Cada visitante da tua loja é diferente. Uma pessoa navega por sapatilhas de corrida. Outra procura ideias de presentes. Uma terceira abandonou o carrinho ontem e precisa de um lembrete para voltar. No entanto, a maioria das lojas online trata todos os visitantes da mesma forma, mostrando a mesma página inicial, as mesmas recomendações de produtos e a mesma experiência de checkout a toda a gente.
A personalização numa loja online muda isso. A personalização com IA aprende o que cada visitante quer antes de ele próprio o saber e adapta a tua loja em tempo real. Não com regras complicadas que tens de escrever à mão. Não com palpites. Com algoritmos que observam milhões de interações de clientes e preveem o que vai converter cada pessoa.
Este artigo explica como funciona a personalização, que estratégias realmente aumentam as receitas, onde a maioria das marcas falha e como construir uma personalização que dura.
O que é a personalização numa loja online e como funciona?
Personalizar uma loja online é mostrar a cada cliente uma versão diferente da tua loja, com base em quem é, no que já fez e no que provavelmente vai comprar.
Sem personalização, toda a gente tem a mesma experiência. As páginas de produto mostram as mesmas fotografias pela mesma ordem. As páginas iniciais apresentam os mesmos mais vendidos. Os emails seguem para toda a tua lista com a mesma oferta.
Com personalização, mostras a um visitante novo de Nova Iorque produtos diferentes dos que mostras a um cliente habitual da Califórnia. Mostras o histórico de navegação a um cliente que regressa, mas não a um novo. Recomendas artigos com base no que ele clicou, não no que é popular entre todos os outros. Envias um email de carrinho abandonado ao fim de 4 horas a quem quase finalizou a compra, mas esperas e fazes antes uma venda adicional a um cliente que regressa.
A IA torna isto possível à escala. Sem IA, terias de escrever milhares de regras tu próprio. ("Se o cliente comprou sapatos 3 vezes, mostra acessórios para sapatos." "Se o cliente veio do telemóvel a uma terça-feira, mostra categorias otimizadas para telemóvel.") A IA observa o comportamento dos teus clientes e aprende os padrões automaticamente. Encontra as ligações que nunca pensarias em programar.
O resultado é que cada pessoa sente que a tua loja foi feita especificamente para ela.
Porque é que a personalização gera mais receita
A personalização funciona porque remove a fricção entre o que um cliente quer e o que a tua loja lhe mostra.
Pensa nas recomendações de produtos. Se mostras artigos aleatórios, a maioria dos visitantes ignora-os. Se mostras artigos semelhantes aos que já estão a ver, alguns compram. Se mostras artigos com base no que visitantes semelhantes compraram e no que este visitante em concreto já clicou, viu e comprou, a conversão volta a subir. Cada camada de dados torna a recomendação mais relevante e com mais probabilidade de converter.
Os números provam-no. As lojas que implementam uma personalização completa veem aumentos de receita de 20 a 35%. As recomendações de produtos personalizadas geram taxas de conversão 26% mais altas. Os emails personalizados dão taxas de transação 6 vezes mais altas do que as campanhas genéricas. Os clientes que veem sugestões de produtos personalizadas têm valores médios de encomenda 50% mais altos do que os que não veem.
Isto não é teoria. Cada ponto percentual vem de clientes que já estavam no teu site, mas não estavam a comprar todo o seu potencial. Perceber como os visitantes se comportam na tua loja é a base. Vê como a análise revela o comportamento dos visitantes para saberes o que personalizar.
Onde falha a maioria dos esforços de personalização
Sessenta e oito por cento dos projetos de personalização falham, não porque os algoritmos sejam maus, mas porque os dados que os alimentam são maus.
A IA precisa de dados limpos para funcionar. Se a tua base de dados de clientes tem duplicados, endereços de email em falta ou um histórico de compras impreciso, a IA vai fazer más previsões. Se não registas que produtos os clientes viram, em que secções se demoraram ou que emails abriram, a IA não tem nada de onde aprender.
