As informações de seus clientes estavam distribuídas em diferentes sistemas. Com o Data4Sales, a 47 Street conseguiu unificar seus dados, conhecer melhor cada cliente, conectar suas experiências e oferecer personalização em todos os canais.
A 47 Street é uma marca de varejo de moda com 100 lojas espalhadas pelo país. Mas ela tinha um problema: possuía todas as informações de seus clientes, mas estas estavam fragmentadas em três sistemas que não se comunicavam entre si.
Vamos pegar o exemplo da Camila, uma cliente fiel que já fazia compras na 47 Street há 4 anos. No banco de dados, ela não constava como “Camila”.
Valor omnicanal x monocanal
Quem faz retirada na loja passa a adotar o modelo omnicanal
Frequência de compra omnicanal
Cada cliente que passava a utilizar os dois canais aumentava de 1,38 para 3,09 compras. A omnicanalidade não aumentava o número de clientes: ela multiplicava por 2,2 a frequência de compra daqueles que já eram clientes. No entanto, 4 em cada 10 clientes que “nasciam” na loja física não podiam ser atendidos porque seus dados estavam no outro sistema.
Quando enviam campanhas, mandam o mesmo e-mail para uma cliente que comprou ontem e para outra que não aparecia há seis meses. Não sabiam quantos clientes online nunca tinham pisado em uma loja física (e vice-versa). Um vendedor na loja física não fazia ideia de que um cliente havia abandonado um carrinho de compras no site.
Fazer com que CA + MI + LA = uma única Camila. Consolidar o e-commerce, o PDV (pontos de venda das lojas físicas) e o 47 Club em um único perfil. Não se tratava apenas de reunir dados; tratava-se de criar um contexto único em que cada contato com o cliente fizesse sentido.
Modelos que antecipassem quem estava prestes a comprar, quem estava sendo perdido e qual produto oferecer a essa pessoa. Prever não com generalizações, mas com base no comportamento completo da Camila: onde ela compra, quais categorias ela prefere, quando ela abandona o carrinho sem concluir a compra e quando ela corre o risco de ficar inativa.
WhatsApp e e-mail executados a partir do mesmo fluxo, no momento certo. Uma única mensagem, uma única voz. Não são três sistemas enviando comunicações descoordenadas, mas um diálogo planejado de ponta a ponta.
Quando ela é cadastrada no banco de dados, é iniciado automaticamente um fluxo com um incentivo personalizado para levá-la a fazer seu primeiro pedido.
Sea Camila deixar algo no carrinho, eles entram em contato com ela pelo WhatsApp antes que ela desista. Pelo WhatsApp, porque a conversão é 100 vezes maior do que por e-mail. E o incentivo é adaptado ao perfil dela.
Apósa primeira compra, um fluxo a leva à segunda, recomendando um produto complementar no momento certo.
QuandoCamila ultrapassa o limite de “em risco”, é acionada uma sequência multicanal para reativá-la antes que ela fique inativa.
Eis o que mudou.
3 sistemas, 3 nomes, 3 mensagens; nenhum deles sabia da existência do outro.
1 perfil, 1 momento, 1 mensagem.
Agora, os clientes recebem mensagens perfeitas para eles:
Ter dados não adianta nada se eles não se comunicarem entre si. A maioria das empresas do varejo passa o tempo tentando obter mais dados. O verdadeiro desafio é: fazer com que eles circulem.
A 47 Street passou de não ter nenhuma noção sobre a vida real de seus clientes para ter uma visão completa dela. Isso multiplicou por 2,2 a frequência de compra de seus melhores clientes. E isso transformou o negócio.
Porque, no fim das contas, o que gera conversa não é ter mais informações. É saber como usá-las.
Novos clientes
Clientes recuperados
Recompra em maio
Valor omnicanal x monocanal
Quem faz retirada na loja passa a adotar o modelo omnicanal
Frequência de compra omnicanal
ROAS
Receita gerada
Taxa de conversão
aumento nas vendas no setor
de compras feitas com desconto
hiperpersonalizado
via WhatsApp
Volume de negócios em relação ao ano anterior
Crescimento de clientes recorrentes
Atribuição pelo WhatsApp
Conversão
Atribuição de vendas pelo WhatsApp
Vendas recordes
Crescimento da receita
Pedidos recorrentes de clientes
Vendas recordes
Taxa de abertura
Taxa de cliques
Taxa de rejeição
Custos no Meta
Taxa de abertura
Reativação
Retenção