Marketing baseado no conhecimento do cliente

O que é marketing baseado em insights do cliente?

Insights do cliente referem-se a um profundo conhecimento dos seus clientes, dos seus comportamentos, preferências e até mesmo necessidades. Ao analisar a grande quantidade de dados que tem sobre os seus clientes – incluindo histórico de navegação, padrões de compra, devoluções, padrões de resposta a campanhas, dados demográficos e modelagem preditiva –, pode comunicar-se com eles de forma altamente personalizada e fornecer-lhes consistentemente um valor agregado que leva a uma forte lealdade e relacionamentos de longo prazo.

Análise, estratégia e ferramentas de marketing de conhecimento do cliente

Usar o conhecimento do cliente para construir relações sólidas com ele começa com a recolha e limpeza de todos os dados disponíveis que tem sobre os seus clientes. O resto consiste em usar esses dados para compreender tão bem os seus clientes que cada interação com eles demonstre relevância e inteligência emocional.

Precisa de ter as ferramentas certas de insights do cliente à sua disposição. Analisar os dados dos seus clientes para encontrar padrões requer o uso de tecnologias avançadas (como modelagem de clientes, análise preditiva, aprendizagem automática e inteligência artificial) para antecipar os seus próximos passos, desejos e necessidades. Em seguida, precisa de criar mensagens e ofertas que correspondam perfeitamente às afinidades, ao timing e às preferências de canal exclusivas de cada cliente.

Num nível mais elevado, precisa de aproveitar o insight do cliente para criar estratégias de marketing que façam com que os seus clientes pensem duas vezes antes de comprar noutro lugar, mesmo diante de publicidade agressiva ou preços mais baixos dos seus concorrentes. Detetar padrões de comportamento, tendências e oportunidades — combinados com a criatividade do profissional de marketing — pode levar a um conjunto infinito de campanhas que maximizam a lealdade e os gastos dos clientes.

Exemplos de marketing baseado em insights sobre os clientes

Para estimular a sua criatividade, aqui estão alguns exemplos de como empresas reais usaram insights sobre os clientes para melhorar suas relações com eles:

• Um varejista de produtos de saúde e bem-estar usa algoritmos de próxima compra esperada para enviar automaticamente e-mails de lembrete de reposição no momento certo — para dezenas de milhares de clientes —, o que aumentou drasticamente a taxa de novos pedidos desses produtos sensíveis ao preço.
• Um retalhista de cosméticos online identificou ~5% como o nível de desconto ideal da marca para maximizar os gastos e o valor futuro do cliente, minimizando ao mesmo tempo a canibalização das receitas devido a descontos excessivos. Os profissionais de marketing descobriram que os clientes que recebem os descontos mais pequenos (até 5%) apresentam um valor futuro mais elevado do que aqueles que não recebem nenhum desconto e até mesmo aqueles que recebem níveis de desconto elevados (10%+).
• Um operador de jogos sociais usa um modelo sofisticado de clientes para segmentar os seus jogadores em dezenas de segmentos individuais baseados em dados (ou «personas» de jogadores). Essas personas são baseadas em estágios do ciclo de vida, atividade do jogador (por exemplo, recursos específicos do jogo usados), análises preditivas (por exemplo, probabilidade de cancelamento), histórico de respostas a comunicações anteriores e muitos outros fatores. Os profissionais de marketing criaram então campanhas específicas para cada persona, que são enviadas automaticamente quando ocorrem combinações específicas de fatores. Mais de 90% dos jogadores da empresa recebem essas campanhas personalizadas, acionadas por atividades, resultando em um aumento de 24% nas receitas.
• Um operador de jogos online aproveita a análise preditiva do risco de rotatividade para identificar clientes individuais que parecem estar a abandonar o jogo. Campanhas de reengajamento totalmente automatizadas e personalizadas, contendo incentivos personalizados mais relevantes para cada cliente individual, reduziram a taxa de rotatividade anual em mais de 10%.
• Uma empresa de entrega de refeições por assinatura descobriu que os clientes que avaliam as suas refeições (independentemente do nível de avaliação) apresentam um valor futuro significativamente mais alto. Desde então, a marca implementou estratégias automatizadas para aumentar o número de clientes que avaliam as suas refeições, levando a aumentos percentuais de dois dígitos no valor médio dos pedidos e no valor da vida útil do cliente.
• Um retalhista de moda utilizou a modelação de clientes para revelar que os clientes que utilizavam a aplicação iOS do retalhista gastaram 76% mais durante o primeiro ano, em comparação com todos os outros clientes. A marca está agora a automatizar uma estratégia diferenciada com base na preferência da plataforma.

Assista ao breve vídeo abaixo para um microworkshop rápido que demonstra uma informação sobre os clientes obtida a partir de novos clientes de uma operadora de apostas online. Ou pode ignorar o vídeo e ler a explicação textual aqui.

https://www.youtube.com/embed/pqKYDDBYouk

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