva permite extrair informa\u00e7\u00f5es significativas dessa mina de ouro de dados. Essas informa\u00e7\u00f5es facilitam a identifica\u00e7\u00e3o de padr\u00f5es e tend\u00eancias que lan\u00e7am luz sobre as prefer\u00eancias, intera\u00e7\u00f5es e h\u00e1bitos de consumo dos seus clientes.<\/p>\n\n\n\n

Armados com previs\u00f5es sobre sua audi\u00eancia, voc\u00ea pode formular estrat\u00e9gias eficazes para se dirigir a diferentes clientes com base em seus comportamentos esperados com uma maior probabilidade de sucesso. Aqui est\u00e3o alguns exemplos de previs\u00f5es que voc\u00ea pode fazer sobre o comportamento dos seus clientes, e recomenda\u00e7\u00f5es sobre as medidas que pode adotar em suas estrat\u00e9gias de marketing para obter o m\u00e1ximo efeito.<\/p>\n\n\n\n

Quanto um cliente vai gastar? <\/h4>\n\n\n\n

Indicador<\/strong>: Antes de gastar em campanhas de marketing extravagantes promovendo seus produtos mais caros, \u00e9 importante descobrir quanto um cliente vai gastar em sua marca. Aqui \u00e9 onde entra em jogo nossa primeira m\u00e9trica preditiva: Customer Lifetime Value<\/a> (CLV).<\/p>\n\n\n\n

O CLV \u00e9 calculado ajustando um modelo estat\u00edstico 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 transa\u00e7\u00e3o (por exemplo, dia, m\u00eas ou ano, dependendo da frequ\u00eancia do seu modelo de neg\u00f3cios) existem apenas dois resultados poss\u00edveis: comprar ou n\u00e3o comprar. A sequ\u00eancia de resultados \u00e9 descrita como uma vari\u00e1vel estoc\u00e1stica.<\/p>\n\n\n\n

Esse processo de Bernoulli subjacente pode ser deduzido simplesmente observando a rec\u00eancia (ou seja, o momento da \u00faltima transa\u00e7\u00e3o) e a frequ\u00eancia (ou seja, o n\u00famero de transa\u00e7\u00f5es de compra).<\/p>\n\n\n\n

A an\u00e1lise dessas duas estat\u00edsticas permite obter um modelo que voc\u00ea pode usar para prever o n\u00famero de compras que se espera que um cliente fa\u00e7a no futuro. Ap\u00f3s estimar o n\u00famero de compras previsto, voc\u00ea pode calcular seu valor monet\u00e1rio.<\/p>\n\n\n\n

A\u00e7\u00e3o<\/strong>: Ao identificar e compreender o valor a longo prazo de seus clientes, voc\u00ea pode direcionar seus esfor\u00e7os de marketing para nutrir e envolver aqueles que mais contribuem para sua receita, ao mesmo tempo em que implementa uma estrat\u00e9gia para impulsionar o CLV previsto dos demais clientes.<\/p>\n\n\n\n

Por exemplo, voc\u00ea pode agrupar seus clientes com um alto valor de CLV em um segmento para o qual se dirigir com conte\u00fado altamente personalizado, incentivos de fidelidade e muito mais para mant\u00ea-los felizes e fi\u00e9is \u00e0 sua marca a longo prazo.<\/p>\n\n\n\n

Qual \u00e9 a probabilidade de um cliente fazer uma compra? <\/h4>\n\n\n\n

Indicador<\/strong>: Enquanto alguns clientes est\u00e3o dispostos a gastar mais em sua loja, outros podem estar pensando em levar seus gastos online para a sua concorr\u00eancia. Para prever a probabilidade de um cliente fazer uma compra em sua loja, ou abandon\u00e1-la completamente, podemos recorrer a outra m\u00e9trica preditiva: a taxa de abandono, ou “Churn Rate”.<\/p>\n\n\n\n

A taxa de abandono mede a probabilidade de seus clientes abandonarem seu neg\u00f3cio. No com\u00e9rcio eletr\u00f4nico, os clientes n\u00e3o “abandonam” explicitamente uma marca, mas simplesmente deixam de comprar. Isso complica a modelagem, j\u00e1 que nenhum evento espec\u00edfico de abandono \u00e9 observado na realidade. Em vez disso, voc\u00ea deve confiar em m\u00e9todos estat\u00edsticos para determinar a probabilidade de um cliente abandonar seu neg\u00f3cio. Voc\u00ea pode pensar nisso como se o cliente pudesse abandonar sua empresa ap\u00f3s cada transa\u00e7\u00e3o com uma probabilidade p.<\/p>\n\n\n\n

