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Fraldas, cervejas e muito mais

Descobrindo padrões de compra iguais entre pessoas diferentes e padrões diferentes entre pessoas iguais. Entender a rotina de cada um é o passo fundamental para atendê-lo melhor

Por | 01/04/2013

pauta@mundodomarketing.com.br

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A lenda estatística das `fraldas & cervejas´ representa emblematicamente a descoberta de padrões inusitados de consumo que fazem sentido quando compreendemos todo o contexto de vida e a rotina de compras de um jovem pai com seu novo bebê em casa durante todo fim-de-semana, talvez um bom motivo para recompensar a situação com um estoque extra de cerveja. Com certeza existem outras rotinas na vida desse jovem pai e mais compras a fazer de produtos que nunca ouviu falar antes. Nessa fase da vida, segundo um estudo feito nos EUA, cada família gasta em média de US$ 6.800 no primeiro ano do `new baby´. No Brasil, esse valor não deve ser muito diferente e podemos supor que pessoas da classe média-alta brasileira possam ter um gasto médio em torno disso.

Agora vamos imaginar outras fases da vida com compras típicas: casamento, divórcio, casa nova, netos, entre outros momentos mágicos da vida de uma pessoa ao longo dos anos. Entender a rotina de cada indivíduo é o passo fundamental para atendê-lo melhor com produtos e serviços relevantes, apropriados e oportunos, principalmente se pudermos identificar em que momento da vida ele se encontra para encantá-lo com novas experiências de consumo. Cada pessoa tem seus próprios hábitos recorrentes de compras, como uma lista de produtos que se repete em quase 70 a 80%, se adaptando a necessidades pontuais, toda vez que vai ao supermercado ou passear no shopping.

O mais interessante é que as pessoas possuem hábitos de compras que sempre se repetem, mas cada pessoa tem seu respectivo padrão de consumo, diferente de outras pessoas. Podemos até agrupar pessoas em clusters com carrinhos de compras parecidos (Case O Boticário). Como podemos discriminar grupos de ex-investidores com padrões de comportamento completamente diferentes usando ferramentas de estatística não-linear. Por exemplo, existem produtos que sempre serão encontrados em quase todos os carrinhos de um supermercado, como água mineral, açúcar, pão e muitos outros produtos básicos que estão entre os mais vendidos, aqueles que estão na `cabeça´ do `Long Tail´ (figura abaixo).

Existem também produtos complementares no topo da lista como arroz e feijão, ou sapatos e bolsas no caso de compras no shopping entre mulheres. Pode estar certo que, se algum cliente compra um produto complementar e não compra o outro no mesmo ticket, muito provavelmente está comprando na concorrência. Empresas americanas que dominam o behavior analytics como Amazon, Target, Wal-Mart e Tesco na Grã-Bretanha conseguem saber qual será a próxima compra antes mesmo do cliente perceber a necessidade. Essas empresas data-centrics desenvolvem modelos preditivos com base em análises estatísticas de padrões de compras para sugerir através de e-mails de conteúdo dinâmico ou pop-ups inteligentes no web site somente as ofertas mais relevantes e oportunas para cada tipo de cliente na base de dados.

A Target, terceira no ranking do varejo EUA, começou a colecionar há pouco mais de uma década dados transacionais de cada cliente, todos identificados por um ID único num gigantesco data warehouse, criando um histórico para todas as compras feitas através de todos canais de relacionamento. Além disso, fazem o enriquecimento com dados demográficos obtidos no momento do cadastro ou adquirindo informações de bases de terceiros como agências de avaliação de risco de crédito, listas de assinantes de revistas e outras fontes disponíveis no mercado `big data´.

Desse modo a Target consegue traçar um retrato de cada indivíduo para correlacionar os inúmeros padrões de consumo com cada perfil, estilo de vida, momento no ciclo de vida para todos os clientes, e transformar tudo isso em mensagens mais precisas, agregando valor para o cliente final pela conveniência de fazer compras com mais facilidade dentro da rotina de cada um.

