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Como Sur La Table usa IA para potencializar a experiência do cliente

O varejista nacional Sur La Table atrai clientes para locais físicos com aulas de culinária e uma ampla seleção de utensílios de cozinha de alta qualidade para comprar. Agora, a experiência do cliente da empresa é otimizada online de forma semelhante com uma nova ferramenta de IA que auxilia na descoberta de produtos e na identificação de oportunidades de comércio eletrônico para impulsionar as vendas.

Em 2023, Sur La Table implementou a ferramenta Discovery da Bloomreach, que usa IA para melhorar a pesquisa no site, selecionar páginas de produtos e segmentar clientes. Ele foi projetado para organizações empresariais, mas também pode ser gerenciado por pequenas equipes dentro dessas empresas, tornando o Discovery viável para Sur La Table.

“Queríamos construir em torno da promoção do crescimento com uma equipe muito enxuta e nos tornarmos centrados nos dados”, disse Chadwick Radaz, diretor da Sur La Table. “Recebemos dados de todos os pontos de contato e agora estamos caminhando em direção a um caminho enxuto e centrado em dados que utiliza a tecnologia de IA e a torna realmente escalonável e eficiente.”

A empresa possui dois comerciantes do site, bem como uma equipe de análise de dados, todos usando insights do Discovery para melhorar a experiência do cliente no site da Sur La Table. A plataforma de comércio eletrônico do varejista tem 7.000 produtos para escolher e mostrar aos clientes.

Aprofunde-se: ampliando experiências personalizadas do anonimato ao insight

A integração do Discovery é gerenciada pela equipe de merchandising da empresa. É seu trabalho mostrar aos clientes produtos que eles provavelmente comprarão, e a análise preditiva de IA ajuda nessa tarefa.

“As consultas de pesquisa foram uma grande oportunidade para nós”, disse Radaz. “Os comerciantes podem fazer um ótimo trabalho gerando resultados de pesquisa para os 50 principais, mas aquela cauda longa foi realmente uma grande oportunidade.”

Ele acrescentou: “A integração dá a eles as ferramentas para trabalhar de maneira realmente inteligente. Eles realmente se apoiam na análise preditiva para orientar a maioria das decisões de merchandising, mas a ferramenta também identifica grandes oportunidades para ajudar a melhorar a descoberta geral do produto.”

Antes da implementação, a equipe usava uma ferramenta em sua plataforma web para identificar os principais produtos pesquisados ​​no site. Isso não identificou os produtos menos populares que os clientes ou segmentos de clientes procuravam comprar.

“[The Bloomreach tool] classifica pelas maiores oportunidades e permite que você saiba que essas são as melhores ações que você pode realizar para realmente impulsionar a incrementalidade”, disse Radaz. “Então você volta e vê se realmente fez isso. Portanto, utilizamos análises preditivas, mas depois quantificamos à medida que as ações são tomadas.”

Páginas de destino de categoria e recomendações de produtos

A nova ferramenta permitiu que a equipe expandisse para páginas de destino de categorias e recomendações de produtos – ambos projetos em andamento.

“Vimos ótimos resultados, por isso incorporamos recomendações de produtos, que estão em nossas páginas de produtos, oferecendo itens semelhantes [customers] também pode gostar”, disse Radaz.

Ele acrescentou: “Os aprendizados de dados que estamos obtendo para as oportunidades que surgiram são realmente oportunidades para trabalharmos com profissionais de marketing, especialmente quando vemos novas tendências de consultas de pesquisa. Estamos nessa variedade [of products] ou podemos estar nesse sortimento? Portanto, estamos realmente impulsionando as decisões de merchandising, bem como as oportunidades de marketing, para recuar e criar novas ideias de campanha para esses novos públicos que estamos identificando com base nas tendências que estamos vendo.”

Funções em evolução para profissionais de marketing

A ferramenta de IA gera um grande volume de dados, permitindo encontrar muito mais ações que podem melhorar a experiência do cliente. Antes de adotá-lo, a equipe simplesmente não sabia sobre muitos desses produtos em alta. Agora eles podem atender ao interesse do cliente criando novas páginas de produtos e recomendações.

“Meu objetivo para a equipe de merchandising do site é realmente impulsionar o processo de adicionar ao carrinho [metric], e isso pode vir do tráfego certo e da variedade certa”, disse Radaz. “E isso pode realmente liberá-los do tempo que costumavam gastar classificando manualmente, para passar para onde agora podem selecionar o conteúdo onde sabem que os clientes estão caindo em sua jornada.”

Organizacionalmente, os comerciantes são os guardiões dos dados gerados pelo Discovery. No entanto, os dados também são distribuídos a colegas de marketing e análise, ajudando nas decisões sobre campanhas e iniciativas mais amplas. A análise de dados foi anteriormente apanhada nas decisões de experiência do cliente que os comerciantes tomam. Agora, eles podem se concentrar em métricas mais amplas, como o valor da vida útil do cliente.

Além de adicionar ao carrinho, o outro KPI que Radaz está monitorando é a receita por visitante.

“Sabemos que está funcionando porque estamos constantemente nos superando, à medida que a máquina aprende e refina continuamente o que nossos clientes fazem”, disse Radaz.

A empresa concluiu recentemente sua primeira temporada de férias com a solução e está prestes a comemorar o aniversário da implementação da IA. Ano após ano, a equipe de marketing está alcançando um aumento de 4% na adição ao carrinho para clientes que clicam nas páginas de categorias de produtos.

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