Pronta ou não, a automação está avançando como nunca antes. À medida que a tecnologia inova e a adoção aumenta, começam a surgir as dores do crescimento. Inovações como o che click & collect e o checkoutless, abraçadas com entusiasmo pelo varejo durante a pandemia por fatores como segurança e sobrevivência (diante do apagão de mão obra), conquistaram os consumidores pela conveniência da autonomia. Mas também se transformaram em problema. A maioria dos varejistas descobriu ser incapaz de coletar insights de compradores, para direcionar as decisões estratégicas. Algo impensável em um seguimento no qual as soluções são construídas em torno dos desejos, necessidades e desejos do consumidor.
As pesquisas comprovam: o consumidor de hoje está comprando em vários canais; voltou às compras na loja, mas também planeja continuar comprando online, um canal ao qual se acostumou durante a pandemia. Também espera uma entrega e atendimento rápidos e fáceis, seja fazendo compras online ou offline. Continua muito preocupado com o status ético dos produtos que compra — bem como das empresas de quem os compra — e quer ter certeza de que são saudáveis para consumir e sustentáveis para produzir. Também não espera que produtos sustentáveis sejam necessariamente caros. Está aberto a fazer pedidos diretamente das marcas que ela prefere e compartilhar seus dados com elas, especialmente se isso resultar em uma melhor experiência de compra.
E é aí, na questão do compartilhamento de dados, que mora o problema, revela estudo divulgado pela Capgemini nesta segunda-feira. Quais dados os consumidores estão dispostos a compartilhar? E como estar preparado para coletá-los e extrair valor deles, combinados com os dados que só a automação é capaz de gerar?
Quase metade (45%) de todos os 10 mil consumidores com mais de 18 anos ouvidos pela consultoria em 10 países (infelizmente, nenhum latino americano) dizem que estão dispostos a compartilhar dados com marcas sobre como consomem ou usam produtos por meio de pesquisas, entrevistas e/ou formulários online. Mais de um terço (39%) estão dispostos a compartilhar dados pessoais, como dados demográficos ou preferências de produtos, com as marcas. Essa disposição é maior entre os compradores por assinatura (ao contrário do que imaginamos, pesquisa recente da Juniper identificou que os bens físicos representarão a maior oportunidade de receita de assinatura este ano).
A Capgemini considera dado pessoal aquele não anonimizado que, de fato, está diretamente vinculado ao consumidor. “Há a identificação dos hábitos e das preferências individuais”, explica Mauricio Andrade de Paula, consultor da Capgemini para a América Latina.
Na visão da consultoria, os varejistas precisam coletar e analisar mais dados transacionais (anonimizados, em sua maioria) e pessoais, para personalizar novos produtos e serviços para segmentos específicos de clientes.
Com a ajuda de tecnologias emergentes, como IA e visão de máquina, os varejistas agora têm a oportunidade de obter insights profundos e acionáveis desses dados.
Por exemplo, as lojas autônomas, por exemplo, além de reduzirem o atrito, fornecem aos varejistas informações ricas sobre o consumidor. Podem usar a visão de máquina para rastrear o movimento do comprador na loja e, a partir disso, determinar os “pontos de acesso” para a colocação ideal do produto. É possível saber sobre quais produtos os consumidores estão interagindo e quanto tempo eles gastam com eles. Isso permite que os varejistas tomem decisões mais informadas sobre os layouts e prateleiras das lojas, para ajudar a maximizar as vendas.
Dá até para tratar as vitrines como centros de coleta de dados. O tesouro de dados disponíveis – desde preferências granulares do consumidor em várias categorias de produtos até informações sobre níveis de estoque e sensibilidade do cliente ao preço – pode permitir que as vitrines tomem decisões baseadas em dados. A rede de supermercados e varejista geral dos EUA, Kroger, por exemplo, usa o EDGE (Enhanced Display for Grocery Environment) – um sistema de exibição de prateleira inteligente que usa reconhecimento facial para permitir ofertas personalizadas e mostrar informações nutricionais com base em compras anteriores e preferências de clientes que se aproximam.
