O que aprendemos com os profissionais de marketing de comércio eletrônico de moda sobre insights do consumidor, design de produtos e estratégia de marketing

Em nossa última rodada de entrevistas de UX (dezembro de 2021) com nossos clientes mais experientes em dados (no negócio de comércio eletrônico de moda), uma coisa continuou surgindo: insights detalhados do consumidor a partir de dados de clientes primários estão se tornando cada vez mais valiosos para o design de novos produtos e estratégia de marketing sustentável. Então, para entender melhor nossos clientes, tivemos que desvendar esse fio condutor. Para começar, por que agora? E como nossa plataforma contribui? Se você faz parte de uma equipe de marketing no varejo de comércio eletrônico e já acha que isso parece familiar, continue lendo, você não está sozinho.

Os dados primários são mais importantes agora. Por quê?

A pesquisa de mercado e a análise da concorrência ainda são importantes, mas os dados originais exclusivos de clientes reais serão mais importantes no futuro por dois motivos:

1. A publicidade via dados de terceiros é feita

O futuro sem cookies há muito previsto chegou. Dados de terceiros e até mesmo dados de terceiros perderam seu valor e as equipes de marketing de comércio eletrônico estão trabalhando mais para capitalizar o tráfego que já possuem para obter um melhor ROAS, vendendo mais por meio de recomendações personalizadas.

2. Experiências personalizadas são esperadas

Os jovens nativos digitais não conhecem nada além de compras online personalizadas. Amazon e Netflix usam aprendizado de máquina para descobrir do que os compradores individuais gostam, e agora as compras sociais apresentam itens agradavelmente familiares sendo usados ​​por seus pares em um fluxo constante de conteúdo gerado pelo usuário.

Esta manchete de 2020 sobre o tema resume a situação e a atitude da Geração Z:

Insights do consumidor e design de produto

Imagine uma equipe de desenvolvimento de produto nos primeiros dias de um novo produto: a geração da ideia e o estágio de design. O objetivo final, claro, é também identificar um produto específico que atinja sua marca com um público específico. Mas quando se trata de realmente projetar o produto, de onde vêm as ideias?

Design centrado no usuário na indústria da moda

Nossos clientes da indústria da moda nos deram a dica de um termo bem conhecido do mundo do design: UCD (design centrado no usuário).

O método UCD:

“Apela para o envolvimento dos usuários em todo o processo de design por meio de uma variedade de técnicas de pesquisa e design para criar produtos altamente utilizáveis ​​e acessíveis.” Fonte: Fundação Internacional de Design

Parece um bom plano!

Outro detalhe de nossas entrevistas sobre a definição de requisitos do usuário se destacou:

Como um produto é visto, valorizado e comparado com outros produtos com base em características, preço, estação, etc., todos fatores para o design de moda.

Esses insights adicionam ao processo de desenvolvimento do produto, dando aos designers de produto, ao gerente de produto e, de fato, a todos na equipe de produto muito mais a considerar ao descobrir o “contexto de uso”.

via: https://www.interaction-design.org/literature/topics/user-centered-design

O que nossos clientes precisam para design de produto

O que nossas equipes de comércio eletrônico mais experientes em dados mais desejam são os insights do consumidor sobre os compradores que já estão voltando com frequência para navegar ao longo da jornada do cliente da marca.

Esses são os clientes VIP, 20% da antiga regra 80/20 em vendas que nos diz que a maior parte do seu lucro vem de seus VIPs que amam sua marca e a experiência online que ela oferece. Acontece que o que as equipes de comércio eletrônico realmente querem saber é o que seus clientes VIP individuais gostam enquanto navegam, em tempo real, para que seus designs e ofertas possam estar na vanguarda.

Análise de preferência em tempo real

Com as necessidades de nossos clientes em mente, nossa equipe de Data Science ajustou o recurso Preference Analytics para que as tags de produto preferidas para cada comprador sejam ponderadas com uma porcentagem que mostra a probabilidade de um comprador clicar em um item com um atributo descrito por essa tag.

Ele cria perfis de compradores anônimos e compatíveis com GDPR a partir de dados primários para descobrir quais atributos de produtos os compradores gostam nas imagens que estão navegando.

Pode ser design de comprimento, cor, padrão, material ou qualquer outro atributo personalizado que eles precisem para analisar as preferências de atributos em tempo real de seus dados primários.

Na indústria da moda em constante mudança, esses tipos de insights detalhados do consumidor em nível de atributo fornecem orientação aos designers com base nos dados do cliente e garantem que eles estão desenvolvendo os produtos certos, o tempo todo.

Insights do consumidor e estratégia de marketing

A ex-CDO da L'Oreal, Lubomira Rochet, liderou muitas campanhas de marketing durante seu tempo na empresa e enfatizou a importância do foco no cliente e da construção de relacionamentos 1-para-1.

Insights exclusivos do consumidor são a chave. Eles são essenciais para desenvolver uma estratégia de marketing que alcance os compradores um de cada vez.

via: https://twitter.com/LOrealGroupe/status/1118423858338500609

Em uma entrevista de 2018 com a Commonwealth, Rochet explicou:

“A tecnologia digital mudou a forma como comercializamos. Um objetivo importante é ter a capacidade de construir relacionamentos ricos e personalizados com os consumidores e criar conteúdo que envolva os consumidores e os deixe felizes em compartilhá-los.” Fonte: Comunidade

Mas o que há no conteúdo personalizado que é tão envolvente?

