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Guia de Positionless Marketing da Future Commerce
Segmentação de clientes é a prática de dividir os clientes de uma empresa em grupos que refletem semelhanças entre os clientes de cada grupo. O objetivo da segmentação de clientes é decidir como se relacionar com os clientes em cada segmento, a fim de maximizar o valor de cada cliente para o negócio.
A análise de segmentação de clientes é o processo realizado ao procurar descobrir insights que definem segmentos específicos de clientes. Profissionais de marketing e marcas utilizam este processo para determinar quais campanhas, ofertas ou produtos usar ao se comunicar com segmentos específicos.
Por exemplo, uma marca de varejo que busca determinar como reativar clientes inativos pode criar um segmento de clientes que compraram no passado e não compraram ou navegaram na loja de comércio eletrônico nos últimos 30 dias. Em seguida, pode analisar esse segmento para entender que tipo de produtos esses clientes compraram no passado, qual é sua afinidade com descontos e muito mais. Usando essas informações, a equipe de marketing pode determinar a melhor campanha para criar a fim de reativar esses clientes inativos.
Da mesma forma, uma empresa pode usar a análise de segmentação de clientes para determinar o valor de certos segmentos, analisando o Valor Futuro previsto de um segmento, o valor médio do pedido, a distribuição de níveis de lealdade e muito mais.
A segmentação de clientes tem o potencial de permitir que os profissionais de marketing abordem cada cliente da maneira mais eficaz. Usando a grande quantidade de dados disponíveis sobre clientes (e potenciais clientes), uma análise de segmentação de clientes permite que os profissionais de marketing identifiquem grupos discretos de clientes com alto grau de precisão com base em indicadores demográficos, comportamentais e outros.
Como o objetivo do profissional de marketing é geralmente maximizar o valor (receita e/ou lucro) de cada cliente, é crucial saber antecipadamente como qualquer ação de marketing específica influenciará o cliente. Idealmente, tal segmentação de clientes “orientada para a ação” não se concentrará no valor de curto prazo de uma ação de marketing, mas sim no impacto de longo prazo do valor vitalício do cliente (CLV) que tal ação de marketing terá. Assim, é necessário agrupar, ou segmentar, clientes de acordo com seu CLV.
Claro, é sempre mais fácil fazer suposições e usar “pressentimentos” para definir regras que segmentarão os clientes em agrupamentos lógicos, por exemplo, clientes que vieram de uma fonte particular, que vivem em um local específico ou que compraram um produto/serviço específico. No entanto, essas categorizações de alto nível raramente levarão aos resultados desejados.
É óbvio que alguns clientes gastarão mais do que outros durante seu relacionamento com uma empresa. Os melhores clientes gastarão muito por muitos anos. Bons clientes gastarão modestamente por um longo período de tempo, ou gastarão muito por um curto período de tempo. Outros não gastarão muito e/ou não permanecerão por muito tempo.
A abordagem correta para a análise de segmentação é segmentar os clientes em grupos com base em previsões sobre seu valor futuro total para a empresa, com o objetivo de abordar cada grupo (ou indivíduo) da maneira mais provável de maximizar esse valor futuro, ou vitalício.
Depois de decidir as melhores categorias e atributos para basear seus segmentos de clientes, você deve decidir qual abordagem usará para criar esses segmentos. As duas abordagens mais comuns para segmentar clientes são a segmentação baseada em regras e a segmentação baseada em clusters.
Estratégias eficazes de segmentação de clientes aproveitam a análise de dados e o aprendizado de máquina para agrupar clientes com precisão com base em comportamentos, preferências, valor vitalício, etc. Aqui estão alguns exemplos de estratégias de segmentação de clientes:
Compreender como os clientes se comportam é uma das maneiras mais poderosas de segmentá-los. Ao analisar o comportamento de compra, interações no site, preferências de produtos e categorias e respostas a campanhas de marketing anteriores, as marcas podem adaptar suas mensagens e ofertas para atender às necessidades dos clientes.
Por exemplo, as marcas podem segmentar clientes com base no dia da semana e na hora do dia em que geralmente compram para enviar promoções nesses horários. Alternativamente, elas podem segmentar clientes com base em quando se registraram pela primeira vez, sua última data/valor de compra/depósito, com que frequência interagem e muito mais.
