Os consumidores de hoje são uma espécie de multidão difícil. Para acompanhar as demandas e expectativas cada vez maiores, as marcas não só precisam aparecer onde seus clientes querem fazer negócios, mas também precisam mostrar a seus clientes que eles entendem quem são, reconhecer que querem ser tratados como indivíduos, lembrar de suas interações anteriores e fazê-los se sentir valorizados – nos dias de hoje 71% dos consumidores esperam personalização e 76% dos consumidores ficam frustrados quando não recebem comunicações personalizadas ou experiências relevantes.
A boa notícia é que conhecer seus clientes em um nível mais profundo e oferecer os tipos de experiências que ajudam a impulsionar a conversão é mais fácil do que você imagina. Graças a uma combinação de algoritmos alimentados por AI e aos recursos avançados de processamento de dados dos CDPs, as marcas podem criar experiências impactantes e personalizadas que têm o potencial de transformar os clientes em defensores da marca.
A parte (de dados) da ciência
Por trás de cada experiência digital "recomendada para você", "surpreenda-me" ou "achamos que você pode gostar" está um processo de análise preditiva. A análise preditiva é um ramo da análise avançada que usa dados históricos, mineração de dados, modelagem estatística, além de técnicas de AI/aprendizado de máquina para prever comportamentos, eventos e tendências futuras. A técnica pode ser usada de várias maneiras para ajudar as marcas a melhorar a conversão e aumentar a receita.
Eliminar as conjeturas das recomendações de produtos
Aproveitando algoritmos avançados de aprendizado de máquina, marcas e varejistas podem criar os tipos de recomendações de produtos relevantes que fazem com que os clientes sintam que você realmente os "recebe" e entendam seu gosto em roupas, música, filmes, mantimentos, utensílios domésticos, conteúdo, destinos de viagem ou quaisquer bens ou serviços que estejam navegando. E certamente vale a pena fazer esse esforço extra. De acordo com as estatísticas, 91% dos consumidores são mais propensos a comprar de uma marca que se lembra de suas preferências e fornece recomendações relevantes.
Upselling e venda cruzada
Com o custo incremental de venda para clientes existentes geralmente muito menor do que o custo envolvido na geração de novos leads, é fácil ver por que o upselling e o cross-selling se tornaram casos de uso tão populares para análise preditiva. Usando a análise preditiva, os varejistas podem prever a propensão de cada cliente para ofertas de venda cruzada ou upsell. Com base em dados, incluindo produtos e/ou serviços que normalmente são comprados em conjunto, as equipas de marketing podem criar pacotes de produtos, ofertas personalizadas ou promoções que complementem as compras existentes do cliente. Normalmente, as mensagens de recomendação de venda cruzada são lidas como: "clientes que compraram isso também compraram".
As recomendações de upsell geralmente são apresentadas aos clientes na etapa de checkout e são baseadas em um SKU (unidade de manutenção de estoque) específico. Cada produto está vinculado a uma versão um pouco mais avançada e é comercializado para atrair clientes que, com base em insights de análises preditivas, provavelmente se envolverão com ofertas de upsell.
Reduzir a rotatividade
A capacidade de identificar clientes que provavelmente mudarão ou cancelarão a assinatura de seus serviços é uma das aplicações mais valiosas de aprendizado de máquina e análise preditiva — especialmente se ainda houver tempo para evitar que eles se afastem da sua marca. Usando algoritmos e modelos de aprendizado de máquina, você pode identificar os segmentos de clientes com maior risco de rotatividade e aproveitar a oportunidade para reconquistá-los. A longo prazo, os resultados são de longo alcance. Você não apenas reduz a perda de receita e os custos de aquisição, mas também pode descobrir pontos problemáticos que o ajudam a trabalhar para melhorar sua CX geral.
AI, aprendizado de máquina, análise preditiva e o CDP
Considerado o "coração pulsante da sua pilha de martechs", o CDP certo irá reunir, unificar e segmentar perfeitamente todos os dados de que você precisa para executar com sucesso campanhas orientadas por AI. Os CDPs avançados fornecem aos profissionais de marketing acesso à análise preditiva e à tecnologia de aprendizado de máquina, permitindo que eles apliquem modelos preditivos aos seus dados para que possam antecipar o comportamento futuro e acionar a experiência mais relevante e personalizada para cada cliente individual.
Sitecore CDP
Sitecore CDP extrai valor dos dados dos seus clientes e ajuda-o a gerar experiências excecionais em todos os canais digitais. Os recursos avançados do CDP permitem prever, testar e otimizar cada interação com o cliente em todos os produtos e experiências. A análise preditiva e a AI informam interações inteligentes, enquanto a tecnologia de decisão permite decisões baseadas em dados que criam o tipo de experiências personalizadas que não só impressionam os clientes, mas também aumentam a lealdade e a confiança.
Uma fórmula para o sucesso
Quer utilize a análise preditiva para fazer upsell, cross-sell, reduzir a rotatividade ou gerar recomendações de produtos relevantes, pode sentir-se confiante de que forneceu aos seus clientes as melhores opções e experiências possíveis para impulsionar a conversão e a fidelidade à marca.
Quer saber mais?
Sitecore CDP está ajudando algumas das marcas mais conhecidas do mundo a oferecer experiências que geram receita. Descobrir Como o CDP aumenta a fidelidade e a confiança do cliente ou dê os primeiros passos para obter o buy-in da sua organização lendo o nosso guia para Construindo um business case para uma CDP.