Modelagem do comportamento do cliente

O que é modelagem do comportamento do cliente?

A modelagem do comportamento do cliente é definida como 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.

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.

A dificuldade da modelagem do comportamento do cliente

Infelizmente, construir modelos de comportamento do cliente é normalmente uma tarefa difícil e cara. Isso porque os especialistas inteligentes e experientes em análise de clientes que sabem como fazer isso são caros e difíceis de encontrar, e porque as técnicas matemáticas que eles precisam usar são complexas e arriscadas.

Além disso, mesmo depois de um modelo de comportamento do cliente ter sido criado, é difícil manipulá-lo para os fins do profissional de marketing, ou seja, para determinar exatamente quais ações de marketing devem ser tomadas para cada cliente ou grupo de clientes.

Por fim, apesar da sua complexidade matemática, a maioria dos modelos de clientes é, na verdade, relativamente simples. Devido a essa necessidade, a maioria dos modelos de comportamento do cliente ignora tantos fatores pertinentes que as previsões que geram geralmente não são muito confiáveis.

Diferentes tipos de previsões de comportamento do cliente

É importante compreender os tipos de previsões de comportamento do cliente para que possa antecipá-las e agir em conformidade. Compreender e prever o comportamento dos seus clientes permitirá que crie uma experiência personalizada e agradável para o cliente. Aqui estão alguns tipos diferentes de previsões de comportamento do cliente:

Rotatividade

A rotatividade do cliente ocorre quando um cliente decide deixar de ser cliente da sua empresa. As marcas medem a rotatividade usando a taxa de rotatividade, que é o número de pessoas que se tornam clientes inativos durante um período específico. Alguns clientes inevitavelmente irão se tornar rotativos; no entanto, é importante realizar uma análise de rotatividade para evitar que o maior número possível de clientes se torne rotativo. Pode usar os dados e a análise dos clientes para determinar o que leva os seus clientes a se tornarem rotativos e usar essas informações para evitar que isso aconteça. Evite a rotatividade de clientes educando os novos clientes e recompensando os clientes existentes pela lealdade à marca. Deve também garantir que tem um bom serviço ao cliente para que os clientes fiquem entusiasmados em voltar à sua empresa.

Conversão

Quando um cliente converte, significa que completou qualquer objetivo que definiu, incluindo inscrever-se na lista de e-mails, inscrever-se num programa de fidelidade, solicitar uma demonstração ou concluir uma transação. A análise de conversão estuda as ações dos seus visitantes para ver se eles vão converter. Permite-lhe compreender quais os clientes que respondem a quais ações e estratégias de marketing. Com essas informações, pode adaptar melhor as suas campanhas de marketing para obter o máximo de cada segmento de marketing.

Reativação

A reativação é quando um cliente começa a interagir com a sua marca novamente após ficar inativo. É importante analisar por que os clientes se reativam, porque quando compreende por que um cliente ficou inativo e depois ativo novamente, pode reativar mais clientes e evitar que clientes ativos fiquem inativos em primeiro lugar. Pode reengajar os clientes por meio de dispositivos móveis, redes sociais, programas de fidelidade, lembretes por e-mail e muito mais. É essencial não se esquecer dos seus clientes que ficaram inativos, pois, se mudar a sua estratégia, eles podem se tornar clientes valiosos novamente no futuro.

Valor futuro

O valor futuro é uma previsão das receitas futuras esperadas de um cliente durante um determinado período. O valor futuro do cliente e o valor da vida útil do cliente são duas métricas muito diferentes. O valor futuro do cliente é um valor previsto que representa as receitas futuras (ou outra métrica) que se espera que o cliente gere a partir de hoje até ao horizonte de cálculo do valor futuro. O valor ao longo da vida do cliente é a soma de todas as receitas realmente geradas por um cliente até hoje, mais o valor futuro previsto.

Análise do comportamento do cliente: a abordagem RFM

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 numa empresa recentemente são mais propensos do que outros a gastar novamente, que os clientes que gastam dinheiro com mais frequência numa empresa são mais propensos do que outros a gastar novamente e que 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 podem prever com precisão comportamentos futuros. Em segundo lugar, os modelos RFM analisam os clientes num determinado momento e não levam em consideração como o cliente se comportou no passado ou em que fase do ciclo de vida o cliente se encontra atualmente. Este segundo ponto é fundamental porque a modelagem precisa do cliente é muito fraca, a menos que o comportamento do cliente seja analisado ao longo do tempo.

Uma abordagem melhor para a modelagem do comportamento do cliente

A Optimove apresenta métodos de modelagem do comportamento do cliente que são muito mais avançados e eficazes do que os métodos convencionais. Ao combinar várias tecnologias num sistema integrado de ciclo fechado, os profissionais de marketing desfrutam de uma análise altamente precisa do comportamento do cliente numa aplicação fácil de usar.

A Optimove alcança uma modelagem preditiva do comportamento do cliente líder de mercado com a combinação dos seguintes recursos:

1. Segmentar os clientes em pequenos grupos e abordar cada cliente individualmente com base em comportamentos reais – em vez de codificar noções ou suposições pré-concebidas sobre o que torna os clientes semelhantes entre si e em vez de analisar apenas dados agregados/médios que ocultam factos importantes sobre cada cliente individual
2. Acompanhamento dos clientes e da forma como se movem entre diferentes segmentos ao longo do tempo (ou seja, segmentação dinâmica), incluindo o contexto do ciclo de vida do cliente e a análise de coortes – em vez de apenas determinar em que segmentos os clientes se encontram agora, sem ter em conta como chegaram lá
3. Prever com precisão os comportamentos futuros dos clientes (por exemplo, converter, abandonar, gastar mais, gastar menos) usando técnicas de modelagem preditiva do comportamento do cliente – em vez de apenas olhar para o retrovisor dos dados históricos
4. Utilizar cálculos avançados para determinar o valor da vida útil do cliente (LTV) de cada cliente e basear as decisões nisso – em vez de olhar apenas para a receita de curto prazo que um cliente pode trazer para a empresa
5. Saber, com base em métricas objetivas, exatamente quais ações de marketing realizar agora, para cada cliente, a fim de maximizar o valor a longo prazo de cada cliente – em vez de tentar descobrir o que fazer com base num painel ou numa pilha de relatórios.
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 da Optimove 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 reveladora, permitindo previsões muito mais precisas do comportamento do cliente.

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