Personalização em compras. Dados de 150 milhões de compradores sobre como a IA afeta a receita e a jornada do comprador

Texto

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Personalização em compras

Dados de 150 milhões de compradores sobre

como a IA afeta a receita e a jornada do comprador

(2)

Principais conclusões . . . . 03 Metodologia . . . . 04 Introdução . . . . 05

O impacto da personalização nas taxas de conversão e nos gastos dos clientes . . . . 06

Perguntas e respostas sobre inovação com um visionário da ciência de dados . . . . 10 História de trailblazer: Stonewall Kitchen . . 12

As características únicas de clientes que se envolvem com recomendações . . . . 14 História de trailblazer: PacSun . . . .17

5 práticas recomendadas para implementar a personalização . . . . 19 História de trailblazer: Room & Board . . . . .21 Conclusão . . . . 23

Sumário

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PERSONALIZAÇÃO EM COMPRAS commercecloud .com | 3

Veja a seguir um resumo das principais tendências, descobertas e referências de personalização .

Principais conclusões

Recomendações de produtos geram receita. Visitas em que o cliente clicou em uma recomendação abrangem apenas 7%

de todas as visitas, mas 24% dos pedidos e 26% da receita . Página 6

Os gastos do cliente sobem com a personalização.

Compras em que uma recomendação foi clicada tiveram um valor médio do pedido 10% maior e o gasto por visita de um cliente que clica em uma recomendação é cinco vezes maior . Página 7

Dispositivos diferentes, comportamentos diferentes.

Por exemplo, clientes em dispositivos móveis que clicam em recomendações concluem pedidos com uma taxa mais alta do que clientes em computadores . Página 8

Uma combinação vencedora: personalização e pesquisa no site. Clientes que usam a pesquisa e clicam em uma recomendação convertem 3,7 vezes mais do que aqueles que apenas pesquisam, e 4,2 vezes mais no celular . Página 9

Recomendações estão diretamente ligadas a visitas de compras mais longas. Clientes que clicaram em uma recomendação de produto gastaram uma média de 12,9 minutos no site em comparação a 2,9 minutos para aqueles que não clicaram em recomendações . Página 14

Clientes que clicam em recomendação têm uma alta propensão a comprar. Apenas 6% dos clientes clicaram em uma recomendação, no entanto, 37% dos clientes que concluíram um pedido clicaram em uma recomendação . Página 16

Recomendações resultam em vendas. Quase um em cada quatro produtos comprados por clientes que clicam em recomendações veio de itens recomendados . Página 16

1

2

3

5

6

7

4

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Metodologia

O relatório Personalização em compras é uma análise de mais de 150 sites americanos de comércio digital direto ao consumidor que usaram a personalização no local de março a junho de 2017 . Os dados incluem atividades de compras em mais de 250 milhões de visitas, que geraram mais de meio bilhão de dólares em valor bruto de mercadorias .

Para se qualificar para inclusão no conjunto de análise, um site de comércio digital deve ter transacionado durante todo o período de análise de março a junho e atingido um limite mínimo de visitas mensais . Fatores adicionais de higiene de dados foram aplicados para garantir um cálculo com métrica consistente . As notas de rodapé dos dados são anotadas em linha, conforme adequado no relatório, a fim de dar mais clareza à análise.

Este relatório não é indicativo do desempenho operacional do Salesforce Commerce Cloud ou de suas métricas financeiras reportadas, incluindo o crescimento de GMV e o crescimento comparável de GMV de clientes .

US$ 550 150

320 250

Milhões em pedidos Milhões de compradores

Milhões de cliques de compradores Milhões de visitas a sites de comércio eletrônico

ESTE RELATÓRIO ANALISA A ATIVIDADE DE COMPRAS EM

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PERSONALIZAÇÃO EM COMPRAS commercecloud .com | 5

Introdução

Pergunte a alguém como eles compram hoje e você encontrará nuances e tecnologias que dificilmente estavam no radar de um varejista dez anos atrás. De recomendações de produtos alimentados por inteligência artificial (IA) até recebimento de entregas em menos de uma hora, as compras passam por uma disruptura sem precedentes .

