Como trabalhar o seu Marketing de Aplicativos.

Estamos vivendo uma era de evolução da privacidade do consumidor, assim, à medida que os profissionais de marketing digital navegam nesse novo patamar eles são cada vez mais desafiados não apenas a atingir o público-alvo, mas também a produzir uma imagem clara de atribuição.

Nesse processo, vivemos na atual conjuntura econômica uma pressão adicional para demonstrar o ROI, essa atribuição é uma medida fundamental para a otimização e o sucesso de uma campanha. No entanto, o obstáculo representado pelas crescentes medidas de privacidade, e a consequente redução de dados do consumidor, assim determina onde os gastos com marketing são alocados e seu nível de eficiência. Embora isso seja um obstáculo, não é intransponível.

Pessoal, falando em termos de receita, o Brasil é um dos mercados de aplicativos móveis mais lucrativos do planeta. Evidentemente, há profissionais de marketing de aplicativos no Brasil que estão fazendo certo, então o que as marcas devem considerar em suas estratégias de marketing de aplicativos para superar a questão da atribuição e replicar o sucesso de outras pessoas?

Vamos então entender que unificando fontes de dados para uma imagem mais clara seja o ideal.

Seguindo em frente com as crescentes restrições de privacidade, muitas plataformas estão introduzindo seus próprios dados e ferramentas de gerenciamento para monitorar o desempenho de marketing de maneira compatível com a privacidade, oferecendo uma opção integrada e fácil de usar para profissionais de marketing de aplicativos.

Vejam o Google Analytics 4 (GA4), a ferramenta de medição avançada do Google. Os profissionais de marketing podem utilizar a funcionalidade de aprendizado de máquina do modo de consentimento para desenvolver uma compreensão mais precisa de seu público-alvo usando dados modelados para usuários que optaram por não participar, o que resulta em dados mais refinados. Ao analisar os padrões dos usuários que aceitam cookies, os profissionais de marketing podem criar uma imagem daqueles que os recusam. Aproveitar esta ferramenta significa que os profissionais de marketing podem antecipar um aumento de aproximadamente 40% na quantidade de dados disponíveis para a tomada de decisões, já que cerca de 40-50% dos usuários não consentem com os cookies.

Reparem que as plataformas de mídia social também fornecem aos anunciantes ferramentas de otimização de campanha voltadas para a privacidade; TikTok, Snapchat e Pinterest oferecem opções para alavancar a segmentação de público altamente específica com base nos dados do usuário.

Embora essa variedade de ferramentas forneça informações benéficas por plataforma, elas são difíceis de transferir e analisar de forma holística entre plataformas, portanto, combinar estes dados para uma única fonte de verdade é importante para obter a imagem mais clara da atribuição atual. Ao ter uma visão unificada dos dados em todas as plataformas e canais em tempo real e em um único local, oferece uma visão simplificada das verdadeiras métricas de conversão e entrega.

Então chega o momento da tomada de decisão informada. Depois que os profissionais de marketing agregam dados compatíveis com a privacidade, os insights fornecidos são essenciais para informar as decisões de marketing, principalmente em relação à compra, e podem otimizar táticas como lances e posicionamento de anúncios automatizados.

Vou exemplificar, é notório que uma estratégia de lances pode se concentrar em instalações de aplicativos, mas a análise pode sugerir ganhos maiores ao otimizar para ações no aplicativo, como compras. Com maior percepção, surgem maiores eficiências de custo. Os profissionais de marketing podem direcionar o orçamento para a estratégia de lances mais eficaz em tempo real enquanto uma campanha está ativa.

Os profissionais de marketing também podem usar sua compreensão de qual criativo funciona melhor em qual canal para otimizar ainda mais seus anúncios. Em um momento em que as equipes de marketing precisam obter ganhos demonstráveis ​​com a atividade publicitária, o teste A/B pode ser implementado para evidenciar e apoiar o desenvolvimento do criativo mais adequado e de melhor desempenho.

