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A era digital não só mudou a forma como uma empresa é gerida, mas mudou os potenciais clientes, por isso, quando várias das grandes empresas concordam em investir os seus esforços na mesma área, só pode significar uma coisa, que este é um investimento rentável.
As organizações que dedicam seus esforços para alavancar dados comportamentais do cliente para gerar ideias comportamentais superam aqueles que não 85% em relação ao crescimento de vendas e mais de 25% em margem bruta.
Em um mundo digital onde o foco do cliente, personalização e experiência do cliente separam empresas bem-sucedidas de empresas não-bem-sucedidas, não é coincidência que essas empresas prosperem em alta velocidade. No entanto, o número de organizações que só tirar proveito de uma mera fração dos dados comportamentais na ponta dos dedos é surpreendente.
Empresas como Netflix, Amazon e Google sabem que a chave para a compreensão de seus clientes reside na informação quantitativa revelada através de seus comportamentos, que dão uma imagem muito mais precisa do que seus clientes querem e precisam.
Por exemplo, a atividade do Visualizador da Netflix 75% é conduzida por recomendação. No caso da Amazônia, 35% de suas vendas são gerados através de seu mecanismo de recomendação.
No entanto, a personalização é apenas um caso-em-caso (incrivelmente lucrativo) uso de como esses Titãs de idade digital estão usando dados do cliente e análise comportamental.
E a privacidade?
Para fornecer as experiências que os clientes esperam e demonstrar uma compreensão de 360 graus de cada cliente, as empresas precisam de uma nova geração de tecnologia, bem como uma grande quantidade de dados.
No entanto, como incidentes recentes foram colocados nua, nem todas as empresas estão ganhando a confiança de seus clientes para fazer a coisa certa com essas tecnologias e dados.
O 72% de clientes dizem que estão mais receosos que seus dados estarão comprometidos agora do que eram dois anos há, e quase a metade dos clientes (45%) é confundido sobre como as companhias usam seus dados.
Diante dessa situação, as empresas enfrentam um paradoxo: como podem fornecer experiências personalizadas quando os clientes não confiam neles? A resposta reside na transparência, quando os clientes entendem os benefícios de usar seus dados, eles geralmente concordam em fornecê-lo.
Criar confiança e equilibrar a personalização com privacidade será fundamental para que as empresas atendam às expectativas dos clientes na quarta revolução industrial.
Hoje, as empresas líderes estão cada vez mais focados em toda a jornada do cliente. Eles estão usando dados para entender e segmentar clientes com base em seu comportamento, procurando maneiras de melhorar a experiência do cliente e fornecer valor real de negócios.
67% dos clientes dizem que as experiências ruins são motivos para o abandono, no entanto, apenas 1 em 26 clientes insatisfeitos reclamam. É por isso que as empresas não podem confiar em seus clientes para acionar uma bandeira vermelha para avaliar com precisão a experiência do consumidor, a satisfação ou prever o abandono e a retenção.
No entanto, sinais de alerta muitas vezes podem ser detectados através do comportamento de um cliente e, com a análise adequada, garantir que os sinais de problemas são detectados no seu radar mais cedo, de modo que ainda há tempo para agir.
Não receber valor suficiente de um produto ou serviço pode ser outra grande causa de rotação que os clientes muitas vezes não reclamam e são difíceis de detectar, sem análise de comportamento do cliente e segmentação.
Como discutido acima, a Netflix é um exemplo claro de como oferecer uma boa estratégia de satisfação do cliente digital, neste caso, aproveitando os dados analíticos e de comportamento do cliente, a Netflix é capaz de identificar o valor atividade de uso que um cliente individual precisa a cada mês para receber valor suficiente e manter sua assinatura ativa. Se o consumo de conteúdo mensal de um cliente cair abaixo desse limiar, a probabilidade de abandono é desencadeada.
Como resultado desses esforços, a Netflix reduziu significativamente sua taxa de churn para um ponto substancialmente menor do que muitos de seus principais concorrentes. Além de aumentar o valor vitalício de seus clientes, isso também permite que a empresa gaste mais na aquisição do cliente.
Por outro lado, para novas sugestões de produtos, o algoritmo de recomendação da Amazon (responsável por impulsionar 35% de sua receita) usa dados de comportamento do cliente, como:
No entanto, para atender aos objetivos de personalização do cliente, é importante realizar uma boa pré-segmentação e identificar quais clientes podem estar interessados nos produtos de cada empresa.
Cada cliente é diferente, tem suas próprias necessidades e é conveniente para se comunicar com eles de uma forma única. É por isso que a chave está direcionando e ativando campanhas personalizadas que permitem que as empresas iniciem ações concretas.
A marca de cosméticos FLORMAR é um exemplo de como realizar este tipo de estratégia. A empresa investiu grande parte de seus esforços na fase de aquisição de dados omnichannel, o que o levou a melhorar o recrutamento de clientes em ambas as lojas físicas e na loja online, além de projetar campanhas personalizadas que geram vendas Incremental.
Em geral, os clientes digitais ou também conhecidos como 2,0 clientes têm uma série de padrões comuns:
Clientes digitais, como clientes não digitais, são complexos, proporcionando um esforço adicional para as empresas manterem o negócio crescendo. Trabalhar com o máximo de informações possível, a partir de fontes de dados que mostram o comportamento do usuário, deve ser uma parte crítica da estratégia CX.
O armazenamento e gerenciamento de dados relacionados ao cliente 2,0 de uma ampla gama de fontes é essencial para poder ter uma perspectiva melhor.
Por outro lado, em uma era de grandes volumes de dados, clientes digitais hiperconectados e hiperpersonalização, a segmentação é a pedra angular da compreensão do consumidor no negócio digital moderno. Junto com a personalização de campanhas serão duas das estratégias mais importantes para melhorar a experiência do cliente e, assim, aumentar a lealdade e reduzir o abandono.