Os cookies de terceiros estão acabando - é hora de os varejistas adotarem os dados próprios

Como os cookies de terceiros estão desaparecendo, veja como os varejistas podem continuar direcionando os clientes de forma eficaz com dados primários.

Não há como escapar - o fim está próximo para os cookies de terceiros.

Embora os compradores on-line preocupados com sua privacidade possam se alegrar com a ideia, os varejistas de comércio eletrônico certamente ficam menos entusiasmados com a perspectiva de perder informações valiosas sobre os possíveis hábitos de compra de seus clientes. O que os varejistas podem fazer para garantir que suas conversões não sofram com o fim dos cookies? E quão eficazes foram os cookies de terceiros para impulsionar o engajamento e as vendas?

Por que os cookies de terceiros são parte integrante da personalização e para onde vão?

Para atingir os clientes de forma mais eficaz, os profissionais de marketing dependem fortemente de cookies de terceiros para aperfeiçoar a personalização.

Os cookies de terceiros permitem que os corretores de dados forneçam conjuntos agregados de informações demográficas do consumidor, como idade, sexo e localização. Eles são vistos há muito tempo como a ferramenta mais eficaz para as empresas de comércio eletrônico fornecerem personalização e, consequentemente, vendas.

No entanto, as preocupações do consumidor e do governo em relação à privacidade mancharam esse método como indesejável, levando ao abandono do navegador e do software e até mesmo leis de privacidade que limitam a prática.

O Google, cujo navegador Chrome responde por quase dois terços do uso mundial da Internet, planeja eliminar completamente os cookies em 2024, enquanto o Mozilla Firefox e o Apple Safari já o fizeram. Isso representa uma preocupação real para os varejistas que precisam se preparar rapidamente para o fim dos cookies e ainda ser capazes de recomendar itens aos clientes com eficácia. Os profissionais de marketing que erram na personalização podem pagar o preço. De acordo com uma pesquisa do Gartner ^{[ 1 ]} , mais da metade relata que cancelará a assinatura das comunicações de uma empresa e 38% deixará de fazer negócios com uma empresa se achar que os esforços de personalização são “assustadores”.

A ascensão dos dados primários como solução para personalização

Embora os dados de terceiros estejam sendo eliminados por causa de suas preocupações com a privacidade, ainda existem maneiras de aproveitar os sinais valiosos dos clientes para impulsionar as vendas. Dados primários referem-se às informações que uma empresa coleta de um usuário por meio de interações diretas com seu próprio site ou catálogo. Essas informações são coletadas informando ao usuário que estão sendo coletadas e para quê, algo que 84% dos consumidores indicam que estão dispostos a fazer.

Para os varejistas, há benefícios inerentes aos dados primários em relação aos cookies de terceiros. Em primeiro lugar, a informação é obtida através de uma troca aberta com o consumidor, o que lhe dá uma sensação de segurança e confiança na marca.

Em segundo lugar e mais importante para o negócio, os dados primários refletem os gostos e preferências de um usuário dentro do contexto de uma determinada loja de comércio eletrônico, em oposição a uma aglomeração de outras lojas semelhantes a ela.

Aplicando um cenário de tijolo e argamassa à personalização de comércio eletrônico

Embora os dados de terceiros tenham servido como os principais dados do cliente usados ​​para fazer recomendações de comércio eletrônico aos clientes, nunca foi a maneira mais eficaz de obter uma verdadeira personalização. Isso porque está muito preocupado com quem uma pessoa é versus o que ela quer ou está interessada.

Considere o seguinte cenário de loja física de varejo. Imagine que você, como vendedor de uma loja, tenha uma de duas opções quando um cliente entra. Você pode pedir que eles revelem informações pessoais, como idade, sexo e onde moram. Ou você pode permitir que o cliente navegue de forma independente e observe com quais itens ele interage nos primeiros minutos na loja.

Obviamente, a última opção permitiria que você fizesse uma recomendação com mais precisão com base nos gostos e preferências reais do cliente, em vez de fazer suposições sobre o que eles podem querer com base em como se identificam como pessoa.

Os avanços na IA tornam os dados primários especialmente valiosos

O cenário de tijolo e argamassa também vale para os clientes online. O problema é que pode ser difícil interpretar com precisão os interesses dos visitantes do site nas configurações de comércio eletrônico de maneira oportuna o suficiente para evitar que eles saiam do seu site. Avanços recentes em inteligência artificial (IA) e aprendizado de máquina (ML), no entanto, tornaram realidade as recomendações on-line baseadas em comportamento.

Ao alavancar técnicas de IA e ML de ponta, as empresas podem adotar uma abordagem que se concentra no comportamento do cliente – coisas como adições ao carrinho, curtidas, rolagens de página etc. – em questão de cliques, tudo sem se preocupar com dados pessoais.

Isso significa que não apenas os cookies de terceiros são menos relevantes do que os dados primários quando se trata de personalização eficaz, mas também que as recomendações de conversão podem ser alcançadas mesmo na ausência de histórico de navegação anterior. Isso é particularmente importante devido à grande quantidade de visitantes do site que são novos ou anônimos.

Recomendações baseadas em comportamento como forma de turbinar o engajamento e as conversões

Métodos como recomendar “best-sellers” ou “visualizados anteriormente” são formas padrão, mas medíocres, de abordar a personalização porque limitam a descoberta a dados de compra em toda a loja que podem ser irrelevantes ou ao histórico de navegação anterior. Isso é especialmente limitante para usuários novos e anônimos.

Ao usar recomendações baseadas em comportamento ^{[ 2 ]} para fornecer experiências altamente personalizadas aos consumidores, os varejistas podem apresentar itens que o consumidor adora em um período de tempo menor. Isso aumenta tanto a probabilidade de conversão quanto a fidelidade à marca, já que o consumidor sentirá que a empresa o compreende e exibirá rapidamente os itens nos quais está realmente interessado.

Além disso, os dados primários que permitem recomendações baseadas em comportamento durante a navegação podem ser usados ​​para aprimorar a experiência de checkout. Oportunidades para agrupar itens ou vender mais podem ser apresentadas de forma mais eficaz aos clientes com base em seus hábitos.

Somente aproveitando os dados primários com a plataforma de recomendação certa, os varejistas podem aproveitar ao máximo esses métodos. Cookies de terceiros e sistemas de recomendação menos avançados estão mal equipados para fornecer uma experiência de navegação tão rica para os clientes.

Use dados próprios para atender os clientes onde eles estiverem

Os dados primários do tempo de um cliente em um site de comércio eletrônico são extremamente valiosos, mesmo depois que o consumidor sai do site. Ser capaz de reengajar os clientes onde eles estão dentro do ecossistema maior da sua marca é fundamental. Uma abordagem omnichannel eficaz pode ser a diferença entre um carrinho abandonado e uma venda – e aproveitar o comportamento no local para e-mails, SMS, no aplicativo ou nas interações na loja o levará até lá.

Os métodos omnichannel tradicionais incluem recomendar o que foi deixado para trás em um carrinho, compras anteriores ou itens novos e populares. Embora tudo isso possa ser um tanto eficaz em termos de reengajamento, é mais provável que seja capaz de aprimorar o comportamento do usuário para fazer recomendações para despertar o interesse e trazer o cliente de volta a uma mentalidade de compra.