Como a inteligência artificial amplia os resultados da jornada do consumidor digital

O isolamento social causado pela COVID-19 trouxe impactos significativos para o varejo brasileiro e acelerou a transformação digital de muitas empresas.

O isolamento social causado pela COVID-19 trouxe impactos significativos para o varejo brasileiro e acelerou a transformação digital de muitas empresas. Nem todas elas, entretanto, estavam preparadas para atender seus consumidores de forma online, e agora correm para se adaptar ao novo cenário digital.

Nesse contexto, temos recebido muitas dores dos nossos clientes nos últimos meses na Neurotech, tentando resolver problemas relacionados a essa digitalização “forçada”. As perguntas mais comuns têm sido:

  • Como gerar mais conversão em vendas para e-commerce?
  • Como identificar e priorizar visitantes mais propensos a compras em vez de despender esforços nos simples curiosos?
  • Como diminuir as chances de um usuário abandonar um carrinho de compras?
  • Como personalizar a experiência dos usuários em um produto digital?

A resposta, na maioria das vezes, tem sido a utilização da tecnologia de User Behavior Analytics (Análise de Comportamento do Usuário) com Inteligência Artificial. Desta maneira, é possível tomar decisões com base em dados comportamentais de usuários em websites e aplicativos para aumentar as chances de conversão de visitantes em leads e, depois, em novos clientes. Mas, antes de nos aprofundarmos nessas tecnologias, precisamos entender alguns conceitos.

O que é User Behavior Analytics?

jornada do usuário
Jornada do usuário no e-commerce: expectativa x realidade

User Behavior Analytics é o estudo das interações que os usuários executam em um produto digital. A partir da organização e interpretação de dados brutos de eventos digitais, como cliques, navegação e deslizes do mouse, é possível visualizar o comportamento de cada usuário de um produto ao longo do tempo, conhecida como a Jornada do Usuário. A partir desta análise, podemos determinar o que os consumidores do seu produto gostam e o que não gostam e, por inferência, entender os ajustes que precisam ser feitos para tornar o produto mais atrativo, aumentar o engajamento e gerar mais vendas.

Quando falamos em e-commerce, por exemplo, a jornada do usuário nem sempre é contínua como imaginamos: entrar no site, selecionar o produto, realizar o pagamento e recebê-lo em casa. Hoje em dia, esse fluxo está cada vez mais complexo e difícil de decifrar. A variedade de canais de vendas existentes e a oferta quase ilimitada de produtos agregam um quê de dificuldade para entender o real comportamento dos consumidores e o que eles desejam. Apenas ao analisar os dados de behavior é que é possível ter alguns insights.

Por que entender o comportamento digital?

Sem análises comportamentais, as empresas ficam perdidas usando apenas dados pobres e com pouco detalhamento. Uma plataforma de streaming de filmes como a Netflix, por exemplo, não tem como saber que um determinado usuário adora filmes de comédia, simplesmente com base na idade, sexo ou nacionalidade dele. Apenas com esse tipo de dado, é quase impossível criar modelos de inteligência artificial para recomendar títulos para seus usuários de forma tão assertiva como comumente tem feito.

A análise comportamental dos consumidores pode fornecer dados no nível mais granular para que as empresas possam ter respostas para perguntas como:

  • Onde os usuários clicam?
  • Por que alguns usuários abandonam o produto?
  • Quanto tempo os usuários levam desde o primeiro clique até a compra?
  • Quais anúncios são mais eficazes que resultam em compras?


Fazer Behavior Analytics é mais complexo do que simplesmente criar relatórios em ferramentas de análise gratuita, como o Google Analytics.Na maior parte das vezes, esse tipo de ferramenta entrega somente dados agregados ou simplesmente amostras do que realmente está acontecendo no seu produto.

Ou seja, você não tem acesso aos dados brutos mais granulares para fazer suas próprias análises ou modelos de Machine Learning.

Inteligência Artificial para vender mais

A maior parte das empresas possuem muitos dados valiosos dentro de casa, mas ainda não potencializam as suas informações ao máximo. Há muitas oportunidades de uso de I.A e Big Data que podem ajudar no aumento da conversão em vendas, maior engajamento ou até a melhoria da experiência de uso em produtos digitais, mas poucas empresas estão prontas para aproveitá-las.

Canais geradores de dados como websites, aplicativos mobile e até e-mails podem ser grandes fontes de dados valiosos para se criar uma visão 360 graus dos consumidores. Empresas como a Amazon têm utilizado cada vez mais esses dados de comportamento dos seus clientes para individualizar a experiência em escala e aumentar as vendas.

visão 360 graus Pensando em todas essas oportunidades, é crescente o uso de plataformas de coleta de dados digitais e criação de modelos preditivos on-line para entregar insights para os times de marketing e vendas tomarem as melhores decisões de negócio em tempo real, como abordamos no nosso case de sucesso no post anterior. Tudo isso em compliance com a Lei Geral da Proteção de Dados (LGPD).

Portanto, aproveitar os streams de dados gerados pelos canais digitais de um produto e posteriormente aplicar algoritmo de machine learning para tentar resolver problemas de conversão e vendas já é realidade nas empresas mais modernas. Quando falamos de e- commerce, já existe até jargão para esse tipo de abordagem: os AI Commerces.

canais dados Imagine um consumidor entrando no seu produto digital/e-commerce e tendo um “Score” que representa as chances dele comprar algum produto, ou abandonar o carrinho de compras ou até cancelar a assinatura do seu serviço. Esses scores podem ser criados a partir de modelos preditivos que utilizam como base os dados comportamentais semelhantes de usuários que navegaram pelo seu produto no passado.

Alguns exemplos de modelos que podem ser criados para cada etapa da Jornada do Usuário podem ser vistos abaixo:

interação cliente
Exemplos de modelos de I.A que podem ser criados na Jornada do Usuário

Do insight para a ação

Por fim, de nada adianta ter acesso a um score que dá insights para as resoluções de problemas de negócios se não o colocamos para trabalhar ao nosso favor. É indispensável torná-lo acessível para que os times de marketing e produtos possam executar estratégias de ativação do consumidor em momento oportuno. O acesso a estes scores pode ser feito através de integrações com CRM da empresa ou dentro do próprio produto.

Imagine um cenário em que o consumidor navega pelo seu produto e você consegue identificar, com base no perfil de navegação, a propensão (Score) dele efetuar uma compra. Essa informação é valiosíssima para que seja possível criar uma régua de relacionamento via e-mail marketing ou call center de forma mais precisa, sugerir produtos, realizar ações de desconto no timing perfeito e até criar experiências customizadas on-line com foco na conversão.

stream de eventos

As tecnologias aplicadas aos produtos digitais estão sendo essenciais para compensar parte das perdas das vendas do varejo físico durante essa pandemia. Apesar de toda complexidade, a implantação de soluções como essas explicadas aqui podem ser feitas de forma simples e rápida.

Se deseja se aprofundar mais nesse assunto, assista agora à entrevista com o Diretor de Novos Negócios da Neurotech, Rodrigo Cunha, e o Product Owner, Danilo Torres, sobre como usar a Inteligência Artificial para aumentar a conversão das vendas digitais.

Tenha acesso à informação exclusiva sobre como melhorar o engajamento ou até otimizar a experiência de uso em produtos digitais com a ajuda da Inteligência Artificial.

Conteúdo retirado de NEUROLAKE

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