Product intelligence: como compreender o comportamento do cliente no digital

Por: Anthony NG Monica, CEO da Swogo

Se para alguns setores de atividade, como a hotelaria e a restauração, a pandemia foi sinónimo de desafios e provações nunca antes antecipados, para outros revelou-se um estímulo tremendo para novos e ainda mais ambiciosos horizontes.

Com efeito, muito se tem falado e escrito sobre como o panorama do comércio eletrónico mudou completamente nos últimos dois anos. E há razões expressivas para isso. A verdade é que o e-commerce tem hoje cerca de 60% mais utilizadores do que tinha em 2019, de acordo com um estudo da Apptus, e isso significa uma alteração profunda nas “regras” das vendas, a múltiplos níveis.

Se olharmos um pouco para trás, verificamos que a eletrónica de consumo aderiu ao e-commerce de imediato e de forma muito massificada. Atualmente, assistimos a uma maior aceitação do mercado online em cada vez mais categorias de relevo, como são os casos do mobiliário, da decoração e da bricolage. Tal está a ser impulsionado por uma procura crescente, motivada pela comodidade e eficiência a que os consumidores já se habituaram.

O utilizador não está ciente do seu papel ativo e impactante na transformação do e-commerce mas, na verdade, ele é responsável por gerar padrões de consumo que estão a mudar o paradigma online. As pessoas estão a influenciar as tendências ao introduzirem hábitos de compra novos, que antes só aconteciam em lojas físicas. Para além disso, como o valor médio por compra online está a crescer, a procura por soluções que consolidem as compras virtuais no retalho nunca foi tão intensa.

Estamos diante de uma nova era no processamento e análise de dados. Temos hoje mais informação sobre padrões de compra do que alguma vez tivemos e embora estes sejam, manifestamente, tempos emocionantes para quem acompanha a evolução e cresce com ela, estes são também tempos exigentes, na medida em que há que conseguir responder a uma questão fundamental: como dar sentido a todos os dados que estão a ser gerados e recolhidos?

A receita para o sucesso no objetivo de dar sentido a um volume de dados que aumenta exponencialmente parece assentar num fator determinante – extrair dados significativos dos produtos. Mas como?

O primeiro passo é compreender verdadeiramente o que se está a vender, de forma a agrupar e classificar os padrões de compra dos utilizadores. Sem informação suficiente não é possível categorizar e correlacionar produtos e encomendas, algo a que os retalhistas estão cada vez mais sensíveis. Depois, é necessário aplicar uma estrutura de produto e taxonomia rigorosas, já que sem dados “limpos” e estruturados dificilmente se encontra sentido neles. Segue-se o processamento dos dados recolhidos, não esquecendo que este deverá ser sujeito a um melhoramento contínuo. Em vez de olhar para o comportamento do cliente como uma entidade independente, precisamos de olhar para os produtos como o núcleo da nossa infraestrutura de dados, o que significa que as interações do utilizador são combinadas com os atributos do produto.

Finalmente, há que proceder à construção correta de perfis de dados. Se analisarmos, como um todo, os dados de comportamento do consumidor para todos os smartphones, não conseguiremos fornecer informações precisas. Os padrões de compra para dispositivos de ponta são diferentes dos padrões para dispositivos de gama mais baixa e, para entender as diferenças entre eles, precisamos de assumir as informações do produto como parte da nossa segmentação de dados.

Todas estas etapas são fundamentais nos sistemas de recomendação de produtos, uma função com que nos deparamos frequentemente enquanto clientes. Pensemos ainda que, todos os dias, novos utilizadores estão a chegar ao online e que a maioria deles está a aprender a fazer compras na internet – daí a relevância das ferramentas assistentes. Gerir conhecimento e a compreensão dos produtos como princípio subjacente das recomendações é estar um passo à frente no apoio às necessidades específicas de cada utilizador. O retalho já percebeu as vantagens deste trabalho – que outros setores o seguirão?