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Forrester: Impacto económico total da Optimove
No contexto da segmentação de clientes, a análise de agrupamentos de clientes consiste na utilização de um modelo matemático para descobrir grupos de clientes semelhantes com base na identificação das menores variações entre os clientes dentro de cada grupo. Esses grupos homogéneos são conhecidos como «arquétipos de clientes» ou «personas».
O objetivo da análise de agrupamentos em marketing é segmentar os clientes com precisão para alcançar um marketing mais eficaz através da personalização. Um método comum de análise de agrupamentos é um algoritmo matemático conhecido como análise de agrupamentos k-means, por vezes referido como segmentação científica. Os clusters resultantes auxiliam na melhor modelação de clientes e análise preditiva, e também são usados para direcionar ofertas e incentivos personalizados de acordo com os desejos, necessidades e preferências dos clientes.
O processo não se baseia em limites ou regras pré-determinados. Em vez disso, os próprios dados revelam os protótipos de clientes que existem inerentemente na população de clientes.
Nas abordagens de segmentação baseadas em limites (ou regras), o profissional de marketing seleciona limites a priori, normalmente em duas dimensões, e divide os clientes de acordo com eles.
As desvantagens desta abordagem incluem:
O exemplo a seguir ilustra por que essa abordagem de segmentação é fraca. Observe os dois clientes destacados – embora seus padrões de compra sejam significativamente diferentes, ambos foram incluídos no segmento “amarelo”.
Em comparação com a segmentação baseada em limites/regras, as três principais vantagens da abordagem de segmentação analítica representada pela análise de agrupamentos são:
No diagrama seguinte, vemos que a análise de clusters identificou cinco personas de clientes distintas no mesmo conjunto de dados acima (os pontos que representam os clientes em cada persona têm cores diferentes). Os clientes dentro de cada persona são muito semelhantes entre si e significativamente diferentes dos de outras personas. Por outras palavras, cada persona conta uma história diferente do cliente.
Ao contrário do que aconteceu quando a mesma amostra de clientes foi analisada por segmentação baseada em limites/regras, os mesmos dois clientes destacados estão agora devidamente segmentados em diferentes clusters de marketing, ou personas.
O gráfico seguinte mostra os resultados de uma análise de cluster tridimensional realizada na base de clientes de um site de comércio eletrónico. Esta análise resultou na descoberta de quatro personas de clientes.
Uma vez que os profissionais de marketing da loja tenham uma visão clara dos vários perfis de clientes, eles são capazes de se relacionar de maneira diferente com cada perfil, com as interações de marketing mais relevantes para as preferências de produto de cada perfil.
Em outras palavras, os perfis distintos de clientes descobertos pela análise de cluster permitem que os profissionais de marketing modelem os seus clientes e personalizem os esforços de marketing para uma eficácia muito maior.
Como o comportamento do cliente muda frequentemente, realizar a segmentação baseada em cluster apenas de vez em quando não é suficiente. O ideal é que ela seja realizada diariamente, aproveitando todos os dados mais recentes sobre o comportamento e as transações dos clientes. Para a maioria dos negócios online, isso significa identificar dezenas ou centenas de personas diferentes que podem ser alvo independente dos profissionais de marketing. É claro que isso não é algo que possa ser feito manualmente com facilidade; em vez disso, deve-se empregar um sistema automatizado para garantir que toda a base de clientes seja segmentada com precisão em personas relevantes todos os dias.
O próximo ingrediente é conectar as personas de clientes descobertas com as interações de marketing mais relevantes para cada uma delas. Essas interações devem atender aos desejos, necessidades e preferências específicos de cada pequeno grupo homogéneo de clientes representado por cada persona. A criatividade de marketing deve ser combinada com um sistema automatizado de execução de marketing multicanal que permitirá aos profissionais de marketing abordar qualquer número de personas diferentes com qualquer número de campanhas de marketing diferentes, todos os dias.
Por fim, é necessário que haja um ciclo de medição e otimização em vigor. Ao medir cientificamente os resultados de cada campanha em termos de aumento monetário, os profissionais de marketing podem saber quais as campanhas que estão a funcionar bem e quais as que precisam de melhorias. O resultado final será uma comunicação de marketing altamente relevante – sem deixar nenhum cliente para trás – que gera fidelidade a longo prazo, melhoria da perceção da marca e máximo valor para o cliente.
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A análise de agrupamentos usa um modelo matemático para descobrir grupos de clientes semelhantes com base na identificação de variações ainda menores entre os clientes dentro de cada grupo.
Um exemplo de análise de agrupamentos em marketing diz respeito a compradores ocasionais. Os clientes que fazem compras com pouca frequência e têm uma taxa média de gastos mais baixa podem comprar em ocasiões especiais ou quando precisam de itens de vestuário específicos. As empresas podem usar a análise de agrupamentos para rastrear esse segmento ultraespecífico.
A análise de agrupamentos fornece uma abordagem baseada em dados para identificar grupos distintos de clientes com base em características ou comportamentos comuns. A análise de agrupamentos pode contribuir para melhorar a segmentação de clientes das seguintes formas:
Forrester: Impacto económico total da Optimove
O estudo Forrester Total Economic Impact™ mostra que a plataforma de Positionless Marketing da Optimove gera um aumento de 88% na eficiência das campanhas.
