Machine learning e a imprevisível jornada de compra do consumidor

Um consumidor vê o anúncio, vai até a loja e compra o produto anunciado. Esse é o caminho que os anunciantes gostariam que os clientes fizessem, já que a publicidade deu um retorno imediato.

Isso até podia acontecer antigamente, quando a publicidade dava seus primeiros passos. Mas será que hoje é tão simples assim?

Atualmente, a jornada de compra do consumidor é muito mais complexa que isso. As pessoas podem percorrer caminhos totalmente diferentes para comprar um produto, mesmo se forem impactadas pela mesma publicidade ou morarem na mesma região.

Como, então, adaptar a sua empresa para lidar com jornadas de compra tão únicas? Se cada consumidor percorre um caminho, como acompanhá-lo para que ele escolha os seus produtos? Machine learning é a resposta ― e já vamos mostrar por quê.

Como é o funil de marketing tradicional

O funil de marketing tradicional traça as etapas que todo consumidor, em teoria, percorre até a compra.

No primeiro momento, ele ainda não sabe que tem uma necessidade, por isso precisa ter seu interesse despertado. Depois, ele descobre o problema a ser resolvido e busca as possíveis soluções. Ao fim, ele escolhe uma das alternativas e efetua a compra.

O papel do marketing, então, é criar estratégias e conteúdos que acompanhem o consumidor durante a sua jornada. A intenção é que a empresa se mantenha próxima durante todo o processo e ajude o consumidor a tomar a sua decisão. Assim, cada canal contribui na jornada de alguma forma, mesmo que não seja diretamente na decisão de compra.

Por que a jornada de compra do consumidor se tornou tão imprevisível

A internet, os smartphones, a diversidade de canais de comunicação e informação e a quantidade de opções de marcas e produtos transformaram os hábitos de consumo. Hoje, o caminho até uma compra pode ser bastante tortuoso ― bem diferente desse funil com o qual as empresas se acostumaram a trabalhar.

Essa é uma constatação do Google, a partir de uma análise sobre milhares de dados de usuários da internet. O estudo chegou à conclusão de que nenhuma jornada é igual à outra. Dois clientes que compram um mesmo produto podem percorrer jornadas totalmente diferentes. Até uma mesma pessoa pode seguir diferentes etapas de compra, dependendo do momento.

Imagine um consumidor que quer comprar um celular. Ele já percebeu que o seu aparelho antigo está defasado, então começa a pesquisar soluções. Porém, não encontra nenhuma opção dentro do seu orçamento. Então, ele desiste da compra.

Dois meses depois, ele volta a pesquisar por smartphones na internet. Na mesma semana, ele recebe um e-mail de remarketing de uma loja online. Em seguida, visita a loja, pesquisa mais sobre aquele produto e decide que vai comprar. Porém, ao colocar o produto no carrinho, decide pensar um pouco mais. A compra, enfim, só será realizada duas semanas depois, após receber um cupom de desconto.

Perceba como o caminho não é linear. As intenções mudam ao longo de toda a jornada e podem fazer o consumidor repensar, voltar atrás, retomar uma opção que tinha abandonado ou demorar mais para tomar sua decisão.

Como usar machine learning para lidar com uma jornada de compra imprevisível

Nas estratégias de marketing e vendas, não faz mais sentido traçar um funil tão linear. O comportamento do consumidor não é mais óbvio, por isso é preciso entender os passos de cada um. E, diante do Big Data, só a tecnologia permite trazer essas informações à tona.

Por isso, a partir da pesquisa que mencionamos anteriormente, o Google apontou o machine learning como solução para acompanhar cada jornada. Essa tecnologia permite conhecer a fundo cada consumidor e compreender as suas intenções, que mudam durante a jornada.

Cada interação do consumidor com os canais digitais deixa sinais sobre as suas intenções. Por exemplo, já existem sistemas capazes de identificar, pelos passos de navegação dentro de um e-commerce, se aquele usuário está pronto para comprar ou não. Com o aprimoramento do aprendizado, os sistemas passam a prever as intenções e captar os comportamentos de cada usuário.

A partir desse aprendizado, então, as equipes de marketing e vendas podem realizar a abordagem certa, no momento certo.

Para isso, porém, você precisa contar com um sistema que compreenda as ações dos usuários e transforme os dados em inteligência de marketing. Aqui na Biggy, trabalhamos com um sistema de recomendação e personalização para e-commerce, que lê os passos dos usuários e permite entregar a eles as ofertas mais adequadas para o seu momento na jornada.

Portanto, as jornadas estão se tornando tão únicas quanto cada um de nós. Elas são moldadas por momentos ricos em intenções, que tornam o caminho até a compra mais complexo e tortuoso. Agora, então, o desafio é entregar ofertas e conteúdos relevantes para cada momento da jornada de cada usuário.

Complexo? Então conte com a tecnologia para isso. Conheça agora o sistema da Biggy para oferecer uma experiência mais relevante no seu e-commerce.