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Como Entender o Comportamento do Consumidor Online

E se você pudesse prever com exatidão o comportamento do consumidor diante de uma campanha de marketing?

Não dá confiar na bola de cristal e nem no super poder da adivinhação… Até já tentamos (rs), mas pelos nossos testes, os palpites só são realmente assertivos quando a Inteligência Artificial dá aquela ajuda!

Por meio de uma construção matemática, ela permite que o comportamento do consumidor seja entendido e analisado a fundo. Com a identificação de padrões comuns de um grupo, por exemplo, é possível dizer como clientes que têm perfis similares a essa amostra irão se comportar em circunstâncias semelhantes.

Os modelos de análise de comportamento do consumidor geralmente são baseados na mineração de dados e cada um é projetado para responder perguntas específicas.

Se o modelo for sólido, ele irá gerar recomendações e insights para que a performance das próximas campanhas aumente, já que será possível prever como a maioria dos clientes do grupo irá reagir.

Como aplicar no meu negócio?

Infelizmente, a construção de modelos de comportamento do consumidor baseados em Inteligência Artificial geralmente é uma tarefa difícil e que exige tempo.

É difícil e caro encontrar profissionais qualificados que consigam usar as técnicas certas para analisar grandes quantidades de dados complexos de maneira sólida e assertiva.

Além disso, mesmo depois de construir um modelo de análise, é igualmente complicado usá-lo com foco comercial e visão estratégica, para conseguir determinar exatamente quais ações de marketing devem ser direcionadas para cada grupo de clientes.

O ideal, é utilizar uma ferramenta de Inteligência Artificial, como a Plataforma de Social Miner, que realiza as análises e ações de forma automática, evitando erros e altos custos.

Recência, Frequência e Valor

Muitos modelos de estudo de comportamento do cliente são baseados na análise de Recência, Freqüência e Valor Monetário (RFM).

Ela tem como base a teoria de que os clientes que gastaram dinheiro em um negócio recentemente ou que compram com muita frequência ou que gastaram mais, são os mais propensos a comprar novamente.

O RFM é popular porque é fácil de entender e simples de usar no dia a dia, além de ser aplicável em quase todos os tipos negócios.

O problema é que a análise RFM não dá conta de entregar o nível de precisão e a densidade de informações que o e-commerce precisa.

Em primeiro lugar, ela apenas descreve e leva em conta o que o cliente fez no passado, sem conseguir prever com precisão comportamentos futuros.

Em segundo, avalia os clientes em um determinado momento sem levar em conta a forma como o cliente se comportou no passado ou no ciclo de compra em que ele foi analisado.

Ou seja, a modelagem precisa do cliente é muito fraca, a menos que ele tenha sido analisado durante um longo do tempo.

A melhor abordagem para a modelagem do comportamento do consumidor

Para conseguir prever o comportamento dos consumidores, utilizando a Inteligência Artifical da maneira mais eficaz e simples possível, a Social Miner acredita que é preciso combinar uma série de funcionalidades:

  • Segmentar os clientes em pequenos grupos para impacta-los com base em comportamentos reais;
  • Rastrear os consumidores para descobrir como eles navegam entre as categorias e produtos de seu site ao longo do tempo, incluindo dados relativos a recompra e levando em consideração como cada conversão aconteceu;
  • Prever com precisão os comportamentos futuros dos clientes (conversão, churn, ticket médio e etc) usando técnicas de modelagem de comportamento preditivo em vez de ficar apenas olhando no espelho retrovisor de dados históricos;
  • Usar cálculos avançados para determinar o valor da vida útil do cliente e embasar decisões ao invés de focar somente na receita de curto prazo que um cliente pode trazer à empresa;
  • Descobrir, com base em métricas objetivas e previamente definidas, quais ações de marketing devem ser direcionadas para cada consumidor;
  • Implementar ferramentas que consigam fazer recomendações coerentes e melhorem a experiência dos clientes;
  • Adequar a comunicação e criar um relacionamento com os consumidores, ou seja, fazer People Marketing. Não ainda nada, enviar a oferta certa, se a comunicação não estiver alinhada com o público.

Cada um desses tópicos vai te ajudar a conseguir gerar mais vendas no seu e-commerce e a Inteligência Artificial pode trazer ainda mais resultados, fazendo essa roda girar automaticamente.

É só por meio dela que você vai conseguir aproveitar todo o potencial de cada uma dessas possibilidades, unindo a capacidade de cruzamento e análise de dados da “máquina” com a interpretação humana do que está por trás de tudo isso.

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