Para alcançar um crescimento consistente no e-commerce é importante ter uma estratégia de comunicação baseada em dados, que transforme os visitantes do site em compradores lucrativos. Para aumentar as vendas, o melhor caminho é criar iniciativas relevantes, no momento certo. Mas como conhecer a fundo o comportamento dos usuários e garantir que seu e-commerce atenda às suas necessidades?
Esse é o desafio que separa um e-commerce de sucesso de uma loja online qualquer. Usar uma abordagem baseada em dados para otimizar seus resultados parece complexo, mas neste artigo, vamos examinar dois modelos de crescimento para comércio eletrônico, que ajudarão você a expandir seus negócios com eficácia. Para isso, conhecer clientes e reconhecer segmentos rentáveis de acordo com volume de compras pode impulsionar seu crescimento de forma sustentável com um recurso que já possui em abundância – dados!
Neste artigo veremos:
- Principais fundamentos de crescimento do ecommerce
- Modelo de crescimento de e-commerce através de métricas
- Modelo de crescimento de e-commerce através de dados de analytics
Principais Fundamentos de Crescimento do Ecommerce
Há vários artigos e vídeos mostrando as diferentes estratégias que você pode usar para expandir seu e-commerce com anúncios pagos, SEO, e-mail, e assim por diante.
Mas poucos artigos abordam a base necessária para você estruturar antes de implementar qualquer uma dessas estratégias: os fundamentos do crescimento são os dados. Na Avantare lidamos com diversas empresas de e-commerce, e algo que notamos é que todas as empresas de e-commerce de sucesso tem algo em comum: o fato de elas fazerem mais com menos.
Primeiro, você define alguns objetivos simples, e direciona seus esforços para atingi-los. A maioria das empresas direciona seus esforços para conversões, fidelização de clientes e recorrência de compras. Isso significa que todos os seus esforços são direcionados para atender as demandas dos usuários, deixando-os satisfeitos com seus produtos e fazendo com que eles divulguem sua marca.
Em segundo lugar, você estabelece estratégias para atingir esses objetivos. Através de dados que forneçam os insights necessários para otimizar os processos e priorizar os recursos de marketing em estratégias com maior impacto em seus objetivos de crescimento.
Embora não seja impossível crescer de forma “cega” no e-commerce, definitivamente é uma aposta baseada apenas em sorte. Afinal, dificilmente você irá acertar de primeira. É preciso testar, comparar estratégias e focar nas métricas que demonstram seus resultados de forma clara. Além disso, por conta da competição com diversas outras marcas e empresas de grande porte, é preciso saber alocar seus recursos da melhor forma possível para atingir objetivos específicos.
Isso pode ser feito em duas etapas:
- Identificar os indicadores de maior impacto em suas metas de crescimento de receita.
- Tomar decisões com base em dados para otimizar o desempenho em áreas chave para a sua empresa.
Essas etapas são a base dos modelos que serão apresentados neste artigo. Enquanto o primeiro irá ajudá-lo a identificar as áreas que podem ter o maior impacto nas metas de crescimento de receita do seu e-commerce, o segundo irá mostrar como você pode tomar decisões baseadas em dados para atingir seus objetivos de crescimento.
Modelo 1: Crescimento de e-commerce através de métricas-chave
Através desse modelo criado através de benchmarks de mais de 2500 sites líderes de e-commerce vamos analisar como esses varejistas impulsionam o crescimento da sua receita:
Na imagem acima, podemos ver que existem quatro KPIs que contribuem para a receita que você pode controlar no seu e-commerce São elas: tráfego, taxa de conversão, preço médio por unidade e unidades por pedido.
E pode-se deduzir que:
- O volume de tráfego (número de visitantes do site) e a taxa de conversão do site (visitantes que se tornam clientes) definem o número de pedidos bem-sucedidos que um site de e-commerce gera.
- O preço médio por unidade (afetado por ofertas e descontos) e o número de unidades por pedido formam o ticket médio (ou o valor médio gasto cada vez que um cliente faz um pedido no site).
- A receita é um fator tanto do número de pedidos gerados quanto do valor médio de cada pedido.
Com este modelo, tudo que você precisa fazer para obter um crescimento consistente da receita, é observar seu CAC (custo de aquisição do cliente) enquanto:
- Aumenta a geração de tráfego
- Melhora as taxas de conversão
- Aumenta o preço médio por unidade
- Aumenta o número de unidades por pedido.
Se todos os esforços e recursos de marketing empregados afetarem uma ou mais dessas quatro métricas, você terá um impacto em sua receita no final, e se manterá focado nos resultados que realmente afetam o seu e-commerce.
