4 maneiras pelas quais o marketing preditivo pode orientar as compras do cliente

O poder do marketing preditivo ajudou a impulsionar a ascensão meteórica da Amazon ao topo do mercado de comércio eletrônico. A Amazon domina em seu espaço, possuindo uma participação incomparável de 40% no mercado de comércio eletrônico que só deve aumentar no futuro próximo. A receita da empresa atingiu US$ 386 bilhões somente em 2020, e estima-se que até 35% das vendas de produtos sejam resultado direto da máquina de recomendação orientada por previsões da Amazon.

Com mais de 100 milhões de assinantes do Amazon Prime à sua disposição, a Amazon reúne uma quantidade insondável de dados comportamentais de seus clientes. Os clientes disponibilizam informações para o gigante do varejo mesmo simplesmente navegando pelos produtos, dizendo ao CEO da Amazon, Andy Jassy e à empresa, tanto com o que não estão clicando em uma página quanto com os links que clicam. Os dados são então executados por meio de software de análise preditiva para identificar os produtos que os clientes têm mais probabilidade de comprar — e, a partir daí, é apenas uma questão de mostrar a esses clientes os itens em questão.

Espera-se que um gigante como a Amazon tenha os dados e os músculos necessários para implementar um programa de marketing preditivo bem-sucedido. No entanto, não são apenas as amazonas do mundo que se beneficiam do poder persuasivo das previsões baseadas em dados. Como profissional de marketing, você pode e deve implementar essas principais táticas de marketing preditivo para potencializar sugestões informadas direcionadas a seus clientes de alto valor – tudo usando insights extrapolados de seus próprios comportamentos de compra. Ao fazer isso, você aumenta as taxas de conversão, as vendas de combustível e cria uma experiência mais personalizada para o cliente.

1. Use o marketing preditivo para converter compradores “apenas uma vez” em clientes recorrentes

O marketing preditivo pode prever a probabilidade de um cliente voltar a comprar novamente, permitindo que os profissionais de marketing personalizem mensagens e ofertas para incentivar compras repetidas. É muito mais provável que os clientes se tornem compradores recorrentes consistentes se comprarem de uma empresa pelo menos duas vezes , mas estima-se que apenas 20% dos clientes passem de uma compra para duas.

As empresas geralmente confiam em uma experiência positiva do cliente e na satisfação com o produto adquirido para impulsionar as vendas recorrentes, mas um profissional de marketing experiente pode aproveitar o marketing preditivo a seu favor. Ao pegar os dados de clientes existentes de uma empresa e executá-los por meio de software de análise preditiva, os profissionais de marketing podem agrupar os clientes com base em comportamentos futuros prováveis, não apenas em comportamentos passados . Um modelo de previsão pode sugerir que uma coorte que recebeu um e-mail de agradecimento dentro de uma hora após a entrega do produto é estatisticamente mais propensa a comprar novamente, permitindo que as empresas ajustem seus processos e mensagens de acordo.

Descobrir a probabilidade de um indivíduo ou grupo estar pronto para a conversão é apenas metade da batalha. Em um mundo perfeito, 100% dos clientes voltarão a comprar novamente, mas não é realista ou econômico criar estratégias para um cenário tão incrivelmente improvável. Em vez disso, as previsões podem ajudar a prever quanto um cliente pode gastar com uma empresa e por quanto tempo eles provavelmente permanecerão como cliente - o valor vitalício do cliente - e se vale a pena tentar converter um determinado cliente em um comprador recorrente.

Ao prever o valor da vida útil de um cliente, os profissionais de marketing podem tomar as campanhas de conversão em suas próprias mãos. Uma empresa pode executar uma campanha direcionada a compradores “apenas uma vez” que mostre a maior probabilidade de conversão quando apresentada com um desconto de produto. Em vez de apostar na esperança de que um cliente converta com base na qualidade percebida de uma oferta, os profissionais de marketing podem investir seu dinheiro em estratégias guiadas por insights fornecidos pelo comportamento de seus próprios clientes.

2. Antecipar a necessidade de produtos, serviços e atualizações complementares

Os profissionais de marketing de produtos podem usar o marketing preditivo para segmentar clientes com maior probabilidade de exigir um determinado produto. Clientes individuais podem ser direcionados por empresas com mensagens personalizadas com base em A) um produto que eles já compraram e B) os produtos previstos para serem necessários em um futuro próximo. As empresas podem gastar dinheiro visando clientes com produtos que seus próprios comportamentos já sugeriram que eles vão gostar.

As sugestões antecipadas se enquadram em uma das várias categorias. Por exemplo, um cliente encomenda uma escova de dentes de um varejista online. As sugestões personalizadas podem incluir:

Mais de um determinado produto

Os fabricantes de produtos de higiene dental recomendam comprar uma nova escova de dentes a cada três a quatro meses. Sabendo disso (e entendendo as chances de as pessoas fazerem isso), um profissional de marketing pode fazer previsões sobre a probabilidade de um grupo de clientes comprar uma nova escova de dentes nos próximos seis meses. Se os resultados forem desejáveis, o profissional de marketing pode direcionar a coorte de acordo.

Produtos com temas semelhantes

Alguns produtos se enquadram na mesma categoria ou tema de um item comprado, mesmo que não executem exatamente a mesma tarefa. Um profissional de marketing de produto pode se perguntar se um cliente que compra uma escova de dentes tem maior probabilidade de desejar o branqueador de dentes – e as previsões podem adicionar uma correlação baseada em dados à linha de pensamento.

