Tipos de personalização para gerar leads e ganhar clientes

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Lembra-se da última vez que você navegou pela página inicial de alguma das suas lojas online preferidas e viu um monte de recomendações com base em seus hábitos de navegação? Ou aquela vez que você recebeu um e-mail da companhia aérea que você tem o hábito de viajar lhe agradecendo e até mesmo mencionando sua cidade natal?

Este é o poder da personalização no cenário do marketing digital de performance.

A personalização é bastante fácil de entender: basicamente, é o processo de elaboração de experiências personalizadas para clientes individuais através de dados.

Os dados são bastante claros: a personalização é boa para seus clientes e sua linha de fundo.

  • 75% dos clientes dizem que gostam quando as marcas personalizam a experiência de compra para eles (Aberdeen Group).
  • 74% dos clientes online ficam frustrados com o site quando o conteúdo parece que não tem nada a ver com seus interesses (Janrain).
  • 86% dos clientes dizem que a personalização afeta sua decisão de compra (Infosys).
  • Os profissionais que personalizam a experiência do usuário e são capazes de implementar as mudanças vêem, em média, uma crescimento de 19% nas vendas (Monetate).

Três tipos de personalização

Em termos gerais, é possível dividir os tipos de personalização em três categorias:

1. Personalização específica do produto

Neste tipo de personalização, você mostra os produtos para os clientes com base no que outras pessoas compraram. Uma outra opção são produtos que funcionam bem juntos (também chamado de “análise de afinidade”).

Essencialmente, é uma maneira de aprimorar produtos adicionais com base no que o cliente já está visualizando.

Por exemplo, considere como a Amazon mostra suas combinações populares de produtos (“Freqüentemente comprados juntos”):amazon-frequently-bought-together

De acordo com um estudo, esse tipo de personalização gera a maior receita para lojas de comércio eletrônico:

personalied-product-recommendation-type-usage

Funciona por três razões:

  • Saber que existem outros usuários que compraram produtos similares desempenha interesse, melhorando as conversões.
  • As recomendações dos produtos são atendidas quando os clientes estão prontos para comprar.
  • Incentiva os clientes a olharem mais produtos. Mesmo que eles não os comprem, você obtém dados adicionais e os clientes ficam expostos a novos produtos.

Esse tipo de personalização é relativamente fácil de configurar, uma vez que não requer dados específicos do usuário. Você pode até configurar combinações de produtos (também conhecido como “Frequentemente comprado juntos”) manualmente se você tiver um inventário pequeno.

Da mesma forma, a criação de recomendações com base no comportamento de outros clientes (também conhecido como “Clientes que viram isso também visto”) é relativamente fácil se você tiver dados sobre o fluxo de comportamento de seus clientes.

2. Personalização focada no usuário

Este tipo de personalização concentra-se na criação de experiências personalizadas para cada usuário.

Você pode dividi-la em duas subcategorias:

A) Personalização de dados cegos

Neste caso, você não conhece nada sobre o usuário, então você coleciona informações importantes diretamente na própria página de destino.

Por exemplo, o NakedWines faz perguntas específicas no início para lhe dar uma experiência de compra personalizada. Quanto mais informações tiverem em você, melhor será o vinho que eles podem recomendar.

nakedwines-survey-questionnaire

A menos que você tenha muitos dados do cliente, a maior parte da sua personalização será de dados cegos. Você terá que usar táticas para reunir rapidamente informações de clientes quando chegam ao seu site.

Alternativamente, você pode personalizar o seu site, dependendo das informações que você já conhece – localização do usuário, dispositivo de navegação, fonte de referência, etc.

B) Personalização de backups de dados

Os usuários que registraram ou compraram algo da sua loja se enquadram nesta categoria. Como você já possui alguns dados sobre as preferências e o comportamento de compras desses usuários, você pode usá-los para criar experiências / recomendações personalizadas.

Por exemplo, veja as recomendações do “Você pode gostar” ou “Inspirado do histórico de navegação” da Amazon.

amazon-inspirado-por-sua-navegação-históriaOu “Recomendações em Destaque” da Amazon, com base na história recente:

amazon-featured-recommendations

A personalização com base em dados é uma ferramenta poderosa para gerar leads. Uma vez que é baseado no comportamento do usuário anterior, você pode mostrar recomendações altamente precisas e aumentar o valor do ciclo de vida do seu cliente.

3. Personalização em tempo real

A personalização em tempo real é uma técnica de personalização que usa os dados coletados dos visitantes para criar uma experiência de compra personalizada sobre a marca.

De certa forma, é uma outra forma de personalização de visão de dados, exceto pelo fato de que funciona em tempo real.

Por exemplo, dê uma olhada na personalização em tempo real de Burton. Com base no clima na localização do usuário, um mosaico na página inicial se adapta e mostra produtos relevantes para comprar.

Burton-time-time-weather-personalização

Aqui está um outro exemplo da Volcom . Dependendo da sua localização, você veria duas páginas inteiramente diferentes:volcom-personalização

A personalização em tempo real costuma deixar os clientes surpreendidos. Entretanto, usá-la demais, pode deixar os visitantes confusos. Alguns usuários podem até vê-la como uma invasão de privacidade. Portanto, use-a com moderação para que, assim, sua estratégia para gerar leads funcione de maneira eficaz.

No próximo post iremos abordar tudo o que você precisa saber antes de começar a personalização!

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