A segmentação do público é outro fator que pode ser informado usando dados agregados. Embora a aquisição de usuários e o volume básico de instalação possam indicar sucesso a curto prazo, os usuários devem comprar o aplicativo a longo prazo para evitar a desvalorização de sua compra.

Caminhando ao analisar o topo do funil, os profissionais de marketing podem criar uma imagem para saber se os usuários estão comprando o aplicativo a longo prazo, uma consideração importante para o sucesso final. Temos que observar indicadores como registros e assinaturas de aplicativos que podem ajudar a identificar se a segmentação de público é apropriada para os objetivos da campanha.

No entanto, compreender a conversão de funil inferior é igualmente importante, com vários indicadores, como taxa de compra no aplicativo, valor da compra, retenção e taxas de assinatura, todos fornecendo informações valiosas sobre o sucesso imediato da conversão.

Os profissionais de marketing devem ter na massa do sangue que o valor da atividade no funil de marketing inferior não é importante apenas para novos produtos de aplicativos, cujos públicos podem não estar estabelecidos ou claramente definidos, mas também para aplicativos mais maduros continuarem aumentando as vendas por meio da expansão do público.

Muitos pensam, se debruçando e resolvendo o enigma da atribuição. Atualmente, para receber insights de campanha em conformidade com a privacidade, a maioria dos profissionais de marketing conta com as principais alavancas de controle em ferramentas como Google App Ads e outros, como Apple Search Ads para criar uma imagem de atribuição. Essas ferramentas permitem que eles gerenciem seus lances, orçamento e metas de otimização para campanhas de melhor desempenho por plataforma, mas não fornecem informações mais profundas sobre o público para os profissionais de marketing de aplicativos.

Embora essas ferramentas atendam à era de maior privacidade, os profissionais de marketing de aplicativos estão lutando para mostrar e entender claramente o sucesso da campanha. Eles devem adotar novas estratégias e alavancar ferramentas capazes de ingerir dados multiplataforma para superar o desafio de atribuição unificando os dados. A agregação de dados em tempo real e a realização de análises profundas, do topo do funil para baixo, oferecerão mais informações sobre público, conversão e entrega para informar estratégias futuras.

Todos esses protocolos com seus respectivos insights não apenas ajudarão a otimizar as campanhas, mas também justificarão o reinvestimento para alcançar novos públicos e continuar o crescimento estratégico de aplicativos.

Pense nisso.

Sergio Mansilha

O Futuro é o Autoatendimento sem custo e economia de tempo.

Costumo dizer que quando bem realizado, o autoatendimento é uma ferramenta poderosa para permitir que os clientes façam perguntas e resolvam problemas em seus próprios termos, o que melhora o CX.

Pessoal, vocês já notaram que nada diz a um cliente, como:

Não estou realmente interessado em falar com você, de forma tão direta quanto uma resposta de voz interativa (IVR).

É a voz do computador que todos adoramos odiar!!!! em seu telefone mais de uma vez para obter um ser humano para ajudá-lo com uma consulta simples. A tecnologia é boa para verificar o saldo de uma conta ou descobrir quanto será sua próxima fatura, mas a comunicação falha quando precisamos ser interativos.

Então, toda essa essência aparece entranhada, da seguinte maneira:

Os chatbots nem sempre são eficazes, pois embora sejam projetados para ajudar, os recursos limitados dos chatbots podem frustrar os clientes e dissuadi-los de sua marca.

O mau serviço atribuído ao chatbot está em seu design desconcertado, assim, muitos consumidores se veem incapazes de chegar a uma solução porque os chatbots não conseguem diagnosticar adequadamente seu problema.

O meu parecer é que o objetivo a ser alcançado e redesenhar a experiência do chatbot, de ambas as pontas. Incentivar os consumidores a serem sinceros e falar com suas próprias palavras ajuda os chatbots a aprender a lidar com um problema de maneira mais adequada.