Mas os varejistas também precisam treinar sua mão de obra a atuar mais como “conselheira de loja”, fornecendo aos clientes conselhos e assistência sobre produtos sob demanda. Forma ideal de coletar dados qualitativos, desprezados com a automação.
Mesmo nesta era de IA e automação, o atendimento ao cliente ainda depende do toque humano. As máquinas podem lidar com solicitações de clientes comuns e de baixa complexidade que são enviadas on-line ou feitas por telefone, mas consultas mais complicadas e fora do padrão exigem intervenção humana rápida e certa. O atendimento ao cliente é importante demais para ser errado e, no entanto, muitas empresas continuam otimizando o custo e a velocidade às custas da experiência do cliente. Eles adotam uma abordagem de linha de montagem que é eficiente para a maioria das solicitações simples, mas deficiente para solicitações compostas ou complicadas.
A experiência está se tornando cada vez mais um importante diferencial para os consumidores quando se trata de tomar decisões sobre a quem eles vão dar sua preferência. Enquanto anteriormente as empresas esperavam competir principalmente em produtos e preços, hoje fatores como atendimento ao cliente, acessibilidade, facilidade de uso, conhecimento da equipe de vendas e qualquer número de fatores “ambientais” como a decoração dos pontos de venda ou o design de e- sites de comércio desempenham um papel na tomada de decisão do cliente. O varejo experiencial, do ponto de vista da tecnologia, é entender o papel que esses fatores desempenham e implementar medidas para rastrear e otimizar seu impacto. Por exemplo, em lojas físicas, os assistentes de vendas podem ser equipados com terminais portáteis que podem fornecer informações sobre os hábitos de compra e compras anteriores dos clientes.
Como a própria pesquisa da Capgemini demonstra, diferentes segmentos de compradores têm necessidades, preferências e desejos diferentes. Marcas e varejistas devem regularmente discernir e medir as preferências de cada um dos segmentos de compradores mais importantes para seus negócios e usar esses padrões para criar um modelo para seus produtos e serviços. O desafio para as empresas será garantir que cada função tenha os dados de que precisa, quando precisar, à medida que o processo avança. A disponibilidade de dados granulares e a capacidade de trabalhar nesses dados com IA e ML apresentam uma oportunidade de ouro.
“Os dados nos fazem mais humanos. A tecnologia é muito legal, mas quanto mais tecnologia, talvez mais gente eu precise. Muitos varejistas americanos estão optando por ter um modelo híbrido, em vez de se tornarem totalmente sem checkout”, comenta Mauricio. “Se o consumidor de hoje é cada vez mais omnichannel, é preciso reimagine as lojas como um centro de micro-atendimento, coleta de dados e engajamento do cliente”, completa.
Na opinião do futurista Bernard Marr, “omnichannel” significa usar todas as vias disponíveis para alcançar clientes e fornecer serviços – e cada vez mais, isso significa mídias sociais e vendas sociais. No entanto, em vez de simplesmente permitir que os clientes se conectem e comprem através de qualquer canal – lojas offline, sites, Facebook, Instagram, etc. – significa oferecer uma experiência “unida”. Por exemplo, um cliente pode querer fazer um pedido de um item por meio do site de comércio eletrônico de uma empresa, verificar o status de seu pedido por meio do Facebook Messenger e buscá-lo na loja quando chegar.
Fornecer uma experiência coordenada ao cliente em todos os canais – e novos como metaverso ou realidade estendida, à medida que se tornam disponíveis – é a chave para capitalizar essa tendência. Principalmente quando marcas marcas e consumidores começam a dar maior ênfase à venda social – entendida como todas as maneiras pelas quais as mídias sociais podem ser usadas para criar oportunidades de vendas diretas, seja por meio do estabelecimento de novos portais de vendas, da promoção de produtos em canais existentes ou da colaboração com influenciadores e embaixadores da marca para criar fluxos de receita totalmente novos.
