Porque Deve Confiar nos Dados (e Não no Seu Instinto) para Ter Sucesso no Comércio Eletrónico

Leia a transcrição:

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Francois Marchand: Dados. Há tantos dados por aí. O que acontece quando os números entram em conflito com a sua intuição empresarial? Os números têm sempre razão? Como acompanha e aplica as conclusões obtidas através dos dados para tomar melhores decisões? São boas perguntas, não são? 

Bem-vindo ao Podcast do Gestor de Comércio Eletrónico. A nossa missão é ajudá-lo a ter sucesso na sua jornada no comércio eletrónico, com conselhos úteis de especialistas que alcançaram o sucesso. Eu sou o seu anfitrião, Francois Marchand. 

Hoje, tenho comigo Matt Ranta. É o diretor de prática de transformação digital, comércio eletrónico e estratégia na Nimble Gravity. E vamos conversar sobre porque deve confiar mais nos dados do que no seu instinto para ter sucesso no comércio eletrónico. Por isso, fique connosco para descobrir as melhores práticas relacionadas com a recolha e análise de dados para o comércio eletrónico, as métricas que os gestores de comércio eletrónico tendem a ignorar e como os dados são essenciais para fazer crescer o seu negócio.

É um prazer tê-lo hoje no programa, Matt. Bem-vindo ao Podcast do Gestor de Comércio Eletrónico. 

Matt Ranta: Sim. Muito obrigado pelo convite. Estou entusiasmado com a conversa. Antes de mais, agradeço a oportunidade. 

Francois Marchand: Vamos falar um pouco sobre si e sobre o que faz na Nimble Gravity. Para as pessoas que não o conhecem, antes de mais, o que é a Nimble Gravity? E como começou a trabalhar com essa empresa?

Matt Ranta: Claro. A Nimble Gravity é um grupo de consultores e uma equipa colaborativa de especialistas apaixonados pelo poder dos dados. Acreditamos que, em muitos casos — praticamente em todos — os dados são mais importantes do que as opiniões. E tentamos aplicar essa ideia nas áreas em que trabalhamos: comércio eletrónico, estratégia de transformação digital, ciência de dados, análise e também engenharia. 

Isso inclui criar equipas de engenheiros para trabalhar em produtos de software para empresas, obviamente. Existimos há cerca de três anos. E entrei na organização porque é composta por vários antigos amigos e colegas de trabalho, honestamente. Muitos de nós trabalhámos juntos numa organização anterior, a Arrow Electronics, e acabámos por voltar a reunir-nos. Tem sido muito divertido. 

Francois Marchand: O que faz exatamente um diretor de prática de transformação digital, comércio eletrónico e estratégia? 

Matt Ranta: É uma boa pergunta. Faço muitas coisas diferentes. Pode ser desde ajudar uma marca recente a lançar o seu primeiro site até aconselhar uma organização que esteja a atravessar um grande processo de transformação digital, com base na experiência que adquirimos ao passar por isso anteriormente. Analisamos os desafios que encontrámos, as plataformas que utilizámos e as que não utilizámos, e talvez o motivo, ajudando-as nos processos de seleção e em muitas outras áreas.

Do ponto de vista estratégico, pode envolver avaliar o talento da organização e compreender como as coisas estão a acontecer, trabalhar com metodologias ágeis e integrá-las na organização. Pode também chegar à consultoria de gestão e à estratégia de gestão que se esperaria de uma organização maior, como uma das habituais quatro grandes empresas de consultoria.

Francois Marchand: Trabalha com muitas empresas. Quantos clientes tem atualmente a Nimble Gravity? 

Matt Ranta: Não divulgamos o número exato, mas são algumas dezenas. Não são centenas. Direi que são várias dezenas e são muito diversificados. Trabalhamos com uma organização que protege a vida selvagem e ajuda a monitorizar a atividade dos animais, bem como a atividade em reservas, áreas de conservação e locais semelhantes. 

Fornece software aos funcionários que monitorizam essa instalação ou área de terreno, seja o que for, e ajuda-os a geri-la. Trabalhamos também com marcas de vestuário, grandes organizações de distribuição médica e todo o tipo de empresas. Há uma enorme diversidade de clientes. Não nos concentramos apenas, por exemplo, em tecnologia financeira ou em biomedicina. Temos um grupo de clientes muito diversificado, por isso o trabalho é bastante interessante. 