Em geral, considera-se que uma taxa de abandono saud\u00e1vel \u00e9 inferior a 40%. Se um cliente tiver uma taxa de abandono prevista entre 40% e 60%, \u00e9 hora de agir antes que ele saia definitivamente. Enquanto a taxa de abandono ajuda a prever quais clientes \u00e9 pouco prov\u00e1vel que voltem a visitar sua loja, o P-Alive ajuda a prever quais clientes provavelmente voltar\u00e3o a comprar. O P-Alive \u00e9 exatamente o oposto do churn. Por exemplo, se previsto que um cliente abandonar\u00e1 com uma probabilidade de 25%, significa que ele est\u00e1 vivo com uma probabilidade de 75%.<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/figure>\n\n\n\n


Neste gr\u00e1fico, 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 est\u00e1 entre 40 e 60%, e apenas 7,5% compram quando sua taxa de abandono \u00e9 superior a 60%.<\/p>\n\n\n\n

Aproveitando a taxa de abandono, e efetivamente o P-Alive, voc\u00ea pode se concentrar em prestar aten\u00e7\u00e3o especial aos seus clientes em risco para incentiv\u00e1-los a ficar (e comprar!) enquanto mant\u00e9m uma base de clientes comprometida e de qualidade.<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/figure>\n\n\n\n


Neste gr\u00e1fico, podemos observar como em cada compra, a taxa de abandono diminui, pois entendemos que se algu\u00e9m acabou de comprar, \u00e9 prov\u00e1vel que o fa\u00e7a novamente. No entanto, \u00e0 medida que o tempo passa entre as compras, a taxa de abandono aumenta. Um fato interessante que voc\u00ea pode ver na imagem \u00e9 que o per\u00edodo mais longo sem compras (aproximadamente entre abril e novembro de 2022) \u00e9 interrompido por uma compra promovida por conte\u00fado promocional enviado a esse cliente.<\/p>\n\n\n\n

A\u00e7\u00e3o: Se voc\u00ea tem uma vis\u00e3o clara da propens\u00e3o de seus clientes a comprar e da probabilidade de que desapare\u00e7am para sempre, poder\u00e1 garantir que tenha estrat\u00e9gias para manter todos os seus clientes envolvidos e voltando para mais.<\/p>\n\n\n\n

Por exemplo, no caso dos clientes com uma taxa de abandono de 75%, voc\u00ea pode oferecer incentivos para que permane\u00e7am. Uma forma de fazer isso poderia ser enviando-lhes um e-mail com recomenda\u00e7\u00f5es de produtos personalizadas relacionadas ao seu pedido anterior para atra\u00ed-los de volta \u00e0 sua loja online. Voc\u00ea tamb\u00e9m pode ir al\u00e9m 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.<\/p>\n\n\n\n

2- Prever o estado de suas futuras vendas<\/h3>\n\n\n\n

A an\u00e1lise preditiva desempenha um papel fundamental em ajud\u00e1-lo a prever o estado futuro das vendas de seu neg\u00f3cio. Ao analisar os dados de vendas anteriores, o comportamento dos clientes, as tend\u00eancias de mercado e v\u00e1rios fatores externos, voc\u00ea pode descobrir informa\u00e7\u00f5es sobre o desempenho futuro das vendas e desenvolver estrat\u00e9gias de marketing baseadas em previs\u00f5es precisas, em vez de depender apenas de sua intui\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n

Em termos de precis\u00e3o, a an\u00e1lise preditiva leva em considera\u00e7\u00e3o uma variedade de fatores que influenciam o comportamento de compra. Esses modelos podem levar em conta a sazonalidade, promo\u00e7\u00f5es, mudan\u00e7as de pre\u00e7os, esfor\u00e7os de marketing e outras vari\u00e1veis para fornecer uma estimativa mais precisa dos volumes de vendas futuras.<\/p>\n\n\n\n

Quanto voc\u00ea pode esperar vender em suas pr\u00f3ximas promo\u00e7\u00f5es? <\/h4>\n\n\n\n