A tecnologia possibilita se conectar com clientes de maneiras novas e empolgantes . Mas, com os compradores cada vez mais móveis e fazendo várias coisas ao mesmo tempo, navegando por catálogos de produtos em expansão, os varejistas precisam estar preparados com conteúdo personalizado e recomendações inteligentes . É preciso mostrar aos clientes exatamente o que eles querem ver, de forma eficiente e em tempo real. Devem também considerar como aproveitar a força da IA para antecipar os próximos movimentos dos clientes . É por isso que as experiências de compras personalizadas são o futuro do comércio e a única maneira de competir em meio às crescentes expectativas dos consumidores. Procurando provas? Este relatório analisa a atividade de compras de mais de 150 milhões de compradores e suas 250 milhões de visitas a sites de comércio eletrônico . Inclui 550 milhões de dólares em pedidos e 320 milhões de cliques de compradores .

Analisaremos esses dados no que se refere a recomendações personalizadas de produtos e como essas recomendações afetam a taxa de conversão, o valor médio do pedido, o gasto por visita e muito mais . Você poderá saber também sobre como implementar táticas de personalização bem-sucedidas — sem um exército de cientistas de dados — e ouvir histórias de trailblazers do varejo .

A partir desta pesquisa, você descobrirá que a personalização é fundamental para uma melhor experiência de compra e aumenta suas vendas de forma incrível e inteligente .

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Nesta seção, vamos nos aprofundar nas implicações comerciais das recomendações de produtos baseadas em IA . Você conhecerá os resultados financeiros tangíveis que os varejistas rastrearam quando os compradores se envolveram com suas recomendações .

Para os propósitos desta pesquisa, uma recomendação refere- se a um produto sugerido que um cliente vê e pode clicar ou tocar para acessar uma página de detalhes do produto ou uma página de categoria, ou dentro de um carrinho (75% do total de recomendações, 16% e 5%, respectivamente).

E se você acha que a IA parece estar fora de alcance, não se preocupe: as recomendações básicas que você já pode estar gerando em seu site ou encontrando ao fazer compras ou navegar no Netflix são uma forma de IA. Eventualmente, mais e mais aspectos do seu site serão individualizados, até o conteúdo e as ofertas . Mas a implementação de recomendações de produtos, independentemente de você gerá-las manualmente ou automatizá- las, é uma maneira inteligente e lucrativa de começar a aproveitar a força da personalização .

O impacto da personalização nas taxas de conversão e nos gastos dos clientes

Proporcionar aos seus clientes uma experiência de compra personalizada é agora o custo de entrada no varejo . Cinquenta por cento dos consumidores dizem que provavelmente trocarão de marca se uma empresa não antecipar suas necessidades e 58% dos consumidores dizem que a tecnologia mudou significativamente suas expectativas de como as empresas devem interagir com eles .Mas a personalização é mais do que um benefício para a experiência do cliente, ela está impulsionando as vendas do comércio digital .

Personalização e receita

Hoje, a maioria das visitas a um site de comércio eletrônico não resulta em cliques de recomendação, mas as visitas que fazem são extremamente produtivas . Visitas em que o cliente clicou em uma recomendação abrangem apenas 7% das visitas, mas criam 24%

dos pedidos e 26% da receita .

7

%

24

%

26

%

VISITAS PEDIDOS RECEITA

VISITAS COM CLIQUES DE RECOMENDAÇÃO

1. State of the Connected Customer

(7)

PERSONALIZAÇÃO EM COMPRAS commercecloud .com | 7 MAIS

PROPENSOS A CRIAR UM CARRINHO DE COMPRAS

MAIS PROPENSOS A CONCLUIR A COMPRA CLIENTES QUE CLICAM EM RECOMENDAÇÕES SÃO:

4,5 × 4,5 ×

$96.00

XL L M S XS

VOCÊ PODE GOSTAR TAMBÉM

SEU CARRINHO

FINALIZAÇÃO

$96,00

$24,00

$37,00

SUBTOTAL: $157,00 ENVIO: $00,00 TOTAL: $157,00

É significativo uma porcentagem tão pequena do total de visitas ser responsável por uma parcela tão grande do total de pedidos e receita . Os varejistas há muito suspeitavam que as recomendações eram um componente importante de um site de comércio

eletrônico, mas esses dados mostram o grau de proximidade das recomendações vinculadas e da alta receita .

A página de detalhes do produto (PDP) é o novo campo de batalha, com 30% das visitas ao site iniciando na PDP .2 Ao direcionar a atenção dos clientes para produtos recomendados em PDPs e outras zonas de recomendação importantes, como as páginas de categorias, os varejistas podem orientar os clientes para exatamente o que eles querem em um mar digital de "quem sabe?", com o potencial de aumentar muito os pedidos e a receita durante o processo .

