
IA e o futuro do profissional de marketing de varejo
Como a IA transforma estratégias e processos, impulsionando a adoção do Positionless Marketing
Forrester: Impacto económico total da Optimove

Há algum tempo (não muito tempo atrás), a maioria dos profissionais de marketing de retenção enviava a mesma campanha de marketing para toda a sua lista de clientes. Hoje em dia, a maioria dos profissionais de marketing compreende bem o valor de segmentar os seus clientes em grupos e enviar ofertas diferentes para cada grupo. Como discutimos numa publicação anterior, profissionais de marketing sofisticados e especialistas em retenção descobriram que identificar grupos menores e mais homogéneos permite campanhas muito mais direcionadas e lucrativas.
A razão é clara: quando cada cliente individual (ou pequenos grupos de clientes semelhantes) recebe uma oferta personalizada e altamente relevante, há muito mais hipóteses de que a mensagem tenha impacto junto deles. Ao adaptar as suas mensagens e incentivos para que sejam os mais relevantes e interessantes para cada cliente individual, maximizará as suas receitas provenientes dos clientes existentes.
Como é mais fácil criar e gerir uma segmentação de clientes de alto nível, é até aí que a maioria dos profissionais de marketing chega. Por exemplo, a segmentação baseada no ciclo de vida irá produzir um pequeno número de segmentos, tais como Novo, Ativo e Desistência. Outro exemplo usado por muitos profissionais de marketing são os diferentes níveis de VIP (por exemplo, Diamante, Ouro, Prata, Bronze). Enviar campanhas relevantes para cada um desses segmentos de alto nível renderá receitas mais altas do que enviar a mesma campanha para toda a lista de clientes. No entanto, se conseguir dividir ainda mais esses segmentos de alto nível em subgrupos mais granulares, poderá esperar obter receitas ainda maiores.
Por exemplo, vamos pegar o grupo Ativo e segmentá-lo em três subgrupos, com base no nível médio de depósito de cada um: Baixo (depósito médio de US$ 50), Médio (US$ 100) e Alto (US$ 350).
(O exemplo que apresentamos aqui, baseado apenas no nível médio de depósito, é deliberadamente simplista para demonstrar o conceito. Na realidade, você vai querer combinar várias camadas de segmentação para identificar «personas de clientes» distintas usando análise de cluster e direcioná-las em conjunto. Um exemplo de tal persona pode ser «jogadores de roleta de alto valor com alto risco de cancelamento». As personas de clientes mais úteis são aquelas que identificam um pequeno segmento de clientes semelhantes para os quais você pode desenvolver ofertas/incentivos altamente relevantes.)
Em seguida, você deve criar campanhas personalizadas projetadas para maximizar a resposta de acordo com os comportamentos individuais de cada grupo. No exemplo a seguir, o objetivo do profissional de marketing é aumentar o depósito médio dos clientes em cada grupo. Por exemplo, enviar aos clientes ativos-baixos (cujo depósito médio é de US$ 50) um incentivo de “deposite US$ 70 e ganhe US$ 140” provavelmente gerará uma taxa de resposta relativamente alta, porque o nível de depósito está ligeiramente acima da média do grupo. Por outro lado, enviar essa oferta ao grupo ativo-alto (cujo depósito médio é de US$ 350) pode, na verdade, reduzir os valores dos depósitos e causar uma perda de receita.
Por outro lado, oferecer ao grupo Ativo-Baixo «deposite 500 dólares, ganhe 1000 dólares» provavelmente não levará a uma resposta elevada, porque este nível de depósito está muito acima do seu nível de depósito típico. Mas enviar esta oferta ao grupo Ativo-Alto pode incentivar um bom número deles a depositar mais do que os seus montantes médios típicos de depósito. O diagrama seguinte mostra os resultados do envio de campanhas personalizadas a estes três segmentos de clientes.

Quando fizer isso com sucesso, alcançará um aumento total maior com as campanhas separadas para os vários subgrupos do que alcançaria enviando a mesma campanha para todos os clientes. Como pode ser visto no diagrama, o aumento total da campanha ao enviar uma campanha para todos os clientes foi de US$ 2.400, enquanto o aumento total aumentou mais de 40%, para US$ 3.400, ao enviar campanhas personalizadas para cada um dos três subgrupos.
Observe que o «aumento da campanha» só pode ser medido com precisão usando grupos de teste e controle. Consulte a nossa publicação anterior no blog, Como tratar cada campanha de cliente como uma experiência de marketing, para uma discussão completa.
O conceito é claro: o seu objetivo é definir continuamente segmentos de clientes cada vez mais granulares aos quais enviar os incentivos mais relevantes e atraentes. À medida que otimiza os seus subsegmentos e incentivos, maximizará as receitas geradas pelas suas campanhas de retenção de clientes. Divida e conquiste!
Forrester: Impacto económico total da Optimove
O estudo Forrester Total Economic Impact™ mostra que a plataforma de Positionless Marketing da Optimove gera um aumento de 88% na eficiência das campanhas.


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