Indicador<\/strong>: A an\u00e1lise preditiva tamb\u00e9m capacita as empresas a prever vendas futuras. Ao analisar padr\u00f5es de vendas anteriores, comportamento do cliente, tend\u00eancias de mercado e outros dados relevantes de seu com\u00e9rcio eletr\u00f4nico, voc\u00ea pode obter informa\u00e7\u00f5es valiosas sobre quantas vendas esperar durante um per\u00edodo espec\u00edfico de tempo ou durante uma campanha espec\u00edfica.<\/p>\n\n\n\n

Quando se trata de campanhas de vendas em que h\u00e1 muito em jogo, como a Black Friday, a an\u00e1lise preditiva atua como uma b\u00fassola estrat\u00e9gica que orienta sua empresa para determinar a quantidade ideal de produtos, identificar os itens mais populares e alinhar os recursos adequadamente.<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/figure>\n\n\n\n

Os pontos pretos neste gr\u00e1fico representam os dados usados para treinar o modelo, enquanto os laranjas representam os dados usados para avaliar o modelo. A linha azul representa a previs\u00e3o produzida pelo modelo ap\u00f3s o treinamento. Por \u00faltimo, o fundo azul claro representa a incerteza do modelo. Neste gr\u00e1fico, voc\u00ea pode observar v\u00e1rias coisas: por um lado, o modelo \u00e9 capaz de prever corretamente eventos especiais, como os picos da Black Friday no final de novembro. Por outro lado, \u00e9 capaz de detectar a sazonalidade presente nos dados, que pode ser observada tanto semanalmente quanto anualmente.<\/p>\n\n\n\n

Al\u00e9m disso, ao prever com precis\u00e3o o volume de vendas previsto, sua empresa pode garantir que possui os n\u00edveis de estoque, pessoal e infraestrutura necess\u00e1rios. Dessa forma, voc\u00ea pode evitar ser pego de surpresa com pouca m\u00e3o 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 \u00e9 n\u00e3o decepcionar seus clientes!<\/p>\n\n\n\n

A\u00e7\u00e3o<\/strong>: Se o seu neg\u00f3cio viu um aumento na demanda por consoles de videogame durante a campanha de vendas da Black Friday do ano passado, h\u00e1 v\u00e1rias medidas proativas que voc\u00ea pode tomar para aproveitar essa previs\u00e3o. Por exemplo, voc\u00ea pode garantir que sua loja tenha um amplo sortimento de consoles de videogame antes do in\u00edcio das promo\u00e7\u00f5es para lidar com o aumento previsto de clientes.<\/p>\n\n\n\n

Voc\u00ea tamb\u00e9m pode antecipar os eventos e lan\u00e7ar uma campanha de pr\u00e9-venda espec\u00edfica para promover o mais recente e melhor console de videogame dispon\u00edvel em sua loja. Esse enfoque espec\u00edfico tamb\u00e9m pode ajudar a atrair a aten\u00e7\u00e3o de novos clientes \u00e1vidos por videogames, aumentando ainda mais o potencial de vendas mesmo antes do in\u00edcio da campanha.<\/p>\n\n\n\n

Quantos carrinhos seus clientes v\u00e3o abandonar? <\/h4>\n\n\n\n

Indicador<\/strong>: O abandono de carrinhos \u00e9 um problema muito comum para empresas de com\u00e9rcio eletr\u00f4nico, especialmente durante uma promo\u00e7\u00e3o tempor\u00e1ria. Assim como acontece com a previs\u00e3o de vendas, vale a pena prever quantos carrinhos ser\u00e3o abandonados em seu site durante uma campanha espec\u00edfica.<\/p>\n\n\n\n

Para prever a taxa de abandono do carrinho em uma pr\u00f3xima campanha, voc\u00ea pode consultar seus dados hist\u00f3ricos para comparar o total de visitas com o total de carrinhos abandonados ao longo da mesma campanha do ano anterior.<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/figure>\n\n\n\n

Neste gr\u00e1fico, a legenda \u00e9 a mesma fornecida no gr\u00e1fico anterior. Novamente, voc\u00ea pode ver que com certa precis\u00e3o, o modelo \u00e9 capaz de prever o n\u00famero de abandonos de carrinho.<\/p>\n\n\n\n

A\u00e7\u00e3o<\/strong>: Por exemplo, se 50% do tr\u00e1fego do seu site abandonou seu carrinho durante as promo\u00e7\u00f5es de ver\u00e3o do ano passado, voc\u00ea pode prever a taxa de abandono de carrinho deste ano e preparar a\u00e7\u00f5es para reduzir a taxa prevista durante a campanha.<\/p>\n\n\n\n

