Você quer criar novos públicos-alvo para seu site de e-commerce segmentando usuários de acordo com parâmetros que façam sentido para sua empresa, como quem já realizou alguma compra. Qual abordagem resultaria em um público-alvo preditivo?
- Criar um público-alvo de usuários que iniciaram o procedimento de finalização de compra, mas não o concluíram.
- Criar um público-alvo de usuários com probabilidade de realizar compras nos próximos sete dias.
- Criar um público-alvo de usuários que realizaram pelo menos uma compra nos últimos 30 dias.
- Criar um público-alvo de usuários que adicionaram itens na lista de desejos.
Explicação:
A abordagem correta para criar um público-alvo preditivo seria “Criar um público-alvo de usuários com probabilidade de realizar compras nos próximos sete dias.” Esta abordagem utiliza técnicas de modelagem preditiva e machine learning para identificar usuários com alta probabilidade de realizar compras em um futuro próximo com base em padrões de comportamento passados e características demográficas. Ao analisar o histórico de interações dos usuários, como visualizações de produtos, cliques em anúncios, tempo gasto no site e outras métricas relevantes, o sistema pode identificar padrões que indicam uma intenção de compra iminente. Isso permite direcionar campanhas de marketing e promoções específicas para esses usuários, aumentando as chances de conversão e maximizando o retorno sobre o investimento em publicidade. As outras opções fornecem segmentações baseadas em comportamentos passados, como iniciar o procedimento de finalização de compra, realizar compras recentes ou adicionar itens à lista de desejos, mas não empregam técnicas preditivas para identificar usuários com potencial de conversão futura, tornando-as incorretas neste contexto.