Como coletar dados relevantes de clientes no seu varejo para aumentar as vendas?

Coletar dados é essencial para tomada de decisões informadas. Isso envolve a obtenção, organização e análise de informações relevantes, como dados de mercado, feedback do cliente e métricas internas. Juntos, esses insights ajudam a otimizar as operações das empresas e impulsionar o crescimento.

Especialista marketing de conteúdo

Julia Ayres

Especialista marketing de conteúdo

A expressão “os dados são o novo petróleo” não poderia ser mais verdadeira. É por isso que coletar dados se tornou uma atividade poderosa para as empresas. Afinal deixamos uma quantidade infindável de informações em cada compra, visita por um site ou até mesmo quando estamos apenas andando por aí com nossos wearables

Mas principalmente porque fazer um bom uso desses dados é essencial para se destacar da concorrência e vender mais. Ter estratégias data-driven é uma forma inteligente de otimizar custos, refinar estratégias de vendas e garantir o sucesso do cliente com seu produto ou serviço. 

Neste post, mostraremos como você pode se preparar para essa “tendência”, como usar dados para vender mais no seu e-commerce e quais informações você deve pensar em coletar quando possível para otimizar as suas estratégias. 

Está na hora de usar tudo o que o mundo dos dados permite para alavancar o seu e-commerce! Vamos lá?

O que é e como coletar dados no varejo?

A ação de coletar dados no varejo nada mais é que o processo de capturar informações relevantes sobre as operações da sua empresa, sobre o comportamento dos clientes, sobre o mercado e concorrentes e tudo que possa ser útil para personalizar experiências e potencializar processos. 

Uma boa amostragem de dados permite tomar decisões conscientes, otimizar operações, oferecer uma melhor experiência ao cliente, além de impulsionar o crescimento do negócio. 

Mas para extrair dados de forma eficiente, é imprescindível seguir algumas etapas. 

Passo a passo da coleta de dados

  1. Tenha objetivos claros: antes de iniciar o processo de coleta de informações, é muito importante definir de maneira clara quais são os objetivos do seu negócio com esses dados. Nessa lista pode ter o aumento nas vendas, melhoria no atendimento, acompanhamento das tendências do mercado, entre outros. Essa análise facilita que você saiba quais dados (dentro o mar de possibilidades que você tem disponível) você pode precisar para uma decisão mais informada.
  2. Conheça as fontes de dados disponíveis: outro ponto importante é determinar qual será a fonte responsável por indicar esses dados. Isso pode incluir fontes como sistemas nos pontos de venda (PDV), registros de vendas, análises de redes sociais, feedback dos clientes, pesquisas, análise de tráfego digital, dados zero-party ou primários etc.
  3. Escolha ferramentas: para fazer a coleta de informações da maneira correta, é essencial escolher as ferramentas e tecnologias ideais. Isso significa incluir sistemas de análise de dados, sistemas de gerenciamento de relacionamento com o cliente (CRM), entre outros.
  4. Coleta de dados: é hora de começar a juntar os dados que você necessita – sejam eles de consumidores, do seu próprio negócio, de terceiros, de fontes oficiais etc.
  5. Análise de dados: após capturar informações, é crucial realizar análises para gerar insights relevantes. Essa etapa pode ser feita com o uso de ferramentas de análise de dados, algoritmos de aprendizado de máquina e estatísticas. Mas, se você não tem acesso a isso ainda, um excel e algumas correlações já ajudam muito!
  6. Gere hipóteses: com as suas análises em mãos é hora de pensar em hipóteses para otimizar seus processos e estratégias. Foque em duas ou três melhorias e crie grupos de controle para testá-las. 
  7. Mensure resultados: ao implementar todas as ações baseadas nos dados obtidos, meça os resultados para compreender o impacto deles. Isso permitirá que você ajuste a estratégia, caso seja necessário.

Qual a diferença entre dados de zero-party data e dados primários?