A automação pode ser incrivelmente eficaz para tarefas rotineiras, mas muitas vezes é incapaz de lidar com a longa cauda de solicitações mais idiossincráticas que exigem intervenção humana. Inclusive nos canais digitais. A frustração do cliente aumenta quando uma solicitação razoável se transforma em uma espiral mortal de transferências de um agente para outro enquanto uma música ruim toca em segundo plano ou quando um chatbot fornece uma série de respostas de estoque.
Todos os pontos de interação com o consumidor devem gerar dados que alimentarão a estratégia das marcas. Muitas já estão combinando dados quantitativos e qualitativos de forma eficaz, segundo a consultoria. A AB InBev, empresa de bebidas e cervejas com sede na Bélgica, utilizou sua plataforma de dados do consumidor para criar segmentos de consumidores unificados e comercialmente coerentes a partir de dados de perfis de consumidores distintos coletados por diferentes marcas. Isso melhorou sua eficiência de segmentação de anúncios em 30%.
A Nestlé Brasil, empresa de produtos de consumo, criou 11 novos ativos de dados estratégicos e um centro de análise interno de excelência. Este centro permite a análise de dados em tempo real, permitindo que a Nestlé melhore os produtos através de um processo de iteração e traga soluções ao mercado mais rapidamente. O impacto não foi apenas cultural; trouxe US$ 5,5 milhões em novas receitas poucos meses após o lançamento.
“Existem muitas áreas para aplicar a análise. Alguns se concentram em obter novos insights líquidos – onde você sobrepõe dados comportamentais e intencionais que nunca foram combinados antes, para ver oportunidades completamente novas de engajamento e crescimento – reimaginando o uso de dados para revigorar o desenvolvimento de produtos ou serviços e experiências para os consumidores”, diz Brigitte King, diretora digital da Colgate-Palmolive.
Com a IA impactando cada vez mais áreas de negócios e nosso dia-a-dia, é provável que vejamos essa metodologia ser usada com mais frequência tanto por startups quanto, inevitavelmente, por produtores estabelecidos de bens de consumo embalados.
A marca de chá Sama, que significa “totalmente equilibrado” em sânscrito, projetada para se adequar ao estilo de vida dos veganos, ayurvédicos e interessados em bem-estar. Seus fundadores usaram a IA para entender melhor o mercado, os sinais de dados sobre mercado nas redes sociais, no varejo… e entender onde poderiam usar os dados para diferenciar o produto quanto ao sabor, à embalagem…
Moral da história: os consumidores estão voltando lentamente para as lojas físicas, mas as compras on-line estão mais populares do que nunca. Em categorias como mercearia ou saúde e beleza, serviços eficientes de entrega e atendimento são mais importantes do que a experiência na loja. Isso é especialmente verdadeiro, pois os compradores estão comprando mais diretamente das marcas. Finalmente, as principais prioridades dos consumidores são uma vida saudável e sustentável – e eles estão fazendo compras que refletem isso.
Para marcas e varejistas, essas tendências exigem uma ampla transformação da estratégia ao desenvolvimento de produtos, digital, análise, operações e marketing. Marcas e varejistas devem analisar dados de consumidores primários para personalizar novos produtos e serviços para segmentos de clientes específicos.
“Acho que a grande mensagem que fica é, senhores varejista, senhoras marcas de bens de consumo, preparem-se, por que estamos diante de uma maratona sem fim”, diz Maurício. “Vocês vão ter que continuar acelerando, incorporando novas formas de contato com o consumidor, experimentar diferentes modos de interação, avaliar que valor cada um deles vai ter para você e para o cliente e ter sabedoria de jogar fora o que não foi bom e melhorar o que funcionou. Cada um vai ter que encontrar a sua fórmula para atender o seu cliente, para quem a noção de conveniência é muito dinâmica”.