É por isso que a maioria das lojas deve esperar antes de comprar uma ferramenta de IA cara. Primeiro, corrige os teus dados. Garante que estás a captar o comportamento dos clientes com rigor. Cria perfis de cliente unificados para a IA saber que "sarah@email.com" e "sarah_92@gmail.com" são a mesma pessoa. Garante que a tua base de dados de produtos está limpa e que as tuas categorias são coerentes.
A maioria das marcas precisa de mais de 90 dias de dados limpos antes de a personalização com IA começar a dar resultados. Se avançares antes disso, o retorno vai desiludir-te.
As estratégias de personalização com IA que funcionam
Nem todas as estratégias de personalização dão o mesmo retorno. Concentra-te nestas primeiro. A personalização funciona melhor quando assenta na compreensão da psicologia do consumidor. Vê como a psicologia molda as decisões de compra para a tua personalização visar as alavancas certas.
Recomendações de produtos
As recomendações dão o retorno mais alto de todas as táticas de personalização. Geram 12 a 18% da receita total da loja e custam quase nada a configurar.
Os motores de recomendação com IA funcionam mostrando produtos que clientes semelhantes ao visitante atual compraram. Ou produtos que os visitantes que viram os mesmos artigos acabaram por comprar. Ou artigos que complementam o que já está no carrinho.
A posição conta. As recomendações na página inicial são boas. As recomendações na página do produto convertem melhor. As recomendações no carrinho de compras, antes do checkout, são as que mais convertem. Se os clientes veem recomendações enquanto decidem se compram, captas a venda que estava indecisa.
Começa por uma posição (normalmente a página do produto). Mede-a durante 30 dias. Depois acrescenta mais.
Fluxos de email personalizados
O email é onde a personalização tem o retorno mais rápido. Os fluxos de email personalizados e automáticos geram 41% da receita de email com apenas 5,3% do total de emails enviados. A receita por destinatário é 18 vezes mais alta do que nas campanhas genéricas.
Os fluxos mais eficazes são:
Emails de abandono de navegação. Alguém passou mais de 10 minutos a ver sapatilhas de corrida. Saiu sem clicar no botão de comprar. Entre 4 e 6 horas depois, recebe um email a lembrá-lo desse produto exato, com um código de desconto se o stock for baixo. Entre 18 e 25% destes emails são clicados.
Emails de carrinho abandonado. Alguém adicionou artigos mas não finalizou a compra. 4 horas depois, vê esses artigos num email. Se já foi cliente, mostra-lhe um desconto de fidelidade. Se é novo, oferece portes grátis. Entre 15 e 22% convertem quando enviados na altura certa com o incentivo certo. Sabe mais sobre como recuperar carrinhos abandonados com a mensagem e o momento certos.
Sequências pós-compra. Depois de alguém comprar, envia-lhe um agradecimento. Depois, envia um email de reativação 2 semanas mais tarde com artigos complementares que não comprou. Depois, pede uma avaliação 30 dias após a compra. Cada email da sequência é personalizado com base no que esse cliente realmente comprou.
Personalização da página inicial e das categorias
A tua página inicial é espaço valioso. Alguns visitantes estão prontos para comprar. Outros só estão a ver ideias. Alguns já te compraram antes. Outros chegaram por um anúncio de saldos e esperam descontos.
As páginas iniciais personalizadas mostram o histórico de navegação aos visitantes que regressam (para retomarem de onde ficaram), mas mostram os mais vendidos e uma introdução aos visitantes novos. Destacam os artigos em liquidação e os saldos para quem é sensível ao preço, mas mostram os artigos premium e as novidades a quem compra com frequência.
O efeito é subtil, mas mensurável. Os clientes que regressam saltam as secções de introdução e vão direitos ao que procuram. Os clientes novos não se sentem perdidos. A conversão sobe nos dois lados.
