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O caminho para a hiperpersonalização: uma oportunidade no atual cenário do comércio eletrônico latino-americano
Os clientes cada vez mais exigentes exigem experiências personalizadas, então como podemos estar à altura deles?
O mercado de compras digitais na América Latina experimentou um aumento significativo nos últimos anos, impulsionado pela pandemia e pela expansão acelerada da infra-estrutura tecnológica, pelo aumento da adoção de dispositivos móveis e pelo crescimento da economia digital.
A América Latina abriga mais de 300 milhões de compradores digitais, um número previsto para crescer mais de 20% até 2027 | Statista - portal de estatísticas
Em 2022, o retorno da atividade regular nas lojas físicas, juntamente com o impacto da inflação no consumo, causou uma contração no varejo online em todo o território. Além disso, os usuários estão se tornando mais exigentes e informados.
O desafio para 2023 neste contexto, a fim de combater a desaceleração do consumo, ou melhor ainda, para que as empresas continuem a crescer, é fortalecer as relações com seus clientes. Saber muito mais sobre eles, criar mensagens cada vez mais personalizadas e superar suas expectativas. Estar um passo à frente do que precisam, oferecer-lhes o que esperam de cada marca, no momento certo.
62% dos consumidores esperam que as empresas das quais compram os reconheçam como indivíduos e conheçam seus interesses.
Isto requer a criação de experiências únicas e hiper-personalizadas. Para conseguir isso, é necessária uma plataforma de Engajamento do Cliente que contribua para um entendimento mais profundo dos clientes.
A hiperpessoalização
A hiperpersonalização é uma abordagem de marketing que procura criar uma experiência de usuário altamente personalizada e adaptada às necessidades e preferências individuais de cada cliente (o que antes parecia ser o sonho de um comerciante). Para atingir este nível de personalização, grandes quantidades de dados do cliente (incluindo preferências, comportamentos de compra, histórico de navegação, interações passadas e milhares de outras informações deixadas pelo DNA digital de cada usuário) precisam ser coletadas e analisadas, o que pode ser um desafio sem as ferramentas certas.
Uma vez coletados os dados, os padrões e tendências devem ser analisados e identificados, os clientes devem ser segmentados de acordo com suas necessidades e preferências, e seu comportamento deve ser previsto.
Atualmente, existem plataformas com capacidade de aprendizagem de máquinas para segmentação de clientes. Elas funcionam usando algoritmos de inteligência artificial para analisar dados de comportamento do consumidor: compras passadas, pesquisas on-line e navegação no site. Estes hábitos podem ajudar o algoritmo a entender padrões e tendências. As informações obtidas pela IA são usadas para prever quais produtos e serviços têm maior probabilidade de interessar a um comprador, o que aumenta a probabilidade de conversão e fidelidade do cliente.
