É consenso nas comunidades de e-commerce que personalizar a experiência da compra do cliente vai trazer melhores resultados, e muitos estudos estão sendo desenvolvidos para que essa personalização seja cada vez mais assertiva. Gostaria de incluir um indicador nessa jornada, o momento.
Logo, a grande pergunta é: “em que momento o comprador está?”. E essa questão é chave na retórica em que o consumidor brasileiro prioriza a experiência, mas ela tem que ser contextualizada com o momento.
Imaginem uma situação na qual um determinado cliente já tem um histórico de compras de vinhos caros e bem avaliados pelos sommeliers em uma determinada loja de vinhos de forma regular. A grande maioria das ferramentas de recomendação de produto rastreia o que acontece com o tráfego do e-commerce para poder oferecer os produtos “mais recomendados”. Logo, esse cliente fiel vai acabar recebendo várias ofertas de produtos que ele está acostumado a consumir, no melhor estilo de “quem compra isso acaba comprando aquilo também”. Acontece que, em outros dias, esse mesmo cliente estava buscando vinhos para dar de presente a amigos do trabalho, e ele não queria gastar muito, e começou a colocar vinhos mais baratos no carrinho.
Pronto, está feita a confusão. O cliente desobedeceu ao seu padrão de consumo e até mesmo às preferências que ele mesmo forneceu. E como ele comprou vinhos mais baratos, surge outra dúvida: “quanto dinheiro esse mesmo comprador vai gastar na próxima compra?”.
Esse exemplo confirma que não há uma fórmula única de sucesso e que a complexidade do comportamento do consumidor é quem deveria guiar as ações de recomendação do e-commerce.
Uma análise estatística olharia para o conjunto de pedidos e chegaria à conclusão de que esse pedido foi fora da curva. Um peso baixo seria atribuído a esse pedido se comparado aos demais.
Logo, surge uma nova necessidade: soluções e modelos avançados de personalização que entendam “em que momento o consumidor está” e que do outro lado da tela estão pessoas preenchendo alguma necessidade pontual. Quando as pessoas escolhem um canal de e-commerce, estão colocando na balança algumas decisões pontuais, sejam elas de economizar algum dinheiro, de ganhar tempo ou apenas de não se estressar naquela compra.
Cada vez mais, precisaremos de soluções com abordagem de aprendizado de máquina, onde as recomendações possam utilizar informações contextuais e dados comportamentais do cliente em tempo real. Dessa maneira, elas poderão entregar os produtos mais relevantes ao consumidor no ponto certo de sua jornada de compra. Em outras palavras, o sucesso de conectar a personalização com o momento do cliente é a capacidade de interpretar que alguns dados são o padrão recorrente de consumo, outros são outliers (pontos fora da curva) e outros são aqueles que o cliente forneceu com suas preferências e que devem ser tratados como âncoras, com maior peso no algoritmo de recomendação.
Mais do que nunca, é necessário lembrar que vivemos nossas vidas em momentos, e esse comportamento está presente em nossas compras também. E a chance de potencializar a receita do seu e-commerce depende de entender cada momento.
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Na próxima semana farei mais um review com depoimento e resenha sobre Personalizando o momento. Espero ter ajudado a esclarecer o que é, como usar, se funciona e se vale a pena mesmo. Se você tiver alguma dúvida ou quiser adicionar algum comentário deixe abaixo.
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