Francois Marchand: Referiu os dados, obviamente algo com que trabalha muito de perto. É uma área em que a Nimble Gravity é especialista. Analisar os dados é precisamente aquilo de que queremos falar hoje: porque deve confiar nos dados no comércio eletrónico, em vez de confiar no seu instinto quando procura alcançar o sucesso? 

Quer isso signifique construir uma marca de raiz, maximizar as vendas ou otimizar aspetos muito específicos do negócio. Vamos falar um pouco sobre isso. 

Matt Ranta: Posso dar-lhe um exemplo muito concreto de uma oportunidade que me foi apresentada em determinada altura da minha carreira. Quando entrei na Arrow Electronics, fomos contratados como um grupo de pessoas para ajudar a realizar uma transformação digital e acelerar o crescimento digital da empresa.

Muitos de nós vínhamos de setores diferentes do dos componentes eletrónicos. Por isso, não compreendíamos necessariamente a forma de pensar dos engenheiros, que são, na realidade, os consumidores dos produtos de componentes eletrónicos. Talvez compreendêssemos os consumidores típicos de produtos eletrónicos de consumo, devido à minha experiência — pessoas que compram televisores ou algo semelhante.

Para outras pessoas, poderia tratar-se de uma disciplina diferente, como artigos desportivos ou algo do género. Assim, começámos a testar publicidade, incluindo publicidade gráfica, em meios relacionados com componentes eletrónicos que sabíamos serem visitados por engenheiros, bem como em sites agregadores e plataformas semelhantes.

Utilizámos técnicas e modelos das indústrias em que tínhamos trabalhado anteriormente. Tínhamos grandes chamadas para ação, anúncios brilhantes e chamativos e coisas desse género, porque queríamos captar a atenção dessas pessoas e levá-las a interagir com os anúncios. Bem, adivinhe o que aconteceu?

Elas detestaram. Os engenheiros não gostam nada disso. Descobrimos que, na realidade, preferiam anúncios que se misturassem com o fundo e que talvez incluíssem um esquema de um componente eletrónico — não exatamente o tipo de elemento que normalmente se colocaria num anúncio tradicional dirigido ao consumidor.

E preferiam-nos tanto que, se souber alguma coisa sobre taxas de cliques em publicidade gráfica, normalmente bastante baixas, na ordem das décimas de percentagem, verá que estávamos a obter taxas de cliques de centenas de percentagem nos anúncios que pensávamos que iriam funcionar. Depois começámos a obter taxas de cliques de 2%, 3% e até 5% nesses anúncios gráficos com esquemas que se misturavam com o fundo e que não tinham qualquer chamada para ação.

Por isso, eram completamente contraintuitivos em relação ao que normalmente se pensaria. É exatamente por isso que é necessário testar. É preciso analisar os dados e compreender o que está realmente a acontecer, porque os seus clientes vão dizer-lhe. Nem sempre conseguirá pegar nos seus preconceitos ou na sua intuição e obter necessariamente um resultado 100% positivo e uma grande melhoria em relação ao que está atualmente a fazer.

Francois Marchand: Isso envolveu muitos testes A/B? Foi necessário fazer uma prova de conceito para chegar a essa conclusão? 

Matt Ranta: Sim, sem dúvida. Trabalhámos com alguns parceiros internos e externos que compreendiam um pouco melhor a forma de pensar dos engenheiros. Fizemos os testes A/B e obtivemos a confirmação. Depois continuámos a acelerar o processo e a aperfeiçoar os anúncios que estavam a funcionar, mantendo os testes, porque descobrimos que, quanto mais iterávamos, melhores resultados obtínhamos.

Francois Marchand: Falámos sobre taxas de cliques e outras métricas que podemos utilizar no comércio eletrónico. Obviamente, são importantes quando falamos de páginas de destino, anúncios gráficos e assim por diante. Mas qual é uma métrica comum que as empresas ou os proprietários de negócios de comércio eletrónico tendem a ignorar, e porque é que é tão importante?