Dos carrinhos à conversão

Com as visitas ao site, incluindo cliques de recomendação que abrangem apenas 7% de todas as visitas, mas 24% dos pedidos e 26% da receita, você pode estar curioso acerca do rastreamento desses números de volta para as cestas e os carrinhos de onde são originários . Os clientes que clicam em recomendações estão entre

os mais envolvidos: Clientes que clicaram em recomendações apresentaram 4,5 vezes mais chances de criar um carrinho de compras do que aqueles que não clicaram em recomendações .

Depois de clicar em algumas recomendações e adicionar itens a um carrinho, muitos desses clientes continuam a converter a uma taxa mais alta do que cliques sem recomendação . Visitas ao site, incluindo cliques de recomendação, tiveram uma taxa de conversão 4,5 vezes maior do que visitas em que não se clicou em recomendações .

Quando um desses clientes que clicam em recomendações decide comprar, como o pedido dele ou dela avança? Compras em que uma recomendação foi clicada tiveram um valor médio do pedido 10% maior no geral e 8% no celular . Além disso, o gasto por visita de um comprador que clica em uma recomendação é 5 vezes maior no geral e 4,7 vezes maior no celular . Veja a próxima seção para obter mais detalhes sobre cliques de recomendação em vários dispositivos .

Clientes que clicam em recomendações gastam 5 vezes mais por visita.

2. Relatório focado em compras de moda 2017

(8)

SIM

SIM SIM SIM

Personalização em vários dispositivos

Clientes valorizam recomendações relevantes, e, em

curtíssimos momentos, nos pequenos intervalos entre atividades, a personalização conecta os clientes em movimento com o melhor produto para eles no menor período de tempo .

No entanto, quando falamos de telas menores, não se trata apenas de celulares, embora recebam toda a atenção . As vendas via tablets podem ter diminuído nos últimos anos, mas os clientes que fazem suas compras usando tablets ainda podem estar entre os mais valiosos . Clientes usando tablets que clicaram em uma recomendação tiveram uma taxa de conversão de 7,3%, em comparação a 4,7% para celulares e 9,8% para computadores . Esses clientes que fazem compras usando tablets que clicaram em uma recomendação também foram responsáveis por 30% do total de pedidos de tablets e 33% da receita, apesar de representarem apenas 9% do total de visitas .

Ainda assim, as visitas de clientes usando desktop que clicam nas recomendações são mais fortes quando se trata da duração da visita (15 minutos em média), da taxa de conversão (9,8%) e da propensão de criar uma cesta (24%). Enquanto isso, clientes usando celulares que clicam nas recomendações concluem pedidos com uma taxa mais alta do que clientes em computadores (25% x 23%, respectivamente).

Assim, ao analisar a personalização em vários dispositivos, fica evidente que cada dispositivo é importante e se beneficia de uma estratégia de personalização . Se você deseja fortalecer sua taxa de conversão geral, a personalização é a resposta . Em todos os dispositivos, as visitas, incluindo os cliques de recomendação, têm taxas de conversão nitidamente maiores .

$ 117 $ 129 26%

24%

24%

4,6×MAIOR 7%

TAXA DE

CONVERSÃO COMPARTILHAMENTO

DE VISITAS TAXA DA CESTA COMPARTILHAMENTO

DE PEDIDOS COMPARTILHAMENTO

DE RECEITA VALOR MÉDIO DO PEDIDO

GERAL COMPUTADOR MÓVEL TABLET

NÃO SIM

SIM

$ 118 33%

30%

31%

9% $ 136

4,1×MAIOR

CLICADO EM UMA RECOMENDAÇÃO?

ESTATÍSTICAS DE CLIQUE DE RECOMENDAÇÃO

$ 101 26%

25%

26% $ 109

4,3×MAIOR 7%

$ 127 25%

23%

22% $ 140

4,3×MAIOR 7%

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PERSONALIZAÇÃO EM COMPRAS commercecloud .com | 9

Uma combinação vencedora:

Personalização e pesquisa no site

Um motivo pelo qual as recomendações personalizadas

funcionam tão bem é porque elas orientam clientes ocupados em direção ao que eles querem exatamente em sites cada vez mais sobrecarregados . Os clientes não têm tempo nem paciência para percorrer páginas e páginas de produtos . Assim, a personalização encurta o tempo entre o impulso inicial de procurar e encontrar o item certo .