Na atual conjuntura, apesar dos lançamentos iniciais de chatbots de autoatendimento, que podem usar o aumento da IA ​​de forma mais eficaz, é intrigante observar como as marcas estão lutando para atender às necessidades de seus clientes na implementação de chatbots. Com muita frequência, a experiência do chatbot parecia seguir um modelo semelhante aos IVRs, ou seja, a única diferença era que o cliente estava digitando em vez de falar. Mas por que? Depois do que aprendemos sobre IA ao longo dos anos, como uma experiência ruim pode ser simplesmente replicada em outro canal de comunicação.

Como descrever o que há de errado com o caminho do Chatbot?

A pergunta é porque foi feito pelos motivos errados. Quando bem feito, o autoatendimento é uma ferramenta poderosa para permitir que os clientes façam perguntas e resolvam problemas em seus próprios termos, melhorando consequentemente a experiência do cliente. Infelizmente, muitas marcas viram nos chatbots o que viram nas IVRs, um meio de cortar custos tirando os humanos da conversa. Isso é irônico, considerando que várias pesquisas revelaram que metade dos consumidores abandonou um negócio quando atingiram um IVR, com uma perda considerável para o negócio por cliente. Por causa disso, precisamos olhar para as causas da má adoção do chatbot para evitar cometer os mesmos erros (e perdas de negócios).

Vou considerar alguns elementos importantes que contribuem para essa má execução:

Será mesmo que você não conhece o seu cliente. O primeiro indicativo é que muitas marcas simplesmente não conheciam seus clientes, quem são e em que tipos de transações estão tentando navegar. Sem uma definição lógica essas marcas muitas vezes faziam suposições sobre o que um cliente poderia querer sem qualquer exame sério dos dados de desempenho.

Sem nenhum obstáculo vamos seguir a árvore IVR. Em segundo lugar, as marcas continuam a seguir o modelo de árvore IVR, ou seja, de fazer com que o cliente selecione o motivo da ligação (geralmente de uma pequena categoria) e, a seguir, conduza-o por subcategorias mais restritas. Isso é demorado e muitas vezes frustrante para os clientes, especialmente quando eles chegam a um beco sem saída e não podem voltar atrás.

Alternativas ruins equivale a cliente frustrado. Por fim, quando chegam a um beco sem saída, não há alternativa para o cliente a não ser reiniciar toda a transação e esperar encontrar seu destino final por meio de diferentes respostas aos prompts do chatbot.

Mas nem tudo é ruim, a boa notícia é que, para cada um desses elementos, existem caminhos de solução correspondentes, que estão dentro das principais habilidades e influência dos profissionais de experiência do cliente.

Procure realizar uma análise completa da voz não estruturada do cliente (VoC), particularmente VoC não solicitada e não estruturada. Isso acontecerá principalmente por meio de gravações de chamadas, transcrições de bate-papo ao vivo e e-mails. Não confie em códigos de motivo inseridos por agentes ou em respostas de pesquisas pós-transação. Por natureza, essas respostas fornecem feedback sobre o que eles acham que deve ser importante para seus clientes. Os consumidores são verdadeiramente sinceros em suas perguntas não solicitadas; essas fontes também revelam a fraseologia real que seus clientes estão usando, o que nos leva ao segundo caminho de solução.

Incentive os clientes a falarem com suas próprias palavras.  Com a qualidade sempre aprimorada da IA ​​para gerenciar uma conversa, não há mais desculpa para ignorar o processamento de linguagem natural (PNL) como a principal entrada do cliente para o seu chatbot. Jogue fora os modelos de árvore IVR desgastados que você está usando e deixe os clientes digitarem da maneira como falam. Com apenas uma quantidade modesta de treinamento em IA, seu chatbot pode ser hábil em reconhecer a intenção do cliente, mesmo quando não declarada explicitamente. A PNL capacita os clientes a irem direto ao seu trabalho a ser feito sem perder tempo com camadas de questões de múltipla escolha que podem levá-los a um beco sem saída que é abordado no terceiro caminho de solução.