Por exemplo, um mesmo produto, como suco de laranja, pode ser consumido por uma mulher de 30 anos, classe média, com três filhos pequenos visando o valor nutritivo da vitamina C para a saúde deles, enquanto uma mesma mulher, da mesma idade, sem filhos, que pratica jogging e bebe o suco após o exercício para repor as energias com uma salada de frutas na volta da academia. Rotinas bem diferentes para pessoas quase iguais. No caso da primeira, uma oferta de um DVD infantil despertará mais interesse, enquanto que para a outra mulher um par de meias esportivas na compra de três unidades de suco poderão aumentar o ticket médio.

Qual a distância do varejo brasileiro desse estado-da-arte em inteligência de consumo? Algumas grandes redes de varejo já armazenam históricos de compras em grandes servidores com terabytes de dados. Porém, poucos conseguem extrair conhecimento para transformar tudo em ações personalizadas e insights estratégicos. No caso de shopping centers, as promoções passadas com troca de Notas Fiscais por cupons de sorteio fornecem uma massa de dados interessante para estudo de padrões de compras durante datas comemorativas. Os que possuem um programa de fidelidade podem estudar hábitos recorrentes para oferecer benefícios e vantagens exclusivas para os melhores clientes.

A maioria dessas empresas que buscam descobrir valiosas informações e desenvolver regras de negócios a partir de suas mega bases de dados, geralmente encontram barreiras culturais dentro da própria empresa que as impedem de evoluir, bem mais que barreiras técnicas, pois o custo de armazenamento e transmissão de dados é bem mais barato que há alguns anos atrás.

Podemos citar algumas questões que esses executivos brasileiros poderão encontrar pela frente:

• Prioridade - O que é mais importante? Cuidar do operacional para disparar os e-mails de campanhas tradicionais ou tomar tempo testando novas práticas?
• Zona de conforto - Como um profissional de Marketing com formação em branding e mídia de massa pode se transformar num pensador analítico estudando individualidades?
• Resultados em curto prazo - Como garantir um crescimento contínuo e sustentável de vendas sem perder o foco em resultados imediatos para fechar o mês?
• Paralisia analítica - O que fazer diante de tantos dados gerados por tantos canais de contato para extrair algum conhecimento prático? Como começar?

Hoje no varejo brasileiro ainda prevalece a prática de anunciar os produtos mais vendidos (head) na mídia de massa com a expectativa de gerar tráfego nas lojas físicas, trazendo prospects interessados numa geladeira de R$ 999,00 e deixar um vendedor atencioso sugerir outros produtos para aumentar o ticket médio e assim garantir sua comissão. No canal online é a mesma coisa, banners e pop-ups com `ofertas da semana´ aparecem logo na primeira página, mesmo que o comprador esteja pesquisando um produto específico no site, não necessariamente uma geladeira, simplesmente para comparar preços. Sem dúvida ainda estamos bem atrasados apesar de tanta tecnologia disponível.

Em resumo, podemos constatar no mínimo duas maneiras de aumentar as vendas: oferecer descontos nos produtos de maior procura, mesmo comprometendo a margem de lucro, para atrair uma quantidade maior de compradores, ou agregar valor através do conhecimento da rotina de compras de cada cliente para oferecer algo mais conveniente e relevante, sem precisar necessariamente dar um desconto.

Precisamos aproveitar toda a tecnologia de dados disponível para conhecer mais a fundo os hábitos e preferências de todos os clientes, transformando essa inteligência em ações de Marketing que despertem maior interesse de compra no momento certo. Mirar na `cauda´ do `Long Tail´ foi a saída encontrada pelo grande varejo americano e europeu, sem deixar de anunciar os produtos mais vendidos e ofertas sazonais para atrair novos clientes que depois serão engajados num relacionamento personalizado ao longo das fases da vida.

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Por: Mauro Negrão

Presidente da DataWise.Marketing, Data Analytics & Marketing Intelligence


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