Análise preditiva no varejo: como usar dados para entender o comportamento do consumidor e vender mais
A análise preditiva é uma das maiores tendências do varejo do ano, e veio para ficar. Ramo fundamental da inteligência de negócios (BI), ela usa dados do passado para prever ações futuras e gerar insights.
A análise preditiva no varejo permite tomar medidas proativas e baseadas em dados para melhorar a experiência de compra e acompanhar um perfil de cliente em constante mudança. Clique para tuitar
Seja você dono de uma empresa, gerente de inovação ou diretor de insights, ser orientado por dados é a chave para obter insights imparciais sobre os consumidores e impulsionar o crescimento no varejo. Vamos ver como obter esses dados e como usá-los da melhor forma.
Por que coletar dados de varejo?
Empresas competitivas do varejo usam big data para entender seu público-alvo de forma cada vez mais profunda. Como ferramenta essencial de BI, o big data ajuda a otimizar todas as áreas da empresa. Para um varejista, ele pode ser a diferença entre ser uma loja líder e lucrativa e fechar as portas.
Como?
A análise de dados da loja fornece informações específicas e detalhadas sobre os consumidores. Com isso, ela elimina as suposições.
Você conhece seus clientes, sabe o que eles querem e onde, quando e como compram. Nada de tentativa e erro. Alguns exemplos de big data:
Histórico de compras
Perfil demográfico dos clientes
Preferências de produtos
Jornada do comprador
Padrões de engajamento
Esse tipo de insight sobre os consumidores permite prever e medir a intenção de compra para gerenciar melhor as margens de marketing, as operações da loja e a experiência do cliente com eficiência real. Com o crescimento do ROPO (Research Online, Purchase Offline: pesquisar on-line e comprar na loja física), os varejistas multicanal podem usar a intenção de compra para aproximar os padrões on-line e off-line.
Assim, a análise preditiva no varejo ajuda você a construir relações duradouras com seus clientes.
Para isso, a maioria dos varejistas usa dados obtidos dos sistemas de ponto de venda ou de dispositivos de análise de fluxo de pessoas (contadores de pessoas ou beacons). São ferramentas úteis, que permitem tomar decisões baseadas em dados, mas que vão só até certo ponto quando se trata de mostrar com clareza o que os clientes querem comprar.
Felizmente, existe uma forma mais avançada de obter dados muito mais valiosos sobre os consumidores: usar o rastreamento ocular 3D para medir a atenção e muito mais. Veja como:
Como o rastreamento ocular pode ajudar na análise preditiva no varejo
No nosso último artigo sobre o que é rastreamento ocular, explicamos como a tecnologia funciona com uma breve definição.
O rastreamento ocular é um processo tecnológico que permite medir os movimentos dos olhos, as posições dos olhos e os pontos de olhar. Em outras palavras, o rastreamento ocular identifica e monitora a atenção visual de uma pessoa em termos de local, objetos e duração.
As estatísticas mostram que o mercado global de rastreamento ocular está em crescimento contínuo, principalmente por causa do maior interesse e da maior adoção de tecnologias de captura visual.
Saúde, pesquisa, varejo e setor automotivo estão entre os setores com adoção mais rápida e interesse especial na tecnologia de rastreamento ocular. No varejo, algumas das áreas em que o rastreamento ocular já é usado são a compreensão de como as pessoas compram e de como interagem com a loja e com os produtos.
É uma ferramenta de ponta tanto para a pesquisa com consumidores quanto para a pesquisa na loja. Tanto que o varejo se tornou uma das principais aplicações comerciais do rastreamento ocular.
Do Google à Apple e ao Facebook, as maiores empresas do mundo compram startups de rastreamento ocular há anos. Ao mesmo tempo, gerentes de inovação do varejo usam a tecnologia de rastreamento ocular para descobrir:
#1 O que chama a atenção dos consumidores e o que eles ignoram
#2 Para onde olham instintivamente e em que ordem
#3 Quando desviam o olhar de um produto para outro
#4 Como tomam a decisão de compra
No fim, o rastreamento ocular permite que os varejistas analisem por que seus clientes se comportam como se comportam, com base nos padrões de olhar.
Vamos ver mais de perto quais recursos específicos do rastreamento ocular geram análises preditivas no varejo capazes de melhorar suas decisões de marketing e merchandising:
#1 Dados de atenção visual
Conscientemente ou não, as pessoas escolhem olhar para os objetos que despertam seu interesse.