Se redirecione e vá para um atendente humano ao primeiro sinal de confusão do cliente. Não permita que a euforia do seu cliente suba tendo que gritar por um agente se ele ficar preso. Introduza limites acionáveis e gatilhos para identificar quando os clientes fizeram várias tentativas de buscar esclarecimentos ou expressaram frustração. Nesse ponto, é crucial transferir prontamente a sessão de chat, juntamente com seu histórico completo de diálogos, para um agente humano que possa resolver a transação de maneira rápida e eficaz. A resolução de uma consulta é o fator mais significativo na determinação da satisfação geral com uma transação automatizada. Os clientes agradecerão e você aprenderá mais sobre onde ajustar a inteligência do seu chatbot para futuros compromissos.

Pessoal, o entorno do conceito de empresas que incentivam os clientes a se autoatendimento começou décadas atrás, principalmente com postos de gasolina. Poucos leitores podem perceber que nos EUA houve um tempo em que um motorista nunca saía do carro para reabastecer, em vez disso, um atendente o fazia. No entanto, se os motivos iniciais para essa prática fossem reduzir custos, os clientes acabaram evoluindo para preferir o autoatendimento para economizar tempo e evitar a espera de outro humano.

Nesse parâmetro é aí que reside a proposta ganha-ganha para implementações de chatbot, ou seja, em vez de forçar os clientes a se autoatendimento para cortar custos, as marcas devem buscar atrair os clientes para um funil de autoatendimento, oferecendo opções que os beneficiem na forma de complexidade mínima, custo e economia de tempo. Como resultado, essas marcas criarão mais clientes recorrentes, aumentarão a fidelidade à marca e, possivelmente outra ironia, reduzirão seus custos operacionais, assim, todos ganham.

Pense nisso.

Sergio Mansilha

A constante evolução da experiência do cliente.

Esse é um tema recorrente em meus artigos, a exploração do processo de análise preditiva e exame de alguns dos modelos mais comuns e como eles podem melhorar o CX.

Tudo começa com a essência, como:

Procure antecipar o futuro. A análise preditiva permite que as marcas antecipem resultados futuros e preparem respostas proativas para os problemas dos clientes, levando a melhores experiências do cliente.

Os estágios determinantes que compreende o processo de cinco estágios da maturidade analítica organizacional envolvem; explorar, visualizar, testar, prever e ampliar modelos preditivos.

Sempre enfrentar desafios. O uso eficaz da análise preditiva requer enfrentar desafios como qualidade e integração de dados, bem como selecionar os modelos apropriados para atingir metas específicas de CX.

Pessoal, a análise preditiva envolve o uso de dados, algoritmos estatísticos e inteligência artificial para antecipar resultados, tendências, comportamentos e eventos futuros com base nos dados históricos do cliente. Essa abordagem inclui vários modelos comuns que podem aprimorar a experiência do cliente.

Vamos então explorar o processo de análise preditiva, examinando alguns dos modelos mais comuns e descortinar como eles podem melhorar a experiência do cliente.

Por que a análise preditiva é importante para o CX (experiência do cliente)?

Digo constantemente que a pandemia do COVID-19 levou muitos líderes empresariais à conclusão de que é muito melhor ser proativo do que reativo quando se trata da experiência do cliente. Ser capaz de prever resultados futuros permite que as marcas estejam preparadas antes das ações dos clientes, mudanças de mercado e até crises econômicas. A análise preditiva facilita o conhecimento do que pode ocorrer e permite que uma marca prepare uma resposta com antecedência.

Além de prever problemas que afetam diretamente os clientes, a análise preditiva também pode antecipar e prevenir problemas indiretos que afetam a experiência do cliente. Ao identificar possíveis problemas, como mau funcionamento de máquinas, atrasos na fabricação e escassez de produtos, as marcas podem tomar medidas proativas para evitar problemas de missão crítica e aprimorar a experiência do cliente.