Apesar de parecer muito óbvio, focar nessas métricas e escolher ações que impactem de forma ativa o seu negócio pode ser bastante desafiador. Uma forma de tomar decisões focadas nessas métricas é analisando seus dados para encontrar insights sobre:
- Como direcionar o tráfego de qualidade a um custo menor?
- Como aumentar as conversões de uma determinada página?
- Como você pode garantir que as estratégias promocionais gerem um crescimento positivo?
- Como você pode otimizar processos que aumentem as unidades por pedido?
Um dos principais desafios enfrentados pelas empresas de e-commerce é a interpretação de dados. Afinal não adianta possuir uma quantidade enorme de dados, se você não é capaz de extrair insights que afetem o seu e-commerce. É como possuir um mapa do tesouro e não ser capaz de lê-lo. Saber quais perguntas fazer e quais respostas procurar é a maneira mais fácil de perceber o valor dos seus dados.
Com esse modelo, você pode se concentrar em obter respostas para as perguntas acima a partir de seus dados com soluções analíticas mais focadas em seus objetivos objetivos.
Quer saber mais sobre como escolher quais métricas são indispensáveis para o seu e-commerce? Confira no E-book abaixo:
10 métricas essenciais de Ecommerce Analytics
Modelo 2: Estrutura de crescimento através de uma hierarquia de KPIs
Nesse segundo modelo, usamos uma hierarquia de KPIs diferente da anterior para empresas que estão otimizando o crescimento da receita, mas com a mesma ideia abordada acima.
A única diferença é que introduzimos uma nova métrica na estrutura de crescimento de receita de e-commerce, o Customer Lifetime Value (LTV) composto pela frequência de compra (número de compras repetidas) e valor médio do pedido.
LTV é basicamente uma medida de retenção, talvez uma das métricas mais importantes a serem rastreadas, porque é um dos melhores indicadores de uma empresa que criou valor para seus clientes com sucesso. Quando um cliente está satisfeito com seu produto / serviço, ele voltará e comprará com mais frequência (aumentando a frequência de compra).
A beleza das compras repetidas é que elas aumentam a receita gerada a um custo muito menor e também aumentam a probabilidade de compras por referral. Afinal:
“Conquistar um novo cliente custa de 5 a 7 vezes mais que manter um atual” – Philip Kotler
Por exemplo, se o seu cliente compra o primeiro par de sapatos da sua loja por $30,00 com CAC de $50,00, você está perdendo dinheiro. Mas se ele simplesmente voltar e comprar novamente por $30,00 você terá um lucro de $10,00.
O LTV (juntamente ao referral) é a maneira mais fácil de obter lucro. O custo de fazer negócios está aumentando para o e-commerce, enquanto a margem de lucro fica cada vez menor. Qualquer coisa que você puder fazer para reduzir seu CAC, o deixará com mais recursos para adquirir ainda mais clientes. Melhorar a frequência de compra pode reduzir muito seu CAC e melhorar seu LTV no processo.
Através deste modelo, tudo que você precisará fazer para atingir um crescimento consistente da receita, é observar seu CAC, pois ajuda à:
- Aumentar a geração de tráfego
- Melhorar as taxas de conversão
- Aumentar o preço médio por unidade
- Aumentar o número de unidades por pedido
- Aumentar a frequência de compra
Essas são as áreas de maior impacto na receita para e-commerces. Uma melhoria em qualquer uma delas levará diretamente ao crescimento da receita.
A questão então é: como você prioriza seus recursos para gerar o maior impacto na receita? Como você escolhe a melhor área de foco para atingir o crescimento da receita?
- Você irá concentrar seus esforços na geração de tráfego com anúncios pagos e SEO?
- Você colocará toda a energia e recursos para melhorar as taxas de conversão com novos designs, descontos, inscrições de e-mail e pop-ups?
- Você se concentrará na frequência de compra, “mail marketing” e campanhas de remarketing?
Existem várias maneiras de escolher no que você deseja se concentrar para o crescimento da receita e a mais comum é o método de pontuação ICE. As equipes de crescimento usam este método (criado por Sean Ellis) para priorizar estratégias de crescimento de interesse, com base no impacto percebido, confiança e facilidade de implementação.
Com este método, você atribui pesos variáveis a estratégias diferentes em todas as três categorias (impacto, confiança e facilidade) com base no que você pensa. No entanto, apesar de muito eficaz, esse método ainda está sujeito a avaliação pessoal da equipe de marketing.
