Quando o cliente se depara com algo a mais na hora de comprar um produto, isso pode promover sua fidelização com o negócio. Um atendimento ágil e cordial é bastante procurado pelo consumidor, sendo que esses e outros componentes constituem a chamada experiência de compra.
O uso dos dados ajuda a maximizar a experiência de compra. Além de gerar melhorias no atendimento, é possível prever tendências de consumo, ajudando na obtenção de diferenciais competitivos. Continue a leitura para entender melhor o que é experiência de compra, sua importância, como melhorá-la e de que forma oBusiness Intelligence pode ajudar!
O que é experiência de compra?
As impressões que o cliente teve na hora de fechar um negócio são conhecidas por experiências de compra. Essa definição aponta para uma tendência existente no público atual, de que muitas vezes ele está mais preocupado em ser bem atendido do que com o valor do produto ou serviço.
A simplicidade do processo de compra ajuda a gerar uma boa experiência de compra. É justamente isso que define se esse comprador vai voltar ao estabelecimento ou não, além de ser um meio de o negócio se destacar dos concorrentes, principalmente se houver muitas semelhanças entre os preços dos produtos.
Qual a importância da experiência de compra?
Cativar um cliente tende a ser mais difícil do que deixá-lo frustrado com o processo de compra. Por isso, promover uma boa experiência é tão crucial, visto que as boas impressões podem fazer o cliente indicar o negócio a outras pessoas. Dessa forma, a marca tem o seu alcance estendido, o que pode se refletir no aumento de receita e, até mesmo, na expansão das suas operações.
Como melhorar a experiência de compra?
O uso de dados pelas empresas tem sido cada vez mais estratégico, servindo de base para aprimorar o atendimento, aumentando a agilidade e o nível de personalização. Acompanhe a seguir algumas dicas que ajudarão na promoção de uma experiência de compra memorável ao cliente!
Atendimento rápido
Como falamos, as pessoas estão quase sempre apressadas e impacientes com processos de compra burocráticos. Nesse sentido, quando se diminui as etapas e preza-se por um atendimento ágil, as chances de conquistar o consumidor aumentam de modo considerável.
Produtos de qualidade
Um produto que resolve as necessidades do cliente e não apresenta defeitos após a compra: se o item vendido tiver essas características o consumidor dificilmente vai procurar o concorrente. Quando se tem um comércio eletrônico, por exemplo, isso se torna mais crítico, em virtude do fato de que o consumidor não tem como tocar e visualizar detalhes dos produtos.
Oferecer um ótimo pós-compra
Atender bem o cliente no pós-venda também contribui bastante na hora de garantir sua fidelização com o negócio. Isso porque o consumidor quer resolver de forma rápida os seus problemas, em caso de dúvidas ou defeitos nos produtos adquiridos. Além disso, a empresa pode lançar mão de ofertas especiais eprogramas de fidelidade para que esse comprador seja fonte recorrente de receita para a companhia.
Como o BI pode auxiliar na experiência de compra?
O BI ajuda os gestores no aprimoramento da experiência de compra do cliente. Além de mostrar quais consumidores têm comprado com mais recorrência, é possível também identificar tendências de consumo e ter uma ideia precisa de quais produtos são mais lucrativos ao negócio. Dito isso, os principais benefícios de usar o BI são:
- melhoria contínua do atendimento, de modo a mitigar falhas que outrora impediram a satisfação do cliente;
- aumento de receita e da previsibilidade, permitindo investimentos futuros e o crescimento escalável do negócio;
- o fato de antecipar tendências pode contribuir na concepção de novos produtos, trazendo também o aumento de diferencial competitivo.
A experiência de compra é o conjunto das impressões que o cliente tem acerca do negócio. Portanto, deve-se prezar pela cordialidade e agilidade no atendimento, sendo que isso pode ser obtido com o auxílio do BI. Nós da Know Solutions temos soluções que fazem integração com oERP e CRM da sua empresa, além de termos consultorias e treinamentos em Business Intelligence.
Entre em contato conosco e saiba como as soluções de BI da Know Solutions podem melhorar continuamente a experiência de compra dos seus clientes!
Foi aluno de Ralph Kimball, maior referência mundial no assunto, no curso de Modelagem Dimensional realizado pela Kimball University, em Estocolmo – Suécia.
Já ministrou diversas palestras sobre o tema e atualmente mantêm o blog da Know Solutions, com referências sobre Business Intelligence.
Pós Graduado em Gestão de Projetos de Software pela PUC – Paraná. Trabalhou durante 7 anos na empresa Siemens onde participou de projetos em diferentes países.
Materia muito interessante
Obrigada pelo artigo 🙂 Acho que eu tenho uma equipe que pode obter cada sucesso 🙂 Mas sem kanbantool.com, nao conseguimos arranjar e controlar todas tarefas. Ferramentas digitais podem ajudar bastante – tal como manager ou teamledaer, mas mais suave 🙂 Eu planejo o dia do trabalho com kanban e todas tarefas sao cumpridas. Eu sei que nao cada um gosta trabalhar assim, mas comigo funciona 🙂
Parabéns por trazer a CRISP-DM de volta ao tablado. O “produtocentrismo” que assola o mercardo de BI pressiona os players a comprar o último brinquedo, a seguir a última moda, quando quase tudo que tem algum uso prático já existe há décadas – como o CRISP-DM
Seria legal um artigo um artigo comparando-o com SEMMA. Pode ser muito interessante para quem entrou na área há menos de 20 anos.