Matt Ranta: Excelente pergunta. Há, na realidade, um grupo de três métricas em que penso frequentemente e que são ignoradas. Todas se relacionam entre si na forma como são calculadas: taxa de compras repetidas, frequência de compra e tempo entre compras. São o tipo de elementos que ficam evidentes em estudos de RFM e análises semelhantes.

A razão pela qual considero importante analisá-las e calculá-las ao nível do cliente, para depois poder criar alguns segmentos, é permitir compreender o momento das compras. Especialmente no caso de produtos consumíveis, em que as pessoas voltarão a comprar ao longo do tempo, é importante saber o que deve fazer para lhes enviar mensagens.

Nas funções que desempenhei anteriormente, sabia que, em média, eram necessários 121 dias para que 85% da minha base de compradores efetuasse uma segunda compra. Faziam uma compra no primeiro dia e regressavam no dia 121 para efetuar a segunda. Assim, sabia que, se tivesse um segmento de pessoas que tivesse chegado ao centésimo dia sem efetuar uma segunda compra, deveria contactá-las. 

Deveria enviar-lhes uma oferta. Deveria enviar-lhes uma mensagem quando visitassem o site. Deveriam receber um e-mail meu, fosse qual fosse a abordagem, tudo para antecipar esse comportamento de compra. E, se tivessem chegado aos 121 dias ou ultrapassado esse período, precisaria de uma estratégia de retenção ou de reativação. 

Teria de as colocar numa sequência de e-mails diferente, fosse qual fosse a solução. Teria de garantir que utilizava o remarketing de listas para anúncios de pesquisa, uma funcionalidade semelhante ao Google Ads, para voltar a direcionar anúncios a essas pessoas, de modo a que me vissem quando estivessem a comprar o mesmo produto, caso se tivessem esquecido de onde o tinham comprado.

Este tipo de informação ajuda-o realmente a crescer através dos dados, especialmente através de um conjunto secundário de métricas a que muitas pessoas não prestam atenção. 

Francois Marchand: Portanto, este é o tipo de informação que mediria utilizando determinadas ferramentas. Pode fazê-lo através do seu CRM, dos seus painéis de controlo e assim por diante. Que ferramentas utiliza para acompanhar com sucesso métricas como a taxa de repetição, a frequência de compra e outras semelhantes? Há algumas que tornem este trabalho mais fácil para os gestores de comércio eletrónico? 

Matt Ranta: Isto pode parecer estranho, mas o Excel é uma excelente ferramenta para este tipo de estudo. Se tiver um conjunto relativamente controlável de históricos de compras dos clientes, funciona muito bem. Se estivermos a falar de um milhão de registos, terá provavelmente de os transferir para um ambiente de grandes volumes de dados, algo capaz de ingerir e transformar mais de um milhão de registos — por exemplo, se tiver 5 milhões de registos de compras dos seus clientes ou 10 ou 20 milhões. 

Depois, vai querer configurar alguns painéis de controlo e relatórios através da plataforma que preferir, seja o Tableau, o Looker ou outra semelhante. Aí, trabalhará com a sua equipa de ciência de dados para determinar os cálculos e incluí-los em relatórios atualizados regularmente. 

Pode encontrar este tipo de informação online. Posso fornecer alguns links para partilharmos com o seu público, mas existem excelentes tutoriais sobre como calcular a frequência de compra ou realizar estudos de RFM. Ambos o levarão ao ponto de que necessita.

Empresas como a Amazon também publicaram informações na Amazon Science sobre a modelação de compras repetidas e a forma como a fazem. Pode consultá-las, aprender com quem já realizou esse trabalho e perceber como poderá fazê-lo e quais foram os valores de referência obtidos.

Há muitos recursos excelentes disponíveis, mas qualquer ferramenta de transformação de dados com que se sinta confortável é um ótimo ponto de partida. 

Francois Marchand: Se for uma pequena ou média empresa, e não estiver ao nível de uma grande empresa, o Excel provavelmente funciona. O Google Sheets também deverá funcionar. Mas, se quiser crescer e passar a vender em grandes volumes, talvez seja aí que deverá investir em ferramentas baseadas em subscrição ou ferramentas SaaS que possam levá-lo ao nível seguinte. Correto? 

Matt Ranta: Sim, sem dúvida. 