Pesquisa e filtragem dinâmicas
Muitas lojas mostram os mesmos resultados de pesquisa e as mesmas opções de filtro a toda a gente. A pesquisa personalizada com IA aprende que filtros e opções de ordenação cada visitante realmente usa e coloca essas opções mais acima na lista dessa pessoa da próxima vez.
Se alguém filtra sempre primeiro por preço, o preço sobe para o topo. Se outro cliente refina sempre por cor, a cor vem primeiro para ele. Uma pequena alteração. Um grande impacto na rapidez com que as pessoas encontram o que querem.
Como implementar a personalização na tua loja
O caminho depende da plataforma que usas e de quantos dados já tens.
Faz uma auditoria aos teus dados atuais
Antes de comprares qualquer ferramenta, responde a estas perguntas:
Sabes que produtos cada cliente viu? Registas quando olharam mas não compraram? Sabes que emails abriram e quais ignoraram? Consegues identificar um cliente em vários dispositivos (a mesma pessoa no computador e no telemóvel)? Já tens mais de 3 meses de registo consistente?
Se respondeste não a alguma destas perguntas, começa por aí. Configura o registo de eventos no teu website. Garante que a tua plataforma de email regista aberturas e cliques. Corrige a tua base de dados de clientes para não haver duplicados.
Começa pelo email
O email é a porta de entrada mais fácil para a personalização. Já tens os endereços de email. A maioria das plataformas de email tem automatização integrada. Podes configurar emails de carrinho abandonado, emails de abandono de navegação e sequências pós-compra sem contratar um programador.
Mantém-nos a correr durante 60 dias e mede os resultados. Se funcionarem (e quase sempre funcionam), terás provas para justificar gastar mais em ferramentas de personalização avançadas. Aprende a fazer testes A/B à tua personalização para saberes que estratégias realmente aumentam as receitas com os teus clientes.
Acrescenta recomendações de produtos
Quando o email estiver a funcionar, acrescenta recomendações com IA às páginas de produto, à página inicial e ao carrinho. Começa por uma secção. Mede durante 30 dias. Se a receita por visitante subir, acrescenta outra secção.
A maioria das plataformas de lojas online tem ferramentas de recomendação integradas ou parceiros que se integram facilmente. O sistema de análise da WEMASY regista as visualizações de produtos e o histórico de compras, o que facilita alimentar os motores de recomendação com dados.
Passa para a personalização avançada
Depois de veres ganhos com o email e as recomendações, considera a personalização de todo o site. É aqui que alteras a página inicial, as páginas de categoria e os resultados de pesquisa para diferentes segmentos de visitantes.
Isto exige ou uma plataforma pensada para personalização, ou uma integração à medida com o teu sistema atual. Conta com 2 a 3 meses e com 4 a 6 meses de dados limpos antes de começar.
Os erros de personalização mais comuns a evitar
Demorar demasiado a lançar. Muitas equipas gastam meses a construir sistemas de personalização perfeitos antes de irem para o ar. Lança antes uma versão simples em 30 dias. Vais aprender mais depressa e começar a gerar receita mais cedo.
Personalizar demasiado. Algumas marcas mudam tudo consoante quem é o visitante. Layouts diferentes. Catálogos de produtos diferentes. Preços diferentes. Isto confunde as pessoas. Mantém a simplicidade: mostra-lhes os produtos certos, na altura certa, com a mensagem certa. A experiência de base fica igual.
Esquecer os que não convertem. A maior parte da personalização centra-se nos compradores recorrentes e nos que navegam. Mas os visitantes novos têm muitas vezes o valor ao longo da vida mais alto, se os converteres. Não os ignores. Mostra-lhes porque vale a pena escolher a tua marca.
Lançar e esquecer. A personalização não é para configurar e esquecer. Os algoritmos degradam-se à medida que o comportamento dos clientes muda. Revê o desempenho todos os meses. Acrescenta novos segmentos todos os trimestres. Testa novas recomendações quando acrescentares novos produtos.
