Como o Customer Data Insights ajuda uma empresa de varejo

  • livro Funcionários do T-ROC
  • calendário 3 de março de 2023
  • relógio 10 minutos de leitura

O insight do consumidor é uma ferramenta poderosa para ajudar a fornecer uma melhor experiência centrada no cliente para impulsionar as vendas e a receita. Quanto mais você personalizar a experiência de um cliente, melhor poderá atender a seus desejos e necessidades.

Pesquisas mostram que o uso da personalização para interagir com os clientes aumenta taxas de conversão de 10 a 15%. O mesmo estudo mostra que o marketing os custos são reduzidos de 10 a 20% usando métodos de personalização.

A percepção dos dados do cliente é o catalisador para fornecer uma experiência única e otimizada ao cliente. Também impulsiona uma melhor tomada de decisões para eficiência operacional e gerenciamento de recursos.

O que é insight de dados do cliente?

O insight de dados do cliente é uma forma de análise de varejo que interpreta informações sobre o comportamento do consumidor para melhorar as operações comerciais e aumentar a lucratividade.

O insight de dados do cliente visa:

  • Otimize os preços
  • Melhorar a logística da cadeia de suprimentos
  • Aumentar a retenção de clientes
  • Atraia novos clientes
  • Descubra padrões e tendências no comportamento do consumidor
  • Documente e interprete as interações com o cliente

Por que as percepções do consumidor são importantes?

Os insights do consumidor são essenciais porque os dados ajudam as organizações a visualizar como os clientes interagem com seus negócios. Com os principais insights, as empresas podem tomar decisões mais inteligentes com mais rapidez para identificar tendências e melhorar as vendas. Enfrentar desafios como preços, aprimorar a experiência do cliente e gerenciar recursos

Otimizar preços

Os insights do consumidor combinam dados de várias fontes para ajudar as empresas a determinar como precificar produtos e quando precificá-los.

Monitore os dados que mostram como um cliente é sensível ao preço e precifique os itens de acordo. Você também pode usar preços dinâmicos para segmentar clientes sensíveis ao preço com cupons para aumentar as vendas e a conversão. Ou determine quando os consumidores insensíveis ao preço estão comprando e defina os preços de acordo.

Defina preços com base na demografia do consumidor em uma área geográfica específica. A localização de preços é especialmente útil para empresas que estão abrindo lojas físicas em um novo local. O insight do consumidor coleta informações demográficas em uma área para ajudar a analisar os comportamentos do comprador e compará-los para obter mais insights e oportunidades.

Aprimore a experiência do cliente

Os sentimentos do consumidor em relação a uma marca dependem de sua experiência com essa marca. O Customer Data Insights ajuda os varejistas a:

  • Antecipar as expectativas, necessidades e desejos de cada cliente para aprimorar sua experiência.
  • Sugira produtos complementares e pacotes usando dados do histórico de compras.
  • Saiba o que seu cliente precisa antes que ele perceba para sugerir o produto certo na hora certa.

Varejistas e empresas também podem melhorar as vendas com dados ao:

  • A coleta de dados demográficos, como sexo, etnia, status socioeconômico, nível educacional e muito mais, ajuda a aprofundar a segmentação de clientes com fatores mais precisos que influenciam o comportamento de compra.
  • A coleta de informações para segmentar compradores por local, hora do dia, frequência e muito mais melhora a conversão, otimizando preços e operações para um dia da semana, clima ou eventos específicos. Você pode até segmentar anúncios para clientes que têm seu aplicativo, mas não visitam há algum tempo.
  • Identificar deficiências na jornada do cliente para redirecionar e melhorar a experiência de compra. Por exemplo, se os itens estiverem parados em um carrinho de compras por muito tempo, ofereça um desconto exclusivo.

Gerenciar recursos e inventário

A análise de varejo ajuda a:

  • Preveja eventos futuros para antecipar as necessidades de estoque e pessoal.
  • Estabeleça métricas para determinar quais eventos causam um pico na venda de determinados produtos.
  • Reduza as despesas com produtos com margens de lucro baixas ou demanda insuficiente.
  • Preveja atrasos ou interrupções na logística da cadeia de suprimentos para ajustar preços ou estoque. Você também estará preparado para ajustar as expectativas do cliente.

Mais importante ainda, otimizar o inventário usando dados de varejo cria menos instâncias fora de estoque de estoque sob demanda. A análise de varejo equipa sua empresa para prever a demanda e ajudar a equipe de gerentes de acordo.