Francois Marchand: Como é que o acompanhamento destes dados pode ajudá-lo a fazer crescer o negócio, já que falámos de expansão? Se quiser expandir, como deve fazê-lo? 

Matt Ranta: Este tipo de dados vai fornecer-lhe todo o tipo de informações úteis. Pode integrá-los nas suas previsões, porque compreenderá quando é provável que um grupo de clientes que efetuou a primeira compra faça a segunda.

Pode incluir essa informação nas suas previsões futuras, bem como nas ações que está a realizar entretanto para influenciar esse comportamento. Ao mesmo tempo, está a conquistar novos clientes que fazem a sua primeira compra. Assim, terá uma base que lhe permite compreender quando poderão voltar a comprar.

Do ponto de vista do marketing, pode começar a sugerir momentos para enviar e-mails a determinados grupos, bem como mensagens possíveis no site ou através de qualquer canal de comunicação externa. Até pode utilizar correio direto, que continua a funcionar muito bem. Pode enviar postais automatizados com base nos dados dos seus sistemas. 

Pode colocar uma oferta numa caixa de correio real e dar a alguém uma oferta especial por tempo limitado no seu site. Se precisar, pode gerar receitas mais cedo, incentivando este tipo de comportamento. Também pode criar e-mails de recuperação para tentar reativar os clientes e oferecer-lhes propostas específicas.

Além disso, pode fazê-lo de forma inteligente. Em vez de enviar um e-mail de recuperação a todo o grupo de pessoas que não fez uma segunda compra, sabe qual é o subconjunto mais pequeno que deve recebê-lo e em que momento. Assim, talvez não envie uma oferta de 10% a um consumidor que provavelmente já iria comprar novamente.

Envia uma oferta de 10% a um consumidor que talvez se tenha esquecido de si, tenha começado a procurar noutro lugar ou esteja numa situação semelhante. Dessa forma, não está a oferecer descontos que não precisava de oferecer. Há muitas formas inteligentes de fazer isto, com impacto no negócio e na rentabilidade total. É, por isso, um conjunto fantástico de métricas para analisar. 

Francois Marchand: Obviamente, provavelmente obterá um melhor retorno do investimento se não desperdiçar dinheiro nestes esforços de marketing, especialmente quando faz marketing físico e sabe que existem custos associados ao envio dos materiais. Poupar dinheiro é muito importante.

Matt Ranta: Sem dúvida. Para uma empresa nova, jovem e pequena que esteja a tentar crescer, é extremamente importante. 

Francois Marchand: É uma boa forma de criar modelos de subscrição? Estamos a falar de conhecer a taxa de repetição e o tempo que demora até alguém voltar a comprar. É possível criar um modelo de subscrição com base nesses dados?

Matt Ranta: Sim, é possível, embora dependa de alguns fatores. Se tiver um suplemento pré-embalado ao qual quer que as pessoas subscrevam, por exemplo, um frasco com 120 comprimidos concebidos para serem tomados três por dia, terá um período definido ao fim do qual a pessoa precisará de outro frasco.

Mas, se começar a falar de produtos consumíveis que as pessoas podem utilizar em quantidades diferentes, como um creme facial, por exemplo, uma pessoa pode usar uma quantidade muito grande do recipiente e outra pode ser mais económica.

Pode começar a analisar os dados e descobrir que deveria enviar o produto a cada 45 dias ou a cada 60 dias, com base numa parte significativa da sua população. Também pode haver produtos alimentares que as pessoas consomem de formas diferentes. Estes dados podem ser excelentes para determinar o momento adequado, sugeri-lo aos consumidores e oferecer-lhes a oportunidade e o preço correspondente. É um ótimo ponto. 

Francois Marchand: Obrigado. Agradeço a sua opinião, porque recebemos muitas perguntas sobre modelos de subscrição e sobre se funcionam bem. Obviamente, a Amazon utiliza-os bastante. Mas, se for uma empresa mais pequena que queira começar a disponibilizar esse tipo de modelo, não vai querer perder tempo a oferecer um produto que as pessoas não precisam de voltar a comprar imediatamente. É uma boa forma de acompanhar essa informação. 

Matt Ranta: Sem dúvida. 

Francois Marchand: É possível confiar alguma vez no seu instinto em vez dos dados para alcançar o sucesso?