A segmentação demográfica tradicional, baseada em atributos como idade, gênero ou renda, ainda é relevante, mas pode ser aprimorada combinando-a com outros pontos de dados. Por exemplo, usar dados demográficos juntamente com insights psicográficos ou comportamentais pode fornecer uma visão mais precisa dos clientes. A Optimove permite que as marcas integrem insights demográficos com dados comportamentais em tempo real, fornecendo uma visão holística do cliente e permitindo campanhas altamente relevantes e orientadas por dados.
Por exemplo, um cliente de 35 anos com alta renda que frequentemente navega por produtos de luxo, mas raramente compra, poderia ser alvo de ofertas personalizadas que os encorajem e incentivem a fazê-lo.
A segmentação preditiva de clientes aproveita algoritmos avançados de aprendizado de máquina para identificar padrões que podem não ser imediatamente aparentes. Ao analisar dados históricos e interações de clientes, modelos preditivos podem prever quais segmentos provavelmente converterão, abandonarão ou exigirão ações de marketing específicas. Esta estratégia de segmentação de clientes permite que as marcas abordem as necessidades dos clientes para aumentar o engajamento, melhorar o valor vitalício e impulsionar a receita.
Por exemplo, modelos de análise preditiva podem identificar tendências e ajudar os profissionais de marketing a prever comportamentos futuros, permitindo que entreguem conteúdo altamente relevante e oportuno. Isso poderia incluir direcionar clientes em risco de abandono com ofertas de retenção personalizadas ou recompensar clientes fiéis com ofertas exclusivas para que se sintam vistos e apreciados.
A segmentação precisa de clientes envolve o rastreamento de mudanças dinâmicas e a atualização frequente de novos dados. Embora segmentar clientes de acordo com seu CLV seja a abordagem recomendada, existem muitos tipos de modelos de segmentação de clientes. Alguns dos tipos mais comuns são segmentação via análise de cluster, segmentação RFM e longevidade. Alguns profissionais de marketing podem até combinar um ou mais modelos de segmentação para atingir seus objetivos.
Independentemente dos tipos de modelos de segmentação que os profissionais de marketing decidam usar, todos exigem que os profissionais de marketing criem agrupamentos de clientes para servir como primeiro passo na segmentação da base de clientes. Geralmente, isso resultará em profissionais de marketing tendo uma série de níveis para cada tipo de modelo de segmentação. Os profissionais de marketing podem então misturar diferentes níveis entre os modelos para criar segmentos mais definidos. Por exemplo, misturar o nível mais alto de clientes com base em um modelo RFM e combiná-lo com um nível de baixa longevidade resultará em profissionais de marketing tendo um segmento de clientes recém-adquiridos e altamente ativos.
Marcas que usam um modelo de segmentação de clientes descobrem que é uma fonte poderosa para determinar qual mensagem e estratégia você deve usar ao comercializar para seus clientes. Não só é ideal para enviar mensagens altamente personalizadas e relevantes, mas também pode ser usado de forma mais estratégica, pois pode expor valiosas estratégias de marketing para aumentar a retenção e o valor vitalício do cliente (CLTV).
Uma abordagem adicional para a segmentação de clientes é alavancar algoritmos de aprendizado de máquina para descobrir novos segmentos. Diferente dos modelos de segmentação projetados por profissionais de marketing, como os descritos acima, a segmentação de clientes por aprendizado de máquina permite que algoritmos avançados tragam à tona insights e agrupamentos que os profissionais de marketing podem ter dificuldade em descobrir por conta própria.
Além disso, profissionais de marketing que criam um ciclo de feedback entre o modelo de segmentação e os resultados da campanha terão segmentos de clientes em constante aprimoramento. Nesses casos, o modelo de aprendizado de máquina não só será capaz de refinar sua definição de segmentos, mas também será capaz de identificar se um subconjunto específico do segmento está superando o restante, otimizando o desempenho de marketing.
Na maioria das vezes, os métodos que os profissionais de marketing usam para segmentação tomam a forma de regras codificadas com base em experiência e suposições. Abordagens mais sofisticadas usam modelos matemáticos para analisar grandes quantidades de dados para agrupar clientes com conjuntos de dados semelhantes em segmentos específicos. No entanto, essas abordagens ignoram um componente crítico da segmentação precisa de clientes: como os clientes migram de um segmento para outro ao longo do tempo?