No zero-party data, as informações são fornecidas diretamente pelos clientes de forma proativa e voluntária. Como ao preencher um cadastro com seu e-mail ou telefone, ou quando ele escolhe um canal que prefere se comunicar, ou até escolhe um produto diretamente.

Já os dados primários são capturados diretamente pela empresa por meio de pesquisas, observações, entrevistas, análises de interações em seus sites, histórico de compras, conversões etc. Ou seja, tudo que foi necessário algum tipo de análise para ser obtido (seja ela comportamental ou de dados transacionais), em geral, é dado primário e não zero-party. 

Pensando nas possíveis estratégias de marketing e personalização de experiência do cliente, os dados de zero-party podem ser particularmente valiosos, uma vez que refletem diretamente as preferências e necessidades do consumidor, fornecendo à empresa informações detalhadas para oferecer produtos e serviços mais alinhados com as expectativas individuais.

Mas isso não significa que os dados primários são dispensáveis… Esse segundo tipo de dados são essenciais quando pensamos em estratégias mais macro, como de produto ou de campanhas mais abrangentes que precisam de uma análise mais abrangente. 

4 formas de coletar dados de clientes no varejo

A coleta de dados dos clientes no varejo é uma estratégia fundamental para entender melhor o público, personalizar as experiências de compra e melhorar as operações do seu negócio. 

Mas a pergunta às vezes é: ok, mas como eu coleto dados dos meus clientes? Separamos quatro possibilidades aqui: 

Pesquisas de satisfação e comentários

A realização de pesquisas de satisfação é uma forma direta de obter feedback dos clientes. As pesquisas podem ser administradas presencialmente, por e-mail, mensagens de texto ou por meio de aplicativos móveis. As respostas obtidas nelas fornecem informações valiosas sobre a experiência do cliente, preferências em relação aos seus produtos e sugestões de melhorias.

Programas de fidelidade

Outra maneira interessante de fazer a coleta de dados é por meio dos programas de fidelidade. Isso porque eles incentivam os clientes a fornecerem mais informações e comprar recorrentemente em troca de recompensas como descontos, promoções exclusivas ou pontos. 

As informações coletadas incluem contato, histórico de compras, preferências de produtos, entre outros. Assim, esses dados podem ser usados para oferecer recompensas personalizadas, ofertas direcionadas, além de melhorar a segmentação de marketing.

Integração de dados online e offline

Para coletar dados mais amplos, integre os dados online e offline. Isso envolve o rastreamento das atividades dos clientes em lojas físicas e virtuais. As informações podem incluir dados de navegação no site, histórico de compras online, comportamento de compra em lojas físicas e preferências de produtos. Vale destacar que a integração de dados permite oferecer experiências omnichannel mais eficazes e personalizadas.

Sensoriamento e IoT (Internet das Coisas)

Por fim, busque utilizar a tecnologia de sensores e a IoT, que oferecem oportunidades para coletar dados de clientes passivamente. Essa fase inclui a utilização de sensores de tráfego para rastrear o movimento de clientes na loja, sensores de prateleira para monitorar a interação com produtos e até mesmo dados de geolocalização dos wearables.  

Essas informações capturadas podem auxiliar na otimização da disposição da loja, no estoque de produtos e no atendimento ao cliente.

Quais dados você deveria utilizar? 

Com cada vez mais dados “disponíveis”, pode parecer um pouco desesperador começar a pensar na coleta e gestão dessas informações.  

O tipo de dado mais coletado e usado para segmentações são os demográficos (idade, gênero, localização). Eles fazem parte do dia a dia do marketing há décadas e ainda têm seu lugar ao sol no novo cenário de big data. No entanto, esse tipo de informação é muito básica e não chega nem perto de entregar o nível de segmentação e personalização que seus clientes querem — e exigem das marcas hoje.  

Por isso, olhar para dados comportamentais têm ganhado tanta força. São através deles que você consegue perceber, analisar e prever padrões de compra, uso e de preferências dos seus produtos/serviços.  