Numa live que realizei com algumas fornecedoras de plataforma omnichannel de engajamento e retenção de usuários, eu disse que um exemplo crítico de como as marcas podem aproveitar os dados para fornecer melhores experiências ao cliente é quando se trata de engajamento de aplicativos. Cada vez mais, os clientes estão deixando suas pegadas digitais em todas as suas propriedades, como quando utilizam os seus aplicativos. Há tantos dados disponíveis que as marcas podem aproveitar para fornecer melhores experiências aos seus usuários. Vejam o exemplo de um cliente que está desinstalando o aplicativo de uma marca. Você pode voltar no tempo para ver o que eles fizeram que levaram à desinstalação do aplicativo. A sua atenção deve estar voltada, se alguém estiver interagindo com sua marca, você pode voltar e ver o que eles fizeram certo. E você pode unir tudo muito bem para garantir que todos os futuros clientes sejam bem atendidos.

Vamos então catalogar que a análise preditiva é um processo de cinco estágios.

A análise preditiva envolve um protocolo com um processo complexo que envolve várias áreas de especialização e ocorre em vários estágios. Essa modelagem preditiva é o processo de buscar prever resultados futuros com base na análise estatística de dados históricos. Para reativar maximizando o valor do big data e gerar resultados, as marcas devem começar reconhecendo os principais componentes da análise de dados de negócios e da tomada de decisões. Esses cinco estágios principais fazem parte de uma maturidade analítica organizacional:

1 - Exploração

2 - Visualização

3 - Teste

4 - Predição

5 - Análise preditiva em escala

Pessoal, cada uma dessas etapas corresponde a diferentes papéis, responsabilidades e processos. A exploração pode ser realizada até mesmo no ambiente analítico mais básico, gerenciado por um analista de dados usando planilhas e SQL. Muita atenção com a visualização, quando os relatórios estão sendo projetados e compartilhados em sua organização normalmente exige que os analistas se unam a um especialista em inteligência de negócios que pode ajudá-los a conceituar tendências usando o software de visualização de dados.

Em ato contínuo vêm os testes, quando as hipóteses estão sendo avaliadas em relação aos negócios normais. Isso exige que analistas e especialistas em inteligência de negócios colaborem com um estatístico que possa executar testes rigorosos e recomendar ações com base nos resultados, geralmente usando um software de análise estatística que ajudará a determinar o quão confiante você deve estar nos resultados de seus testes e se você reuniu evidências suficientes para lançar novas estratégias.

As pontuações preditivas do cliente, que são construídas com base nos resultados dos testes e/ou em seus dados históricos são aproveitadas no estágio de previsão, quando um cientista de dados assume o trabalho de analistas de dados, especialistas em inteligência de negócios e estatísticos para desenvolver e testar modelos, acrescento que durante a análise preditiva no estágio de escala, os engenheiros de aprendizado de máquina trabalham com seus colegas para o desenvolvimento e operacionalização de modelos galgáveis ​​com software de aprendizado de máquina.

É notório que existem muitos tipos diferentes de modelos de protocolo para análise preditiva, existem vários que são frequentemente usados ​​para a experiência do cliente:

Modelos de cadência: Falando em termos de experiência do cliente, os modelos de cadência informam uma marca sobre a propensão do comportamento futuro de um cliente, ou seja, as ações que ele provavelmente realizará.

Modelos de agrupamento: Este modelo usa algoritmos para agrupar clientes com base em múltiplas variáveis, resultando em segmentos de clientes distintos. Os modelos de algoritmos populares de agrupamento incluem agrupamento baseado em marca, agrupamento comportamental e agrupamento baseado em produto.

Modelos de filtragem colaborativa: os modelos de filtragem colaborativa podem ser considerados modelos de recomendação. Por exemplo, se um cliente comprar uma bomba de sucção, é provável que esteja interessado em diferentes tipos de tubos de bomba de aquário.

Modelos de previsão: Os modelos de previsão podem ser usados ​​para CX de front-end, não apenas para planejamento de inventário de back-end. Além disso, as marcas podem prever as necessidades dos clientes com base nas compras, produtos ou serviços anteriores de seus clientes que foram visualizados, bem como no histórico de compras de clientes semelhantes. Eu sempre digo, que ser capaz de prever demanda, tráfego, pessoal, etc., pode levar a um melhor CX, garantindo que os recursos apropriados sejam alocados.