Usos práticos do Customer Insight Analytics

Os varejistas implementaram percepção do consumidor dados para obter uma compreensão mais profunda das necessidades do cliente e das operações de negócios. Ele provou ser eficaz em melhorar a experiência do cliente e a lucratividade. Por exemplo:

Alvo®

A Target é a segunda maior loja de descontos de varejo na América do Norte. A Target usa a percepção do cliente omnichannel de seu aplicativo, site e sistemas de PDV (ponto de venda) na loja para fornecer dados aos seus sistemas de inteligência de negócios (BI).

A Target prioriza uma experiência de compra personalizada para os consumidores. Sincronizando dados entre fontes, a Target reúne os clientes:

  • Histórico de compras
  • Uso do cartão
  • Respostas da pesquisa
  • Problemas de suporte
  • Respostas por email
  • Cliques no site,
  • Número de crianças
  • Estado civil
  • Eventos significativos da vida (ou seja, mudança ou mudança de emprego), etc.

A análise de dados de varejo da Target revelou uma tendência de vendas em consumidoras grávidas. Seus comportamentos de compra mudaram com base no estágio da gravidez. A Target então recomendou produtos relevantes no momento oportuno para gestantes.

Personalizar as ofertas de produtos dessa maneira aumentou a receita da Target de US$ 44 bilhões para US$ 67 bilhões na época.

IKEA®

O varejista doméstico internacional IKEA descobriu uma correlação entre as visitas ao site e as visitas subsequentes à loja. Eles começaram a reunir métricas para apoiar essa descoberta, como:

  • Itens adicionados à “lista de envio”
  • Verificações de disponibilidade de estoque
  • Visitas à página da loja local
  • Pesquisas no site
  • Produtos vistos

Implementando estes dados, a IKEA lançou a campanha “My Kitchen”. Eles promoveram anúncios de produtos de cozinha on-line para incentivar as compras na loja. Eles descobriram que 11% dos membros da família expostos ao anúncio on-line fizeram compras na loja. O tamanho médio da cesta para esses clientes foi 45% maior do que para clientes não expostos. O ROI desse investimento foi de 464%.

Kroger®

A Kroger, empresa de varejo com sede em Cincinnati, usa a visão do cliente para melhorar as operações de varejo. Depois de implementar a análise de dados:

  • Inventário reduzido em US$ 120 milhões
  • Prescrições fora de estoque reduzidas em 1.7 milhão
  • A receita aumentou US$ 80 milhões na época

A Kroger também queria reduzir o tempo que os clientes passavam esperando na fila. Então Kroger instalou sensores infravermelhos em áreas cruciais da loja. Esses sensores ajudaram os gerentes de loja a saber quando abrir mais caixas para atender os clientes. O tempo médio de espera para checkout diminuiu de 4 minutos para 30 segundos.

Coletando dados analíticos do cliente

Os sistemas de inteligência de negócios são tão eficazes quanto os dados pesquisados ​​e colhidos. Responder a perguntas específicas requer análises estratégicas de varejo, coleta de dados e implementação.

Existem quatro tipos principais de análise de varejo.

1. Análise descritiva

A análise descritiva são dados organizados que contam uma história. Dados brutos de terminais POS, sistemas de estoque, OMS (sistema de gerenciamento de pedidos), ERPs (sistema de planejamento de recursos empresariais), etc., fornecem informações sobre o desempenho em um determinado período.

A análise descritiva é a forma mais comum de análise de varejo. Embora descreva o estado do negócio, não dá uma explicação.

2. Análise de diagnóstico

A análise de diagnóstico ajuda as empresas a determinar por que um problema ou padrão específico ocorre. Análise estatística, algoritmos e aprendizado de máquina (ML) são usados ​​para encontrar correlações entre pontos de dados. O insight de dados de varejo é usado para encontrar anomalias e alertar sobre possíveis problemas.

A análise de diagnóstico fornece contexto aos pontos de dados. É melhor usado para prever demandas e eventos futuros, bem como automatizar análises complexas de varejo.

3. Análise preditiva

A análise preditiva informa as tendências futuras. Combinando informações de análise descritiva e de diagnóstico, a análise preditiva gerará uma previsão. Ele ajuda as organizações a detectar clusters e exceções na coleta de dados. Algoritmos avançados, automação inteligente e métodos estatísticos prevêem tendências emergentes.

4. Análise prescritiva

A análise prescritiva é o tipo mais avançado de análise. Ele fornece etapas acionáveis ​​para atingir metas de negócios futuras. Com análises prescritivas, os varejistas podem simular o impacto de decisões hipotéticas para determinar os melhores resultados possíveis.