O cérebro tem uma quantidade limitada de recursos para processar imagens. Por isso, precisa escolher o que considera relevante e filtrar as informações visuais desnecessárias. Esse processo mental se chama atenção visual. Com o rastreamento ocular, você pode medir a atenção visual e registrá-la para análise posterior.
No contexto da pesquisa de varejo, a atenção visual revela pelo que os clientes se interessam naturalmente. Clique para tuitar
Antes de decidir a compra, o consumidor olha vários produtos para comparar as opções. Normalmente, os itens que ele olha por mais tempo e com mais frequência são os que acaba comprando.
Nesse sentido, o rastreamento ocular mostra quanto tempo o cliente levou para se concentrar em um produto específico. Também revela quantas vezes ele olhou para o produto. Além disso, mede quanto tempo ele passou olhando para um item na primeira vez e, em média, em cada olhar. Os nomes técnicos dessas métricas são:
#1 Tempo até a primeira fixação = quanto tempo o cliente levou para se concentrar em um produto específico
#2 Contagem de fixações = quantas vezes ele olhou para o produto
#3 Duração da primeira fixação = quanto tempo ele passou olhando para um item na primeira vez
#4 Duração média das fixações = quanto tempo ele passou olhando para um item, em média
O software de rastreamento ocular gera mapas de calor e mapas de opacidade para apresentar essas informações. Dependendo do tipo de visualização, quanto mais quente ou mais clara uma área, mais atenção visual ela recebe.
#2 Interesse, percepção, intenção
O rastreamento ocular também fornece análises de loja ao mostrar o fluxo de interesse, percepção e intenção:
Quando um produto desperta o interesse do consumidor, ele passa a enxergá-lo de determinada maneira.
A partir daí, essa percepção pode determinar se ele pretende comprá-lo ou não.
Ao mesmo tempo, a forma como a loja apresenta o produto influencia como o cliente o percebe.
Digamos que você esteja fazendo uma promoção na loja. Estudos de rastreamento ocular mostram que os consumidores tendem a enxergar mais vantagem quando o preço original também aparece. Para decidir a compra com facilidade, eles precisam de pistas visuais ao longo do caminho.
De modo geral, a intenção de comprar um produto de interesse aumenta se o cliente o vê de forma positiva.
Mas como medir a intenção de compra? Uma forma é analisar o comportamento do consumidor.
#3 Comportamento do cliente na loja
O rastreamento ocular permite registrar e medir o comportamento do consumidor em um ambiente natural. A tecnologia permite observar em tempo real as ações intuitivas dos seus clientes enquanto eles exploram a loja.
Ao aplicar os insights sobre consumidores e as análises de loja obtidos com o rastreamento ocular, você pode:
Facilitar a navegação na loja
Criar ofertas direcionadas
Organizar prateleiras e expositores de forma estratégica
Avaliar o impacto do design das embalagens
Criar campanhas publicitárias eficazes
Melhorar o atendimento ao cliente
Criar uma experiência personalizada na loja
Os métodos modernos de rastreamento ocular são todos não invasivos. Mas, hoje, a tecnologia de rastreamento ocular convencional exige que o cliente use óculos ou um headset. Com isso, ele pode mudar seu comportamento, de forma involuntária ou não. Os pesquisadores conhecem esse fenômeno como efeito Hawthorne.
Para resolver o problema do viés de observação, hoje existem soluções de rastreamento ocular 3D como o GazeSense.
Com o rastreamento ocular 3D, você não precisa de óculos para obter insights sobre os consumidores. Nosso software funciona com câmeras de profundidade de consumo para acompanhar a atividade dos olhos à distância.
O rastreamento ocular 3D em tempo real permite que donos de lojas e gerentes de insights sobre consumidores:
#1 Trabalhem com consumidores reais em vez de grupos focais
#2 Acompanhem a atenção visual de mais de um cliente ao mesmo tempo
#3 Gerem análises imparciais da atenção nas prateleiras
Quer saber como o rastreamento ocular 3D pode ajudar sua empresa a obter análises preditivas no varejo? Escreva para nós, e nosso especialista em Customer Success terá prazer em contar mais sobre nosso software.
