Utilização da Inteligência Artificial (IA) para melhorar as tecnologias de modelagem do comportamento do cliente

O Santo Graal do marketing de clientes é oferecer a cada cliente a melhor oferta possível, no momento, canal e local ideais. Esse objetivo leva em consideração as grandes diferenças entre os indivíduos. Cada pessoa tem desejos, necessidades e preferências únicas, e o profissional de marketing ideal deve ser capaz de atender a cada uma delas nos seus próprios termos. É claro que isso é altamente impraticável, e é aí que entra em cena a Modelagem do Cliente, também conhecida como Modelagem do Comportamento do Cliente.

A modelagem do cliente é a criação de uma construção matemática para representar os comportamentos comuns observados entre grupos específicos de clientes, a fim de prever como clientes semelhantes se comportarão em circunstâncias semelhantes. Ela se baseia na premissa de que, embora não seja viável tratar cada cliente individualmente, os clientes podem ser agrupados em clusters com base em tendências semelhantes.

Os modelos de comportamento do cliente são normalmente baseados na mineração de dados dos clientes, e cada modelo é projetado para responder a uma pergunta em um determinado momento. Por exemplo, um modelo de cliente pode ser usado para prever o que um determinado grupo de clientes fará em resposta a uma ação de marketing específica. Se o modelo for sólido e o profissional de marketing seguir as recomendações geradas por ele, então o profissional de marketing observará que a maioria dos clientes do grupo respondeu conforme previsto pelo modelo.

Desafios da modelagem do comportamento do cliente

Apesar de sua complexidade matemática, a maioria dos modelos de clientes é, na verdade, relativamente simples. Sua maior desvantagem é que eles são estáticos e baseados em regras. As pessoas, no entanto, são dinâmicas e estão em constante mudança. Por causa disso, a maioria dos modelos de comportamento do cliente ignora muitos fatores pertinentes e as previsões que eles geram geralmente não são muito confiáveis.

A abordagem RFM para a análise do comportamento do cliente é um bom exemplo disso. Muitos modelos de comportamento do cliente baseiam-se numa análise de Recência, Frequência e Valor Monetário (RFM). Isto significa que os clientes que gastaram dinheiro recentemente numa empresa são mais propensos do que outros a gastar dinheiro novamente. Além disso, os clientes que gastaram mais dinheiro numa empresa são mais propensos do que outros a gastar novamente.

O RFM é popular porque é fácil de entender por profissionais de marketing e gestores de negócios, não requer software especializado e é válido para clientes em quase todos os negócios e setores.

Infelizmente, o RFM por si só não oferece o nível de precisão que os profissionais de marketing exigem.

• Em primeiro lugar, os modelos RFM apenas descrevem o que um cliente fez no passado e não conseguem prever com precisão comportamentos futuros.
• Em segundo lugar, os modelos RFM analisam os clientes num determinado momento e não têm em conta como o cliente se comportou no passado ou em que fase do ciclo de vida o cliente se encontra atualmente. Isto é fundamental porque a modelação do cliente pode ser muito fraca se o comportamento do cliente não for analisado ao longo do tempo.

Utilização da modelagem do comportamento do cliente com inteligência artificial (IA)

Pense nos seus próprios hábitos de compra. Algumas marcas podem confiar nos seus atributos RFM para atendê-lo da melhor forma possível. São aquelas que você visita com frequência – talvez o supermercado local, a lavanderia ou o cabeleireiro. No entanto, a sua relação com outras marcas é muito menos previsível. Às vezes, você compra roupas por impulso. Às vezes, suas compras são motivadas por uma oferta especial. Talvez você seja muito previsível quando compra roupas para seus filhos, mas seja completamente imprevisível quando compra para si mesmo. As marcas que dependem apenas dos seus dados RFM anteriores terão dificuldade em entender seus hábitos, e sua comunicação com você provavelmente será tão inadequada que você cortará completamente seu relacionamento com elas.

Para compensar os efeitos negativos da comunicação genérica e maximizar o potencial das interações personalizadas, a modelagem do comportamento do cliente foi atualizada para utilizar medições dinâmicas e precisas do comportamento. Além disso, nos últimos dois anos, o surgimento do aprendizado de máquina e da IA permitiu o uso de métodos avançados de modelagem que são muito mais eficazes do que os métodos convencionais baseados em regras. Ao combinar várias tecnologias em um sistema integrado de ciclo fechado, os profissionais de marketing podem desfrutar de uma análise altamente precisa do comportamento do cliente em um aplicativo fácil de usar atualmente.

Para obter uma modelagem preditiva do comportamento do cliente líder de mercado, sua tecnologia deve apresentar os seguintes recursos:

1. Segmentar os clientes em pequenos grupos e abordar clientes individuais com base em comportamentos específicos – em vez de codificar noções pré-concebidas sobre o que torna os clientes semelhantes entre si, analise dados agregados que revelam fatos importantes sobre clientes individuais.
2. Acompanhar os clientes ao longo de diferentes segmentos ao longo do tempo (ou seja, segmentação dinâmica) usando análise de coorte – em vez de apenas determinar em que segmentos os clientes se encontram, utilize pistas contextuais
3. Prever com precisão os comportamentos futuros dos clientes (por exemplo, converter, cancelar, gastar mais, gastar menos) – em vez de olhar para o retrovisor dos dados históricos, use técnicas de modelagem preditiva do comportamento do cliente
4. Utilizar cálculos avançados para determinar o valor da vida útil do cliente (LTV) de cada cliente – em vez de apenas olhar para a receita de curto prazo que um cliente pode trazer para a empresa
5. Saber, com base em métricas objetivas, exatamente quais ações seguir para cada cliente – em vez de tentar descobrir o que fazer com base num painel ou numa pilha de relatórios, saiba como maximizar o valor a longo prazo de cada cliente
6. Empregar tecnologias de aprendizagem automática de marketing que podem revelar insights e fazer recomendações para melhorar o marketing do cliente que os profissionais de marketing humanos provavelmente não identificariam por conta própria.

Uma forma de pensar na diferença entre as abordagens convencionais e a abordagem avançada é que a primeira é como um instantâneo do cliente, enquanto a segunda é uma animação do cliente. A visão animada do cliente é muito mais fiel à realidade e, portanto, muito mais reveladora, permitindo previsões muito mais precisas do comportamento do cliente.