Não é exatamente uma abordagem orientada por dados ideal, se você quiser ser eficiente sobre como utilizar seus recursos.
Quer saber mais sobre os KPIs essenciais para o seu e-commerce? Confira no artigo abaixo:
Tudo sobre KPI ! Melhores práticas, exemplos e modelos
O que nos leva ao terceiro modelo, em que dependemos inteiramente de nossos dados para nos mostrar onde concentrar os recursos se quisermos cumprir nossas metas de crescimento de receita definidas em um tempo especificado.
Modelo 3: Crescimento de e-commerce através de dados de analytics
As empresas de e-commerce coletam grandes volumes de dados de suas operações diárias sobre: suas estratégias de marketing, visitantes do site, leads e clientes.
Se formos inteligentes sobre como usar todos esses dados, eles podem nos mostrar a melhor maneira de alcançar mais clientes e gerar mais receita.
Com esse modelo, você será capaz de:
- Identificar as áreas de maior impacto em sua receita ao longo da jornada do cliente
- Definir metas de crescimento de receita e gerar insights sobre como atingir a meta definida
- Transformar os insights gerados em um conjunto de ações que podem ser realizadas para atingir metas definidas em um período específico de tempo
- Acompanhar as ações realizadas para garantir que atendam às metas de crescimento
Mas antes de começar a usar esse modelo, existem algumas etapas a seguir:
1- Integração de Deep Data para e-commerce
A Deep Data é, em essência, composta pelos dados coletados diariamente e combinados por especialistas do setor que têm conhecimento profundo da área e sobre como extrair respostas desses dados. Deep Data divide essa enorme quantidade de informações em seções úteis, excluindo informações que podem ser redundantes ou inutilizáveis.
Diferentemente do Big Data, que coleta tudo, até os dados mais insignificantes, para a sua empresa, a Deep Data, por outro lado, é mais focada em informações específicas para ajudar a fazer outros cálculos. Se você deseja prever quais produtos irão vender melhor durante o próximo ano, por exemplo, você não necessariamente olharia para a localização do seu cliente, especialmente se tratando de um e-commerce. Em vez disso, você analisa dados como números de vendas e informações de produtos para fazer essas previsões. Essa é a essência da Deep Data.
Para administrar um e-commerce hoje, você precisa de diversos canais, serviços e ferramentas de marketing para alcançar clientes em potencial no momento certo, antes que seus concorrentes lhes forneçam uma oferta alternativa.
Esses canais e ferramentas coletam todos os tipos de dados, o que por si só pode ser um problema, porque as empresas muitas vezes são confrontadas com uma inundação interminável de dados recebidos, o que torna difícil acompanhar e organizar para perceber seu valor.
A integração de Deep Data consiste em conectar suas fontes de dados e fazê-las se comunicarem para que fiquem compreensíveis e possam relatar os aspectos mais importantes dos dados coletados.
Com uma boa integração de dados insights valiosos para o seu e-commerce podem ser registrados e organizados automaticamente em tempo real, sem a necessidade de criar campos ou tags personalizados para representar aspectos específicos dos dados.
Esses são dados que você pode analisar, pois representam a imagem completa de seu negócio, suas operações e clientes. Uma forma de analisar esses dados de forma clara e concisa é através de dashboards. Isso ajuda na apresentação desses dados, para que seja possível analisá-los de forma mais clara. Caso queira saber mais sobre como apresentar seus dados através de dashboards otimizados para o seu negócio você pode checar como a Avantare trabalha:
Consultoria Google Analytics & Tag Manager
2- Padronização de Dados para e-commerce
Como você pode imaginar, você tem clientes fazendo compras no Google Ads, através de email marketing e Facebook Ads, todos em diferentes estágios da jornada do cliente.
Mesmo que você consiga reunir todos esses dados em uma plataforma, eles não estarão no mesmo formato porque Google, Facebook e seu CRM usam formatos de dados diferentes e incomparáveis.
No entanto, fundamentalmente, os dados se tornam mais valiosos quando você pode integrá-los e pode compará-los.
Se você estiver exibindo anúncios em várias plataformas, como você irá comparar as métricas de desempenho de anúncios do Facebook com o desempenho do Google Ads? Como isso o ajudará a criar uma experiência de cliente unificada em todos os canais?
A padronização harmoniza seus dados entre os canais para que as métricas de interesse possam fazer sentido ao serem comparadas.
