Segmentação de clientes

O que é segmentação de clientes?

A 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 de cada segmento, a fim de maximizar o valor de cada cliente para o negócio.

O que é análise de segmentação de clientes?

A análise de segmentação de clientes é o processo realizado quando se procura descobrir insights que definem segmentos específicos de clientes. Os profissionais de marketing e as marcas aproveitam esse processo para determinar quais campanhas, ofertas ou produtos utilizar ao comunicar-se com segmentos específicos.

Por exemplo, uma marca de retalho que procura determinar como reativar clientes inativos pode criar um segmento de clientes que compraram no passado e não compraram ou navegaram na loja de comércio eletrónico nos últimos 30 dias. Em seguida, pode analisar esse segmento para entender que tipo de produtos esses clientes compraram no passado, qual é a sua afinidade com descontos e muito mais. Usando essas informações, a equipa de marketing pode determinar a melhor campanha a ser criada para reativar esses clientes inativos.

Da mesma forma, uma empresa pode usar a análise de segmentação de clientes para determinar o valor de determinados segmentos, analisando o valor futuro previsto de um segmento, o valor médio dos pedidos, a distribuição dos níveis de fidelidade e muito mais.

Por que a segmentação de clientes é importante?

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 clientes potenciais), uma análise de segmentação de clientes permite que os profissionais de marketing identifiquem grupos distintos de clientes com um alto grau de precisão com base em indicadores demográficos, comportamentais e outros.

Como o objetivo do profissional de marketing geralmente é maximizar o valor (receita e/ou lucro) de cada cliente, é fundamental saber com antecedência como uma determinada ação de marketing influenciará o cliente. Idealmente, essa segmentação de clientes «centrada na ação» não se concentrará no valor de curto prazo de uma ação de marketing, mas sim no impacto de longo prazo valor da vida útil do cliente (CLV) que tal ação de marketing terá. Assim, é necessário agrupar ou segmentar os clientes de acordo com o seu CLV.

Segmentação de clientes com foco no CLV

É claro que é sempre mais fácil fazer suposições e usar a «intuição» para definir regras que segmentem os clientes em grupos lógicos, por exemplo, clientes que vieram de uma fonte específica, que vivem em um local específico ou que compraram um produto/serviço específico. No entanto, essas categorizações de alto nível raramente levam aos resultados desejados.

É óbvio que alguns clientes gastarão mais do que outros durante a sua relação com uma empresa. Os melhores clientes gastarão muito durante muitos anos. Os bons clientes gastarão modestamente durante um longo período de tempo ou gastarão muito durante 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 relativas ao seu valor total futuro para a empresa, com o objetivo de abordar cada grupo (ou indivíduo) da forma mais provável de maximizar esse valor futuro, ou ao longo da vida.

Abordagens para segmentar clientes

Depois de decidir as melhores categorias e atributos para basear os seus segmentos de clientes, deve decidir qual abordagem utilizará para criar esses segmentos. As duas abordagens mais comuns para segmentar clientes são a segmentação baseada em regras e a segmentação baseada em clusters.

1. Segmentação baseada em regras: a segmentação baseada em regras concentra-se em definir limites para determinar a que segmento um cliente deve pertencer. A abordagem segmenta os clientes com base num conjunto de regras. A abordagem de segmentação baseada em regras é uma maneira simples de categorizar os clientes em segmentos, mas exige que você determine os atributos usados para segmentar os clientes a cada vez. Isso facilita a observação de tendências, analisando quantos clientes você tem em cada grupo. É difícil adicionar novos atributos, portanto, usar a abordagem de segmentação baseada em regras exige muito trabalho para manter os segmentos atualizados se o comportamento dos clientes mudar.
2. Segmentação baseada em clusters: em vez de definir limites para dividir os clientes, a segmentação baseada em clusters identifica a melhor maneira de segmentar os clientes para que os segmentos sejam o mais iguais possível. Ela mostra a relação entre os pontos de dados para que possam ser colocados em segmentos de clientes. A segmentação baseada em clusters cria esses grupos usando um algoritmo K-means. A abordagem de segmentação baseada em clusters permite encontrar novos insights nos seus dados para criar segmentos que você não sabia que existiam. Ela também pode colocar os clientes em segmentos usando vários atributos. Embora a segmentação baseada em clusters ofereça mais recursos de segmentação com pouca manutenção, é uma abordagem difícil de configurar sem um cientista de dados talentoso.

Estratégias de segmentação de clientes

Estratégias eficazes de segmentação de clientes aproveitam a análise de dados e a aprendizagem automática para agrupar com precisão os clientes com base em comportamentos, preferências, valor ao longo da vida, etc. Aqui estão alguns exemplos de estratégias de segmentação de clientes: 

1. Segmentação comportamental

Compreender como os clientes se comportam é uma das formas mais poderosas de os segmentar. Ao analisar o comportamento de compra, as interações no site, as preferências de produtos e categorias e as respostas a campanhas de marketing anteriores, as marcas podem adaptar as suas mensagens e ofertas para satisfazer as necessidades dos clientes.

