Qualidade dos dados

Por que os dados de varejo precisam de um componente humano

Esta é uma imagem de uma mulher olhando para seu telefone com o texto "o varejo precisa de um toque humano".

No mundo da marca e do varejo, as pessoas passam centenas de horas (milhares, em alguns casos) criando a experiência de varejo "ideal". Como deve ser este planograma? Como devemos exibir esta promoção? Como treinamos nossos funcionários para que o cliente continue voltando? Que novas estratégias precisamos implementar para que a experiência do cliente seja melhor? Todas estas perguntas exigem dados de varejo e conduzem a um objetivo: uma linha de fundo maior.

Para responder adequadamente a estas perguntas, é preciso considerar o componente humano da coleta de dados de compras e varejo. Ele não pode ser subestimado, especialmente no atual cenário do varejo em constante evolução.

A Paisagem do Varejo em 2018

CNBC informa através do GPShopper que 86% dos compradores gostam de "lojas experientes", onde podem testar produtos na loja e fazer pedidos on-line. Pense em conceitos de "loja na loja", como o B8ta Display da Lowe ou o conceito de loja da Samsung. Além disso, 78% dos compradores gostam de lojas que começaram como lojas on-line e se mudaram para showrooms, como Warby Parker e M Gemi.

Esta é uma imagem de um par de óculos em cima de um laptop Apple.

Os compradores também estão migrando cada vez mais para a compra on-line e para a coleta ou envio para a loja (também conhecida como click-and-collect). A pesquisa conduzido pelo Opinion Research Corp. para o Conselho Internacional de Centros de Compras mostra que 73% dos compradores compraram um produto on-line de um dispositivo móvel e o pegaram em uma loja. Este número sobe significativamente para a geração mais jovem. Entre milênios, esta pesquisa de dados de varejo sugere que 87% fizeram uma compra "click-and-collect".

Os varejistas tradicionais precisam usar essas informações em seu benefício, para transformar os novos hábitos dos compradores em atividades que gerem mais receita. Em uma entrevista com eMarketerRetailMichael Relich, Crate & Barrel COO observou: "Introduzimos a compra on-line e o pick up na loja e compramos on-line e enviamos para a loja. Estamos tentando usar isso para impulsionar o tráfego das lojas". Quando eles entram, nós lhes damos cupons de retorno". Eles usam nossas lojas como um showroom primeiro. Na verdade, vemos muitas transações começarem em um canal e terminarem em outro. Tijolo e argamassa é bom para nós".

Para marcas que têm um forte comércio unificado estratégia, tijolos e argamassa e canais on-line não precisam competir entre si. Em vez disso, eles podem trabalhar em conjunto para incentivar os compradores a verificar o canal que funciona melhor para eles nesse caso. Tornar o varejo humano novamente significa reavivar a natureza baseada no relacionamento da indústria. Os clientes podem estar checando suas pastilhas enquanto se espreitam no sofá, mas lembrar de suas encomendas passadas e produtos que eles têm navegado ultimamente vai ajudar a trazer de volta essa conexão. Na loja, é mais fácil forjar esse relacionamento, uma vez que seus associados têm tempo para se relacionar com os compradores. Mas ser capaz de combinar os dados do cliente na loja com sua atividade on-line é a última fronteira para ajudar os compradores de forma abrangente.

Além do relacionamento com o cliente, a coleta de dados de varejo na loja é necessária tanto para marcas quanto para varejistas. A importância da coleta de dados na loja a partir de pessoas reais (não de faróis, robôs ou similares) cresce à medida que as preferências dos compradores evoluem. Como os varejistas mudam suas estratégias de venda, layouts de lojas, programas de treinamento de associados de vendas, etc., eles precisam de um loop de feedback consistente para medir as mudanças e reagir rapidamente. Para fazer isso, é necessário que os humanos reais dentro da loja dêem suas opiniões sobre sua experiência na loja. Isto levará os dados dos clientes para o próximo nível. Você não apenas saberá o que eles compraram, mas também entenderá o sentimento deles sobre sua loja.

Uma imagem de uma mulher caminhando por um caminho com sacos de compras em lona.

Como Medir e Reagir aos Dados de Varejo

Quais são as melhores maneiras de medir como os compradores estão agindo, tanto dentro como fora de seus locais de tijolos e argamassa? As tradicionais pesquisas de mercado, grupos de foco, etc., são todas boas opções aqui, embora a maioria não forneça um elemento na loja. A Wiser fornece dados on-line e em escala para marcas e varejistas. Recebemos respostas para as perguntas que você mais precisa saber, como por exemplo:

  • Onde as pessoas estão encontrando meus produtos on-line antes de vir à loja para comprar?
  • O que está acontecendo dentro do local do tijolo e do cimento quando um comprador entra?
  • O que os compradores acham da minha compra on-line, de pegar a oferta na loja? Como se compara com a dos meus concorrentes?

A Wiser é capaz de responder rapidamente a essas perguntas e coletar dados de varejo quase em tempo real, fornecendo um loop de feedback consistente. Os dados são fornecidos de forma sistemática, para medir o desempenho de suas lojas ao longo do tempo. Além disso, o Wiser pode medir quaisquer novos processos que você tenha adicionado para ver o que os compradores gostam ou não gostam, ajudá-lo a otimizar o processo e aumentar seus resultados.

Pensamentos finais

Todos sabemos que o cenário do varejo está mudando, mas é mais complexo do que apenas "as pessoas estão mudando de comprar na loja para comprar on-line". As preferências dos compradores estão evoluindo. Os compradores fazem mais pesquisas antes de se comprometerem com uma compra, já que muitos querem ver o produto em ação antes de comprar. Quando decidem fazer a compra, eles não querem esperar pelo envio. Os varejistas precisam acomodar essas novas preferências e continuar rastreando o lado humano dos dados de varejo para acompanhar as novas preferências dos compradores à medida que elas aparecem.

Ilustração de maquete de notebook

Melhores decisões só podem vir de dados melhores.

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