BI: como a análise preditiva pode ser usada no e-commerce?

Todos os dias surgem novas estratégias e ferramentas no meio digital, mas acompanhar todas essas tendências nem sempre é possível. Com a alta competitividade, o lojista virtual precisa encontrar alternativas para se destacar. Utilizar a análise preditiva no e-commerce, pode ser uma ótima opção para o empresário que deseja aumentar suas vendas.

Quando falamos de análise, lembramos de algo que já foi feito e será avaliado. Mas se tratando de análise preditiva, a ordem inverte. Passamos a analisar previamente algo que ainda não aconteceu, que está por vir. Podemos fazer previsões baseados em dados reais e assim antecipar as ações. Veja como a análise preditiva pode ser utilizada no e-commerce e incorpore em sua loja virtual.

Busca com análise preditiva no e-commerce

A área de pesquisa ou busca é um dos campos que o consumidor mais interage na loja virtual. Utilizando a análise preditiva no e-commerce, você consegue personalizar essa experiência. Analisando o histórico do consumidor, comportamento de compra e preferências, é possível prever o que ele está procurando, digitando apenas algumas letras. Ao indicar e antecipar o que ele estava buscando, você facilita o processo de compra, o que pode refletir no aumento do faturamento.

Existem empresas especializadas em análise preditiva que podem te ajudar. Por meio de algoritmos, conseguimos capturar a intenção do usuário, baseado em seu comportamento de clique. Além disso, é possível analisar o conteúdo do site e mostrar produtos relevantes aos termos buscados pelo consumidor.

Recomendações de produtos

As recomendações de produtos são ótimos aliados no aumento do faturamento. Entretanto, ainda é um desafio para muitos lojistas determinar a recomendação de produtos que de fato resultarão em vendas. Apesar de existir ferramentas que auxiliam essas ações, é difícil indicar algo concreto.

Se utilizar a análise preditiva no e-commerce, você poderá recomendar produtos com muito mais precisão. Usando o aprendizado de máquinas, é possível compreender o comportamento do consumidor — históricos de compras, desempenho dos produtos no site entre outros. Dessa forma, você consegue oferecer recomendações muito mais relevantes e aumenta as chances de gerar vendas.

Um exemplo muito comum desse tipo de recomendação preditiva é a Netflix. O serviço de streaming utilizado mundialmente, oferece recomendações de filmes, séries e documentários baseados no comportamento do consumidor.

Por meio da análise preditiva, eles avaliam os últimos filmes, séries e documentários vistos pelos usuários e recomendam opções relacionados ao gosto do cliente.

Otimização de preços

Com tanta informação à sua disposição, o consumidor pesquisa muito antes de realizar uma compra, principalmente o preço. Neste mercado altamente competitivo, fica difícil para o lojista acompanhar o aumento e baixa nos preços dos produtos em seus concorrentes.

Usando a análise preditiva no e-commerce, o lojista consegue acompanhar as tendências de preço e otimizá-los para vender mais. Essa análise é feita por meio de algoritmos e adota uma abordagem diferente. Histórico dos produtos, preço dos concorrentes, vendas e interesse dos clientes, são alguns dos dados utilizados para essa análise.

A Amazon também utiliza a análise preditiva em seu site. Se você buscar por algum produto na Amazon, por exemplo, vai perceber que os preços para o mesmo produto estão em cores diferentes. Os vendedores que utilizam esses algoritmos se beneficiam, afinal têm mais visibilidade.

Ações de marketing efetivas

Nem sempre as ações de marketing alcançam o resultado esperado. Em alguns casos isso acontece por falta de informações sobre o público-alvo. Já imaginou poder prever o que seu consumidor está querendo ou mesmo seu gosto por determinado assunto? O papel da análise preditiva no e-commerce é justamente este. Por meio dela você consegue fazer previsões e assim oferecer o produto/serviço que seu cliente deseja de forma muito mais efetiva.