Por exemplo, as marcas podem segmentar os clientes com base no dia da semana e na hora do dia em que costumam fazer compras para enviar promoções nesses horários. Em alternativa, podem segmentar os clientes com base na data em que se registaram pela primeira vez, na data/montante da última compra/depósito, na frequência com que interagem e muito mais.

1. Segmentação demográfica combinada com insights comportamentais

A segmentação demográfica tradicional, baseada em atributos como idade, sexo ou rendimento, continua a ser relevante, mas pode ser melhorada 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 possibilitando campanhas altamente relevantes e baseadas em dados.

Por exemplo, um cliente de 35 anos com alta renda que frequentemente pesquisa produtos de luxo, mas raramente compra, pode ser alvo de ofertas personalizadas que o incentivem a fazê-lo. 

1. Segmentação preditiva

A segmentação preditiva de clientes utiliza algoritmos avançados de aprendizagem automática para identificar padrões que podem não ser imediatamente aparentes. Ao analisar dados históricos e interações com clientes, os modelos preditivos podem prever quais segmentos provavelmente converterão, abandonarão ou exigirão ações de marketing específicas. Essa estratégia de segmentação de clientes permite que as marcas atendam às necessidades dos clientes para aumentar o envolvimento, melhorar o valor ao longo da vida e impulsionar a receita. 

Por exemplo, os modelos de análise preditiva podem identificar tendências e ajudar os profissionais de marketing a prever comportamentos futuros, permitindo-lhes fornecer conteúdo altamente relevante e oportuno. Isso pode incluir direcionar clientes em risco de desistência com ofertas de retenção personalizadas ou recompensar clientes fiéis com ofertas exclusivas para que se sintam valorizados e apreciados. 

Tipos de modelos de segmentação de clientes

A segmentação precisa de clientes envolve o acompanhamento de mudanças dinâmicas e a atualização frequente de novos dados. Embora a segmentação de clientes de acordo com o seu CLV seja a abordagem recomendada, existem muitos tipos de modelos de segmentação de clientes. Alguns dos tipos mais comuns são a segmentação por análise de cluster, a segmentação RFM e a longevidade. Alguns profissionais de marketing podem até combinar um ou mais modelos de segmentação para atingir os seus objetivos.

Independentemente dos tipos de modelos de segmentação que os profissionais de marketing decidam usar, todos exigem que eles criem agrupamentos de clientes como primeiro passo na segmentação da base de clientes. Normalmente, isso resulta em 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 num modelo RFM e combiná-lo com um nível de longevidade baixo resultará em profissionais de marketing com um segmento de clientes altamente ativos e recém-adquiridos.

As marcas que utilizam um modelo de segmentação de clientes consideram-no uma fonte poderosa quando se trata de determinar quais mensagens e estratégias devem utilizar no marketing para os seus clientes. Não só é ideal para enviar mensagens altamente personalizadas e relevantes, como também pode ser usado de forma mais estratégica, uma vez que pode revelar estratégias de marketing valiosas para aumentar a retenção e o valor da vida útil do cliente (CLTV).

Segmentação de clientes e aprendizagem automática

Uma abordagem adicional à segmentação de clientes é aproveitar os algoritmos de aprendizagem automática para descobrir novos segmentos. Diferente dos modelos de segmentação concebidos por profissionais de marketing, como os descritos acima, a segmentação de clientes por aprendizagem automática permite que algoritmos avançados revelem insights e agrupamentos que os profissionais de marketing podem ter dificuldade em descobrir por conta própria.

Além disso, os profissionais de marketing que criam um ciclo de feedback entre o modelo de segmentação e os resultados da campanha terão segmentos de clientes cada vez melhores. Nesses casos, o modelo de aprendizagem automática será capaz não só de refinar a sua definição de segmentos, mas também de identificar se um subconjunto específico do segmento está a ter um desempenho superior ao resto, otimizando o desempenho do marketing.

A abordagem da Optimove à segmentação de clientes

Na maioria das vezes, os métodos que os profissionais de marketing utilizam para a segmentação assumem a forma de regras rígidas baseadas na experiência e em suposições. Abordagens mais sofisticadas utilizam modelos matemáticos para analisar grandes quantidades de dados e agrupar clientes com conjuntos de dados semelhantes em segmentos específicos. No entanto, estas abordagens ignoram um componente crítico da segmentação precisa de clientes: como é que os clientes migram de um segmento para outro ao longo do tempo?