Gostaria de entender se a utilização da Big data nas empresas gera algum tipo de desvantagem nas pessoas que lá trabalham ?
Sobre o comentário do João Kechichian, concordo em relação às empresas não terem claro o que querem, e concordo com o Leandro sobre a abordagem de “Qual o seu problema” para dar as sugestões.
Mas vale ressaltar que as empresas não conseguem identificar o que querem por não terem claro um Planejamento Estratégico e objetivos bem descritos. Isso facilita muito perceber quais indicadores serão necessários acompanhar para atingir os resultados esperados.
Bom dia,
Há muita diferença das versões do livro The Data Warehouse Toolkit?
Vejo que ele esta na 3 edição.
Posso comprar apenas a 3 ou devo comprar todas?
Oi Marcos!
Há algumas atualizações com conceitos mais atuais. Não precisa comprar todas as edições não, apenas a 3a já cobre tudo que precisa.
Sim e não. A maior diferença é entre a primeira edição e as restantes. Da segunda edição em diante, quando a Margy Ross assumiu o livro, é tudo mais ou menos o mesmo.
A primeira edição, que por acaso chegou a ser publicada em português, é a melhor, na minha opinião. Ela é mais concreta, menor e mais focada. Se conseguir achá-la, compre. Vale ouro.
eu precisava para compor você uma pouco de note ajudar diga obrigado again com o extraordinário conselhos você compartilhado nesta página . Foi certamente maravilhosamente generoso com você dando abertamente tudo o que muitas pessoas {poderiam ter | poderiam possivelmente ter | poderiam ter | teriam | distribuído para um ebook para gerar alguma massa para eles mesmos , especialmente considerando que you poderia ter tried it se você nunca desejado . Those estratégias também agido como outras pessoas tenha semelhante desire como my own entender bom negócio mais relacionado este assunto . Eu tenho certeza há alguns mais agradáveis ocasiões ahead para pessoas que ver seu site
[…] de BI — Business Intelligence ou, traduzindo, Inteligência Empresarial — é justamente o diferencial que uma empresa precisa para tratar dados gerados por vários meios. Veja alguns contextos que podem servir de […]
[…] para aumentar seu lucro ou diminuir seus custos operacionais. Esse é o conceito básico de Business Intelligence utilizado como diferencial […]
Olá Leandro.
Acredito que o potencial da área de Business Intelligence dentro das empresas pode ser maior do que se imagina hoje.
Trabalho com consultoria de B.I. para agencias e empresas, e enfrentamos diariamente dois grandes problemas.
1- Padronização dos dados: Como utilizamos muitas fontes de dados, todo o processo, desde o que a implementação, até a parte operacional, precisa ser muito bem estruturada. Sem o padrão das informações perde-se muito tempo com “correção”, sendo que “tempo” não é o que temos para identificar um padrão, pois no dia seguinte ele pode mudar se não o tratarmos.
2- Pessoas que não sabem o que querem: Corporações não sabem o que querem, logo querem tudo. O problema é que sabemos que não tudo não é necessário, se consegue identificar padrões e otimizações com metade do volume. Sendo assim o processo de otimização passa a ser inteligente para ser operacional.
O futuro da área esta encaminhando para segmentações e clusterizações dinâmicas para analise de Big Data, mas se o processo de todos envolvidos precisa ser muito bem desenhado e a área de B.I. precisa ter este knowhow também.
Obrigado e muito bom seus artigos.
Oi João, obrigado pelo seu comentário! Concordo com você!
Realmente, a padronização dos dados é o ponto mais sensível mesmo. Aqui estimamos em torno de 60% a 70% do tempo em um projeto de BI apenas para esta parte.
Sobre as pessoas não saberem o que querem, aqui vemos como uma certa vantagem. Muitas vezes não é nem exatamente não saber o que querem, mas não saberem o que é possível fazer. Com isso, parte do nosso trabalho aqui é exatamente entender do que o cliente sofre aí então sugerir algumas coisas. Tentamos não ir para uma abordagem de “o que você quer” mas sim de “quais são seus problemas”.
Isso me deu até a ideia de criar um post focado nisso, vou deixar anotado para o futuro!
Existe uma técnica chamada Árvore de Realidade Presente, da Teoria das Restrições, que lida justamente com essa barafunda de problemas e entendimentos. Eu experimentei a mesma frustração que você, João, e decidi resolver esse problema. A imagem https://geekbi.files.wordpress.com/2020/10/bi_toc-crt-x.png é um resumo do que eu tenho até agora.
Adoraria uma contribuição. “O cliente não sabe o que quer” já está lá. “Dados são sujos” e “Dados são bagunçados” me parecem boas adições.
O que você acha? E você, Leandro?