Modelos de aprimoração: Esses modelos podem assumir várias formas, usando políticas de contato e restrições de negócios para entender as compensações.  Questões que giram em torno da otimização de vários elementos da experiência do cliente podem ser respondidas por modelos de otimização.

Modelos de rotatividade: A análise preditiva pode ajudar a identificar clientes com alto risco de rotatividade, para que as marcas possam concentrar sua atenção neles antes de partirem. Prever a rotatividade é obviamente importante para as organizações que devem manter uma certa base de clientes ou nível de demanda, acrescento que entender se um cliente está perto de desistir ou sair do negócio pode resultar em diferentes comunicações e interações.

A outros aspectos da análise preditiva para CX. A IA conversacional e generativa está recebendo muito destaque na mídia este ano. Muitas marcas estão usando chatbots de conversação AI para fornecer aos clientes a capacidade de ter uma conversa rápida com o bot, permitindo-lhes obter respostas para suas perguntas e controlar sua própria narrativa. Para que esses tipos de conversas sejam úteis para análise preditiva, análise de texto e análise de sentimento devem ser incorporadas ao processo.

Este é um item obrigatório para IA de conversação. Cuidadosamente analisando as sequências de texto do bate-papo e o sentimento nessas sequências de texto, as marcas podem entender as atitudes e intenções do cliente. Da mesma forma, obter insights acionáveis ​​dessas strings de bate-papo requer o uso de processamento e geração de linguagem natural (NLP). A capacidade de processar dados de linguagem natural provenientes de documentos como bate-papos e converter conversas baseadas em fala em texto de linguagem natural (NLG) também são componentes fundamentais da IA ​​conversacional.

Esse conjunto importante da análise preditiva é uma maneira eficaz de melhorar a experiência do cliente, mas não vem sem desafios. Para começar, a análise preditiva depende da qualidade dos dados que analisa. Sinalizo que como acontece com outras ferramentas baseadas em dados, a eficácia da análise preditiva é limitada pela precisão e integridade dos dados subjacentes, dados de baixa qualidade podem levar a previsões imprecisas e percepções não confiáveis.

Para garantir que insights precisos sejam obtidos, a governança de dados e a captura de informações completas tornam-se críticas. As marcas também devem abordar a questão dos dados não estruturados, principalmente ao usar fontes como registros de bate-papo, conversas telefônicas e notas manuscritas.

A integração de dados de clientes de vários sistemas e formatos em uma empresa também pode ser um desafio, pois os silos de dados podem impedir a análise e a integração. Para empregar efetivamente a análise preditiva, a integração dos dados do cliente é crucial.

Além disso, os modelos preditivos podem ser complexos, dificultando a interpretação dos resultados e a comunicação de percepções acionáveis ​​aos gerentes, membros da equipe e partes interessadas.

Enfim, a análise preditiva pode melhorar significativamente a experiência do cliente, aproveitando os modelos mais apropriados para atingir metas específicas. Por meio da análise preditiva, as marcas podem oferecer uma experiência omnichannel excepcional, antecipar tendências futuras, identificar as necessidades dos clientes e evitar proativamente a rotatividade de clientes.

Pense nisso.

Sergio Mansilha

O que esperar do Consumidor Moderno.

Já opinei para várias empresas que os líderes das marcas de varejo devem se reunir para discutir como reinventar a jornada do cliente.

Pessoal, com o clique de um botão, você pode comprar quase tudo sob o sol de milhões de vendedores e tê-lo à sua porta em dois dias.

Indo para o aeroporto? Baixe um aplicativo e pule para a frente da fila.

Precisa enviar dinheiro para amigos e familiares? Uma lista crescente de empresas pode fazer isso por você.

