Análise aprofundada do cliente

O que é análise de clientes?

A análise de clientes, também conhecida como inteligência de clientes, é uma abordagem centrada no cliente para gerir decisões comerciais, com base na análise de dados disponíveis sobre os clientes e o seu comportamento. É amplamente aceito que, atualmente, utilizar uma abordagem baseada em métricas para gerir a retenção de marketing e a gestão de relacionamento com o cliente de uma empresa é fundamental para o sucesso da gestão empresarial.

O aumento do nível de análise de clientes e análise de dados

No passado, a tecnologia para processar de forma eficiente e precisa grandes quantidades de dados de clientes, a fim de obter análises acionáveis, simplesmente não estava disponível. Então, à medida que a tecnologia se tornou disponível, as empresas que a utilizaram de forma eficaz obtiveram uma vantagem competitiva significativa com a utilização da análise de dados de clientes.

A realidade atual é que a maioria das empresas está a utilizar alguma forma de análise de clientes, neutralizando assim a vantagem competitiva que ela outrora proporcionava. As empresas estão, portanto, a procurar ir além do que a análise de dados de clientes «padrão» permite, a fim de aumentar a eficiência do marketing de clientes e recuperar a vantagem competitiva significativa que a análise de clientes oferecia aos seus primeiros utilizadores.

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Desafios da análise de clientes

O primeiro nível de dificuldade em obter inteligência de clientes precisa e acionável a partir dos dados de uma empresa é que os dados relevantes estão espalhados por várias bases de dados, em diferentes departamentos, usando diferentes formatos e convenções de nomenclatura. Para compreender verdadeiramente um cliente, é fundamental reunir a importantíssima «visão única do cliente» (ou visão de 360 graus do cliente): um conglomerado único, plano e consistente de todos os dados relevantes para cada cliente. Não há outra maneira de olhar para o cliente de forma holística, incluindo os seus dados demográficos, comportamento, preferências e interesses. Isso é mais fácil dizer do que fazer e, às vezes, pode levar muitos meses de esforço.

Depois de todos os dados serem agregados, limpos e sincronizados, o próximo desafio é extrair um significado útil dos dados – inteligência do cliente – para que decisões comerciais ótimas e oportunas possam ser tomadas com base nos dados. As aplicações convencionais de inteligência empresarial (BI) e análise de clientes abordam esse desafio com recursos para criar uma série de consultas, painéis e relatórios para visualizar o que está a acontecer.

No entanto, esta abordagem passiva – e histórica – não fornecerá mais do que o nível «padrão» de análise de clientes que a concorrência também possui.

Então, o que é a análise profunda de clientes?

A análise profunda do cliente vai além para fornecer uma visão avançada do cliente, que permite tomar decisões gerenciais informadas que superarão a concorrência. Quando um software de análise de clientes de ponta consegue prever com antecedência exatamente qual ação de marketing terá o maior impacto em cada cliente individual, a análise profunda do cliente foi alcançada!

Existem várias capacidades tecnológicas avançadas que, juntas, permitem uma análise profunda do cliente e uma inteligência do cliente acionável. Os seis principais diferenciais entre a análise padrão de dados do cliente e a análise profunda do cliente são:

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 olhar apenas para dados agregados/médios que ocultam factos importantes sobre cada cliente individual
2. Acompanhar os clientes e a forma como eles 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 relatórios 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.

As vantagens do software de análise profunda do cliente

As empresas investem muito tempo, dinheiro e pessoal para compreender os dados dos seus clientes e utilizá-los para impulsionar processos de tomada de decisão otimizados. Infelizmente, a maioria das soluções de análise de dados de clientes e inteligência empresarial simplesmente não tem as capacidades descritas acima. O resultado é uma situação frustrante e difícil para profissionais de marketing, gestores de CRM e especialistas em retenção, que lutam para aproveitar os seus dados para obter inteligência de clientes, permitindo-lhes descobrir exatamente o que fazer a seguir para cada cliente.

Por outro lado, uma aplicação de análise profunda de clientes, como o Optimove, oferece uma solução automatizada, de ciclo fechado e orientada para a ação, que elimina a frustração e fornece as respostas práticas de que os profissionais de marketing precisam, tais como:

• Quais ações de marketing serão mais eficazes para converter cada utilizador gratuito num cliente pagante?
• Quais clientes estão prestes a cancelar a sua assinatura e quais ações de marketing serão mais eficazes para reter cada um deles?
• Quais clientes reduzirão os seus gastos no futuro e quais ações de marketing serão mais eficazes para mantê-los no nível atual de gastos?
• Quais clientes têm potencial para se tornarem grandes gastadores e quais ações de marketing serão mais eficazes para aumentar os gastos de cada um?

Sem uma visão holística do cliente – e as seis capacidades-chave descritas acima – nenhuma solução de análise de dados de clientes será capaz de fornecer respostas precisas a estas e outras perguntas semelhantes, permitindo que as marcas alcancem o Santo Graal da inteligência do cliente.

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