Experiências de compra personalizadas serão o segredo para o sucesso no varejo

No cenário competitivo atual do varejo, proporcionar uma experiência de compra personalizada aos clientes tornou-se mais do que um luxo - é uma necessidade. A 'Personalização em Compras', um estudo conduzido pela Salesforce, põe em destaque a importância dessa estratégia após analisar mais de 150 portais de e-commerce nos Estados Unidos. A pesquisa demonstrou que personalização não é apenas uma tendência em ascensão, mas também um fator crucial que direciona o aumento de vendas online e exerce uma influência marcante na receita gerada e na taxa de conversão. 

De acordo com os dados coletados, metade dos consumidores alega que considerariam mudar de marca se suas expectativas de uma experiência personalizada não forem atendidas. Além disso, 58% dos consumidores reconhecem que a revolução tecnológica alterou drasticamente suas expectativas sobre como as empresas devem interagir com eles. Ao aprimorar a experiência do cliente, a personalização também impulsiona as vendas no comércio digital. 

E embora apenas 7% das visitas incluam cliques em recomendações de produtos, essas interações são responsáveis por impressionantes 24% dos pedidos e 26% da receita. Este fato ilustra o potencial inexplorado da personalização em potencializar as vendas no e-commerce.

Como a IA transforma recomendações em vendas 

A personalização de recomendações com o uso de IA envolve a coleta e análise de dados sobre o comportamento e as preferências do usuário. A IA é capaz de processar esses dados e identificar padrões, gerando recomendações personalizadas com base nas informações coletadas. Existem diversas técnicas e algoritmos utilizados nesse processo, como filtragem colaborativa, filtragem baseada em conteúdo, análise de histórico de navegação, segmentação de usuários e algoritmos de aprendizado de máquina. 

A IA pode analisar dados como histórico de compras, itens visualizados, cliques anteriores, avaliações e até mesmo informações demográficas do usuário. Com base nessas informações, a IA pode identificar produtos ou conteúdos relevantes e recomendá-los de forma personalizada para cada usuário, levando em consideração seus interesses e preferências específicas. 

Essas recomendações personalizadas podem ser exibidas em diferentes momentos e canais, como na página inicial do site, nas páginas de produtos, por e-mail marketing, em anúncios direcionados e até mesmo por meio de notificações personalizadas em aplicativos móveis. 

A IA continua refinando e melhorando as recomendações ao longo do tempo, conforme mais dados são coletados e analisados. Dessa forma, as recomendações se tornam cada vez mais precisas e relevantes, proporcionando uma experiência de compra personalizada e aumentando as chances de conversão e fidelização do cliente.

O relatório também aponta uma série de características-chave de consumidores que respondem positivamente à personalização:

1. Tempo de visita mais longo: Consumidores engajados com a personalização passam uma média de 12,9 minutos navegando em sites de e-commerce, em contraste com os 2,9 minutos daqueles que não interagem com recomendações.
2. Maior envolvimento com produtos: Estes consumidores visualizam em média 4,8 vezes mais produtos únicos por visita, explorando de forma eficaz o catálogo da loja e tornando-se verdadeiros conhecedores dos produtos ofertados.
3. Maior probabilidade de retorno: Os clientes que interagem com recomendações têm quase o dobro de chances de retornar ao site. O estudo aponta que 37% dos clientes que clicaram em uma recomendação durante a primeira visita retornam, contra apenas 19% que não se engajaram com as recomendações.
4. Maior propensão para comprar: Apesar de apenas 6% dos clientes clicarem em recomendações, 37% dos clientes que concluíram uma compra se engajaram com as recomendações. Isso evidencia que os clientes que interagem com recomendações tendem a realizar compras.
5. Compra de itens recomendados:24% dos produtos adquiridos por clientes que clicaram em recomendações são os mesmos produtos que eles visualizaram por meio dessas sugestões. Ademais, mais da metade (52%) dos pedidos de clientes que clicaram em uma recomendação incluem um desses produtos sugeridos.

Estas características destacam que consumidores que respondem à personalização são altamente engajados, propensos a fazer compras e a retornar ao site, tornando-os um ativo extremamente valioso para os varejistas.

Cases de sucesso

A Stonewall Kitchen, renomada por seus produtos gourmet, adota a personalização para oferecer uma experiência de compra singular para cada cliente. Com o suporte da plataforma de inteligência artificial Einstein, a empresa customizou suas recomendações de produtos, resultando em um aumento de 15% na taxa de conversão e um crescimento de 18% no valor médio do pedido. 

A PacSun, uma varejista de moda, está reformulando a forma como os clientes interagem com suas marcas e produtos prediletos. Com o auxílio da personalização impulsionada por IA, a PacSun criou jornadas de compras únicas para cada cliente, o que influenciou significativamente os resultados financeiros da empresa. 

Já a Room & Board, uma companhia de móveis modernos, está reinventando a experiência pessoal de uma loja física no ambiente digital. Ao armazenar todo o histórico de vendas e dados do cliente na nuvem, a empresa habilitou que a aprendizagem de máquina se tornasse cada vez mais eficaz. O resultado? Um retorno sobre o investimento astronômico de 2900% no primeiro ano de uso do Einstein.

 O Poder das Recomendações em números 

• Recomendações de produtos geram 24% dos pedidos e 26% da receita, apesar de representarem apenas 7% das visitas.
• Compras feitas a partir de recomendações têm um valor médio 10% maior e os clientes gastam cinco vezes mais por visita.
• Clientes em dispositivos móveis que clicam em recomendações têm uma taxa de conversão mais alta do que os clientes em computadores.
• A combinação de pesquisa no site e cliques em recomendações leva a uma conversão 3,7 vezes maior, chegando a 4,2 vezes no celular.
• Clientes que clicam em recomendações passam em média 12,9 minutos no site, enquanto aqueles que não clicam passam apenas 2,9 minutos.
• Apenas 6% dos clientes clicam em recomendações, mas 37% dos clientes que concluíram um pedido o fizeram após clicar em uma recomendação.
• Cerca de um quarto dos produtos comprados por clientes que clicam em recomendações são itens recomendados.
• Os dados foram baseados em uma análise de mais de 150 sites americanos de comércio digital direto ao consumidor, abrangendo mais de 250 milhões de visitas e meio bilhão de dólares em valor bruto de mercadorias.