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Mudanças de hábitos de consumo causadas pela Covid-19 - como usar dados para conhecer melhor seu cliente

Mudanças de hábitos de consumo causadas pela Covid-19 - como usar dados para conhecer melhor seu cliente

Por Jose Augusto Gabizo, Diretor Comercial da FICO

Decision Management & Optimization September 29, 2020

O mundo mudou e estamos vivendo uma realidade diferente com a pandemia da Covid-19. As capacidades de adaptação, e principalmente de reação, podem significar o sucesso e o fracasso de muitas empresas. Pensando no mercado varejista, que teve sua demanda exponencialmente aumentada, percebemos o quanto este segmento teve que se movimentar e agir rapidamente para estar pronto para esta nova realidade.

Os hábitos de compras mudaram, os interesses dos clientes não são mais os mesmos e os varejistas precisarão mais do que nunca se reinventar e conhecer melhor os hábitos e preferências de seus clientes. O objetivo não é mais fazer somente ofertas certas, mas ofertas certeiras no momento correto.

No mundo de hoje temos acesso a um volume de dados jamais visto. Em 2016, alguns estudos apontavam que a quantidade de dados criados nos 2 anos anteriores já era maior que toda a quantidade de dados produzida ao longo da história da humanidade. E estudos mais recentes afirmam que a cada 2 anos este volume de dados duplica. 

E de onde vem estes dados? Boa parte vem dos próprios clientes ao navegar na internet, mídias sociais, sites de compra, fontes publicamente disponíveis e extraídos de devices IOT como beacons, wifis que podem ser utilizados para conhecermos melhor dos hábitos dos clientes. Os varejistas tem à disposição hoje o acesso a este tipo de informação, e se munidos de soluções tecnológicas robustas, com capacidade de processar e cruzar grandes volumes de informações em tempo real, vão conseguir conhecer melhor e mais rapidamente as mudanças de hábitos de seus clientes e tomar melhores decisões de negócios - neste caso, fazendo ofertas mais alinhadas com o hábito atual de cada cliente.

Com a Covid-19, a circulação dos clientes está menor, então os varejistas têm um desafio de buscar alternativas inteligentes para chegar mais ativamente e de forma digital a seus clientes com ofertas alinhadas ao momento de vida daquela pessoa. Muitas vezes uma oferta certa, mas no momento errado, pode causar até uma frustração em um cliente. Caso ele receba, por exemplo, uma oferta de desconto de uma mesma loja em que acabou de adquirir um produto, pode algo ser mais danoso do que benéfico.

Imagine, por um momento, um cenário em que você é um cliente que entra em um site de compras online, navega em busca de um produto que tem bastante interesse, mas o prazo de entrega é mais longo do que gostaria, além do frete ter custo significativo. Você poderá eventualmente abandonar o carrinho e vai acabar desistindo da compra naquele momento. Algumas horas depois, este mesmo site entra em contato com você e informa "Olá Sr./Sra., lembra do produto que você colocou no carrinho hoje e acabou não comprando? Se ainda tiver interesse, nós conseguimos entregar ainda hoje com o frete grátis e você ainda ganhará um brinde exclusivo". 

Este cenário não é hipotético, ele já é uma realidade. Quando o cliente seleciona o produto, os sistemas de decisão do e-commerce já estão cruzando um volume massivo de terabytes de dados online para avaliar a probabilidade real de ele adquiri-lo. No momento em que o cliente abandona o carrinho, modelos analíticos otimizados cruzam informações adicionais de margem, estoque, rotas e encontram a melhor forma de entregar aquele produto para o cliente, e assim já conseguem antecipar o envio do produto para o centro de distribuição mais próximo, antes mesmo da compra ser realizada. Deste modo, quando o consumidor receber a mensagem do varejista ele receberá seu produto mais rapidamente, além de ter uma excelente experiência. Atualmente muitos varejistas já utilizam com muita inteligência estes dados em suas decisões. 

Mas vemos que estamos somente no início desta jornada. Quem estiver pronto para extrair melhores decisões destes dados, com soluções robustas que possam extrair, cruzar e executar decisões em tempo real utilizando técnicas analíticas avançadas, estará à frente de seus concorrentes e pronto para novas mudanças.

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