Outra ferramenta que ajuda a encurtar esse tempo de encontrar o produto perfeito é a pesquisa do site . Para compradores cirúrgicos, aqueles clientes que já sabem o que estão procurando, a pesquisa facilita a localização do produto perfeito em um site . E para clientes na fase de exploração e descoberta, a pesquisa restringe aos poucos um mundo de opções . As métricas de pesquisa dos sites são semelhantes às contribuições de visitas e receitas das recomendações; 10% das visitas são de clientes envolvidos com a pesquisa no site, e essas visitas geram 25% da receita .3

A lição para os varejistas é clara: Ajude os clientes a encontrar o que querem, seja por meio de pesquisas, seja por meio de sugestões personalizadas, e eles agradecerão com taxas de conversão maiores .

Esses números estão relacionados à pesquisa de um produto e em clicar em uma recomendação de produto em uma PDP, em uma página de categoria ou de um carrinho, e não em resultados de pesquisa personalizada .

Através da nossa análise de 250 milhões de visitas a sites para este relatório, a combinação de pesquisa e personalização surgiu como uma poderosa força na conversão:

Clientes que usam a pesquisa e clicam em uma recomendação convertem 2,1 vezes mais do que aqueles que apenas clicam em uma recomendação.

Clientes que usam a pesquisa e clicam em uma recomendação convertem 3,7 vezes mais do que aqueles que apenas pesquisam, e 4,2 vezes mais no celular.

3. Comércio unificado e varejo com o cliente em primeiro lugar

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Perguntas e respostas sobre inovação com um visionário da ciência de dados

P: Por que a personalização é necessária no ambiente de comércio eletrônico atual?

R: Rama: Se o seu catálogo tiver mais de algumas dezenas de produtos, os clientes podem não encontrar facilmente o que procuram . E se o comprador impaciente dos dias de hoje não conseguir encontrar o que quer em um ou dois cliques, ele sairá do site . É por isso que a personalização é muito importante . Apesar de sua importância evidente, um bom número de sites de comércio eletrônico ainda não usa personalização . Fico chocado com isso e acho que esses sites estão fazendo um grave desserviço . P: Implementar a personalização pode parecer assustador.

Qual é a maneira mais simples de um varejista começar?

R: Rama: Dê uma olhada nos seus concorrentes . Garanto que os melhores já estão usando a personalização . Então, mostre esses sites ao seu chefe . Depois, vá comendo pelas beiradas . Comece incorporando à sua página de detalhes do produto uma área de recomendação simples, mostrando produtos que os clientes também podem gostar . Ao recomendar produtos semelhantes

Sentindo-se inspirado pelas possibilidades de personalização, mas não sabe por onde começar? Leia nossas perguntas e respostas com Rama Ramakrishnan, vice-presidente sênior de ciência de dados na Salesforce Commerce Cloud, enquanto ele desmistifica os principais conceitos de personalização para os cientistas não relacionados a dados entre nós .

ao produto que estão olhando, você rapidamente deu a eles mais opções e novos caminhos para compra .

Não precisa ser tudo ou nada . Teste gradualmente . Tente inserir recomendações em algumas páginas de detalhes do produto, não em todo o site . Comece aos poucos e, se algo não funcionar ou se a sua estratégia precisar de mais desenvolvimento, você poderá reverter o site rapidamente .

Depois de ter obtido sucesso nos primeiros esforços de

personalização, você pode testar a pesquisa preditiva, o que dá a duas pessoas pesquisando a mesma coisa resultados de pesquisa diferentes. As possibilidades de personalização são infinitas.

"

Ao ajudar os compradores a encontrar rapidamente os produtos de que realmente gostam, a personalização têm impulsionado o crescimento real. Não é nada menos do que uma superpotência de varejo.

"

(11)

P: Qual é o seu conselho para comerciantes temerosos em dar o controle à IA?

R: Rama: A maioria dos sistemas de recomendação de produtos, incluindo o Commerce Cloud, permite que os comerciantes cancelem ou restrinjam as recomendações quando necessário . Por exemplo, você poderia dizer ao sistema para não recomendar determinados produtos ou marcas . Você verá que as regras são flexíveis o suficiente para dissipar qualquer preocupação. Por isso, não deixe que essas dúvidas o impeçam de experimentar a personalização . Você estará deixando de ganhar dinheiro se não tentar .

P: Qual é o futuro da IA no varejo?

