{"id":5506,"date":"2019-07-07T14:52:43","date_gmt":"2019-07-07T13:52:43","guid":{"rendered":"https:\/\/www.artefact.com\/?post_type=news&p=5506"},"modified":"2024-09-20T17:45:02","modified_gmt":"2024-09-20T16:45:02","slug":"do-not-use-offline-eyes-in-an-online-world","status":"publish","type":"blog","link":"https:\/\/www.artefact.com\/br\/blog\/do-not-use-offline-eyes-in-an-online-world\/","title":{"rendered":"N\u00e3o use \u201colhos off-line\u201d em um mundo on-line!"},"content":{"rendered":"

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NOT\u00cdCIAS \/ DADOS<\/p>\n<\/div>

Isso \u00e9 especialmente verdadeiro quando se trata de saber qual data \u00e9 mais importante para entender os consumidores. N\u00e3o se trata tanto de QUEM eles s\u00e3o, O QUE eles fizeram, mas muito mais de COMO eles se comportaram. A maneira como os consumidores se comportam em uma plataforma on-line lhe dir\u00e1 mais sobre sua propens\u00e3o a gastar do que outros fatores. As marcas precisam capturar esse data, e muitas n\u00e3o o fazem.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>

Isso \u00e9 especialmente verdadeiro quando se trata de saber qual data \u00e9 mais importante para entender os consumidores. N\u00e3o se trata tanto de QUEM eles s\u00e3o, O QUE eles fizeram, mas muito mais de COMO eles se comportaram. A maneira como os consumidores se comportam em uma plataforma on-line lhe dir\u00e1 mais sobre sua propens\u00e3o a gastar do que outros fatores. As marcas precisam capturar esse data, e muitas n\u00e3o o fazem.<\/strong><\/p>\n

Os gastos dos consumidores chineses devem crescer a uma taxa m\u00e9dia anual de 7,7% ao ano, em termos reais, na pr\u00f3xima d\u00e9cada, tornando-se um dos principais motores da demanda global dos consumidores e do crescimento mundial, de acordo com a previs\u00e3o da IHS. Os consumidores chineses est\u00e3o fazendo mais compras on-line nos \u00faltimos anos, tornando a China um dos mercados de com\u00e9rcio eletr\u00f4nico mais avan\u00e7ados do mundo. Como a classe m\u00e9dia emergente da China est\u00e1 exigindo produtos e servi\u00e7os de alta qualidade, muitos comerciantes on-line est\u00e3o tomando medidas para entender melhor e, portanto, atingir melhor esse grupo de consumidores t\u00e3o disputado. Obviamente, tudo se resume ao data, mas qual data \u00e9 realmente mais valioso?<\/p>\n

Por meio de um estudo de caso recente, o Artefact pode esclarecer essa quest\u00e3o. Ao fazer compras on-line (de servi\u00e7os ou produtos), as marcas e as plataformas capturam data esses consumidores. Ao treinar um modelo baseado em aprendizado de m\u00e1quina para prever se um cliente ser\u00e1 um grande gastador, combinamos e organizamos todos os tipos de data sobre os consumidores. Descobrimos que o tipo de data que exerce a maior influ\u00eancia sobre a propens\u00e3o de compra n\u00e3o \u00e9 O QUE eles fizeram, nem QUEM eles s\u00e3o, mas COMO eles se comportaram na plataforma on-line. A quest\u00e3o agora \u00e9: quanto data o senhor capta sobre COMO seus consumidores se comportam ao comprar seu produto?<\/p>\n

Estudo de caso: uma empresa de servi\u00e7os de viagens on-line que utiliza um modelo de aprendizado de m\u00e1quina<\/span><\/strong><\/h3>\n

Uma plataforma de servi\u00e7os de viagem no exterior que conecta motoristas e guias locais a viajantes chineses oferece todos os tipos de servi\u00e7os de viagem, como buscar o cliente no aeroporto, alugar um carro, solicitar um guia com motorista local etc. O problema que enfrentavam era que poucos consumidores estavam dispostos a pagar por seu servi\u00e7o premium. Essa empresa esperava usar seu data acumulado para reconhecer quem s\u00e3o seus clientes premium em potencial e, em seguida, tentar redirecion\u00e1-los de forma mais proativa.<\/p>\n

Para prever a possibilidade de um cliente pagar pelo servi\u00e7o premium, primeiro extra\u00edmos v\u00e1rios recursos. Esses recursos podem ser organizados em tr\u00eas grupos:<\/p>\n