A Optimove utiliza todos os dados disponíveis e emprega modelos de agrupamento 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. Por outras palavras, a Optimove recalcula continuamente a segmentação de cada cliente e acompanha como os clientes passam de um microsegmento 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 chegar ao seu segmento atual. Ao analisar os clientes com base em seus movimentos entre segmentos ao longo do tempo, a Optimove alcança uma segmentação muito mais precisa do que qualquer outro método conhecido.

Além disso, a combinação dessa abordagem de segmentação dinâmica de clientes com a capacidade do Optimove de criar microsegmentos extremamente homogéneos e compactos resulta em um grau incomparável de precisão na segmentação de clientes. Ao levar em consideração o foco principal da Optimove no valor da vida útil do cliente em todos os cálculos, é fácil perceber 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.

Exemplos de segmentação de clientes

Abaixo estão algumas maneiras pelas quais a Optimove ajudou empresas usando a segmentação de clientes.

1. Musti

A Musti, especialista líder em cuidados com animais de estimação na região nórdica, cresceu rapidamente e a empresa precisou melhorar o uso dos dados dos clientes para implementar o marketing personalizado em vários países e canais. Usando a Optimove, ela ampliou a segmentação e levou a personalização a um ponto em que 89% de suas campanhas visavam menos de 0,02% de sua base de clientes.

2. BetMGM

Ao aplicar a segmentação, outro cliente da Optimove, a BetMGM, obtém insights sobre o comportamento dos seus clientes que de outra forma não teria. «Estamos a usar a Optimove para maximizar o valor da vida útil do cliente de várias maneiras diferentes», disse Claus Hansen, diretor de CRM da BetMGM. «Isso permite-nos identificar o que precisamos fazer com diferentes grupos de clientes logo no início e entender como agir ao longo das diferentes jornadas para, em última análise, maximizar o valor da vida útil.»

Não ficámos por aí e testámos nós próprios. Analisámos um conjunto de dados composto por mais de 30 milhões de clientes e 2000 campanhas, entregues a grupos-alvo que variavam em tamanho, desde um cliente por grupo até grupos com mais de 100 000 clientes. Para cada tamanho de grupo-alvo, medimos o aumento médio da campanha. Os resultados deixam claro que, ao realizar campanhas de marketing para clientes, a segmentação realmente cumpre o que promete. Quanto menor o grupo-alvo, maior o aumento.

Para aprender rapidamente como passar de segmentos/grupos-alvo para a personalização da sua estratégia de marketing, pode assistir ao vídeo curto de 3 minutos aqui ou ler a transcrição aqui.

Perguntas frequentes

Quais são os 5 critérios para escolher um segmento de clientes?

Escolher um segmento de clientes é simples. Aqui estão cinco critérios para escolher um segmento de clientes que maximizará o valor de cada cliente individual.

1. Utilize todos os dados disponíveis. Fazer previsões ou suposições sem o uso de dados raramente produzirá resultados.
2. Acompanhe as mudanças dinâmicas. Isso significa atualizar frequentemente novos dados e recalcular continuamente a segmentação de cada cliente. Por outras palavras, deve acompanhar a medida que os clientes passam de um microsegmento para outro ao longo do tempo.
3. Concentre-se no longo prazo. Deve analisar o valor da vida útil do cliente. É fundamental evitar concentrar-se na segmentação de clientes de curto prazo «centrada na ação» e, em vez disso, concentrar-se no impacto de longo prazo de uma ação de marketing.
4. Escolha uma abordagem para a segmentação. Existem duas abordagens principais para a segmentação de clientes: segmentação baseada em regras e segmentação baseada em clusters.

• A segmentação baseada em regras requer que crie um conjunto de regras que representem atributos específicos de cada cliente. Esta é uma maneira simples de categorizar os clientes, pois divide-os com base em apenas um atributo.
• Por outro lado, a segmentação baseada em clusters é usada para dividir os clientes em grupos com base em pequenas variações e com vários atributos.

5. Crie microsegmentos. Por fim, é importante observar que pode criar segmentos de clientes em um nível granular, onde é possível criar segmentos menores a partir dos segmentos existentes. Isso ajuda a oferecer hiperpersonalização.

Como a Optimove realiza a segmentação de clientes?

A Optimove usa algoritmos avançados desenvolvidos a partir dos domínios da análise de cluster e da teoria da decisão. Todas as informações disponíveis com potencial valor de marketing são incorporadas ao processo de segmentação, dentro de uma estrutura de dados hierárquica, incluindo estágios do ciclo de vida (por exemplo, novo, ativo, risco de cancelamento), padrões de comportamento, histórico de respostas a campanhas anteriores, valor previsto ao longo da vida, previsão de rotatividade, dados demográficos e até mesmo comportamento do cliente em tempo real.

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