R: Rama: Quando a personalização se tornar tão integrada aos elementos da experiência de compra a ponto de o cliente não perceber que há personalização, chegamos ao futuro . O futuro da IA será aquele impacto contínuo e generalizado em todas as jornadas dos clientes .

Nos próximos anos, vejo um mundo onde dois visitantes diferentes em um site de comércio eletrônico recebem experiências completamente diferentes e personalizadas, desde navegação personalizada e preços personalizados até promoções personalizadas . Enquanto os compradores tiverem algum tipo de comportamento anterior com o qual possamos aprender, a experiência deles será única .

P: Como os varejistas podem mudar de mentalidade para se prepararem para esse tipo de tecnologia?

R: Rama: Pode parecer loucura vindo de um cientista de dados, mas abandonar o pensamento de que você deve coletar muitos dados primeiro. Você provavelmente já tem dados suficientes para aprovar alguma personalização poderosa . Então, você só precisa se aprofundar e seus esforços se tornarão mais inteligentes com o tempo .

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Stonewall Kitchen alimenta crescimento com Einstein sem nenhum cientista de dados

A Stonewall Kitchen nasceu em 1991 em um mercado de agricultores em Portsmouth, New Hampshire . Os fundadores Jim Stott e Jonathan King criaram uma geleia que lembra a torta de mirtilo da avó de Jim . Desde então, a Stonewall cresceu, produzindo de algumas dúzias de potes para o mercado semanal de agricultores para 75 .000 potes por dia . Lojas especializadas e mercearias em todo os Estados Unidos vendem produtos da Stonewall, de molhos a misturas para panquecas, e a Stonewall administra 10 lojas da empresa . Com a personalização online, a Stonewall agora está agradando os paladares de mais clientes do que nunca .

Quando um cliente visita uma loja da Stonewall, ele é recebido por um associado que recomenda produtos apenas para ele . A equipe da Stonewall sabia que a IA poderia trazer essa experiência online . Ian Marquis, gerente de comércio eletrônico, diz: “A IA é um recurso que sabíamos ser cada vez mais importante no comércio eletrônico . Sabíamos que a personalização era uma parte importante do nosso futuro” .

Com uma equipe de comércio eletrônico composta por cinco pessoas, o Commerce Cloud Einstein ajuda a Stonewall a potencializar a personalização 1 para 1 sem horas de promoção de vendas manual ou segmentação . Ian explica: “Ninguém conhece a nossa marca melhor do que nós mesmos, mas o Einstein permite a profundidade digital, a variedade e a novidade da experiência que não conseguiríamos fornecer consistentemente de outra forma” .

HISTÓRIAde trailblazer

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PERSONALIZAÇÃO EM COMPRAS commercecloud .com | 13

A Stonewall usa o Einstein para atuar como um assistente de vendas para clientes online, oferecendo-lhes recomendações únicas com base em sua navegação e preferências, tudo sem a ajuda de um cientista de dados . Esses esforços de personalização geram resultados comerciais impressionantes . Para a Stonewall, as recomendações de produtos do Einstein

influenciaram 14% das compras de clientes durante o verão de 2017.

Estas recomendações tiveram uma taxa de conversão média de 44,3%

e uma taxa de adição ao carrinho média de 39,6%.

Ian acrescenta: “O Einstein nos permite dar atenção especial a certos cenários que sabemos que precisam de um toque especial . Como a IA é inteligente, nossa equipe pode se concentrar nas coisas que fazemos melhor . Somos especialistas na marca, mas o Einstein é o especialista em comércio e dados . Formamos uma excelente dupla” .

" Somos especialistas na marca, mas o Einstein é o especialista em comércio e dados.

— Ian Marquis

gerente de comércio eletrônico na Stonewall Kitchen

"

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As características únicas de clientes que se envolvem com recomendações

Você viu as relações claras entre personalização e resultados financeiros na seção anterior. Esses números mostram que as jornadas de clientes que se envolvem com recomendações orientadas por IA são únicas . Clientes que participam de recomendações fazem compras de maneira diferente e estão entre os clientes mais lucrativos .

Nesta seção, vamos explorar mais detalhes sobre esses clientes que clicam em recomendações e por que eles são tão valiosos . Você saberá mais sobre o comportamento deles em sites de comércio eletrônico de modo que poderá atender melhor às suas necessidades e, em última análise, poderá tornar as recomendações preditivas um componente mais poderoso na sua estratégia de varejo .