Insights do consumidor e surpresas deliciosas

Se bem feito, os insights do consumidor podem informar recomendações personalizadas que são extremamente memoráveis. Um caso em questão é a decisão de compra deliciosamente não planejada , conforme descrito pela Hubspot Marketing Blogger, Amanda Zantal-Wiener:

“Quem me conhece sabe da minha obsessão limítrofe pelo hip hop, que também é a motivação para grande parte do meu comportamento de compras online. Claramente, a Amazon percebeu… o objetivo da minha visita mais recente à Amazon foi verificar seus recursos de personalização para este artigo. Mas então, descobri que Rapper's Delight: The Hip Hop Cookbook estava nos meus livros recomendados. Comprei algo que não preciso? Claro. Mas também fiquei encantado com o fato de ter sido trazido à minha atenção com muito pouco esforço... a melhor parte disso, para o usuário, é a descoberta resultante de coisas novas de que gostamos - seja um livro, uma ferramenta, ou um artigo.” Fonte: Hubspot, essas 9 marcas levam o marketing personalizado a um novo nível

via: Amazon

Personalizar uma experiência de compra com insights do consumidor e encantar os compradores com recomendações familiares é uma estratégia de marketing comprovada que a Amazon usa há anos para manter os compradores voltando para mais. E como o livro de receitas de Hip Hop acima exemplifica, compartilhando o prazer com os outros.

Passando da estratégia de marketing para a tática

O rastreamento de dados sobre transações e sobre quais produtos estão sendo vendidos ainda faz parte do jogo e a plataforma oferece muitas métricas úteis em um piscar de olhos.

Mas a contribuição realmente valiosa que a plataforma oferece – o que alimenta a estratégia de marketing centrada no cliente – é a análise de preferências. E a ferramenta que gera mais vendas cruzadas e aumento de vendas é o recomendador personalizado.

Recomendações personalizadas

Fora dos marketplaces, os sites de grandes marcas usam a mesma estratégia de marketing, mas geralmente criam seus próprios sistemas de recomendação internos, empregando pequenos exércitos de engenheiros de back-end especializados em ciência de dados e aprendizado de máquina.

Ultimamente, no entanto, algumas marcas estão adotando a abordagem SaaS sem código e terceirizando o trabalho de back-end para sistemas automatizados que podem ser facilmente adicionados como plug-ins a seus sites existentes. Uma equipe de marketing sem experiência em codificação pode usar essas ferramentas de marketing para obter uma compreensão mais profunda dos insights do consumidor dos visitantes do site.

Site multimarcas de moda coreana, Codibook

A Codibook compila seus insights do consumidor automaticamente com sua assinatura da Rosetta AI Personalization Experience Platform.

O plug-in de recomendação de carrossel na página faz vendas cruzadas de itens que correspondem aos atributos visualizados anteriormente à medida que o comprador navega pelas imagens do produto. Essa ferramenta aumentou o valor médio do pedido do Codibook em 38%.

O site Shu Uemura em Taiwan

Shu Uemura também colocou sua estratégia de marketing para funcionar com recomendações personalizadas de produtos. Eles personalizaram a aparência do recomendador para combinar com a aparência de Shu Uemura, otimizando-o para dispositivos móveis em suas páginas Adicionar ao carrinho. A receita aumentou 149% em 2021.

Eles também usaram o plug-in Hesitant Customer Promotions para envolver os compradores no momento certo (antes que eles pretendam desistir) com pop-ups de desconto personalizados de acordo com suas preferências individuais.

E para reter os clientes que fogem sem fazer uma compra, eles extraem seus insights do consumidor de seus próprios dados primários e, em seguida, enviam mensagens personalizadas por e-mail ou SMS usando o plug-in de marketing omnicanal personalizado.

Para obter os resultados completos da incursão de Shu Uemura na personalização, confira o estudo de caso.

Pensamentos finais

Portanto, de acordo com nossos clientes, as percepções do consumidor são fundamentais para o sucesso do comércio eletrônico hoje em dia para desenvolvimento de produtos e estratégia de marketing.

• Os dados primários são essenciais para maximizar o ROAS e a personalização tornou-se comum online e os compradores esperam vê-la.
• Isso é especialmente verdadeiro para os nativos digitais da Geração Z e os Millennials, que estão dispostos e podem pagar mais por experiências online que os alcançam como indivíduos.
• As equipes de comércio eletrônico mais orientadas por dados rastreiam avidamente as métricas transacionais, mas o valor real está nos insights do consumidor sobre os atributos do produto a partir de dados primários.

Para as equipes de comércio eletrônico de moda que desejam concluir suas pesquisas de mercado com insights do consumidor em tempo real - e as ferramentas de conversão para colocar em ação uma estratégia de marketing centrada no cliente - a hora é agora.

Sobre Rosetta AI

A Rosetta AI Personalization Experience Platform descobre as preferências do comprador a partir de seus dados primários e fornece recomendações de produtos 1 para 1, promoções hesitantes para clientes e marketing omnicanal.

Nossos algoritmos de IA são escritos especialmente para comerciantes de comércio eletrônico de vestuário, beleza e acessórios e os atendemos com paixão porque o sucesso deles é o nosso sucesso.

Em média, nossos clientes dobram o valor do pedido e triplicam a taxa de conversão porque seus compradores estão mais genuinamente engajados com as experiências que nossa plataforma oferece.

Rosetta.ai foi destaque nas 25 principais empresas de ML da Forbes e nas 10 principais empresas do Analytics Insights.