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Machine Learning e a imprevisível jornada de compra do consumidor
O consumidor vê o anúncio, vai até a loja e compra o produto anunciado. Este é o cenário que os varejistas gostariam que os clientes fizessem, garantindo retorno imediato ao investimento na publicidade. Até tempos atrás, essa situação até podia ser, de certa forma, recorrente, quando a publicidade dava seus primeiros passos. Mas e hoje, …

Machine Learning e a imprevisível jornada de compra do consumidor

Publicado: 13.12.2018 - 12:39, por eCompare.com.br

O consumidor vê o anúncio, vai até a loja e compra o produto anunciado. Este é o cenário que os varejistas gostariam que os clientes fizessem, garantindo retorno imediato ao investimento na publicidade. Até tempos atrás, essa situação até podia ser, de certa forma, recorrente, quando a publicidade dava seus primeiros passos. Mas e hoje, …

O consumidor vê o anúncio, vai até a loja e compra o produto anunciado. Este é o cenário que os varejistas gostariam que os clientes fizessem, garantindo retorno imediato ao investimento na publicidade. Até tempos atrás, essa situação até podia ser, de certa forma, recorrente, quando a publicidade dava seus primeiros passos. Mas e hoje, será que é tão simples assim, diante de um mercado extremamente concorrente?

A internet, os smartphones, a diversidade de canais de comunicação e informação e a quantidade de opções de marcas e produtos transformaram os hábitos de consumo. Hoje, o caminho até uma compra pode ser bastante tortuoso e muito mais complexo – bem diferente da realidade com a qual as empresas se acostumaram a trabalhar. As pessoas podem percorrer caminhos totalmente diferentes para comprar um produto, mesmo se forem impactadas pela mesma publicidade ou morarem na mesma região.

Mas, se cada consumidor percorre um caminho, como acompanhá-lo para que ele escolha os seus produtos e como adaptar a empresa para lidar com jornadas de compras tão únicas? A resposta é Machine Learning. E vou explicar por quê.

O funil de marketing tradicional traça as etapas que todo consumidor, em teoria, percorre até a compra. Em um primeiro momento, ele ainda não sabe que tem uma necessidade, por isso precisa ter seu interesse despertado. Depois, ele descobre o problema a ser resolvido e busca as possíveis soluções. Ao fim, escolhe uma das alternativas e efetua a compra.

O papel do marketing, então, é criar estratégias e conteúdos que acompanhem o consumidor durante a sua jornada. A intenção é que a empresa se mantenha próxima durante todo o processo e ajude o consumidor a tomar a sua decisão. Assim, cada canal contribui na jornada de alguma forma, mesmo que não seja diretamente na decisão de compra, mas influenciando-a, claro!

Um estudo do Google, elaborado a partir de uma análise sobre milhares de dados de usuários da internet, chegou à conclusão de que nenhuma jornada é igual à outra. Imagine um consumidor que deseja trocar seu smartphone. Ele então começa a pesquisar soluções. Porém, não encontra nenhuma opção dentro do seu orçamento. Então, desiste da compra momentaneamente.

Dois meses depois, ele volta a pesquisar por smartphones na internet. Na mesma semana, ele recebe um e-mail de remarketing de um e-commerce. Em seguida, visita o site da loja, pesquisa mais sobre o produto e decide que vai comprar. Porém, ao colocar o produto no carrinho, acaba pensando um pouco mais. A compra, enfim, só será realizada duas semanas depois, após receber um cupom de desconto.

Perceba como o caminho não é linear. As intenções mudam ao longo de toda a jornada e podem fazer o consumidor repensar, voltar atrás, retomar uma opção que tinha abandonado ou demorar mais para tomar a sua decisão. Por isso é preciso entender os passos de cada um. E, diante do Big Data, só a tecnologia permite trazer essas informações à tona.

Cada interação do consumidor com os canais digitais deixa sinais sobre as suas intenções. Por exemplo, já existem sistemas capazes de identificar, pelos passos de navegação dentro de um e-commerce, se aquele usuário está pronto para comprar ou não. Com o aprimoramento do aprendizado, os sistemas passam a prever as intenções e captar os comportamentos de cada usuário. É justamente essa a função do Machine Learning. A partir desse aprendizado, as equipes de marketing e vendas podem realizar a abordagem correta, no momento certo.

As jornadas estão se tornando tão únicas quanto cada um de nós. A cereja do bolo, por assim dizer, é entregar ofertas e conteúdos relevantes, exclusivos e personalizados para que o consumidor se sinta, mesmo que intuitivamente, tão especial para o e-commerce quanto o seu histórico de navegação.