Visitas ao site mais longas e mais frequentes

Você pode achar que compradores que se envolvem com recomendações encontram o que procuram com mais rapidez e, assim, saem do site depois de acharem o que estavam procurando . Em vez disso, os compradores que clicam em recomendações tendem a ficar mais tempo nos sites de comércio eletrônico do que outros visitantes, gastando em média impressionantes 12,9 minutos em um site, contra 2,9 minutos para aqueles que não clicaram em recomendações .

TEMPO GASTO NO SITE DE VAREJO

MINUTOS

MINUTOS

12,9

2,9

CLIENTES QUE NÃO CLICARAM EM

UMA RECOMENDAÇÃO CLIENTES QUE CLICARAM EM UMA RECOMENDAÇÃO

(15)

PERSONALIZAÇÃO EM COMPRAS commercecloud .com | 15

Felizmente, esses clientes de alto valor com alto grau de interesse no site voltam para mais . Clientes que clicaram em uma recomendação tiveram quase o dobro de chances de voltar ao site, em comparação com aqueles que não clicaram: 37% dos clientes que clicaram em uma recomendação durante a primeira visita voltaram, em comparação com apenas 19% dos clientes que não clicaram em uma recomendação durante a primeira visita .

Então, o que esses clientes fizeram todo esse tempo adicional no site e mais visitas frequentes? Aqueles que clicaram em uma recomendação visualizaram 4,8 vezes mais produtos únicos por visita, captando mais do catálogo do varejista e tornando-se especialistas virtuais no produto até esse momento . Mas esses compradores não ficam apenas sem fazer uma compra. Veja a próxima seção para saber o que eles fazem em seguida .

PROBABILIDADE DE RETORNAR AO SITE PRODUTOS VISUALIZADOS

19 % 37 %

CLIENTES QUE NÃO CLICARAM EM

UMA RECOMENDAÇÃO CLIENTES QUE CLICARAM EM UMA RECOMENDAÇÃO

Clientes que clicaram em uma recomendação visualizaram 4,8 vezes mais produtos únicos por visita.

PRODUTOS VISUALIZADOS

4,8 ×

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* A análise deste relatório se concentra nos cliques ou toques de recomendação, não em impressões (se um cliente visualizou uma recomendação). A óptica de medir impressões, incluindo rolagem infinita, variações de dispositivos e outras realidades digitais, impede essa análise .

Maior propensão para comprar

De acordo com nossos dados, apenas 6% dos clientes clicaram em uma recomendação, no entanto, 37% dos clientes que concluíram um pedido clicaram em uma recomendação .

O impacto rastreado das recomendações certamente seria maior se a medição das impressões* fosse feita por recomendações aos compradores em vez de medir apenas os cliques; muitos clientes veem os itens recomendados e voltam mais tarde para encontrá-los e comprá-los .

Hoje, todos os curtíssimos momentos na jornada de compras são são fundamentais. E para 37% dos clientes que fizeram um pedido durante este estudo, uma recomendação foi um clique importante nessa jornada . Assim, outra característica importante dos clientes que clicam em recomendação é a maior propensão de prosseguirem e fazerem uma compra .

Selando o acordo com itens recomendados

Quando se trata de recomendações, alguns varejistas escolhem deixar a IA fazer todo o trabalho . Outros integram recomendações manuais na composição . Em geral, quanto mais produtos você tem, mais faz sentido confiar no aprendizado de máquina para o trabalho pesado .

Porém, não importa o que, as recomendações precisam ser mais do que apenas adornar o website .

Devem ser recomendações funcionais, eficazes e inteligentes.

Assim, você pode estar se perguntando quantos clientes realmente compraram o que lhes foi recomendado .

De fato, 24% dos produtos comprados por clientes que já clicaram em recomendações são os mesmos produtos que eles clicaram através de recomendações, mostrando a influência de sugestões inteligentes . Mais uma prova:

Mais da metade (52%) dos

pedidos de clientes que já clicaram em uma recomendação incluem um desses produtos recomendados .

Com quase um em cada quatro produtos comprados por clientes que clicam em recomendação vindo direto da lista de itens recomendados, recomendações inteligentes são uma marca fundamental no caminho das compras .

CLIENTES QUE CLICAM EM RECOMENDAÇÕES ABRANGEM

6 % 37 %

24

%

52

%

TODOS OS COMPRADORES COMPRADORES QUE FIZERAM UM PEDIDO

de produtos comprados por clientes que clicam em recomendação foram

recomendados a eles

dos pedidos de clientes que clicam em recomendação incluem um item recomendado

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Com diversas marcas e clientes ainda mais únicos, a personalização é um componente importante para o sucesso do comércio eletrônico da PacSun .