Matt Ranta: Adoro esta pergunta. Em primeiro lugar, existem dados que dizem que sim. Seria insensato ignorá-los e responder que não. Estou a referir-me à inovação e às disciplinas criativas. Penso que começaremos provavelmente a ver muito mais dados nestas duas áreas à medida que continuarmos a avançar com a inteligência artificial, a aprendizagem automática e uma análise cada vez mais profunda de todas as áreas da vida. 

Mas, quando lidamos com inovação, existe frequentemente falta de dados e muita incerteza. Veja-se o iPhone. O iPhone tem sido um sucesso extraordinário e massivo em todos os aspetos. Se recuarmos no tempo até ao momento em que esse projeto teve origem na Apple e nas pessoas envolvidas, havia certamente algum interesse em dispositivos como os assistentes pessoais digitais.

Mas não existiam necessariamente dados de mercado suficientes que mostrassem que se deveria avançar totalmente com a criação de um iPhone. Se perguntasse a alguém: “Gostaria que juntássemos uma calculadora e uma câmara de vídeo?”, a pessoa responderia: “Não, não especialmente. Não vejo qualquer razão para fazer isso.”

Não há dados que consigam provar isso a 100%. Nesse caso, trata-se de instinto e intuição. É uma compreensão do mercado como um todo e da psicologia geral desse mercado. As pessoas que realmente impulsionam a inovação e trabalham em disciplinas criativas, como a música, por exemplo, por vezes simplesmente sabem quando uma canção será um êxito. 

Atualmente, existem ferramentas de inteligência artificial capazes de analisar canções e até reescrever êxitos, mas penso que continuará a existir envolvimento criativo nesse tipo de trabalho. As pessoas dessas áreas têm de continuar a confiar no seu instinto. 

Francois Marchand: Se vai criar um produto totalmente novo ou uma nova categoria, algo muito importante na tecnologia e no desenvolvimento de novos produtos, não existem dados que o ajudem a decidir isso, ou existem? Pode analisar outras empresas ou marcas que tenham inventado algo novo com sucesso e observar os dados relativos ao seu percurso?

Matt Ranta: Até certo ponto, sim. Pode certamente observar o processo. Pode analisar o processo de tentativa e erro pelo qual passaram, a forma como poderão ter gerado ideias, testado conceitos e realizado outras atividades semelhantes. Existem dados que ajudam a informar o caminho que deve seguir.

Mas não existe necessariamente alguém que tenha percorrido exatamente o caminho específico que escolheu e que possa servir de guia 100% fiável. Penso que é necessário combinar as duas abordagens. 

Francois Marchand: Acha que, com o advento da inteligência artificial e sendo este um tema tão importante, a análise de dados se tornará mais preditiva? Será uma empresa melhor se começar a utilizar ferramentas de inteligência artificial para analisar os dados? 

Matt Ranta: Sim, a 100%. Penso que a inteligência artificial nos levará até esse ponto e que será uma empresa melhor se utilizar a inteligência artificial nesse tipo de contexto, na análise de dados e em áreas semelhantes.

Já estão a surgir ferramentas que fazem isso e que ajudam especificamente as pessoas precisamente no que está a perguntar. No entanto, alertaria para o facto de ainda ser necessário um determinado nível de envolvimento humano. Não penso que a inteligência artificial tenha chegado a um ponto em que esteja 100% livre de erros. Se olhar para o caso da CNET, verá um bom exemplo disso.

A empresa começou a escrever artigos com inteligência artificial e esses artigos continham muitos erros factuais. Foi criticada, teve de voltar atrás, reescrevê-los, corrigi-los e identificá-los de forma diferente. Penso que o envolvimento humano continuará a ser necessário.

Será necessário verificar se tudo aconteceu corretamente, bem como validar e garantir a confiança num determinado sistema ou ferramenta. Isso significa que poderá deixar de haver intervenção humana 100% das vezes? Talvez, mas não necessariamente. Continuaria a recomendar que as pessoas verificassem esses processos.

Está a escrever bom código utilizando inteligência artificial? É possível. Mas estará cheio de erros porque os dados que analisou também contêm erros? Provavelmente. Por isso, provavelmente precisará de alguém que faça uma revisão.