Sem sombra de dúvidas, o sucesso desses modelos de negócios fala do que os consumidores modernos realmente desejam, ou seja, facilidade e conveniência. No entanto, inúmeras vezes, nós que somos profissionais de marketing, assumimos que isso significa velocidade. Sim, veja a Amazon, ela nos fornece o que queremos rapidamente, mas a base dela e de outros é a facilidade.

Acredite, nunca foi tão difícil, e consequentemente tão importante, ficar um passo à frente da evolução dos hábitos do consumidor. Quando finalmente emergimos da pandemia global, na qual as transformações digitais ocorreram em semanas, em vez de anos, parece que estamos à beira de uma recessão global. Não há dúvida de que os profissionais de marketing têm esse ano desafiador pela frente, enquanto tentam aumentar a receita e construir relacionamentos duradouros com seus clientes, apesar dos gastos restritos do consumidor.

Nesse mundo atual liderado pela experiência do cliente, a facilidade tornou-se um dos elementos mais importantes a serem considerados ao projetar uma nova experiência do cliente. Várias pesquisas provam que a facilidade está diretamente relacionada à conclusão da tarefa.

De que forma: Quanto mais fácil a experiência, maior a probabilidade de o cliente concluir a ação desejada. Embora isso não seja novidade para muitos profissionais de marketing, a facilidade continua a ser um problema de design generalizado em todos os setores. Na maioria dos casos, não é por falta de recursos ou compromisso com os clientes, mas por não responder à pergunta:

O que realmente significa facilidade?

Vou dar uma dica: Facilidade é tornar uma experiência intuitiva e resolver questões básicas para o cliente.

Por que estou aqui?

O que eu devo fazer a seguir?

Por que eu deveria fazer isso?

Pessoal, resolver essas questões básicas reduz a carga cognitiva e remove pontos de atrito. Quando um usuário recebe uma interface fácil de usar e uma transição perfeita do início ao fim, é mais provável que ele volte e compre novamente no futuro. Essa forma não apenas aumenta a satisfação do cliente e as conversões no curto prazo, mas também cria clientes fiéis que divulgarão sua marca.

Muita atenção, pois, se você puder fornecer a eles uma experiência perfeita, eles terão fé em seu produto ou serviço porque sabem que ele funciona bem e funciona sem problemas.

É por fatores como esses que se impõe a necessidade de descobrir as tendências e atitudes em personalização, privacidade, mensagens, publicidade, fidelidade à marca e aumento do custo de vida.

Conquistar a fidelidade do cliente exige mais do que apenas recompensas. Os profissionais de marketing devem alavancar trocas de valor que vão além do genérico e conduzem um envolvimento mais profundo por meio da lealdade emocional. O coração da lealdade não é apenas o preço mais barato, mas uma marca que promove a comunidade, reconhece o cliente como um indivíduo e oferece recomendações personalizadas que refletem isso.

É importante não equiparar velocidade com facilidade, ou como um componente da facilidade, mas sim um subproduto dela. É fácil cair na armadilha de focar na velocidade, assim, instintivamente, quando as coisas ficam mais fáceis, você pode fazê-las mais rápido. Além disso, todos nós sabemos como é difícil capturar e prender a atenção de alguém, então a sabedoria convencional diz para superar isso o mais rápido possível antes de perdê-lo.

Combine essas duas linhas de pensamento acima com a forma como os dados são interpretados e com que frequência eles não contam a imagem completa, os dados provavelmente mostram quanto tempo as pessoas permanecem em seu site e até que ponto do funil estão chegando.

Não é difícil fazer as contas e dizer, só temos esse tempo para levá-los até o fim. Mas se você gastasse alguns segundos a mais para ajudar as pessoas, seria interessante.

Os números dos artigos do meu blog relacionados ao assunto são apenas uma amostra do que você pode esperar encontrar no Índice de Tendências do Consumidor de 2023. Este momento de fluxo e disrupção é uma das grandes oportunidades para os profissionais de marketing comprometidos em construir relacionamentos duradouros com os consumidores.

Pense nisso.

Sergio Mansilha