Como um moderno rei Arthur e todos os seus cavaleiros, os comerciantes digitais estão sempre em busca do Santo Graal: o site que se personaliza para o consumidor.
Se pudermos personalizar a experiência digital de um indivíduo, pensamos, podemos incentivá-los, com todos os sinais e chamadas corretas para a ação, para concluir a compra. O copo de conversão irá desaparecer.
O problema é que uma experiência perfeitamente personalizada é tão evasiva como o próprio Santo Graal.
As empresas têm tantos tipos diferentes de usuários que exigem vários tipos de experiências e "personalização" – essa idéia de um milhão de dólares que podemos prever o comportamento dos clientes com antecedência e, em seguida, oferecemos-lhes uma experiência on-line adaptada – é considerada como a solução definitiva. As empresas estão despejando recursos na personalização, em uma tentativa de ganhar uma vantagem em sua concorrência e aumentar seus lucros.
Mas muito disso é uma perda de tempo e dinheiro.
É fácil ser atraído pela idéia de que, se pudermos identificar comportamentos semelhantes entre grupos de clientes, nos permitirá prever como os clientes similares se comportarão. Mas procurando por soluções rápidas a partir de grandes dados e criando um punhado de números, as empresas estão realmente caindo em uma armadilha.
Você precisa obter pessoal – mas não da maneira que você está pensando
As empresas estão nadando em dados sobre seus consumidores. Há dados relacionados ao comportamento do usuário (cliques, visualizações de página), eventos sociais (ações, compartilhamentos), detalhes do item (categoria, preço) e informações contextuais (hora do dia, clima, dispositivo) e muito mais.
Mas, apesar de toda essa informação na nossa mão, realmente não sabemos por que seus clientes estão (ou não estão) comprando seu produto. Isso porque esses dados incríveis e ricos nos dizem muito sobre o que nossos clientes fazem, mas quase nada sobre o porquê eles estão fazendo isso.
Considere este exemplo: Uma loja de alimentos saudáveis faz uma análise baseada em dados do seu comportamento do consumidor e determina que a despesa média dos clientes é muito maior durante os meses de verão do que no inverno. A conclusão baseada em dados aqui, então, seria que as pessoas estão mais dispostas a gastar dinheiro com alimentos saudáveis no verão.
Mas, tirando essa conclusão, ignora várias variáveis de confusão potenciais. Vários outros fatores potenciais estão em jogo – o verão também é temporada de maiô, o que significa que as pessoas tendem a se envolver em atividades mais saudáveis e opções de estilo de vida nos meses quentes, caso em que a compra de mais alimentos saudáveis é então um resultado secundário.
Para entender verdadeiramente o comportamento do cliente, os dados devem ser organizados de forma a demonstrar uma compreensão profunda da maneira como as pessoas pensam e se comportam. Não se trata apenas de personalização de manta. Trata-se de pensar como um psicólogo – ou melhor ainda, contratar um psicólogo para ajudá-lo a superar esses números.
Como a vida humana, é complicado
Os cientistas de dados são propensos a cair no que chamamos de "caixa preta": pensar que o comportamento humano pode ser entendido simplesmente pela observação de dados externos. Os seres humanos não são máquinas. Somos complicados, inteligentes e motivados por emoções, e as empresas que dependem muito dos números frios em uma tentativa de entender seus consumidores estão se enganando esquecendo disso.
A aprendizagem de máquinas oferece um potencial ilimitado para alcançar os clientes de maneiras novas e excitantes. Usando métodos de aprendizagem de máquina, podemos ampliar para identificar padrões que são invisíveis para o olho humano nu. Mas uma coisa que a aprendizagem de máquinas não pode nos oferecer, pelo menos ainda não, é um portal para a experiência humana interna.
Considere esta analogia popular: as máquinas fazem previsões meteorológicas muito boas hoje em dia. Eles podem até mesmo prever o interior de uma tempestade. Mas nunca está molhado no computador.