A Optimove utiliza todos os dados disponíveis e emprega modelos de cluster sofisticados para realizar uma segmentação altamente precisa. Na verdade, essa tecnologia resulta em um grande número de microssegmentos finamente divididos. No entanto, o “ingrediente secreto” da segmentação da Optimove é o foco na natureza dinâmica do comportamento do cliente. Em outras palavras, a Optimove recalcula continuamente a segmentação de cada cliente e rastreia como os clientes se movem de um microssegmento para outro ao longo do tempo.
Em outras palavras, a maioria das empresas vê a segmentação como um método de agrupar clientes semelhantes em um determinado momento, mas desconsidera completamente o caminho ou a rota que cada cliente percorreu para atingir seu segmento atual. Ao analisar os clientes com base em seu movimento entre os segmentos ao longo do tempo, a Optimove alcança uma segmentação muito mais precisa do que qualquer outro método conhecido.
Além disso, a combinação desta abordagem de segmentação dinâmica de clientes com a capacidade da Optimove de criar microssegmentos extremamente homogêneos e compactos resulta em um grau inigualável de precisão na segmentação de clientes. Ao considerar o foco principal da Optimove no valor vitalício do cliente em todos os cálculos, é fácil ver por que a capacidade da Optimove de prever a resposta de cada cliente a qualquer ação de marketing está uma geração à frente de qualquer outra solução de otimização de ações de marketing.
Abaixo estão algumas maneiras pelas quais a Optimove ajudou empresas usando a segmentação de clientes.
Musti, um especialista líder em cuidados para animais de estimação nórdico, cresceu rapidamente e a empresa teve que melhorar o uso de seus dados de clientes para liberar o marketing personalizado em vários países e canais. Usando a Optimove, ela escalou a segmentação e levou a personalização a um ponto onde 89% de suas campanhas visavam menos de 0,02% de sua base de clientes.
Ao aplicar a segmentação, outro cliente da Optimove, BetMGM, obtém insights sobre o comportamento de seus clientes que de outra forma não teria. “Estamos usando a Optimove para maximizar o valor vitalício do cliente de muitas maneiras diferentes”, disse Claus Hansen, Diretor de CRM da BetMGM. “Isso nos permite identificar o que precisamos fazer com diferentes grupos de clientes desde o início e entender como agir ao longo das diferentes jornadas para, em última análise, maximizar o valor vitalício.”
Não paramos por aí e testamos por nós mesmos. Analisamos um conjunto de dados que consistia em mais de 30 milhões de clientes e 2.000 campanhas, entregues a grupos-alvo com tamanhos que variavam de um cliente por grupo a grupos de mais de 100.000 clientes. Para cada tamanho de grupo-alvo, medimos o aumento médio da campanha. Os resultados deixam claro que, ao conduzir campanhas de marketing para clientes, a segmentação realmente cumpre sua promessa. Quanto menor o grupo-alvo, maior o aumento.
Para aprender rapidamente como passar de ter segmentos/grupos-alvo para realmente personalizar sua estratégia de marketing, você pode assistir ao breve vídeo de 3 minutos aqui ou ler a transcrição aqui.
Escolher um segmento de cliente é simples. Aqui estão cinco critérios para escolher um segmento de cliente que maximizará o valor de cada cliente individual.
A Optimove utiliza algoritmos avançados desenvolvidos a partir dos domínios da análise de cluster e da teoria da decisão. Cada pedaço de informação disponível com potencial valor de marketing é incorporado ao processo de segmentação, dentro de uma estrutura de dados hierárquica, incluindo estágios do ciclo de vida (por exemplo, novo, ativo, risco de abandono), padrões de comportamento, histórico de resposta a campanhas anteriores, valor vitalício previsto, previsão de abandono, dados demográficos e até mesmo comportamento do cliente em tempo real.
Entre em contato conosco hoje – ou solicite uma demonstração Web – para saber como você pode usar a Optimove para maximizar facilmente o impacto de cada ação de marketing, a fim de converter mais clientes, aumentar os gastos dos clientes existentes e reduzir o abandono de clientes.
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