Como os dados aumentam a eficácia de uma estratégia de orientação ao cliente

Hoje, são os consumidores, não as empresas, que conduzem as decisões de negócios. Orientação para o cliente, ou centralidade do cliente, é uma abordagem de negócios que coloca o cliente no centro de todas as ações da organização.

A pandemia deixou mudanças irreversíveis no setor de varejo à medida que o comportamento do consumidor evoluiu durante um período de movimento limitado. Enquanto as lojas estavam vazias, os consumidores recorreram aos dispositivos móveis. Um estudo de pagamentos remotos PYMNTS 2020 relatou que os dispositivos móveis são os dispositivos mais populares para compras online, com até 72% dos consumidores usando seus dispositivos móveis para fazer compras. 

A explosão das compras online viu um aumento de 146% nos  pedidos de varejo online em abril de 2020 em comparação com o mesmo período do ano passado. 

Embora o crescimento do e-commerce tenha acelerado em “quatro a seis anos”, de acordo com um relatório recente publicado pela Adobe, indicou que no local os varejistas estão adotando abordagens que priorizam o digital para se adaptar às novas normas de distanciamento social e contato minimizado. 

Ao alistar soluções de inteligência artificial (IA) e Internet das coisas (IoT), o setor de varejo está implementando novas abordagens para aprimorar a experiência do cliente, impulsionar as vendas e, não menos importante, garantir a segurança dos funcionários e varejistas nas lojas. 

Parece senso comum, mas muitas marcas não conseguem implementar estratégias que colocam o cliente no centro de suas operações. Frequentemente, as empresas concentram sua energia nos produtos e não nos consumidores. 

No entanto, como a tecnologia facilita uma personalização maior, as expectativas do cliente aumentam exponencialmente. Agora, o consumidor espera ser a prioridade da marca. Portanto, para se manter relevante, é essencial que as empresas mudem seu foco para o cliente e a melhor forma de fazer isso é se basear em dados. 

Já explicamos a importância dos dados para o varejo neste artigo. 

Agora, veja 10 dicas para desenvolver uma estratégia de orientação ao cliente baseada em dados.

1 – Aproveite o tráfego de rede 

As redes sociais da empresa contêm uma riqueza de informações valiosas que muitas organizações não aproveitam. Capturar essa inteligência é a primeira etapa para gerar insights acionáveis.

2 – Não faça suposições 

Aceite o que os dados dizem, não o que você pensa que dizem. Permaneça objetivo e os dados revelarão insights inesperados. 

Por exemplo, se o objetivo é entender o comportamento de vendas de um determinado produto, quanto ele vende, qual é o ticket médio do cupom que o produto está presente, quais são os produtos relacionados a sua venda, não faça suposições, tire relatórios do seu ERP e descubra a partir dos dados.

Bônus: não confunda ter suposições pré definidas com criar hipóteses. A criação de hipóteses para posterior confirmação ou descarte é fundamental para o processo de descoberta.  

3 – Elimine pontos cegos 

Pontos cegos dos dados podem levar à perda de informações valiosas. As empresas precisam garantir que têm uma visão de 360 ​​graus do comportamento do cliente em todos os canais. 

Por isso é tão importante a identificação do cliente no PDV.

4 – Não deixe pedra sobre pedra

Os dados agregados podem conter percepções críticas. São essas informações que revelam os insights mais valiosos necessários para melhorar continuamente a experiência do cliente.

5 – Veja o quadro geral

Capture dados entre plataformas e enriqueça esses dados correlacionando-os com informações de fontes internas. As empresas devem conectar os pontos o mais cedo possível no processamento para obter insights completos, precisos e oportunos.

6 – Foco na qualidade ao invés da quantidade 

A qualidade dos dados é crítica para insights precisos. Embora a diversidade de dados seja importante, evite se perder nos dados.

7 – Priorize a agilidade  

As expectativas do cliente estão sempre mudando – portanto, as empresas precisam ser capazes de se ajustar. Para garantir que os recursos analíticos estejam atualizados, as ferramentas das empresas precisam ser capazes de captura e processamento de dados imediatamente.

8 – Opere em tempo real

Seu supermercado precisa funcionar em tempo real, assim como suas análises. É essencial obter uma visão em tempo real do comportamento do cliente para entender o que está acontecendo. A partir daqui, as empresas podem tomar medidas oportunas e apropriadas.

9 – Nunca comprometa a experiência

Os sistemas de análise nunca devem comprometer a experiência do cliente. Portanto, as ferramentas de captura de dados não devem interferir na velocidade ou no desempenho das outras ferramentas, PDV, site ou plataforma de e-commerce.

10 – Seja plataforma neutra 

Os supermercados precisam ter certeza de que podem aproveitar os insights em todos os canais, esteja o cliente fazendo uma compra presencial usando um smartphone, tablet ou laptop.

Tópico Bônus: IA e IoT

AI

Um grande exemplo de IA (Inteligência Artificial) que todo mundo conhece é a Lu da Magazine Luiza, que caiu no gosto dos consumidores e que tem interação com os mesmos em todas as plataformas da empresa. 

Outras empresas viram o potencial sucesso que a utilização de IA acarreta e seguiram o exemplo, como a Nat Natura e a Mara da Amaro.  

Esses projetos já estavam bem implementados antes da pandemia, mas terão um papel maior após o COVID, servindo como um exemplo para outros varejistas que buscam incorporar a tecnologia. 

Essas soluções inspiradas em IA são centradas no cliente e podem potencialmente assumir o papel dos funcionários da loja, atendendo suas dúvidas e demandas digitalmente por mensagens. 

IoT 

Se as soluções de IA forem adotadas para serviços aprimorados e para aliviar a carga do pessoal da loja e atender as demandas dos consumidores com menos atrito, a IoT se tornará famosa por suas abordagens baseadas em dados para as operações centrais de no varejo. 

Uma empresa que já utiliza IoT e que já se inseriu em Minas Gerais, com um centro de distribuição próprio em Betim é a Amazon. 

Leia nesse artigo como a Amazon se consolidou como a gigante do varejo mundial e como tem utilizado robôs para melhor a experiência do cliente.

Dados de alta qualidade: a chave para uma melhor experiência do cliente

Em resumo, se os supermercados garantem que fontes de dados diversificadas e de alta qualidade estão disponíveis para análise, elas podem aprimorar a experiência do cliente. 

Essa abordagem é crítica na “Era do Consumidor”, onde as expectativas do cliente estão em constante evolução. Com o suporte da tecnologia adequada, você pode capturar dados valiosos sem afetar o desempenho do site e a experiência do cliente.

Com essa inteligência precisa e baseada em dados, você pode entender melhor a experiência dos seus usuários finais e otimizar o funil de vendas. 

A partir daqui, as organizações podem aproveitar essas informações e analisar o que afeta a rotatividade e o valor da vida útil do cliente. Portanto, com insights robustos e baseados em evidências, é possível desenvolver uma estratégia de orientação para o cliente que estimule a lealdade e, em última análise, o lucro a longo prazo.

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