Formar jornadas para compradores únicos com uma equipe pequena

A PacSun sabe que todo comprador tem marcas e produtos preferidos, o que apresenta uma oportunidade de conectá-los aos itens perfeitos . Mas criar tantas jornadas para compradores diferentes pode parecer assustador, especialmente para pequenas equipes de comércio eletrônico, como a PacSun, com apenas três membros, Adam Shupe, merchandiser de site sênior .

PacSun reforça equipe e roteiro com personalização alimentada por IA

A PacSun é uma varejista especializada líder que oferece marcas emergentes e tendências de moda através das lentes de Los Angeles . Em todos os mercados de estilo de vida contemporâneo, de roupa casual e ativo, a PacSun faz parceria com marcas como adidas, Billabong e Kendall & Kylie para oferecer coleções selecionadas, produtos raros e colaborações .

HISTÓRIAde trailblazer

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Para oferecer essa elevada experiência para o comprador, Adam e a sua equipe implementaram o Einstein Product Recommendations no site da PacSun . Adam criou um sistema de recomendação com algumas regras comerciais e o definiu para todas as páginas de produtos. Ele explica: “Não temos recurso suficiente para gastar muito tempo aprimorando o sistema de recomendação, mas é aí que confiamos no Einstein para nos ajudar a fazer isso” .

Vendo o impacto da personalização no resultado final

Depois de algumas semanas de uso das recomendações personalizadas de produtos, a PacSun começou a ver um impacto real no resultado final. O relatório semanal do Einstein mostrou a eles exatamente quanto a receita estava sendo afetada pelas recomendações, e a equipe ficou entusiasmada com o esforço mínimo que foi necessário para impulsionar essas experiências únicas .

Mas a PacSun não vai parar aí . Adam e a sua equipe estão animados para experimentar os recursos de pesquisa personalizada: “Eu sei que o Einstein Predictive Sort nos ajudará a economizar tempo e a mostrar os melhores produtos para os clientes primeiro .” E quanto ao futuro, ele continua: “Nosso roteiro está focado em personalização, tanto do ponto de vista de promoção de vendas quanto de marketing” .

" Nosso roteiro está focado em personalização.

— Adam Shupe

merchandiser de site sênior na PacSun

"

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PERSONALIZAÇÃO EM COMPRAS commercecloud .com | 19

1

Dê início a uma estratégia gerenciável. Depois de ver os benefícios impressionantes da personalização para a receita e a experiência do cliente, provavelmente você está se sentindo pronto para enfrentar o mundo das recomendações de produtos e de outros recursos orientados por IA .

Mas, em vez de mudar demais o seu site de uma só vez, comece implementando recomendações com um tipo de produto, por exemplo, como produtos (alternativos). Em seguida, adicione lentamente outros produtos com base no que está funcionando e no que precisa ser melhorado nos testes iniciais . Personalização não é um esforço único, pois a IA deve ser configurada ao longo do tempo para apoiar sua estratégia de comércio holística .

2

Confie na IA para execução tática. Aproveite ao máximo seus dados, e o seu tempo, permitindo que decisões táticas e em nível micro sejam tomadas por aprendizado de máquina . Isso permite que você se concentre em esforços estratégicos de tomada de decisão e de solução de problemas que

precisam da atenção dos seres humanos . Por exemplo, elimine a promoção de vendas manual e permita que a IA melhore as recomendações de produtos . Você aumentará a produtividade da sua equipe e impulsionará as experiências de compras cada vez mais personalizadas no processo .

5 práticas recomendadas para implementar a personalização

3

Teste e otimize. Depois de implementar as recomendações iniciais, é hora de realizar testes de usabilidade para determinar a melhor maneira de usar as recomendações no seu site . Defina uma cadência para analisar os resultados dos testes de desempenho da personalização e reposicione continuamente suas estratégias para reforçar os pontos fortes e identificar oportunidades de crescimento .

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4

Use dados limpos. Não importa o escopo do teste, comece com conjuntos de dados limpos . A precisão de todos os esforços de personalização depende da qualidade dos dados . Mantenha os dados limpos e organizados para que o sistema de IA possa oferecer a seus clientes as recomendações mais precisas, agora e no futuro, conforme a aprendizagem do sistema . Se você não começar com dados organizados e precisos, suas percepções e a personalização serão muito menos eficazes.