Produtos complementares

Às vezes, um produto funciona melhor como parte de um pacote inteiro. A maioria dos clientes que compram uma escova de dentes sem pasta de dente estão fadados ao desapontamento. Um profissional de marketing pode ajudar a evitar essas experiências ruins usando um software de marketing preditivo para fazer sugestões com base na probabilidade de um cliente comprar um item para complementar outro.

Embora o principal benefício de tais sugestões seja o aumento da probabilidade de aumento de vendas, os clientes começaram a esperar personalização de suas experiências de compra. Noventa por cento dos clientes consideram um nível responsável de personalização pelo menos um pouco atraente, tornando as sugestões direcionadas uma vantagem para varejistas e clientes.

3. Concentre as sugestões nos comportamentos e preferências do cliente

O marketing preditivo pode revelar oportunidades de vendas para profissionais de marketing de produtos além do escopo de compras “apenas” anteriores. Os modelos preditivos processam dados comportamentais para mostrar quais produtos e serviços um cliente provavelmente consumirá, apesar de nunca tê-los comprado.

Para ter uma noção de como funciona, basta considerar a Amazon. A Amazon possui os dados de centenas de milhões de clientes – dados compostos por muito mais do que históricos de compras e itens deixados em carrinhos ou listas de desejos. A empresa também arquiva os dados das estradas não percorridas, incluindo links sobrevoados e itens pesquisados, mas nunca comprados.

A maioria das empresas não dispõe de dados no nível da Amazon, mas os dados que possuem podem ser aproveitados para fazer previsões com base em interesses explorados, mas nunca adquiridos. Os profissionais de marketing podem prever a probabilidade de um cliente específico gostar de um determinado produto com base nos comportamentos históricos de outros membros de seu grupo de comportamento semelhante. Os profissionais de marketing podem até usar modelos preditivos para identificar se um cliente individual prefere trabalhar com um determinado fornecedor ou tipo de fornecedor, permitindo mensagens mais direcionadas.

O varejista on-line Stitch Fix colocou as previsões no centro de seu modelo de negócios. Os clientes do varejista constroem um perfil usando detalhes exclusivos (por exemplo, um tamanho específico e uma variedade de estilos desejados), que serve de base para as previsões da Stitch Fix. O algoritmo de previsão da empresa executa as preferências do cliente em relação aos dados fornecidos pelos fornecedores de roupas, resultando em seleções de roupas adaptadas ao que um cliente individual provavelmente deseja. Com milhões de assinantes e US$ 2 bilhões em receita no último ano fiscal, Stitch Fix exemplifica o poder transformador das previsões baseadas em dados para vendas e marketing.

Aproveitar os dados do cliente não requer uma adesão ao nível do Stitch Fix à previsão. Os profissionais de marketing podem usar o Amplitude Recommend para segmentar os clientes com base na probabilidade de eles se comportarem de uma determinada maneira no futuro. Uma vez que a coorte desejada é identificada, mensagens e sugestões podem ser personalizadas para se adequarem aos produtos e serviços previstos para ter a maior probabilidade de conversão.

4. Defina pontos de preço mais inteligentes com base no comportamento do cliente

A última coisa que um profissional de marketing quer fazer é oferecer um desconto a um cliente disposto a comprar um produto pelo preço integral. Os profissionais de marketing podem obter maior sucesso identificando quais clientes precisam de mais persuasão por meio de descontos – e quais clientes podem converter com estímulos mais suaves ou até mesmo nenhum. Uma previsão poderia sugerir uma coorte com alto valor de vida útil do cliente. Outra previsão poderia mostrar um grupo de usuários dentro da mesma coorte que converteria com um desconto razoável e favorável ao resultado final, permitindo que os profissionais de marketing construíssem uma estratégia que conduza à conversão.

Uma melhor compreensão do que os clientes desejam se traduz em gastos mais inteligentes e melhores vendas, e não requer leitura da mente para descobrir as preferências de um cliente. O marketing preditivo ajuda as empresas a perceber a verdade sobre seus próprios dados: ele já mostra o que seus clientes desejam em seguida. Com a ajuda da análise preditiva, as empresas podem desbloquear sugestões potenciais contidas nesses dados para encontrar inúmeras oportunidades de crescimento. Os clientes estão dizendo às empresas o que estão em suas mentes, e cabe aos profissionais de marketing de produtos ouvir com atenção.

Marketing preditivo em um futuro orientado a dados

Os dados são uma mercadoria quente. As empresas há muito entendem o valor de obter o nome, endereço e e-mail de um cliente em potencial para fins de marketing e retenção. Agora, os consumidores disponibilizam seus dados pessoais a taxas sem precedentes, fornecendo às empresas informações ainda mais íntimas sobre suas preferências e comportamentos do que nunca. O valor financeiro exato dos dados comportamentais do cliente para qualquer empresa é difícil de calcular com precisão, mas é valioso o suficiente para impulsionar empresas como Netflix, Apple e Amazon aos ápices de seus respectivos setores.

No momento, os profissionais de marketing estão sentados em uma mina de ouro de dados de clientes. Alguns nem percebem seu valor ou nunca consideraram o quanto outras empresas trabalham para coletar todas as interações possíveis. Outros já estão usando seus dados para alimentar seu mecanismo de marketing preditivo e estão dando aos clientes exatamente o que eles querem, antes mesmo de perceberem que querem. Não há necessidade de prever o impacto do marketing preditivo — ele já está mudando o jogo, e tanto os profissionais de marketing quanto os clientes podem se beneficiar de um futuro orientado por dados.

Impulsione seu jogo de marketing preditivo hoje mesmo, demonstrando o Amplitude Recommend, a melhor solução da categoria para impulsionar seus esforços de marketing personalizados.