Se algo como o ChatGPT for treinado com a totalidade da internet, tanto eu como o leitor sabemos que existe código funcional e pronto para produção, mas também existe código pesado e de fraca qualidade. Sem remover o enviesamento do conjunto de dados e do treino, não há forma de afirmar com autenticidade que o sistema produzirá sempre código 100% valioso e utilizável, que possa ser publicado sem que ninguém o analise. 

Francois Marchand: Exatamente. A internet está cheia dos instintos de todas as outras pessoas, por isso voltamos ao início. Há mais alguma coisa que considere importante partilhar sobre a sua experiência na utilização de dados para fundamentar a tomada de decisões, para todos os gestores e proprietários de empresas de comércio eletrónico que nos possam estar a ouvir?

Matt Ranta: É uma excelente pergunta. Penso que talvez também esteja relacionada com as ferramentas, a mentalidade e a cultura da organização. Outro aspeto que destacaria é que a rapidez é essencial quando se analisam dados. Por isso, considero necessário preparar-se a si próprio e à sua organização para recolher, manipular e analisar dados rapidamente, de modo a captar verdadeiramente o seu poder.

Se utilizar um conjunto de ferramentas e atribuir a determinadas pessoas a realização destes estudos, demorando 12 meses ou algo semelhante — o que seria provavelmente um período absurdo para algumas das coisas de que falámos — não conseguirá retirar daí o valor de que realmente precisa. Tem de considerar como pode tornar o processo muito mais rápido.

É através da contratação de mais especialistas? Da aquisição de ferramentas diferentes? Ou simplesmente da utilização de um conjunto de ferramentas com que esteja mais familiarizado? Seja qual for a solução, prepare-se para trabalhar rapidamente e combine isso com a perspetiva de que os dados são melhores do que as opiniões. Estará assim num bom caminho. 

Francois Marchand: Qual é o seu principal conselho para ser um gestor de comércio eletrónico bem-sucedido? Penso que já o mencionou, mas, se pudesse dar-nos uma pequena síntese, qual seria o seu conselho número um? 

Matt Ranta: O meu principal conselho para ser um excelente gestor de comércio eletrónico e ajudar a fazer crescer o negócio é analisar realmente os dados e aprofundar todas as suas análises. Não tenha receio. Comece a analisar esses dados, a testar e a iterar com base neles, para impulsionar um crescimento verdadeiro. Isso é algo que lhe é demonstrado pelas ações dos seus clientes através de todas as suas análises, sejam qualitativas ou quantitativas, e é a principal coisa que deve fazer agora. 

Francois Marchand: Já que falamos de ferramentas e recomendações, teremos todas estas informações nas notas do programa. Se procura as recomendações do Matt, ele enviar-nos-á alguns links. Também temos links para outros artigos do site do Gestor de Comércio Eletrónico. Gostaria ainda de mencionar que eu e o Matt tivemos uma excelente entrevista em que discutimos como criar um site de comércio eletrónico bem-sucedido. Pode consultá-la no Gestor de Comércio Eletrónico e ela também estará nas notas do programa. 

Matt, onde é que as pessoas podem acompanhar o seu trabalho e saber tudo o que está a fazer com a Nimble Gravity e fora dela?

Matt Ranta: Os dois melhores lugares são, na verdade, o site da Nimble Gravity, nimblegravity.com, e o LinkedIn. Pode estabelecer ligação comigo ou seguir-me no LinkedIn e terá acesso a todas essas informações. 

Francois Marchand: Matt, muito obrigado por se juntar a nós hoje. Foi um verdadeiro prazer falar consigo sobre dados. Agora sabemos que o instinto é útil quando se trata de criar, inventar e conceptualizar os produtos que queremos lançar no mundo.

Mas, quando chegar ao passo seguinte e quiser expandir e fazer crescer o negócio, analise os dados. Veja o seu desempenho em métricas como a taxa de repetição, a frequência de compra e as taxas de cliques dos anúncios. Estas são as métricas importantes. E penso que o Matt confirmou isso hoje. 

Mais uma vez, obrigado por estar connosco no Podcast do Gestor de Comércio Eletrónico.

Matt Ranta: Muito obrigado pelo convite. Agradeço imenso. Foi uma excelente conversa. 

Francois Marchand: Muito obrigado. Até à próxima.