Você poderá oferecer as melhores promoções em tempo real, com base no padrão de navegação do usuário. Além disso, conseguirá segmentar melhor suas campanhas. A análise preditiva cruza dados do cliente (e suas preferências) e de campanhas passadas. Dessa forma é possível avaliar o potencial da campanha atual e evitar desperdícios com seu orçamento. Suas ações de marketing serão mais precisas e o aumento no faturamento será uma consequência.

Gestão de fraudes

Uma das maiores dores de cabeça de um lojista são as fraudes. Em qualquer modelo de negócio você está suscetível a fraude, mas em uma loja virtual as chances aumentam bastante. Por isso, o gerenciamento de fraude é tão importante. Usando a análise preditiva no e-commerce, você consegue minimizar esses prejuízos.

Avaliando o comportamento do cliente, padrões de navegação e os produtos mais sujeitos a fraude, a análise preditiva consegue prever e reduzir essas fraudes. Essas previsões analisam fraudes em potencial antes que o cliente conclua a compra. Além de diminuir as fraudes, esse sistema ajuda na redução de estornos.

Gerenciamento de estoque

O estoque é outro grande problema enfrentado pelo lojista virtual, principalmente para quem está começando e não pode investir muito. Quais produtos devo ter mais estoque? Será que já devo fazer o pedido com meu fornecedor? Essas são algumas das perguntas que um empresário faz sobre seu estoque.

Apesar de existir algumas ferramentas que auxiliam na organização e logística do estoque, nem sempre essas informações estarão corretas. Por meio da análise preditiva, você consegue ter uma gestão de estoque muito mais inteligente. Promoções existentes, produtos mais desejados, redução de preço e a alocação de produtos entre lojas, são alguns dados avaliados. Com isto, a análise preditiva consegue oferecer previsões precisas para o lojista tomar suas decisões.

Depois de identificar os gostos do consumidor, o empresário virtual pode otimizar seu estoque. Por exemplo, a loja “x” verificou que a camiseta rosa tem uma grande procura em seu site, certamente muitos clientes se interessam por esse produto. Sabendo dessa informação, a loja “x” vai se organizar para ter um bom estoque da camiseta rosa. Ou mesmo se aventurar em outros produtos parecidos com o perfil desses clientes.

Um exemplo muito prático de como a tomada de decisões pode ser feita avaliando o comportamento do consumidor, é novamente a Netflix. Por meio da análise preditiva, eles avaliam o gosto e perfil dos consumidores para incorporar filmes e séries ao seu serviço de streaming.

Atendimento personalizado

Muito se fala em atendimento personalizado, mas de fato atender bem o cliente e solucionar seu problema é obrigação de qualquer empresa. Em um momento em que o consumidor prefere solucionar seus problemas sozinho antes de pedir ajuda em seu site, atender bem não é o suficiente. Em alguns casos ele nem chegará até você.

Quando você consegue prever as dificuldades ou ações do seu usuário, fica mais fácil poder ajudá-lo. Fazer recomendações ou mesmo indicar em que direção ele deve seguir, facilitará a navegação, além de ser um diferencial. Por meio da análise preditiva, você pode mapear as dificuldades e problemas do consumidor e dessa forma melhorar o processo.

Minha loja oferece apenas atendimento virtual, preciso ter telefone? Essa é uma pergunta muito comum no meio online, porém é muito relativa. Existem empresas que precisam de atendimento telefônico e outras não, mas como saber se a minha precisa? Por meio da análise preditiva no e-commerce, você pode identificar se essa é uma necessidade para sua loja virtual e assim tomar sua decisão.

Como vimos, a análise preditiva pode ser usada de diversas formas no e-commerce. Uma vez que você consegue fazer previsões, poderá usar em qualquer área de sua empresa. Coletando dados mais precisos, suas ações terão um resultado positivo e o faturamento só tende a crescer.

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Equipe Atlas

Democratizando a Business Intelligence com Atlas.

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