Como a análise de dados transformará o espaço de comércio eletrônico D2C
Publicados: 2021-05-09À medida que as marcas de comércio eletrônico D2C se preparam para fazer sentir sua presença em 2021, veja como a análise de dados pode mudar o jogo para elas
As ferramentas de análise de dados podem consolidar e filtrar todos esses dados para extrair os insights mais relevantes para melhorar a eficiência, lucratividade e produtividade
Ao saber com antecedência o que os clientes desejam, as marcas D2C podem ajustar suas estratégias e recomendações de marketing para impulsionar esses produtos e, assim, aumentar as chances de conversão
Dado que 93,5% dos usuários da Internet em todo o mundo fizeram compras on-line em 2020, focar exatamente no que esses usuários desejam não é mais uma opção. Com os dados certos do cliente em mãos, as marcas de comércio eletrônico podem entender exatamente o que motiva seus clientes e incentivá-los a fazer mais compras de acordo. As tendências e preferências estão mudando rapidamente no mundo acelerado de hoje e até mesmo clientes fiéis se afastarão de marcas que não conseguem acompanhar – outra razão convincente para investir em análise de dados que impulsiona o marketing orientado ao cliente e melhora as conversões. À medida que as marcas de comércio eletrônico D2C se preparam para marcar presença em 2021, veja como a análise de dados pode mudar o jogo para elas.
Aplicações de análise de dados no comércio eletrônico D2C
O poder de medir resultados
Cada micro-passo que uma empresa dá, seja no atendimento ao cliente ou no atendimento do produto, gera dados. Claramente, há uma enorme quantidade de dados de negócios sendo gerados todos os dias – muitos dos quais são críticos para a tomada de decisões. As ferramentas de análise de dados podem consolidar e filtrar todos esses dados para extrair os insights mais relevantes para melhorar a eficiência, a lucratividade e a produtividade. Assim, a empresa pode avaliar seu desempenho e tomar as próximas etapas informadas com base em métricas pré-determinadas, como lucro por trimestre, tempo de atendimento do pedido, número de tickets de suporte resolvidos por dia, taxa de abandono de carrinho e assim por diante.
Construindo personas de comprador
Ver os compradores on-line apenas como um grupo demográfico sem rosto não levará a marca muito longe. Mergulhar profundamente no que motiva os clientes – quais empregos eles têm, quais gostos eles têm, quais são suas esperanças e aspirações – ajuda a equipe de produto a elaborar um roteiro para o que esses clientes podem precisar e ajuda a equipe de marketing a se comunicar melhor com eles. É aqui que a aplicação de análise de dados para criar personas de comprador é útil. A análise de dados pode filtrar pontos de dados relevantes e identificar padrões com base no que os clientes procuram quando visitam o site, por um período de semanas ou até meses. A marca pode então segmentar sua base de clientes com base nas personas do comprador que eles constroem a partir desses dados e compartilhar conteúdo personalizado com base no que mais motivará cada persona.
Ativando mecanismos de recomendação
Cerca de 75% da audiência da Netflix vem do que seus mecanismos de recomendação sugerem, assim como 35% das compras na Amazon. Esses mecanismos usam poderosos algoritmos de aprendizado de máquina e processamento de linguagem natural para fornecer recomendações personalizadas com base no histórico de navegação e compra de um usuário. Os mecanismos de recomendação são como o simpático lojista de bairro que sabe o que seus clientes querem e sugere outras coisas que eles podem gostar. Ou seja, permitem uma relação mais pessoal entre a marca e o cliente, o que vai incentivar o cliente a continuar comprando.
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Previsão de demanda mais inteligente
A análise de dados pode analisar vendas históricas e tendências do setor para fazer previsões sobre padrões de demanda para o próximo mês, trimestre ou ano. Ao saber com antecedência o que os clientes desejam, as marcas D2C podem ajustar suas estratégias e recomendações de marketing para impulsionar esses produtos e, assim, aumentar as chances de conversão. A previsão de demanda também ajuda na otimização de preços – as marcas D2C podem oferecer descontos e cupons de presente com base em quanto os clientes estão dispostos a pagar. Por exemplo, uma das maiores marcas de bens de consumo duráveis da Índia experimentou um aumento na demanda durante a pandemia por produtos específicos, como lava-louças, máquinas de lavar e micro-ondas. Os insights de dados os ajudaram com melhores previsões e gerenciamento da cadeia de suprimentos.
Melhor gerenciamento de estoque
Nem todas as marcas D2C podem ter grandes armazéns à sua disposição para manter os estoques. Além disso, muitos produtos podem estragar ou expirar se forem armazenados por muito tempo. A análise de dados pode identificar padrões de compra que ajudarão a marca a manter estoques suficientes para atender à demanda. A análise também pode ajudar a prever picos ou quedas na demanda, como durante a época festiva ou uma calamidade como uma pandemia. Isso evitará que os estoques acabem ou sejam desperdiçados.
Melhor atendimento ao cliente
Para as marcas de comércio eletrônico D2C, em particular, oferecer um excelente atendimento ao cliente é o que os diferencia da concorrência e incentiva os clientes a visitar seu site em vez de comprar em uma plataforma agregadora. Com base na análise de dados, as marcas D2C podem identificar quaisquer pontos problemáticos na jornada do cliente e resolvê-los rapidamente. Ele também pode identificar com que diferentes personas estão lutando e ajudar a equipe de suporte a lidar com essas dificuldades com um toque mais pessoal.
Como as marcas da nova era estão aproveitando a análise de dados para impulsionar o comércio eletrônico D2C
Reconhecendo o papel fundamental dos dados em um mundo cada vez mais digital, os facilitadores de comércio eletrônico incorporaram a análise de dados em sua plataforma alimentada por IA. A plataforma de crescimento desses facilitadores ajuda os clientes a se beneficiarem de insights de dados granulares sobre o comportamento do cliente e padrões de compra/navegação que impulsionam novas estratégias para responder melhor a esses padrões. Essas plataformas também auxiliam os clientes com tratamento segmentado para diferentes coortes de clientes e um dashboard que gerencia mais de 60 parâmetros de compras online. Isso permite um gerenciamento de estoque mais inteligente, mais economia de custos, melhor atendimento no prazo e, por fim, taxas de conversão mais altas de clientes satisfeitos.