E onde você pode encontrar esses dados? Simples: cada mini ação tomada no seu e-commerce é uma fonte infindável de coleta de dados. Seja em momentos de navegação, de cadastro, de compra, de interação nas redes sociais ou com os canais oficiais da sua empresa.  

Quer alguns exemplos? 

  • Produtos vendidos 
  • Produtos visualizados, mas não comprados 
  • Datas de compra (dia de semana, período do mês, datas comemorativas) 
  • Frequência média de compra 
  • Tempo médio para concretizar a compra (minutos, dias, semanas) 
  • Origem do tráfego 
  • Ticket médio 
  • Dispositivo usado para compra 
  • Etapa da jornada de compra 
  • Feedbacks (no próprio site, no SAC da empresa, em sites de terceiros) 
  • Taxa de conversão dos produtos 
  • Benchmarks da indústria 
  • Conversas com chatbots

Mas aqui fica um adendo importante: de nada adianta você coletar montanhas de dados se você não os usar para tomar decisões mais assertivas! Os dados que você tem são tão úteis quanto o que você faz com eles. 

Lembre-se do compliance à Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais (LGPD) 

Falamos muito sobre a captura, análise e gestão de dados, mas é sempre bom reforçar que todas essas ações precisam estar alinhadas à Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais (L13709). Ela oferece as diretrizes de como as empresas devem tratar os dados pessoais e sensíveis de seus consumidores, fornecedores e parceiros e aponta as regras para que isso aconteça.  

De forma bem simplificada, a LGPD exige que você tenha o consentimento do seu usuário para a coleta de dados, que você seja transparente em relação à finalidade desta coleta e como eles serão tratados e armazenados.  

Essa regulamentação propõe sanções pesadas a quem não protege os dados dos clientes ou os usa sem autorização. Por isso, crie maneiras para o seu usuário consentir na gestão dos dados dele ao longo da sua jornada. 

Por exemplo: ao preencher um formulário, pergunte se ele quer receber e-mails e outros tipos de comunicação após esse momento. Quando o usuário entrar no seu site, peça autorização para acessar as informações dos cookies do seu navegador, etc. E respeite a decisão dele!

Isso pode parecer um impeditivo, mas, na verdade, os consumidores estão dispostos a entregar mais dados e informações às empresas, se isso significar que elas terão experiências mais personalizadas.  

Como usar dados para vender mais no e-commerce 

Existem diversas maneiras de usar dados para vender mais na sua loja virtual. Veja algumas ideias para você incorporar na sua estratégia: 

1. Comunicações mais personalizadas 

Como já mencionamos, os consumidores querem personalização em suas recomendações e experiências no dia a dia. Por isso, usar os dados que você coletou para enviar os conteúdos certos, no momento certo e nos canais adequados fará com que você leve sua experiência a um novo patamar.  

Quanto mais específica e personalizada é a comunicação que você está entregando para seus usuários, mais assertivas e eficientes ela serão. Segundo um levantamento da Adobe, 66% dos consumidores afirmam que se deparar com conteúdo não personalizado faz com que eles desistam de uma compra.  

2. Dê olho em sazonalidades ou padrões de compra dos seus usuários 

Quando você analisa os dados do seu e-commerce, você encontra diversos padrões que podem ser úteis para incentivar novas compras. Por exemplo: você pode perceber que um tipo de produto é comumente a porta de entrada para a sua loja. Nesse caso, pode ser interessante enviá-lo para seus novos cadastrados em uma comunicação especial, inserir um pop-up na entrada da sua loja virtual para oferecê-lo a mais pessoas ou criar mais anúncios em redes sociais direcionando para ele. 

