A Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais trouxe grande preocupação entre os comerciantes em razão do rigor de suas penalidades. Por essa razão, muitas empresas, principalmente de micro e pequeno portes, acabaram por preferir não coletar ou utilizar as informações de seus consumidores. No entanto, se mostra cada vez mais necessário oferecer uma personalização da experiência de compra adequada, como forma de se diferenciar da concorrência e garantir as vendas, e o uso dos dados ocupa papel crucial nesse cenário.
Várias ferramentas abrem a possibilidade da utilização das informações de forma segura, como lembra Renato Torres, empresário especializado em tecnologia e marketing. Ele comenta que o Big Data tem o potencial de transformar completamente a maneira como as empresas estabelecem e alcançam suas metas de vendas. “Ao analisar dados detalhados sobre o comportamento dos consumidores, as empresas podem personalizar suas abordagens e aumentar as oportunidades de venda”.
A principal vantagem da análise desse grande volume de dados vindo das mais diferentes fontes permite identificar padrões de comportamento e prever as necessidades e desejos da clientela. Renato dá como exemplo um produto com demanda maior em um período específico, as empresas podem ajustar suas campanhas de marketing e seus estoques para atender essa demanda.
É possível ainda destacar uma das principais vantagens do chamado “Big Data”: tornar a segmentação mais fácil. “As empresas conseguem entender melhor quem são seus clientes, o que eles precisam e quando precisam, permitindo uma abordagem de vendas mais efetiva”. Além disso, a análise de dados em tempo real garante às organizações monitorar o desempenho de suas campanhas e ajustá-las a partir de determinados critérios. “Isso é ainda mais útil em mercados onde as preferências dos consumidores podem mudar rapidamente”, ressalta. Para facilitar o entendimento das vantagens do uso do Big Data, Renato destaca 7 pontos sobre o tema, que podem ser conferidos no final da página.
Rafael Franco, CEO da Alphacode, comenta que ao utilizar ferramentas de análise integradas no caso dos aplicativos de venda (smartphones), o gestor se torna capaz de monitorar como os usuários interagem com a plataforma, registrando métricas como tempo de uso, funcionalidades mais acessadas e padrões de navegação. “Essas informações são essenciais para entender as preferências e otimizar continuamente a experiência oferecida”, avalia. Ele lembra da preocupação em relação à LGPD, pois “tudo que é coletado, deve ser anonimizado e utilizado exclusivamente para melhorar a performance do aplicativo, personalizar a experiência do usuário e desenvolver novas funcionalidades que atendam às necessidades dos clientes”.
Outros recursos para potencializar ainda mais os benefícios da utilização de dados são a inteligência artificial e o aprendizado de máquina (machine learning), que conseguem fazer recomendações ainda mais precisas e em tempo real. Rafael cita ainda a integração de assistentes virtuais e chatbots avançados nos aplicativos que proporcionam respostas e indicações personalizadas de forma mais intuitiva. “ Existe também no mercado a personalização em dispositivos emergentes, como wearables e plataformas de realidade aumentada, para garantir experiências únicas e envolventes em diversos pontos de contato”, ressalta. Ele exemplifica essa situação com o caso da China In Box que, por meio da implementação de uma solução omnichannel, consegue oferecer uma experiência personalizada ao usuário em canais digitais como aplicativo, PWA e WhatsApp. “São recomendações de pratos e promoções com base nas preferências individuais dos clientes”, explica. “Essa abordagem resultou em um crescimento de mais de 50% nas vendas originadas desses canais digitais, demonstrando o poder da personalização em transformar a experiência de compra e impulsionar resultados de negócios”.
Danilo Germano, head de Custormer Sucess da Red Innovations, explica que a “cultura data driven” tem sido a base para o aumento de negócios. Segundo pesquisa da McKinsey, as empresas que usam dados de forma intensiva têm um crescimento de cerca de 15% a 25% superior à média de mercado. “Essa cultura pode transformar uma empresa, impactando positivamente na tomada de decisão, mas depende de times treinados para entender e saber extrair essas informações dos dados, além de estabelecer processos adequados para que os dados façam parte da geração de valor para uma empresa”, destaca Germano.
Dicas, por Renato Torres.
1.Análise de Comportamento do Cliente
Utilize Big Data para analisar o comportamento dos clientes, identificando padrões de compra, preferências e tendências. Isso permite criar ofertas personalizadas e campanhas direcionadas que aumentam as chances de conversão.
2.Segmentação de Mercado
Segmente o mercado com base em dados demográficos, psicográficos e comportamentais. Big Data permite uma segmentação precisa, ajudando a direcionar seus esforços de marketing para os públicos-alvo mais lucrativos.
3.Previsão de Demanda
Use algoritmos de Big Data para prever a demanda futura de produtos e serviços. Isso ajuda a ajustar o estoque, planejar campanhas promocionais e evitar rupturas de estoque, garantindo que você esteja sempre preparado para atender à demanda.
4.Otimização de Preços
Análise de dados de mercado em tempo real para otimizar a estratégia de preços. Ajustar preços com base na demanda, concorrência e comportamento do cliente pode aumentar as margens de lucro e impulsionar as vendas.
5.Melhoria da experiência do cliente
Utilize insights de Big Data para melhorar a experiência do cliente em todos os pontos de contato. Personalize o atendimento ao cliente, melhore a navegação no site e ofereça recomendações de produtos relevantes para aumentar a satisfação e a fidelidade do cliente.
6.Campanhas de Marketing Personalizadas
Crie campanhas de marketing altamente personalizadas com base nos dados coletados. Mensagens personalizadas e relevantes têm maior chance de engajar os clientes e converter leads em vendas.
7.Identificação de oportunidades de upsell e cross-sell
Utilize Big Data para identificar oportunidades de upsell e cross-sell. Analise os históricos de compra dos clientes e recomende produtos complementares ou superiores, aumentando o valor médio de cada transação.