Neste caso, certamente valeria a pena implementar uma estrat\u00e9gia para que os visitantes do seu site recuperem seu carrinho abandonado, seja mostrando uma janela pop-up quando um cliente mostrar inten\u00e7\u00e3o 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 terminar\u00e1.<\/p>\n\n\n\n

Quais novos clientes t\u00eam mais probabilidade de comprar? <\/h3>\n\n\n\n

Indicador<\/strong>: Uma vez identificados os “amantes de descontos” em sua audi\u00eancia com base nos dados hist\u00f3ricos, voc\u00ea pode aproveitar o poder da an\u00e1lise preditiva para encontrar outros usu\u00e1rios que provavelmente ir\u00e3o apreciar sua pr\u00f3xima campanha de descontos.<\/p>\n\n\n\n

Comece analisando esses amantes de descontos em seu banco de dados e defina as caracter\u00edsticas que eles t\u00eam em comum, como frequ\u00eancia de compra, valor m\u00e9dio dos pedidos, engajamento com e-mails promocionais, comportamento de navega\u00e7\u00e3o em itens com desconto ou at\u00e9 mesmo ades\u00e3o a programas de fidelidade associados a descontos.<\/p>\n\n\n\n

Usando m\u00e9tricas de similaridade, que podem ser fortalecidas com representa\u00e7\u00f5es embutidas, voc\u00ea pode criar um modelo de semelhan\u00e7a com base nessas caracter\u00edsticas. Com essas m\u00e9tricas, voc\u00ea ser\u00e1 capaz de encontrar clientes que se assemelham a outros clientes.<\/p>\n\n\n\n

Quando aplicado ao seu banco de dados de clientes, esse modelo classificar\u00e1 os clientes com base em sua semelhan\u00e7a com seu atual segmento de amantes de descontos. Dessa forma, voc\u00ea poder\u00e1 acessar efetivamente um segmento de clientes com maior probabilidade de comprar durante suas iniciativas de marketing voltadas para descontos.<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/figure>\n\n\n\n

Primeiramente, voc\u00ea pode ver que se agrup\u00e1-las por formato, aquelas com formato redondo como a ma\u00e7\u00e3 ou a laranja estariam no mesmo grupo. Se voc\u00ea decidir procurar semelhan\u00e7as por cor, a ma\u00e7\u00e3 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 lim\u00e3o estariam em um grupo diferente por terem um sabor mais \u00e1cido.<\/p>\n\n\n\n

A\u00e7\u00e3o<\/strong>: Voc\u00ea 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.<\/p>\n\n\n\n

Prever \u00e9 poder<\/h2>\n\n\n\n

Em conclus\u00e3o, prever \u00e9 poder. Desde prever o momento em que um cliente far\u00e1 sua pr\u00f3xima compra e a identifica\u00e7\u00e3o de poss\u00edveis quedas at\u00e9 a otimiza\u00e7\u00e3o de suas campanhas de marketing, o crescimento da an\u00e1lise preditiva oferece enormes oportunidades para que sua empresa aumente a satisfa\u00e7\u00e3o do cliente, melhore as taxas de convers\u00e3o e impulsione o crescimento das receitas.<\/p>\n\n\n\n

\u00c0 medida que o panorama do eCommerce continua a evoluir, a ado\u00e7\u00e3o da an\u00e1lise preditiva ser\u00e1 crucial para as empresas que desejam manter-se \u00e0 frente e prosperar em um mercado competitivo. Portanto, nosso \u00faltimo conselho \u00e9 que voc\u00ea comece agora mesmo com o poder da previs\u00e3o e deixe suas campanhas de marketing prosperarem.<\/p>\n\n\n\n

Se voc\u00ea deseja obter mais informa\u00e7\u00f5es sobre an\u00e1lise preditiva ou v\u00ea-la em a\u00e7\u00e3o em nossa plataforma de automa\u00e7\u00e3o de marketing com foco em dados, solicite uma demonstra\u00e7\u00e3o hoje mesmo<\/a>.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

No competitivo mundo do eCommerce, as empresas est\u00e3o constantemente em busca de estrat\u00e9gias inovadoras para encantar os clientes e impulsionar suas vendas online. Uma ferramenta que est\u00e1 revolucionando o setor \u00e9 o an\u00e1lise preditiva. 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