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Os carrinhos de compras abandonados

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Como saber quanto investir naquele consumidor que respondeu a uma iniciativa de marketing, demonstrou interesse, mas ainda não comprou?

No artigo anterior, O funil de vendas do início ao fim, prometemos dedicar um olhar mais atento aos “carrinhos de compras não-concluídos”, ou seja, todas as pessoas que se cadastraram durante a iniciativa de compra, mas não compraram, apesar da promoção adicional.

Existe uma antiga piada entre os varejistas americanos que diz que o Natal é a época em que as mulheres param de ir às lojas somente para ver vitrines e realmente começam a comprar alguma coisa. Duas questões econômicas relacionadas surgem quando se tenta estabelecer uma métrica que avalia os compradores potenciais (shoppers) que ainda não se tornaram pagantes (buyers), mas talvez se tornem em um momento posterior.

1. Se tivermos todos os custos do processo de funil contabilizados para uma iniciativa promocional, ao determinar um Retorno do Investimento de Marketing (ROMI), que inclui todos os custos atribuíveis a essa maioria que “olhou”, mas não “comprou”, como devemos avaliar esses clientes? Ou seria melhor não nos preocuparmos?

2. A questão é corolária: se determinarmos que esses compradores realmente têm um valor, então não deveríamos alocar esse valor (ou pelo menos uma parte dele) de volta para a iniciativa original, aumentando assim a ROMI, e, certamente, jogando nova luz sobre o seu sucesso ou fracasso?

Esta não é uma questão acadêmica, mas interfere diretamente no valor que damos aos ‘leads’ e no quanto estamos dispostos a gastar para atrair clientes potenciais e convertê-los em pagantes. É um fato conhecido e provável que uma pessoa que respondeu a uma iniciativa de marketing, seja clicando através de busca ou como resultado direto de uma promoção, tem mais chances de se tornar um cliente pagante do que até mesmo um cliente potencial bem-segmentado. Esta pessoa levantou a mão e disse: “Eu estou interessada”, mas, por um sem-número de razões, não deu o último passo e comprou.

Há uma pirâmide inversa que demonstra que todos os seus clientes potenciais devem ser “capazes” de comprar o seu produto ou serviço, um subgrupo substancialmente menor estará     “disposto” a comprar (mas não necessariamente “pronto” neste exato momento) e um subgrupo ainda menor estará “pronto” para comprar a qualquer momento e irá realmente abrir a bolsa ou a carteira e comprar.

Nós vamos concentrar a nossa atenção sobre os “dispostos, mas não prontos”. Estes representam o número substancial de pessoas que foram atraídas e visitaram o site, estavam dispostas a dar algumas informações sobre si mesmas, mas ainda não fizeram uma compra. Como devemos avaliá-las?

Olhando para a seção inferior do modelo 'funil' a partir do artigo anterior (e disponível para download com atualizações), podemos ver que, levando em conta as compras iniciais e aquisições posteriores para determinar o “Custo Total por Comprador”, temos ao menos alguns resultados para nos guiar na previsão de quais níveis de resposta uma nova promoção vai trazer do grupo “disposto, mas não comprador”. Além disso, uma vez que o custo por comprador na segunda e terceira colunas (e-mail e web) é muito mais alto do que para os ‘leads’ gerados pela busca do Google, podemos tomar uma decisão se eles são ou não um bom investimento para esforços futuros.

Vamos lembrar que temos dois objetivos aqui:

1. Determinar um valor para cada um dos não-compradores e aplicar isso ao ROMI inicial;

2. “Espremer” o ativo representado por estes não-compradores, movendo-os de “dispostos” a “prontos”.

Como podemos ver na ilustração acima, quando enviamos cinco promoções adicionais para os visitantes cadastrados, mas não compradores (com base nas porcentagens de respostas obtidas), o custo total por compra cai drasticamente: estávamos (no caso dos ‘leads’ gerados pelo Google) vendendo 50 unidades por mil respostas (na conversão versus 1.25) sem o esforço de conversão.

Os custos são uma coisa, a receita e o lucro, outra. Para determinar o valor de cada um desses ‘leads’, temos de fazer algumas suposições em relação à economia dos produtos ou serviços para os quais eles serão utilizados.

Usando os dados existentes, sabemos que a cada 1.000 visitantes, fizemos 55 vendas com um custo médio de 2,43 por venda para aquelas pessoas que não compraram inicialmente. Vamos supor que, quando voltarmos para elas, os mais prováveis ??compradores, a “nata”, por assim dizer, já terão comprado (embora eles tenham maior potencial para comprar mais ou algo similar no futuro). Se agora nós conservadoramente assumimos que vamos alcançar 25% menos do que a resposta inicial, o custo por pedido aumentará quatro vezes, de 2,43 para 3,24.

Se assumirmos ainda que podemos gastar uma porcentagem da receita antecipada (neste caso, 20%) como o custo permitido por encomenda e, ainda, que gostaríamos de ter uma porcentagem de lucro ou de contribuição (aqui 20%), o modelo determina que precisaríamos de uma receita mínima de apenas 19,44 para atingir este objetivo de lucro. O que parece bastante razoável. Qual é então o valor de cada um desses não-pagantes? A resposta para isso é um produto da diferença no custo da promoção para essas pessoas, e a receita derivada desta promoção.

Poderia ser argumentado que o valor de cada um desses não-pagantes é a diferença entre o “custo por aquisição promocional original” (conversão) e o “novo custo por aquisição promocional”: 8,72-3,24 = 5,48. Usando esse modelo, se decidirmos promover cada um desses não-pagantes oito vezes (ou qualquer outro número que o usuário escolha), o valor de cada um será 8 vezes 5,48, ou 43,82 – o que não é ruim para alguns carrinhos de compras que poderiam, mas ainda não estavam dispostos ou prontos para concluir a compra.

 

FAÇA O DOWNLOAD DA TABELA COMPLETA SOBRE FUNIL DE VENDAS

Peter Rosenwald é especialista em Data-Driven Marketing e autor do livro “Accountable Marketing: Otimizando resultados dos investimentos em Marketing”.

, Especialista em Data-Driven Marketing
Mais conhecido no Brasil como o homem que arquitetou as atividades de marketing direto do Grupo Abril, primeiro como consultor, depois – entre 1998 e 2002 – como Vice Presidente de Marketing Direto & da Abril Cultural, e fundador da DataListas, o braço de base de dados para marketing da Abril, Peter Rosenwald é sócio- fundador da Consult Partners, uma consultoria de marketing estratégico com operação em São Paulo e Londres. Em 2004 foi eleito para o Hall da Fama da ABEMD (Associação Brasileira de Marketing Direto).

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