Com a ideia de guiar-se, quase necessariamente, com informações de clientes, a Heineken pode ser considerado um case de filtragem de dados. O olhar para o Funil de Vendas como algo “de momento” e, por consequência, cíclico, ajudou a atualizar as formas de conhecer o consumidor e fornecer o que ele quer.
Baseando-se no Consumer Decision Journey (CDJ, ou Jornada de Decisão do Consumidor), conceito da McKinsey, a companhia compreendeu que marcas entram e saem do leque de consideração a todo instante até a compra. Por isso, pensar em vendas e pós-vendas na mesma intensidade é igualmente importante.
“É mais barato manter um cliente na base do que conquistar outro. Sendo assim, priorizamos os ‘gatilhos’, momentos em que o consumidor compra da mesma marca sem passar pelo processo de decisão. Isso é uma das formas que encontramos de aproveitar os dados e aplicar a cultura data driven ao máximo”, afirmou Luiza Fontana, gerente de eRetail B2C da Heineken, durante o Grocery & Drinks.
A executiva citou um método simplificado para entender o consumidor: “Stop (parar), look (olhar), listen (ouvir) and feel (sentir)” para atender o consumidor da forma mais centrada possível.
Varejo
Luiza criou um caminho básico sobre como aplicar estratégias do tipo no mercado varejista. Entenda, com as dicas abaixo, quais aplicações são as mais indicadas por ela:
1) Mostre o que você está fazendo ou fará com os dados fornecidos, lapidando-os e transformando-os.
1.1 – Marque reuniões recorrentes;
1.2 – Sempre crie uma ata pré e pós reunião;
2) Mostrar como você pode ajudar a vender mais.
2.1 – Cruze informações do cliente com o que você tem no banco de dados;
2.2 – Mostre resultados e aprendizados de ações aplicadas;
2.3 – Seja parceiro.
3) Medir para poder gerenciar e tirar ações
3.1 – Trabalha com os dados;
3.2 – Buscar mudanças que sejam geradores de negócios).
4) Transformação digital e cultura Data Driven
4.1 – Transformar funções;
4.2 – Construir modelos de negócios digitais;
4.3 – Construir novos modelos.
Como é atualmente a aplicação destes ideais (em três aspectos)?
1. Times multifuncionais e internalizar os serviços que eram terceirizados;
2. Decisões baseadas em dados;
3. Lançamento em semanas, em modelo soft opening e com melhorias constantes posteriormente (otimização em andamento).
Fonte: https://www.ecommercebrasil.com.br/noticias/filtragem-de-dados-cliente/
