Dados são gerados por 90 milhões de transações online semanais em suas 25.000 loja
Quando a Starbucks lançou o programa de fidelidade e o aplicativo para dispositivos móveis, eles aumentaram drasticamente os dados coletados. Hoje, são 90 milhões de transações online semanais em suas 25.000 lojas em todo o mundo, usados para conhecer seus clientes e extrair informações sobre os hábitos de compra. Dessa forma, a gigante do café está, em muitos aspectos, na vanguarda do uso de big data e inteligência artificial para ajudar a direcionar as decisões de marketing, vendas e negócios. O aplicativo móvel tem mais de 17 milhões de usuários ativos e o programa de fidelidade, 13 milhões. Apenas esses usuários criam uma enorme quantidade de dados sobre o que, onde e quando eles compram café e produtos complementares que podem ser sobrepostos em outros dados, incluindo clima, feriados e promoções especiais. Como autorizam a Starbucks a coletar informações, mesmo quando as pessoas visitam um “novo” local da Starbucks, o sistema de ponto de venda dessa loja é capaz de identificar o cliente através de seu smartphone e dar ao barista sua ordem preferida. Além disso, com base nas preferências de pedidos, o aplicativo sugere novos produtos. O mecanismo de inteligência artificial é tão sofisticado que as recomendações mudem com base no que faz mais sentido de acordo com o clima do dia, se é um feriado ou um dia da semana e em que local você está. A empresa também envia ofertas personalizadas e descontos que vão muito além de um desconto especial de aniversário. Além disso, um e-mail personalizado é enviado para qualquer cliente que não tenha visitado uma Starbucks recentemente com ofertas atraentes, criadas a partir do histórico de compras dessa pessoa, para engajá-las novamente. Fonte: Forbes
Maioria dos varejistas ainda não domina a personalização
Teoricamente, um varejista deve ser capaz de, no mínimo, identificar um consumidor em algum momento durante uma jornada de compras. Mas isso não ocorre em grande número de casos, envolvendo inclusive grandes redes. Em abril de 2018, uma pesquisa da BRP (Boston Retail Partners) com varejistas na América do Norte encontrou capacidades muito diferentes para identificar clientes na loja, embora consigam isso facilmente online, o que não é totalmente surpreendente, uma vez que a atividade digital tem sido historicamente mais fácil de rastrear do que o comportamento na loja. Em geral, a identificação do cliente na loja acontece no checkout, citada por 57% dos entrevistados. Um quinto dos varejistas disse que não poderia identificar um cliente na loja, enquanto 13% disseram que podem identificar um cliente quando entram na loja. A identificação online do cliente é outra história: apenas 10% dos varejistas disseram não poder identificar um comprador digital. E a porcentagem de varejistas que podem deduzir a identidade de um comprador é dividida entre o momento em que entra no site, o pré-pagamento e o checkout (30% cada). Quando os varejistas foram questionados sobre os tipos de incentivos que eles ofereciam para fazer com que os consumidores compartilhassem detalhes pessoais, o serviço personalizado ficou no topo, citado por 37% dos entrevistados. Incentivos de produtos foram os próximos, em 30%. Menos convencional foi o crédito para compras futuras (13%) e acesso à tecnologia na loja, como vestiários habilitados com espelhos “inteligentes” (23%). 37% dos varejistas disseram não oferecer incentivos aos consumidores (18% no ano passado, o que indica que os varejistas estão vendo menos valor na coleta de informações do cliente). Também é possível que os varejistas ainda não estejam dominando a execução. Quando perguntados sobre serviços personalizados oferecidos, nenhuma das opções apresentadas foi implementada satisfatoriamente. Fonte: eMarketer Retail
