Acerte na recomendação: três tipos de personalização que geram mais vendas online - Blog Linx
Acerte na recomendação: três tipos de personalização que geram mais vendas online
Escrito por Carla Melo em 04/05/2020 | Atualizado em 12/06/2020
Torne a experiência de compra online mais eficiente com recomendações a partir do histórico, do comportamento e do perfil de cada cliente
Quando o assunto é personalização de vendas, o ecommerce sai em disparada. Se, nas lojas físicas, o objetivo é montar uma vitrine atrativa para a maior parte dos consumidores, no varejo virtual, é possível apresentar um layout sob medida para os interesses de cada cliente.
Isso porque as pessoas têm desejos diferentes e buscam mercadorias que, de fato, supram suas necessidades. Por isso, já há no mercado soluções tecnológicas que customizam páginas de recomendações de acordo com o comportamento de cada usuário.
Sugestões personalizadas tendem a ser mais certeiras, otimizado a jornada de compra e despertando no cliente uma sensação de identificação. Não se trata somente de aumento de vendas, mas também de aumento da quantidade de itens por pedido, ticket médio mais elevado e uma experiência de compra muito melhor.
A inteligência por trás disso é um sistema automatizado que usa algoritmos de coleta e análise de dados dos usuários que navegam pela sua loja. É como se fosse uma versão tecnológica do vendedor do varejo físico, que auxilia o consumidor a encontrar determinado produto e itens similares, mas com o bônus de ser algo bem mais personalizado.
Para o cliente, ter muitas opções é sempre bom, mas é preciso tomar cuidado. Quase 40% dos consumidores online abandonaram um ecommerce ao se perder entre milhares de itens, aponta uma pesquisa da Accenture. É nesse cenário que podemos compreender a relevância da recomendação de produtos.
Com o uso de análise de dados e Machine Learning, é possível reconhecer os comportamentos e interesses dos usuários, tanto individual quanto coletivamente. Assim, uma solução é capaz de aprender sobre o que eles mais tendem a comprar e transforma isso em inteligência estratégica para os negócios.
Entre as marcas que melhor utilizam esse tipo de ferramenta está a Amazon. Com a enorme quantidade de produtos cadastrados, mais a lista numerosa de parceiros de marketplace, encontrar produtos pode não ser tarefa das mais intuitivas sem uma ajudinha. As recomendações funcionam tanto que 35% do que os consumidores compram na Amazon vêm de indicações de produtos baseadas nesses algoritmos.
>> Leia também: Principais fatores que determinam como os clientes compram no e-commerce
É claro que não precisa ser um gigante do ecommerce para aproveitar os potenciais das ferramentas de recomendação. Contudo, quanto mais dados estiverem à disposição da ferramenta, mais inteligente ela ficará, fornecendo sugestões mais personalizadas. Os dados podem ser coletados enquanto os clientes navegam pelo ecommerce, acessam o aplicativo da loja, usam mídias sociais ou fazem buscas em comparadores de preços, por exemplo.
Agora que você já compreende melhor como funciona esse tipo de solução, vamos apresentar três das recomendações mais eficazes:
Quando o histórico de navegação define as recomendações
Com tempo para escolher, avaliar as características, verificar as descrições técnicas e checar o preço entre sites, muitas vezes, a atenção do cliente fica dividida. Aqui, entra uma solução para reconquistá-lo: mostre que o produto ainda está disponível. Melhor ainda se ele estiver com um preço mais baixo ou com algum benefício, como frete grátis.
É possível alertar o cliente que o produto desejado está mais em conta, mesmo que ele sequer o tenha adicionado ao carrinho. Nem é preciso esperar que ele saia da loja para chamar a sua atenção. Se ele estiver em um longo período de inatividade ou prestes a abandonar o seu site, envie recomendações personalizadas, formulários de captura de lead ou mesmo um desconto.
Indicações baseadas em histórico de compras
O cliente do seu ecommerce recém adquiriu um faqueiro? Quem sabe ele não esteja interessado em um jogo de jantar também. Levando em conta as compras anteriores, são indicados produtos similares aos que o consumidor levou.
Essa forma de recomendação se baseia nos produtos e categorias, sugerindo itens que tenham afinidade com as necessidades daquela pessoa. Também é possível adotar o up-selling, a estratégia de sugerir que o cliente leve um produto parecido ao que ele está observando, mas com um preço de venda maior ou uma margem de lucro mais elevada.
Recomendação de itens complementares
Essa tática também é conhecida como cross-selling. Quando um usuário escolhe um produto, uma caixa de sugestão surge apresentando itens complementares. As recomendações podem estar na página de detalhamento dos produtos, no carrinho ou na hora de fechar a compra.
Assim, se uma consumidora coloca no carrinho um óculos para natação, é possível sugerir produtos adequados para a sua prática esportiva, como touca, maiô ou uma bolsa impermeável. É muito mais eficiente do que indicar materiais esportivos de forma aleatória, como uma sunga.
Cerque seu cliente com recomendações qualificadas
Nem só de alertas no ecommerce é que se reengaja um consumidor. As estratégias podem incluir vitrines personalizadas, o envio de emails de recomendação (mesmo sem ter o cadastro daquele usuário ainda), webpushes de notificação de promoções e mensagens via SMS relembrando aquele carrinho abandonado.
Para isso, conte com a experiência da Linx Digital, especialista em tecnologia para o varejo online. Com o Linx Impulse, você tem soluções de personalização e recomendações inteligentes, entre outras, dentro de uma uma suite completa para otimizar o seu ecommerce. Quer saber como nossas tecnologias coletam e analisam dados de comportamento e perfil de milhões de consumidores? Entre em contato!
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