Como a WEMASY ajuda na personalização
O sistema de análise da WEMASY regista todas as interações dos clientes. Que produtos viram, quanto tempo passaram em cada página, se abriram os teus emails, se voltaram depois de sair. Esses dados tornam-se a base de uma personalização eficaz.
O criador de websites integra-se com motores de recomendação e ferramentas de automatização de email de terceiros, por isso podes acrescentar IA sem refazer a tua loja. Podes criar fluxos de email com base em segmentos de clientes. Podes fazer testes A/B a diferentes versões da página inicial e deixar que a análise da WEMASY te mostre qual tem melhor desempenho.
Vê que ferramentas de personalização funcionam com a tua loja WEMASY.
Perguntas frequentes
Quanto tempo até a personalização se pagar a si própria?
A maioria das marcas vê um retorno mensurável 30 a 60 dias depois de implementar a automatização de email e recomendações básicas. A personalização de todo o site demora mais, normalmente 4 a 6 meses, porque exige mais dados e uma configuração mais complexa. Começa pequeno, mede cedo e expande depois de veres resultados.
A personalização vai assustar os meus clientes?
A personalização parece assustadora quando é demasiado agressiva ou claramente movida por vigilância. Mostrar uma recomendação personalizada de algo que viram? Parece útil. Mencionar num email um produto que viram há semanas? Parece relevante. Segui-los entre sites e mostrar anúncios sobre coisas de que só falaram em voz baixa? Parece invasivo. Mantém-te dentro do que um cliente esperaria com base no que fez no teu site. Eles sabem que a tua loja observa o comportamento deles lá.
Preciso de IA ou posso usar regras simples?
As regras simples funcionam em casos simples. Se o cliente comprou sapatos, mostra acessórios para sapatos. Se o cliente abandonou o carrinho, envia-lhe um email. Mas a IA supera as regras porque encontra padrões em que as pessoas não pensariam. As regras não conseguem prever que alguém que viu sapatilhas de corrida na segunda-feira e depois um relógio desportivo na sexta-feira provavelmente vai comprar uma pulseira de fitness. A IA deteta isso. Começa com regras se quiseres ganhos rápidos. Passa para a IA quando tiveres dados limpos e as bases da personalização comprovadas.
Que dados preciso mesmo de recolher?
Precisas de: que produtos cada cliente viu e quando, que produtos comprou, que emails abriu, em que ligações clicou e informação básica como a localização, se for relevante para os teus produtos. Não precisas de recolher o histórico de navegação noutros sites, transcrições de voz ou de chat, nem nada fora da tua loja, a não ser que o cliente aceite. Começa com os dados de visualização e de compra. Acrescenta depois o envolvimento com os emails. Isso costuma bastar para recomendações eficazes e fluxos automáticos.
As lojas pequenas conseguem competir com as grandes marcas na personalização?
Sim. As lojas pequenas até têm uma vantagem: podes testar e iterar mais depressa. Provavelmente conheces os teus clientes pelo nome. Podes personalizar primeiro ao nível humano (notas de agradecimento personalizadas, inserções manuscritas nas caixas de envio) e só depois acrescentar recomendações com IA. Muitos dos melhores ganhos de personalização vêm de marcas pequenas obcecadas com a experiência do cliente, e não dos maiores jogadores com os maiores orçamentos.
Como meço se a personalização está realmente a funcionar?
Acompanha estas métricas antes e depois de lançares a personalização: valor médio da encomenda, taxa de conversão, taxa de cliques dos emails e receita por visitante. A maior parte da personalização de email mostra resultados em 30 dias. As recomendações de produtos demoram 30 a 60 dias a mostrar um impacto claro. Na personalização de todo o site, dá-lhe mais de 90 dias. Se uma métrica não melhorar ao fim de 60 dias, não assumas que a personalização falhou. Normalmente significa que os dados ainda não estão limpos ou que a estratégia não visa o comportamento certo. Faz uma auditoria e ajusta antes de desistires.