Aumentar o que cada cliente gasta
Um grossista alimentar líder de mercado queria que os clientes comprassem mais a si e menos à concorrência: no site, com os comerciais e nas lojas. Num mercado maduro, o crescimento vem de uma fatia maior do gasto de cada cliente, não de novas contas.
«sabemos que tipo de negócio é cada cliente»
cobertura do tipo de cliente de 34% para 75%
Trocar o achismo pelo número.
O produto certo à frente do cliente certo vale dinheiro real a esta escala, mas duas coisas estavam no caminho: os registos de clientes estavam incompletos, e três canais muito diferentes não podiam ser servidos pela mesma lógica simples.
01Registos de clientes incompletos
O tipo de negócio faltava em dois terços dos clientes, por isso o sistema não distinguia uma churrascaria de um minimercado, o que bloqueava recomendações por segmento.
02Três canais muito diferentes
Um site usado por menos de 1% dos clientes, comerciais a cobrir as contas de maior valor, e as lojas onde se capta a maior parte da receita. Uma só lógica tinha de servir os três.
03Gasto concentrado em poucas contas
Uma pequena parte dos clientes gera a maioria da receita, por isso o esforço tinha de ser apontado onde compensa.
Preencher as lacunas, achar o melhor recomendador, empacotar por canal
O trabalho juntou três peças ligadas num só programa, para que um único resultado de recomendação pudesse ser reutilizado em todo o lado, mudando apenas o empacotamento por canal.
- Construímos um classificador que infere o tipo de negócio de cada cliente a partir dos seus padrões de compra e da mistura de categorias em que gasta, subindo a cobertura de etiquetas de 34% para 75% dos clientes.
- Comparámos três abordagens de recomendação e a filtragem colaborativa, que aprende com os padrões de co-compra entre clientes, foi claramente a melhor a sugerir produtos novos que o cliente tem probabilidade de adotar.
- Reservámos as regras de associação para sugestões de «comprados juntos» no cesto, e mantivemos um modelo baseado em conteúdo como recurso para clientes novos sem histórico.
- Transformámos isto num plano por canal: o mesmo ranking aparece como uma faixa no site, uma folha semanal imprimível para cada comercial, e um guião de ponta de prateleira na loja.
- Construímos o caso de negócio de baixo para cima a partir da economia real dos clientes, e testámo-lo em cenários conservador, base e otimista.
- Uma ordem de implementação clara: comerciais primeiro, para impacto imediato sem integração de TI, depois o site, depois a loja.
- O teto do site é dado pelo número de clientes que compram online, não pela qualidade do modelo; a alavanca ali é a adoção.
- Cada valor em euros é apresentado como um intervalo a confirmar por um teste A/B, não prometido à partida.