Dados muito bons, e então?

E daí, ou o clássico "e daí", é a pergunta típica quando se fala com gerentes de comércio eletrônico sobre dados de clientes e análise preditiva.

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O que eu faço com todos esses dados agora? 

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Independentemente do tamanho, do setor ou do nível de sofisticação da empresa, observamos que, em uma grande porcentagem das lojas de comércio eletrônico, há situações relacionadas a dados que precisam ser resolvidas:
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• Mais de 65% da receita mensal vem de clientes com uma ÚNICA compra.
• 80% ou mais de sua base de clientes está INATIVA
• O custo de aquisição não é identificado e, se for, o valor vitalício do cliente não está claro.
• Suas campanhas de mala direta, SMS, push ou Whatsapp têm menos de 4% de taxa de conversão.

Agora vem o E daí: seu negócio, por mais que cresça, não funciona como deveria e não é tão lucrativo quanto deveria. Em verticais como consumo de massa, moda ou beleza, sua receita deve ser de 60% a 70% de compras recorrentes mês a mês. 

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Isso significa que, mês a mês, apenas 30 ou até 40% da receita da empresa virá de clientes adquiridos. 

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Por que continuamos a gastar em compras e publicidade sem motivo, se 80% dos clientes que adquirimos não estão comprando de nós? Esse não é um dos principais ativos e tesouros dos negócios?

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Agora outro fato: reter um cliente custa menos de 20% em investimento e tem uma taxa de conversão 55% maior do que adquirir um novo cliente.

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Então, o que devemos fazer com todos esses dados?

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Aumentar a recorrência de compras: 

Diminuir a janela de pedido a pedido e aumentar o número de pedidos por cliente. Concentre-se em todos os clientes que estão se aproximando da janela ideal de dias de recompra, analise suas características e envie comunicações personalizadas para tornar essa janela e a recompra mais eficientes.

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Reativar clientes inativos:

De todos os milhares de clientes inativos que tenho, como posso segmentá-los de acordo com quem reativar?

Podemos criar um público dos 10% principais clientes com o maior LTV.

Vamos imaginar que temos 10.000 clientes inativos. 

Vamos nos concentrar em 1.000 deles. Desse número, escolheremos os 500 com a menor recência (inativos por menos tempo). 

Nós analisamos:

• O que eles compraram
• Quando
• Quais produtos convertem melhor
• Quais categorias de produtos
• Em que horas do dia eles compravam
• Quais descontos geraram o maior número de transações para eles

Esse tipo de campanha orientada por dados geralmente atinge uma taxa de conversão de 20%. Vamos imaginar que temos um tíquete médio de 100 dólares e que, a cada mês que o executamos seguindo essas etapas, geramos somente para aquele mês uma receita de 100.000 dólares, de clientes que tínhamos em nossa base e não fizemos nada com eles.

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Identificar quem são meus clientes ideais:

Do que estamos falando?

Entender como é formado o cliente ideal da minha marca: 

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• Quantos pedidos de compra?
• Com que frequência?
• Onde eles moram?
• Qual produto eles compram em sua primeira compra, qual na segunda e qual na terceira? 
• Quais são as categorias que mais os emocionam?
• Qual é o seu LTV? 
• Como eles pagam? Que método de pagamento eles preferem?

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Isso nos permite criar um perfil de cliente ideal, que, com públicos semelhantes, podemos encontrar mais como eles e que o LTV/CAC de que falamos anteriormente seja favorável.

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Converta clientes de uma única compra em clientes recorrentes:

A primeira coisa que devemos fazer é entender qual foi o caminho percorrido por outros clientes recorrentes, qual foi o caminho de compra que os levou a se tornarem clientes recorrentes, em que momentos e quais atributos esses pedidos tinham.

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Em seguida, concentre-se em gerar campanhas personalizadas para fazer com que esses clientes de compra única comprem o próximo produto ideal.

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Aqui, passamos do cliente para o produto e analisamos qual produto é a combinação ideal com o momento ou estágio da compra, com as características do cliente e nos permite ter uma oferta ideal no momento ideal.

A crença é sempre a de que a maneira de obter sucesso nas vendas é por meio de ADS (Meta, Google, Tiktok), quando, na realidade, os dados de terceiros e primários das empresas são o maior banco de vendas que elas têm depois de estabelecidas.