Casos de uso da análise preditiva de big data no varejo
As empresas usam a análise preditiva no varejo para melhorar todos os aspectos do negócio. Mas, acima de tudo, a análise de dados da loja permite criar uma experiência satisfatória para cada cliente. Você obtém insights práticos sobre cada aspecto da visita, das preferências aos hábitos de compra.
#1 Estudar a jornada do cliente
A análise preditiva no varejo permite mapear a jornada do cliente além das transações. Você pode ver seus produtos, expositores, loja e marca como o consumidor os vê. Com o rastreamento ocular, você literalmente olha para eles pelos olhos do cliente.
A análise da jornada do cliente usa big data para mostrar como um potencial cliente se torna um cliente pagante. Você pode identificar e analisar todos os pontos de contato na interação dele com a sua loja, como:
#1 Quando e como ele descobriu a sua loja
#2 A comunicação com os funcionários (experiência positiva ou negativa)
#3 Como ele interagiu com os produtos
#4 Ações posteriores (por exemplo, inscrição na newsletter, avaliações etc.)
Com esses insights sobre o consumidor, você pode personalizar a experiência do cliente.
#2 Personalizar a experiência de compra
Quanto mais personalizada é a experiência do cliente, maior a satisfação. Ao avaliar o comportamento anterior do consumidor na loja, você pode adaptar as experiências futuras dele.
Com isso, é possível aumentar a fidelidade dos clientes, o reconhecimento da marca e as vendas. Além disso, você saberá como e onde concentrar seus esforços de merchandising.
Com a análise preditiva no varejo, você pode personalizar a experiência de compra:
#1 Recomendando produtos de interesse (venda cruzada e upselling)
#2 Implementando programas e benefícios de fidelidade eficazes
#3 Aplicando insights do comportamento on-line aos serviços na loja
#4 Facilitando o processo de pagamento
#5 Treinando os vendedores para o atendimento personalizado
#6 Estendendo a personalização a todos os canais
#3 Gerenciar o espaço nas prateleiras
A forma como o varejista distribui o espaço nas prateleiras influencia tanto a experiência de compra quanto as vendas diretas. De todas as áreas da loja, a prateleira é onde o cliente toma a decisão de compra. Por isso, você precisa garantir que ele encontre com facilidade os produtos que procura.
A análise de dados da loja ajuda a definir quais itens colocar nas prateleiras à altura dos olhos. Os dados de rastreamento do olhar permitem distribuir o espaço nas prateleiras de acordo com o quanto os produtos chamam a atenção. Ao analisar os mapas de calor, você entenderá melhor como:
#1 Distribuir os itens nas prateleiras de acordo com as expectativas dos consumidores
#2 Comunicar preços e promoções
#3 Dar mais visibilidade aos produtos-chave
#4 Agilizar a reposição das prateleiras
#4 Evitar que os mais vendidos fiquem sem estoque
#4 Configurar o layout e o design da loja
Além da gestão do espaço nas prateleiras, os mapas de calor do rastreamento ocular também oferecem insights sobre o design da loja. Em vez de testar diferentes plantas, os dados apontam uma direção precisa.
Você vê quais seções, corredores e expositores recebem mais atenção visual. Depois, pode ajustar o layout da loja para a comodidade do cliente.
Além disso, esse insight de varejo mostra a eficácia dos seus atuais:
#1 Placas
#2 Banners
#3 Expositores de mercadorias
Você entende onde posicioná-los para que os consumidores os vejam melhor.
Outras fontes, como as imagens de câmeras de segurança e o rastreamento por sensores na loja, também revelam quais áreas da loja recebem mais circulação de pessoas.
#5 Melhorar as estratégias de preço
A análise de dados da loja permite prever como os clientes reagem e respondem a mudanças de preço. Ao analisar a elasticidade-preço, você vê como esses ajustes vão influenciar as vendas.
A análise preditiva no varejo permite manter a flexibilidade de preços. Com base nos dados coletados, você pode otimizar os preços em tempo real de acordo com os insights sobre os consumidores. Essas estratégias de preço personalizadas completam a… Clique para tuitar
Para chegar aos melhores preços, as ferramentas de big data para o varejo também detectam e processam:
#1 Os preços da concorrência
#2 A demanda pelos produtos
#3 Indicadores geodemográficos
#4 A atitude de compra dos consumidores
#5 O clima e a sazonalidade
#6 As despesas operacionais
#6 Prever a demanda
Com a análise preditiva no varejo, você pode identificar tendências e padrões que influenciam a demanda. Analisar o histórico de vendas e outros dados históricos permite antecipar o que os consumidores vão comprar no futuro. Os sistemas de processamento de big data também levam em conta eventos locais e nacionais e promoções sazonais.
