Construindo uma compra personalizada

Imagine o seguinte: você encomendou uma camisa que você realmente gostou de seu varejista favorito. Então, quando finalmente chega, não se encaixa corretamente e agora você deve navegar pelo processo de devolução. Isso pode incluir pular obstáculos para atender aos requisitos da política de devolução do varejista: você precisa devolver na loja? A devolução da camisa é gratuita ou você tem que pagar o frete? Esse cenário tão familiar pode inibir significativamente a experiência do cliente.

Além do mais, este é um problema crescente no setor de varejo. De acordo com o relatório Returns as an Engagement Strategy publicado pela Appriss Retail e Incisiv, as devoluções aumentaram 78% desde 2020. Enquanto os varejistas procuram investir em tecnologia de ajuste e dimensionamento e incentivam avaliações de clientes para reduzir o número geral de devoluções, essas as estratégias podem não recuperar o relacionamento que foi afetado pelo exemplo descrito acima.

A solução para esse problema imediato é um programa personalizado de incentivos de compra após a devolução. Às vezes, as devoluções são inevitáveis, mas os varejistas têm a oportunidade de aproveitar essa experiência muitas vezes desagradável e envolver novamente o comprador com ofertas personalizadas para salvar a venda. Este programa usa inteligência artificial (IA) e aprendizado de máquina (ML) para determinar automaticamente a melhor maneira de garantir que o relacionamento com o cliente não perca o ritmo. Veja como você pode estabelecer este programa em apenas três etapas fáceis.

Ao implementar a tecnologia AI ou ML, é fundamental entender as expectativas definidas para as ferramentas. Quais métricas você está mais interessado em melhorar? Para alguns varejistas, o programa de incentivo será projetado para aumentar as margens ou o tráfego, enquanto outros podem se concentrar na fidelidade do cliente ou na lucratividade de compra on-line e devolução na loja. Essas metas podem variar um pouco por loja ou região, mas você também deve considerar metas abrangentes e métricas importantes em todos os canais de vendas e devoluções em sua organização.

Depois de definir suas metas, é hora de desenvolver o programa de incentivo. O programa deve ser orientado pelo comportamento passado individualizado de seus clientes - por exemplo, inscrição no programa de fidelidade, datas/horas de transações, preferências de categoria de produto, frequência de devoluções, etc. Em seguida, a solução de IA e ML pode determinar quais compradores devem receber um incentivo pelo patrocínio e que podem não precisar de incentivo para salvar a venda após uma experiência de retorno.

Agora você está pronto para usar IA e ML para otimizar os incentivos de compra após a devolução. Os melhores incentivos promoverão o envolvimento do cliente sem diminuir excessivamente as margens. Essa não é uma abordagem única para todos, e IA e ML ajudarão a encontrar esse equilíbrio.

Você pode contar com o programa baseado em dados para combinar incentivos com comportamentos de compra específicos para atender aos objetivos estabelecidos na primeira etapa. O programa vai prever a chance do shopper fazer outra compra após a venda com e sem incentivo e escolher a melhor ação.

Para alguns compradores, um desconto pode ser necessário para mantê-los na loja após a devolução, enquanto outros podem já estar intrigados com novos produtos a caminho do balcão. Para os clientes que precisam de um incentivo para economizar na venda, alguns podem responder mais fortemente a um desconto percentual, um acordo BOGO ou uma oferta de curto prazo para dobrar os pontos do programa de fidelidade ganhos com uma compra. A IA e o ML ajudarão o varejista a escolher a abordagem ideal para restaurar e manter o relacionamento com o cliente após uma devolução, minimizando o impacto nos resultados.

Apesar da disponibilidade dessa tecnologia, apenas 22% dos varejistas acreditam ter um programa de incentivo de compra após a devolução eficaz. Ao implementar essa tecnologia, você tem a oportunidade de se destacar e criar experiências positivas e duradouras para o cliente, ao mesmo tempo em que protege suas margens de devoluções dispendiosas.

Peter Barker é o diretor de produto da Engage na Appriss Retail.

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