Principal erro é olhar para a data apenas na véspera. Recomendação é cuidar de fatores da jornada de compra ao longo do ano, e não apenas no pico de vendas

Precisamos falar de Black Friday. Ainda que o grande evento de consumo aconteça tradicionalmente apenas em novembro, uma pesquisa feita pelo Google a pedido da agência R/GA aponta que os investimentos em e-commerce e jornada do consumidor precisam ser contínuos para oferecer uma boa experiência para usuários — seja antes, durante, ou depois da grande sexta-feira de vendas.

De acordo com a pesquisa, a permanência de falhas encontradas antes e permanecendo depois da Black Friday indica que muitas empresas se preocupam mais com a estabilidade do site no momento de pico de compras.

Sendo assim, certos pontos fundamentais, se olhados hoje, podem melhorar consideravelmente a experiência de compra dos clientes e trazer oportunidades aos varejistas. “Por exemplo, a velocidade de carregamento do site é um fator que pode fazer um consumidor abandonar o site e buscar outro varejista para finalizar a compra. Quanto mais tempo o site demora para carregar, maior a chance de isso acontecer”, chama a atenção Milena Leal, diretora de vendas para grandes empresas de Google Cloud para o Brasil.

No ano passado, as vendas no e-commerce chegaram a R$ 3,1 bilhão no Brasil ao longo da Black Friday, o que corresponde a um crescimento de 24,8% na comparação com 2019, segundo a consultoria Ebit/Nielsen. Imagine como pode ser a Black Friday deste ano se fatores como usabilidadeestabilidade e velocidade de carregamento tiverem mais atenção.

“Esses são os principais fatores relacionados à jornada de compra de um cliente. Por exemplo, uma plataforma de e-commerce que é instável e apresenta erros de aplicação pode até impedir que o cliente finalize a compra”, ressalta a especialista. “Já em termos de usabilidade, analisamos também os recursos apresentados por esses e-commerces que facilitam a jornada de compra do cliente. Detectamos, por exemplo, que nenhum deles apresenta recursos de busca por imagem ou voz ou recomendações de produtos personalizadas. Trata-se de funcionalidades que já estão disponíveis no mercado e podem deixar o processo de compra mais intuitivo.”

Leal conta que foram identificados cerca de 2,7 mil erros, uma média de 108 por site analisado do estudo, que se aprofundou no desempenho de 25 e-commerces no Brasil nas versões mobile e desktop entre 20 e 30 de novembro de 2020. A análise foi realizada, portanto, a partir da semana anterior à Black Friday do ano passado até três dias após a data.

E como se preparar para a Black Friday 2021?

Leal acredita que é importante os e-commerces mudarem a percepção de que é preciso investir em tecnologia apenas para dar suporte ao pico de compras na Black Friday. “A pandemia de Covid-19 revelou um papel fundamental dos sites de e-commerce na estratégia das empresas durante o ano todo”, frisa ela. “Acreditamos que a modernização do e-commerce por meio da computação em nuvem, até a implementação de ferramentas para tornar o atendimento aos consumidores mais próximo do realizado por um atendente humano, deve estar na lista de prioridades dos CIOs (Chief Information Officer) nos próximos meses.”

A especialista lembra que há tecnologias em nuvem que podem ajudar varejistas e que já são amplamente utilizadas para atendimento automatizadobusca por imagem ou voz e recomendação de produtos.

Para atendimento, há tecnologias que permitem a criação de interfaces para conversações mais naturais em sites, aplicativos móveis e plataformas por meio do uso de inteligência artificial. “Empresas como KLM, Domino’s e Ticketmaster já utilizam o recurso em diferentes segmentos do varejo”, comenta Leal.

Para busca por imagem ou voz, APIs possibilitam a busca de produtos a partir de uma imagem usando machine learning para comparar as fotos pesquisadas ao catálogo de produtos de uma loja. Há também ferramentas com a capacidade de converter a fala em texto, apoiando a funcionalidade de busca por voz.

Para recomendação de produtos, há tecnologias de inteligência artificial e machine learning para gerar recomendações de produtos altamente personalizadas e em escala, ajudando varejistas a gerar mais oportunidades de venda durante a jornada de compra dos consumidores.

Fonte: NoVarejo

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