A previsão de demanda apoia tanto a experiência do cliente quanto o crescimento do negócio.
Quando você consegue prever o que o consumidor quer, pode garantir o abastecimento da loja. Ao mesmo tempo, reduz o risco de encher a loja de produtos sem demanda.
Outros benefícios de prever a demanda com análises avançadas de dados da loja:
#1 Reduzir custos e aumentar a eficiência
#2 Manter o fluxo de caixa
#3 Melhorar o retorno sobre o capital
#7 Otimizar as mensagens de marketing
Um marketing eficiente no ponto de venda também está ligado à experiência personalizada do cliente. Com os dados de análise da loja, você já tem os insights sobre os consumidores. A partir daí, a questão é comunicar as mensagens certas de forma eficaz.
Pense, por exemplo, nos dados de atenção obtidos com o rastreamento ocular. Você sabe que tipos de sinalização atraíram o cliente. Mais do que isso, sabe quais elementos específicos do expositor chamaram a atenção dele.
Combine esse insight com os dados de preferência de produtos e você pode obter o melhor ROI de marketing:
#1 Informando o consumidor sobre as promoções que mais importam para ele
#2 Mantendo uma mensagem consistente em todos os canais
#3 Impulsionando as vendas na loja com campanhas digitais estratégicas
#8 Prever o CLV (Customer Lifetime Value)
Você pode prever a demanda com a análise preditiva e o valor do tempo de vida do cliente (CLV). Com base nas transações anteriores, é possível gerar o CLV histórico. Já a combinação do histórico de compras com a análise de comportamento resulta no CLV preditivo.
Um modelo de CLV preditivo oferece uma visão detalhada da relação do cliente com a sua loja. Clique para tuitar
Você sabe quanto ele gastou no passado e quais produtos comprou. Junte esses dados aos padrões de comportamento dele e você terá uma estimativa realista de quanto ele vai gastar no futuro.
Identificar o CLV vai ajudar você a:
#1 Classificar os consumidores de acordo com o valor deles
#2 Otimizar a aquisição de clientes
#3 Planejar os orçamentos de marketing com eficiência
#4 Oferecer incentivos personalizados para diferentes segmentos
Benefícios dos insights práticos sobre os consumidores
No fim, a análise preditiva no varejo é uma ferramenta poderosa para gerar insights sobre os consumidores. Você entende como o cliente pensa e o que ele valoriza.
A partir daí, pode agir e fazer melhorias na loja para atender às necessidades, aos desejos e às expectativas dele.
Com insights práticos sobre os consumidores, você pode:
Tomar decisões de negócio baseadas em dados
Conquistar e reter clientes de alto valor
Aumentar o ROI e a lucratividade da loja
Desenvolver estratégias centradas no cliente
Ganhar vantagem competitiva no mercado
Conquistar a fidelidade dos clientes
Criar promoções atraentes
Aumentar o engajamento dos consumidores
Descobrir oportunidades de crescimento
Oferecer uma experiência rica ao cliente
Como aplicar os insights sobre os consumidores
Observar, reunir e interpretar os dados dos clientes não basta. A pesquisa com consumidores pode se mostrar ineficaz se você não aplicar os insights. Por isso, é preciso identificar as implicações e criar um plano para colocar as conclusões em prática.
Dependendo dos seus insights específicos, algumas ações imediatas podem ser:
Reorganizar categorias e/ou pontos de compra
Implementar estratégias para evitar a perda de clientes
Expandir para novos canais, ou seja, para onde seus clientes estão no ambiente digital
Melhorar os recursos e as instalações da loja
Desenvolver técnicas relevantes de venda cruzada
Testar novas estratégias de comunicação
Rever a alocação de recursos
Como usar o rastreamento ocular 3D na análise de dados do varejo
Aqui na Eyeware, viabilizamos a análise preditiva no varejo com software de rastreamento ocular 3D.
Ao contrário do rastreamento ocular convencional, nossa tecnologia GazeSense acompanha a atenção visual remotamente, a até 1,3 m (4,3 pés) de distância.
Sem óculos. Sem óculos de VR. Sem calibração.