5

Procure novas opções de recomendação, como email e pesquisa personalizada. Após o amadurecimento das recomendações de PDP, procure outros lugares onde você possa mostrar aos clientes suas recomendações únicas . Comece com as páginas de início, de perfil e de categoria.

Em seguida, para os benefícios de próximo nível, adicione recomendações a emails e resultados de pesquisa . Crie emails personalizados com os produtos que você sabe que os clientes irão gostar . No site, coloque a barra de pesquisa em um local de fácil visualização e deixe-a fixada de modo que continue em todas as páginas enquanto o cliente percorre os produtos . A IA reúne mais dados sobre cada cliente a cada pesquisa e clique, de modo que os emails, as pesquisas e as recomendações ficarão mais inteligentes ao longo do

tempo . Eventualmente, você pode criar ainda mais valor, não apenas pela venda cruzada de mais produtos, mas também recomendando conteúdo preditivo para cada indivíduo, juntamente com recomendações de produtos .

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Room & Board fica cada dia mais inteligente

Originalmente desmembrada de uma empresa de móveis de propriedade familiar em Minneapolis, a Room & Board concentrou-se desde o primeiro dia em móveis modernos, com ênfase no acabamento americano e no uso de materiais sustentáveis . Quando a equipe da Room & Board criou seu primeiro site em 1999, eles pensaram cuidadosamente sobre como espelhar online a experiência muito pessoal de um cliente em uma loja física .

Alimentação de recomendações com o Einstein

A empresa começou a carregar todo o histórico de vendas e dados do cliente para a nuvem em 2009 sem saber exatamente como os dados seriam aproveitados . “Agora, olhamos para trás e percebemos que tomamos uma decisão muito inteligente”, diz John Schroeder, gerente de inteligência de negócios de varejo . “A cada dia, o aprendizado de máquina vai ficando mais inteligente.”

Clientes que se envolvem em recomendações da Room &

Board efetuam pedidos pela Web com valores médios 40% mais altos. Quando os clientes visualizam essas recomendações antes de entrarem na loja, o valor médio do pedido aumenta em 60% .

HISTÓRIAde trailblazer

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Obtenção de um incrível retorno sobre o investimento

A Room & Board obteve um retorno sobre o investimento de 2.900%

no primeiro ano de uso do Einstein . A empresa tem aprimorado continuamente o uso da tecnologia, usando dados sobre como seus clientes interagem com email e na Web a fim de otimizar ainda mais as campanhas . Em um exemplo, uma campanha semanal por email foi movida de um dia da semana para o sábado, tendo como objetivo clientes que leem emails em seus telefones . “É um pequeno lembrete para o consumidor que está saindo para visitar uma loja e sentar naquele sofá, e conferir o deslizamento das gavetas”, diz Schroeder .

O objetivo da equipe de marketing digital da Room & Board é conhecer bem cada cliente para poder recomendar o próximo móvel ou uma decoração para combinar com a casa . “O Marketing Cloud nos permitiu conversar individualmente com os clientes e criar mais desse relacionamento próximo, da mesma forma que temos tido nas lojas por tantos anos”, diz Kimberly Haase Ruthenbeck, diretora de experiência na Web . “Não está substituindo a experiência na loja, está apenas

complementando a ideia de que o cliente quer sentir que o conhecemos durante todo o processo .”

" A Salesforce nos permite criar mais do relacionamento próximo que temos nas lojas.

— Kimberly Ruthenbeck

diretora de experiência na Web na Room & Board

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É mais provável que clientes que clicam em recomendações convertam, gastem mais no seu site e retornem no futuro . E com as visitas em que o cliente clicou em uma recomendação que compreendem apenas 7% das visitas, mas com 26% da receita proveniente dessas visitas, você provavelmente terá muito espaço para aumentar o número de cliques de recomendação em seu site .

Conclusão

A personalização é poderosa para a receita e útil para os clientes, e é a tática de facilidade de localização mais importante que você tem à sua disposição, fornecendo mais receita do que até mesmo a pesquisa no site.

Pense em como você pode aproveitar ao máximo cada clique com recomendações direcionadas pela IA para ajudar sua personalização a se tornar mais eficaz ao longo do tempo.

Quanto mais dados você coletar, mais precisa será a personalização . Jornadas personalizadas e inteligentes são a melhor maneira de competir no futuro e a melhor maneira de garantir uma experiência perfeita que encanta cada cliente .

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Referências

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