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24.NOV.2017

Como utilizar a Black Friday para vender mais o ano inteiro?

Como utilizar a Black Friday para vender mais o ano inteiro?

Escutamos falar muito de termos como “Machine Learning”, “Data Mining”, “Deep Learning”, “Big Data”, no fim das contas todos estão de alguma maneira relacionados à Inteligência Artificial. Principalmente agora em período de Black Friday e às vésperas do Fim de ano, quando o tráfego dos e-commerces aumenta consideravelmente. Muitos varejistas se perguntam se estão utilizando todas as armas que poderiam para arrancar o maior número de vendas possível desse período.

Realmente esses termos não são somente uma “moda” e vem separando os negócios Bi e Milionários dos pequenos empresários do setor, o que faz muito sentido, já que todos nós apreciamos a personalização da oferta quando é precisa e de maneira não invasiva. Seja por uma experiência mais omnichannel, seja pela utilização da “Big Data” para recomendações de produtos mais efetivas.

Antes o grande desafio era trazer seu negócio offline para o online, hoje o principal desafio não é somente estar presente e vender online, mas principalmente se destacar entre tantas ofertas. Sem sombra de dúvidas, a empresa que melhor decifrou esse código, foi a Amazon, a maior operação de e-commerce no mundo.

“A Amazon sozinha vende mais do que todas as lojas online do Brasil juntas””

Porque será que a Amazon vende tanto?

A resposta é simples:

Amazon é uma empresa de tecnologia e não se limita a comprar e vender produtos.

Vamos voltar no tempo, mais precisamente, 15 anos atrás:

Em 2002, a Amabot, que é o algoritmo da Amazon que recomenda produtos aos visitantes do site baseado nas últimas compras efetuadas, ganhou uma competição contra o Departamento Editorial da maior operação de e-commerce do mundo. Os dois coexistiram durante algum tempo até que um dos departamentos foi desativado. O Departamento Editorial não teve chance contra a efetividade do algoritmo.

Outro gigante, dessa vez do velho continente, a Zalando.com que foi criada uma década depois, e passou por um dilema parecido. O dilema da Zalando foi decidir entre investir seus recursos em Machine Learning ou investir em publicidade.

No início da operação Zalando investia 25% dos seus recursos em publicidade. Os resultados da comparação da efetividade do eCRM Machine Learning, somados aos efeitos da crise econômica europeia da década passada inspiraram a Zalando a colocar o pé no acelerador e investir mais no seu eCRM Machine Learning em detrimento dos grandes investimentos em publicidade.

Florian Heinemann, o Diretor de Marketing de longa data da Zalando atribui o sucesso do negócio ao “Zalando Marketing Machine” que é um CRM (Customer Relationship Management). Desde os primeiros passos da Zalando a empresa sempre analisou os dados dos consumidores e visitantes da loja para apresentar ofertas personalizadas baseadas nessas informações coletadas. A direção da Zalando prometeu cortar os investimentos no eCRM caso os resultados não fossem evidentes ainda no primeiro ano de projeto e passariam a investir pesado em publicidade novamente, porém não foi exatamente o que aconteceu.

Os investimentos em Marketing caíram drasticamente, o eCRM foi constantemente desenvolvido e melhorado e a Zalando é líder no segmento Fashion em toda Europa com faturamento de mais de 3 bilhões de Euros e um crescimento de 34% comparado ao ano anterior.

Machine Learning

Zalando é a essência da melhor maneira de se pensar um e-commerce como uma empresa de tecnologia. Nunca deixarão de ser um varejo, mas toda a estrutura do site é pensada no processamento de dados. Esta abordagem pode ser entendida com uma simples pergunta: como a Tecnologia e o “Big Data” conseguem fazer os processos de marketing e vendas mais eficientes? Afinal nem sempre contamos com desenvolvedores e analistas de dados nos nossos departamentos de marketing. O segredo do sucesso das vendas da Zalando é um departamento de marketing baseado em dados e profissionais da TI.

O que analisar em ferramentas de CRM para eCommerce?

Verifique se o sistema reconhece usuários que não estão logados na sua loja ou usuários que acessam sua loja por diferentes canais (smartphone, tablet, desktop). Um CRM deve também reconhecer e conectar os usuários existentes da sua base de dados e novas inscrições da sua newsletter.

Se a ferramenta consegue cumprir essas condições básicas então você deve conseguir reconhecer pelo menos 40% de todo o tráfego do site. Importante considerar se a plataforma também oferece recomendações personalizadas de produto.

O Id do produto, nome ou categoria e atributos são “metadata”, organizados de maneira particular em cada loja, portanto muita atenção! Sistemas de recomendação baseados em “metadata” vão exigir implementações caras e trabalhosas.

Também não serão efetivos contra o erro humano. Por outro lado, um sistema de recomendações baseadas nos dados comportamentais devem funcionar em qualquer e-commerce graças à utilização de “machine learning”. Outro ponto importante: o UX do sistema deve ser amigável para facilitar a sua vida e trazer informações importantes sem exigir nenhum esforço em tempo real, como por exemplo os produtos mais visualizados, mais comprados, produto com melhor ROI e etc. Dessa forma você pode identificar oportunidades e atribuir posições de maior destaque a produtos com maior potencial de venda.

Exemplo: Um determinado usuário visita sua loja online várias vezes durante o mês e realiza diversas atividades que permitem a personalização da oferta e recomendação de produtos efetiva. Você também percebe que esse usuário está inscrito na sua newsletter e quais foram os e-mails que ele abriu. Todas essas informações devem ser processadas de maneira a desenhar uma recomendação mais assertiva.

Influencers marketing

A maioria de nós segue determinadas pessoas nas redes sociais, seja por uma relação pessoal off-line que passou para as redes sociais ou pela qualidade do conteúdo compartilhado por elas. Pessoas que tendem a ter muitos seguidores também influenciam muitas outras pessoas sobre suas decisões de compra e são extremamente ativas no mundo online e podem ser uma forte estratégia de marketing. E se esse “influencer” já é seu cliente e nunca falou da sua loja pra ninguém? Será que existem muitos “influencers” comprando na sua loja? Você sabe quem são eles? Em quais redes sociais eles estão? Quantos seguidores eles possuem? Caso você tivesse essa informação, poderia utilizá-la de maneira a identificar tendências e otimizar sua estratégia de Marketing? O eCRM para eCommerce da edrone identifica e agrupa esses “Trend Setters” para que vocês possam estreitar esse relacionamento.

Seu e-commerce mais tecnológico do que nunca 

Todo e-commerce precisa de uma tecnologia que ajude a identificar e aumentar a chance de reter clientes. Combinando esse conhecimento com recomendações personalizadas e automáticas e a habilidade de enviar mensagens para usuários não logados transformarão seu e-commerce numa verdadeira máquina de vendas. As novas tecnologias do segmento de Inteligência Artificial, como “Machine Learning” e “Data Mining” serão seus próprios vendedores virtuais, seus cliente estarão mais engajados e sua conversão aumentará.

 

Via: e-commerce Brasil

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