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  1. OMS<\/strong>\u00a0s\u00e3o os clientes? Isso inclui a idade, o g\u00eanero, a prov\u00edncia, a cidade etc. do cliente.<\/li>\n
  2. O QUE<\/strong>\u00a0o que eles fizeram? Isso inclui informa\u00e7\u00f5es sobre o que eles compraram, se cancelaram um pedido, o n\u00famero total de pedidos etc.<\/li>\n
  3. COMO<\/strong>\u00a0os consumidores se comportaram? Esse cluster inclui informa\u00e7\u00f5es sobre o tempo total gasto na plataforma, a velocidade com que eles clicaram no aplicativo, o n\u00famero de cliques diferentes que foram feitos, se um coment\u00e1rio foi deixado ou n\u00e3o etc.<\/li>\n<\/ol>\n

    A maioria dos recursos dispon\u00edveis era sobre O QUE os clientes fizeram (que \u00e9 o ponto de partida de qualquer exerc\u00edcio de captura de data). Mas ao analisar a import\u00e2ncia das vari\u00e1veis, COMO os consumidores se comportam teve a maior influ\u00eancia sobre a compra de servi\u00e7os premium: 62% da previsibilidade foi impulsionada por esses recursos, enquanto eles representaram apenas 35%.<\/p>\n

    Al\u00e9m disso, com as avalia\u00e7\u00f5es dos consumidores do data anterior, usamos algumas ferramentas para fazer uma an\u00e1lise sentimental e extrair os recursos das avalia\u00e7\u00f5es. Com base nessas avalia\u00e7\u00f5es, podemos identificar rapidamente o local que precisa ser melhorado. Ele tamb\u00e9m pode ser usado para o targeting personalizado, especialmente para aqueles que tiveram uma experi\u00eancia ruim, mas ainda t\u00eam potencial para se tornarem clientes.<\/p>\n

    \"\"<\/p>\n

    Conclus\u00e3o<\/span><\/strong><\/h3>\n

    Para entender melhor como os clientes tomam suas decis\u00f5es de compra, observamos em muitos casos que o fator mais importante \u00e9 a varia\u00e7\u00e3o no comportamento do cliente, em vez de a\u00e7\u00f5es e dados demogr\u00e1ficos. Com um comportamento rico data, recursos derivados e an\u00e1lises avan\u00e7adas, os comerciantes podem identificar e direcionar facilmente os clientes que provavelmente se tornar\u00e3o assinantes premium. A boa not\u00edcia \u00e9 que, no com\u00e9rcio eletr\u00f4nico, as marcas podem ver muito mais data sobre o comportamento do consumidor em compara\u00e7\u00e3o com o varejo off-line. Mas \u00e9 melhor se antecipar a isso.<\/p>\n

    Em resumo, n\u00e3o use \u201colhos off-line\u201d em um mundo on-line. Isso tamb\u00e9m \u00e9 verdadeiro quando se trata do data.<\/strong><\/p>\n

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    Isso \u00e9 especialmente verdadeiro quando se trata de saber qual data \u00e9 mais importante para entender os consumidores. N\u00e3o se trata tanto de QUEM eles s\u00e3o, O QUE eles fizeram, mas muito mais de COMO eles se comportaram. A maneira como os consumidores se comportam em uma plataforma on-line lhe dir\u00e1 mais sobre sua propens\u00e3o a gastar do que outros fatores. As marcas precisam capturar esse data, e muitas n\u00e3o o fazem.<\/p>","protected":false},"featured_media":5507,"parent":0,"template":"","meta":{"_acf_changed":false,"ep_exclude_from_search":false},"blog-category":[22035],"blog-language":[2991],"class_list":["post-5506","blog","type-blog","status-publish","has-post-thumbnail","hentry","blog-category-data-ai-consulting","blog-language-en"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/br\/wp-json\/wp\/v2\/blog\/5506","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/br\/wp-json\/wp\/v2\/blog"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/br\/wp-json\/wp\/v2\/types\/blog"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.artefact.com\/br\/wp-json\/wp\/v2\/media\/5507"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/br\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=5506"}],"wp:term":[{"taxonomy":"blog-category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.artefact.com\/br\/wp-json\/wp\/v2\/blog-category?post=5506"},{"taxonomy":"blog-language","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.artefact.com\/br\/wp-json\/wp\/v2\/blog-language?post=5506"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}