Outro ponto importante aqui é entender quais produtos são mais vendidos em determinadas épocas do ano. E não estamos falando apenas das óbvias mudanças de temperatura que fazem alguns tipos de roupas ou acessórios ficarem mais atrativos. Você pode reparar que em alguns meses ou até mesmo dias de semana, alguns produtos são mais visados do que outros e que esses padrões se repetem. Nesse caso, você pode deixar esses produtos ainda mais em evidência e facilitar com que mais usuários cheguem até eles.  

3. Retargeting em mídia paga 

Campanhas de mídia paga, e especialmente de retargeting, são muito eficientes em e-commerces. E o grande motivo para isso é que ela utiliza os dados e padrões que os usuários fornecem para entregar conteúdo personalizado e relevante para eles.  

Essa é uma das táticas mais usadas para reverter abandono de carrinhos, mas pode ser usada também para avançar os usuários em jornadas de compra mais longas ou promover upsells com produtos complementares à compra original.  

4. Acompanhamento em tempo real dos resultados 

Especialmente em datas comemorativas como Black Friday, Natal ou em promoções específicas da sua loja, é fundamental estar de olho nos dados em tempo real. Assim, você consegue ver como os usuários estão respondendo a diversos estímulos e refiná-los para vender mais.  

Por exemplo, se um banner da sua homepage está com poucas conversões, porque não o trocar ou promover um Teste A/B para garantir que esse espaço tão premium na sua página principal está sendo bem utilizado?  

Essa também é uma maneira de encontrar gatilhos momentâneos que podem ser a diferença entre o sucesso e o fracasso de uma promoção. Você pode perceber que um determinado produto está muito requisitado e disparar uma comunicação para quem já o colocou no carrinho de compras e usar a ideia de escassez para incentivar uma compra.  

5. Recuperação de clientes inativos e incentivo à fidelização 

Tratar todos os seus clientes como um mesmo tipo de comunicação é um dos erros mais comuns dos varejistas. Sim, eles já conhecem a sua marca, mas eles podem estar em diferentes estágios de fidelização.  

Por exemplo: eles podem ser clientes de uma compra só e inativos deste então, ou compradores eventuais e até aqueles que são fiéis e recorrentes. Entender quem está em cada nuance e oferecer recompensas ou incentivos diferenciados para cada um é uma excelente maneira de usar dados para vender e fidelizar mais.  

6. Direcionamento para o canal certo para envio de promoções 

Entender a origem do tráfego do usuário, assim como os canais preferidos para interações e o horário em que o usuário está mais predisposto a comprar é importantíssimo para uma estratégia de vendas bem-sucedida.  

Ao analisar os dados dos seus clientes você pode perceber que determinadas promoções funcionam melhor em certos dias e em certos canais.

Por exemplo: um desconto de passagens aéreas pode ser mais efetivo em uma sexta à tarde do que em uma segunda pela manhã. Assim como você pode ter conversões melhores de produtos eletrônicos pelo WhatsApp do que por campanhas de e-mail. Busque esses padrões e promova testes A/B para posicioná-los melhor para os seus usuários.  

A importância de um local único para coleta, armazenamento e análise de dados 

Depois de tudo o que você leu, aposto que você ficou empolgado para usar dados para vender mais no seu e-commerce, não é? Mas uma dica que nós damos é que, para que seus dados estejam acessíveis e atualizados, é importante você ter um único local que centralize as informações coletadas de diversos canais, como redes sociais, campanhas de marketing, contact center, histórico de compras, navegação, entre outros.  

Ter esses dados em locais dispersos faz com que você perca poderosos insights dos seus consumidores e crie silos de informações que podem ser prejudiciais para seus agentes de atendimento e para os seus profissionais de marketing.  

Na Infobip, nós criamos a ferramenta People que centraliza e unifica os dados dos seus clientes em um único lugar. Ela permite com que você crie perfis, segmentações e análises detalhadas para ser mais estratégico e vender mais.  

Fale com um de nossos especialistas  e entenda como podemos te ajudar a personalizar as ofertas para seus clientes.

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Oct 25th, 2021
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Especialista marketing de conteúdo

Julia Ayres

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