3 – Análise da jornada do cliente
Esta é uma análise que só pode ser feita através da inteligência artificial (I.A). Sim, estamos atualmente naquele estágio em que precisamos de Inteligência Artificial para analisar nossos dados. Isso acontece simplesmente porque estamos lidando com um volume de dados tão grande, que somente com a I.A você pode extrair automaticamente padrões significativos de grandes conjuntos de dados para a tomada de decisões.
A I.A é útil ao tentar encontrar padrões interessantes nos dados, padrões que seriam impossíveis de descobrir sem ajuda do computador e também fornecer uma explicação baseada em dados para esses padrões.
Por exemplo, imagine que houve uma diminuição na receita e uma diminuição correspondente no tráfego do site. Em reação a essa redução, você tenta aumentar o volume de tráfego com o pressuposto de que a redução na receita se deve a uma diminuição no tráfego.
Claro, uma diminuição no tráfego pode reduzir a receita, mas e se a principal causa da redução na receita for uma diminuição na frequência de compra?
Isso significaria que você gastou tempo e recursos para aumentar o tráfego como uma forma de aumentar sua receita, quando outras estratégias poderiam ter tido um resultado melhor e resolvido o problema.
É a partir desses padrões e explicações baseadas em dados que podemos tomar decisões e definir estratégias direcionadas para os problemas certos.
4- Definição de metas para e-commerce
Essa talvez seja a etapa mais importante do processo. As metas dão a você um senso de direção e o ajudam a se concentrar no que é importante em um determinado período de tempo.
Para e-commerce, os objetivos podem variar de metas de geração de tráfego a assinantes de e-mail, seguidores do Facebook, classificações de SEO, número de pedidos devolvidos, entre outras.
Geralmente a principal prioridade da maioria dos e-commerces é o crescimento da receita ou simplesmente crescimento. O que é bastante óbvio, afinal, se você não está crescendo, está estagnado.
Portanto, neste modelo, nos concentramos no crescimento da receita do seu e-commerce, e quaisquer outras metas são conquistas secundárias.
A partir de pontos fortes e fracos na jornada do cliente podemos definir metas específicas que podemos usar para atingir a meta final de crescimento da receita.
Por exemplo, se um dos pontos fracos observados for reduzir as conversões no ponto de checkout, uma meta pode ser definida para melhorar a conversão de checkout em uma determinada porcentagem em um período específico de tempo.
5- Dos insights para a ação
É aqui que os insights gerados pela I.A são transformados em um conjunto de ações que sua empresa pode realizar para atingir a meta definida. A partir dos padrões e explicações gerados e a partir de seus dados sobre seus clientes, um conjunto de ações e estratégias que você pode tomar pode ser deduzido.
Essas ações terão o maior impacto em sua meta de receita, pois foram criadas a partir das análises anteriores. Usando nosso exemplo anterior, com uma profunda integração de dados entre o CRM e o Google Analytics em uma plataforma com base em I.A, os padrões entre receita, tráfego do site, compras repetidas e aspectos teriam sido descobertos, ajudando na tomada de decisão.
6- Análise do impacto da estratégia traçada
Uma etapa crucial nesta estrutura é monitorar as ações tomadas para garantir que você está no caminho certo para atingir seus objetivos. Esta é a parte que não pode ser totalmente automatizada, porque requer um elemento humano para manter sua equipe responsável por atingir metas específicas, dadas as ações tomadas.
É por isso que, para este modelo, você precisa de uma solução analítica que não apenas analise seus dados para informar sobre as ações que você deve tomar, mas também ajude a monitorar o impacto dessas ações.
E isso conclui toda a estrutura baseada em dados que você pode usar para expandir seu e-commerce e, como você viu, muito mais do que uma solução rápida, mas que é extremamente eficaz para ajudar a manter uma receita consistente baseada em dados e orientada ao crescimento.
Conclusão
Uma abordagem baseada em dados fará toda a diferença para o seu e-commerce. Através desses modelos você será capaz de analisar quais são os principais KPIs que mais importam para o seu negócio, diagnosticar ameaças a jornada dos seus clientes e desafios a serem enfrentados para garantir que as medidas tomadas atinjam suas metas.
Escolher as métricas certas e saber como extrair insights dos dados coletados no seu site são práticas cruciais para decidir as melhores estratégias e atingir seus objetivos, fazendo com que seu e-commerce possa crescer.
Na Avantare usamos a inteligência digital com o objetivo de maximizar as ações de marketing e a transformação digital para o crescimento do seu e-commerce. Certificada pela Google em Analytics desde 2012, temos ampla experiência em inteligência de dados e métricas digitais, com mais de 50 projetos bem sucedidos em grandes empresas.
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