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Relatório exclusivo da Forrester sobre IA em marketing
Bem-vindo à segunda parte (de três) desta minissérie sobre a beleza da segmentação de clientes. E se isso soa nerd, é porque realmente é.
Na primeira parte, mostramos como a combinação de dados offline e online permite maximizar a eficiência do marketing da sua marca. Hoje, discutiremos a influência da segmentação baseada em regras e em clusters nos seus esforços de marketing.
Um fator essencial para a personalização é a segmentação de clientes. No entanto, segmentar os seus clientes em diferentes grupos que impulsionam o crescimento e melhoram o valor da vida útil do cliente requer habilidade.
Para entender quais atributos dos clientes valem a pena segmentar, um cientista de dados terá que analisar os seus dados, entender os comportamentos dos seus clientes e calcular como cada atributo prevê o valor futuro do cliente.
Depois de descobrir os atributos valiosos, existem algumas abordagens diferentes que pode adotar para segmentar os seus clientes, incluindo uma abordagem de segmentação estática, descritiva e baseada em regras e uma abordagem de segmentação baseada em clusters (k-means).
Hoje, vamos aprofundar a diferença entre as duas abordagens e as vantagens e desvantagens de cada uma.
A segmentação baseada em regras é uma metodologia simples pela qual se identifica um atributo pelo qual se deseja segmentar os clientes e define diferentes limites para determinar a que cluster cada cliente deve pertencer.
Por exemplo, se quiser categorizar os seus clientes com base no número de dias desde a primeira encomenda, ficaria assim:
Segmentar os seus clientes dessa forma não requer muita habilidade. É intuitivo e permite aplicar uma lógica de negócios específica a cada segmento para facilitar o acompanhamento de KPIs específicos. Também permite monitorar tendências ao longo do tempo, identificando quantos clientes você tem em cada grupo.
A desvantagem, no entanto, é que é estático e difícil de adicionar atributos adicionais. Portanto, a abordagem é tipicamente bidimensional e requer muita manutenção para se manter atualizada quando os comportamentos dos clientes mudam, tornando os limites de segmentação irrelevantes.
Em contraste com a segmentação baseada em regras, a segmentação baseada em clusters não atribui limites pré-determinados para dividir os clientes. Em vez disso, identifica a forma ideal de dividir os clientes para criar segmentos tão homogéneos quanto possível dentro de si mesmos. No entanto, tão diferentes quanto possível uns dos outros – aplicando um algoritmo K-means.
Na Optimove, este algoritmo é executado diariamente para permitir que os limites que dividem os clientes uns dos outros se adaptem de acordo com o comportamento e as tendências atuais dos clientes.
Por exemplo, no início, os clientes de nível superior podem ter sido aqueles que gastaram mais de 100 dólares. Mas, à medida que os clientes se familiarizam com a sua marca, aqueles que gastam 100 dólares hoje podem, na verdade, ser os seus clientes de nível médio, enquanto os seus clientes de nível superior estão a gastar muito mais.
Como resultado, esses segmentos ficariam mais parecidos com isto:
Realizar uma análise baseada em clusters pode revelar muitas informações ocultas nos seus dados. O algoritmo pode criar grupos de clientes que nem sabia que existiam, sem executar consultas intermináveis nos seus dados para avaliar a distribuição ideal de clientes.
Além disso, enquanto a segmentação baseada em regras divide os clientes com base num único atributo, a segmentação baseada em clusters pode facilmente dividir os clientes em diferentes segmentos usando dois ou mais atributos, permitindo uma maior personalização e revelando insights valiosos. A desvantagem, neste caso, é que é mais difícil criar e manter sem um cientista de dados experiente.
Embora a segmentação baseada em regras não exija um alto nível de sofisticação, ela fornece muitas informações sobre diferentes tendências dos clientes. Por outro lado, a segmentação baseada em clusters permite descobrir muitos insights que não estariam disponíveis sem um algoritmo, além de permitir que se adapte ao comportamento do cliente e ao desempenho da marca.
Para alcançar um alto nível de personalização, ser capaz de monitorizar os seus principais objetivos de negócio e revelar insights valiosos que lhe permitam ser mais competitivo na sua abordagem de marketing, combinar as duas abordagens de segmentação produzirá os melhores resultados.
Na próxima e última parte desta minissérie, mostraremos porque deve deixar o seu modelo de segmentação de clientes falar por si.
Se ainda não teve segmentação suficiente, aqui está a parte 3 desta série.
Relatório exclusivo da Forrester sobre IA em marketing
Neste relatório exclusivo da Forrester, saiba como os profissionais de marketing globais utilizam IA e Positionless Marketing para otimizar fluxos de trabalho e aumentar a relevância.
Os escritores da equipa da Optimove incluem especialistas em marketing, I&D, produtos, ciência de dados, sucesso do cliente e tecnologia que foram fundamentais na criação do Positionless Marketing, um movimento que permite aos profissionais de marketing fazer tudo e ser tudo.
A experiência diversificada e o conhecimento prático dos líderes da Optimove proporcionam comentários e insights especializados sobre práticas e tendências de marketing comprovadas e de ponta.