A análise prescritiva pode ser feita por meio de recomendações de IA para um resultado específico, como lucro ou retorno de margem bruta sobre o investimento (GMROI). Os analistas de dados podem ensinar algoritmos de aprendizado de máquina (ML) a reconhecer tendências e padrões para resultados ideais.

Métodos para coletar dados do consumidor

A coleta de dados pertinentes é essencial para receber uma análise precisa e completa dos insights do cliente. Aqui estão as formas mais eficazes de coletar dados do consumidor.

  • Sistemas de POS são ferramentas poderosas para coletar dados vitais do consumidor. A maioria dos sistemas POS vem construída com ferramentas analíticas para aproveitar. Utilize dados de pagamento, histórico de compras, recompensas de fidelidade e muito mais para desenvolver perfis de consumidores. Envie recibos por e-mail e obtenha permissão para adicionar clientes a uma lista de e-mail.
  • Apps permitem que você acompanhe o comportamento individual em um nível micro. Obtenha informações sobre quanto tempo os consumidores gastam navegando em uma categoria. Estude como os consumidores interagem com vendas, cupons, layout de aplicativos e muito mais.
  • Websites combinar os dados de sistemas POS e aplicativos. Saiba mais sobre os comportamentos dos clientes. A combinação das duas fontes de dados oferece uma visão geral melhor de como os clientes interagem com sua empresa.
  • Surveys são ideais para coletar dados qualitativos, como o sentimento do cliente. Peça aos clientes sua opinião sobre produtos e serviços que eles gostam e não gostam. Pergunte sobre os produtos que eles gostariam de ver ou como o processo de devolução pode ser melhorado.
  • Redes sociais plataformas como Instagram, Twitter, TikTok e Facebook fornecem dados brutos e insights de clientes para perfis de negócios. Os varejistas podem usar a mídia social para identificar comunidades e entender melhor os interesses dos clientes. Recursos de mídia social, como enquetes, podem ajudar a votar em exibições, ideias de produtos de crowdsourcing e muito mais.
  • Eventos na loja permitem observar como os clientes interagem com o layout da loja e revelam seus sentimentos. Proporcionar um tempo para se conectar com os clientes também pode ajudar na percepção da marca. Exija e-mails como ticket de entrada e crie uma lista de e-mail para aumentar a comunicação.
  • Pesquisa de mercado como grupos focais e pesquisas de compras misteriosas podem ser usadas para coletar metadados sobre o comportamento do cliente. Grupos focais oferecem feedback valioso sobre novos produtos. Observe o comportamento dos funcionários com clientes ocultos e simule a experiência do cliente.
  • Revise sites como Google, Yelp e TripAdvisor fornecem feedback sincero sobre o que os clientes pensam sobre seus produtos, atendimento ao cliente, marca, políticas, etc.

Por que você precisa do Customer Analytics?

Os consumidores têm expectativas de empresas que exigem que as empresas gerenciem e implementem adequadamente a análise do cliente. Big Data é uma ferramenta muito poderosa para não ser aproveitada ao máximo. Liderar o mercado e permanecer competitivo requer uma estratégia de análise do cliente.

A percepção do consumidor ajuda as organizações a:

  • Tome decisões inteligentes mais rapidamente
  • Identificar as tendências do setor de varejo para liderar o mercado
  • Construa a percepção da marca
  • Otimize a eficiência operacional
  • Impulsionar vendas
  • Obtenha informações sobre o concorrente
  • Custos mais baixos
  • Capacite a força de trabalho
  • Maximize o ROI

Como o T-ROC ajuda as empresas de varejo a tomar decisões de negócios inteligentes

Não somos apenas consultores, mas também proprietários. Enfrentamos os mesmos desafios e oportunidades que você. Por meio de nossos sistemas integrados, você se beneficiará da inteligência acionável de nossas centenas de lojas de varejo.

Tecnologia proprietária, melhores práticas e táticas comprovadas dão suporte às nossas estratégias de negócios para cada cliente. Desenvolvemos estratégias abrangentes de percepção do consumidor para impactar suas vendas e receitas.

Serviços de percepção do consumidor

Business Intelligence: impulsione o desempenho com vendas em tempo real e inteligência de receita.

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Insights do comprador: obtenha respostas honestas sobre a percepção do cliente sobre sua marca e seus concorrentes.

Clientes misteriosos: Clientes misteriosos treinados revelam fatos sobre a experiência do cliente.

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