Por que isso importa? Isso importa porque, embora desejemos acreditar que todo o comportamento humano é tão limpo e arrumado quanto uma fileira de números, a realidade é a maioria das nossas decisões provêm de intuições e intuições. Se não aceitarmos isso, nunca avançaremos em nossa busca para entender verdadeiramente o comportamento humano.
A análise de dados deve ser conduzida por conhecimento especializado e teoria psicológica4 em vez de aplicar a abordagem "vamos tentar e ver". Para que os profissionais de marketing usem os dados de forma eficaz, eles têm que diminuir o zoom e lembre-se de que uma abordagem one-direction, one-size-fits-all para leitura de dados quase sempre se venderá em curto.
A conversão é um processo composto por muitas paradas e partidas. A sabedoria de cientistas de dados convencionais considerou a conversão como uma única ação ou evento, isolado no tempo.
Esta é uma abordagem lamentavelmente míope.
O caminho da exposição inicial da marca ao check-out é longo e normalmente leva alguns pontos de contato para o usuário converter. Precisamos parar de falar sobre as taxas de conversão e começar a falar sobre os ciclos de conversão.
Um "ciclo de conversão" pode envolver muitas visitas ao site, transições entre o celular e a área de trabalho, e até paradas múltiplas entre as lojas on-line e off-line de uma empresa. É o resultado de muitas decisões entrelaçadas diferentes, com base em uma série de preocupações: custo, estilo, finanças pessoais, puxões emocionais, decisões familiares e muito mais.
Para que as empresas realmente aprimorem seus clientes e obtenham informações valiosas que possam acertar sua linha de fundo, eles precisam se lembrar que, quando um cliente visita seu site, a visita ao site é apenas um pequeno ponto de dados em um labirinto de fatores que levará idealmente no final da conversão.
Mas se a empresa pode identificar onde o cliente está em seu processo de conversão quando ela está nesse ponto de dados específico no labirinto, então eles terão uma ferramenta valiosa para efetivamente influenciar seu comportamento.
Para fazer uso de seus dados, obtenha escavação
É tentador pensar em modelos de conversão e dados existentes em uma única dimensão. Mas se quisermos aproveitar a mina de ouro que o aprendizado da máquina nos ofereceu e usar os preciosos dados ao nosso alcance para realmente fazer a diferença para nossos clientes, precisamos retirar a pá e cavar para as suas segunda, terceira e quarta camadas .
Aqui está um exemplo. Um cientista de dados em um dos nossos maiores clientes de varejo me disse que estava à beira de dizer ao gerente para remover os filtros de seu site. Por quê? Por ter feito uma análise em clientes que se converteram e descobriram que, embora os filtros fossem populares entre os visitantes que vieram ao site e depois deixados sem fazer uma compra, os visitantes que fizeram conversão não estavam realmente usando os filtros.
Eu decidi ir mais fundo. Não demorou muito para este cientista de dados e eu percebi que aqueles visitantes que estavam conversando estavam retornando visitantes, que já estavam familiarizados com seu site e não precisavam mais dos filtros para encontrar o que estavam procurando. Os mesmos visitantes, em sua primeira visita ao site, usaram os filtros para procurar o próprio produto que agora estavam retornando para comprar.
Pense em modelos psicológicos como uma pá: sob cada camada de dados, há problemas humanos de emoção, irracionalidade, tendência cognitiva e pistas emocionais.
Tão muitos fatores desempenham nossas decisões de compra. Se as empresas quiserem orientar seus clientes para a conversão, eles precisam começar por descascar as camadas em seus dados e ver esses clientes como as pessoas multidimensionais e complicadas que são.
Modelos psicológicos de comportamento dos clientes podem trabalhar de mãos dadas com os dados para identificar a intenção do cliente e ajudar as empresas a entender onde os visitantes estão em seu ciclo de conversão durante cada visita única do site. Os algoritmos podem integrar ações, atributos e contextos de visitantes, como o tipo de página ou o tipo de site para determinar a intenção.
É esse tipo de personalização – identificando clientes como pessoas e não apenas pontos de dados em um gráfico – que é o verdadeiro Santo Graal. Qualquer empresa que pretenda avançar deve apontar para isso hoje.
