“Como Impulsionar o Crescimento do seu Ecommerce com Análise de Dados – Resumo do CommerceNow’24”

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O CommerceNow 2024 reuniu especialistas e inovadores do setor para compartilhar estratégias inovadoras que moldam o futuro do comércio digital. O evento deste ano ofereceu novas perspectivas sobre tópicos como a crescente influência da IA e o papel da análise de dados na melhoria da experiência do cliente. Se você é um profissional de marketing, um comerciante de e-commerce ou simplesmente deseja se manter à frente no espaço digital, essas sessões oferecem estratégias práticas para otimizar o desempenho e impulsionar as conversões.

Neste resumo, exploraremos os principais insights de quatro sessões conduzidas por especialistas, com destaque para as apresentações de Pierre DeBois, Ann Stanley, Vlad Zhovtenko e Luke O’Leary. Os principais destaques incluem: estratégias de dados para melhorar a experiência e a retenção de clientes; o impacto transformador da IA e da pesquisa social nos mecanismos de busca; como lidar com o rastreamento e a atribuição em um mundo pós-cookies; e o uso da IA para maximizar as conversões de e-commerce. Vamos mergulhar nos momentos mais importantes e nas principais conclusões de cada palestra.

Pierre DeBois explicou que a retenção de clientes é mais do que apenas satisfazer os clientes – trata-se de usar dados para entender e antecipar suas necessidades. Muitas empresas se concentram fortemente na aquisição de novos clientes, mas Pierre enfatiza a importância de nutrir os relacionamentos com os clientes existentes. Ao usar dados, as empresas podem não apenas reter seus clientes, mas também construir relacionamentos de longo prazo que impulsionam o crescimento. Ele recomenda ferramentas como o Google Analytics para analisar o comportamento do cliente, observando métricas como taxas de rotatividade e valor do ciclo de vida do cliente (CLV), permitindo que as empresas identifiquem quando os clientes correm o risco de ir embora e tomem medidas para mantê-los engajados. Uma estratégia poderosa que Pierre destaca é a análise de coorte, que agrupa clientes com base em comportamentos compartilhados ao longo do tempo. Isso ajuda as empresas a ver padrões e entender quais grupos estão se desengajando, permitindo ações como ofertas personalizadas para reengajar clientes em risco.

Luke O’Leary explicou que a velocidade de carregamento da página – um elemento básico, mas crucial – pode fazer ou desfazer uma venda. Ele destaca exemplos de grandes marcas, como Walmart e Amazon, que ajustaram suas velocidades de página para impulsionar diretamente as vendas. A IA só pode ter um bom desempenho na base em que foi construída. Não importa o quão sofisticadas sejam suas estratégias de personalização ou otimização impulsionadas por IA, elas não salvarão uma experiência ruim do usuário causada por carregamentos lentos de páginas. Sites rápidos criam o ambiente certo para a IA prosperar. Uma vez que a velocidade da página e outros elementos básicos são otimizados, a IA pode então entrar em ação para ampliar os resultados. A IA pode personalizar recomendações de produtos, ajustar preços com base em dados em tempo real ou oferecer promoções oportunas. A combinação de forte desempenho técnico e estratégias de IA inteligentes leva a conversões mais altas. A IA ajuda a personalizar todos os aspectos da jornada do cliente, respondendo ao comportamento do cliente em tempo real, proporcionando experiências que parecem personalizadas e relevantes. A personalização não é mais opcional; é essencial para as empresas que buscam melhorar a retenção de clientes e a satisfação geral. Exemplos incluem como marcas usam realidade aumentada (AR) para criar uma experiência de compra mais personalizada, reduzindo a hesitação e guiando os clientes da descoberta à compra de forma mais harmoniosa.

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