Empresas que adotam estratégias avançadas de análise de dados compreendem melhor seus clientes e se destacam no mercado, proporcionando experiências ainda mais personalizadas.
Tão importante quanto saber o que os clientes compram é entender o porquê compram. A análise do cliente é uma oportunidade de se conectar profundamente com seu público-alvo.
E se você pudesse descobrir necessidades, desejos e motivações de cada cliente? Com tantos insights únicos em mãos, com certeza as estratégias da sua empresa seriam muito mais assertivas.
A verdade é que, no cenário dinâmico e desafiador em que vivemos, entender e satisfazer as demandas do nosso público-alvo torna-se uma tarefa essencial.
É por isso que o Customer Analytics deve ser uma área indispensável a qualquer organização.
Mais do que coletar dados, essa estratégia tem como objetivo extrair significado das informações para entender o comportamento das pessoas, prever suas necessidades e seus desejos futuros.
E então, finalmente, fornecer experiências personalizadas que gerem valor tanto para o cliente quanto para a empresa.
Mas, infelizmente, muitas organizações ainda lutam para entender verdadeiramente seu público.
Dados de uma pesquisa do grupo de consultoria Gartner revelaram que 27% dos CMOs entrevistados não dedicaram nenhum orçamento à análise de clientes em 2022.
Algo preocupante, já que uma parcela significativa das organizações está perdendo a oportunidade valiosa de se conectar profundamente com seu público-alvo.
A fim de reforçar a importância dessa prática na era digital, apresentamos neste artigo fundamentos, métodos e casos de uso de Customer Analytics.
Continue a leitura e confira.
Customer Analytics é a disciplina que busca compreender o comportamento e as necessidades das pessoas por meio da análise de dados relacionados às interações entre clientes e empresa.
Algumas perguntas fundamentais que essa prática ajuda a responder são:
Tal diagnóstico permite às organizações extrair insights valiosos para tomar decisões estratégicas e orientadas pelo cliente.
Para isso, existe um conjunto diversificado de técnicas e métodos, desde a análise de dados transacionais até o uso de Inteligência Artificial (IA) para prever comportamentos futuros.
Em essência, o objetivo é entender quem são os clientes, o que fazem, como interagem com a empresa e o que desejam.
Uma ampla variedade de dados pode ser usada em Customer Analytics, incluindo:
Leia também: Inteligência Artificial nas empresas: 6 formas de usar no dia a dia.
Para conseguir prever o que os clientes desejam, entender padrões de comportamento e suas preferências, a prática de Customer Analytics usa uma série de algoritmos e modelos estatísticos.
No entanto, a escolha das ferramentas e abordagens mais adequadas dependerá dos objetivos específicos da sua empresa.
Além disso, esse é um processo que você deve monitorar e aprimorar constantemente.
A melhoria contínua é fundamental para garantir que as estratégias de marketing e vendas estejam alinhadas com as necessidades em constante evolução dos clientes.
A seguir, conheça as quatro principais categorias de análise.
Essa categoria envolve a descrição do histórico de comportamento dos clientes.
Ela fornece uma visão retrospectiva do que aconteceu, com métricas como volume de vendas, taxa de retenção de clientes e taxa de conversão. Técnicas comuns incluem a segmentação de clientes e a análise de tendências.
Aqui, o foco está na previsão de eventos futuros com base em dados históricos. Isso pode incluir a previsão de vendas futuras, o risco de churn de clientes e a identificação de oportunidades de cross-selling.
Para esse tipo de análise, você pode construir modelos estatísticos e algoritmos de machine learning para ganhar agilidade e precisão em suas previsões.
Leia também: NBO e análise de churn: estratégias essenciais para sua empresa.
A análise prescritiva vai além da previsão, fornecendo recomendações acionáveis para melhorar o desempenho da empresa. Isso pode englobar sugestões personalizadas de produtos, otimização de preços e estratégias de retenção de clientes.
O objetivo é entender por que determinados eventos ocorreram. Isso pode envolver a análise de causas subjacentes de tendências de mercado, padrões de comportamento do cliente e resultados de campanhas de marketing.
Técnicas como análise de regressão e análise de variância são frequentemente empregadas para identificar correlações e relações causais nos dados.
Leia mais: Tipos de análise de dados: quais são, como e quando e como aplicá-los?
Uma abordagem inovadora na análise de dados é o uso da Inteligência Artificial Generativa para personalização emocional.
Essa técnica vai além da simples previsão de comportamento do cliente, focando na criação de conteúdo personalizado para promover experiências únicas e envolventes.
Por exemplo, uma empresa de varejo pode usar IA generativa para criar anúncios personalizados.
Mais do que recomendar produtos relevantes com base no histórico de compras, é possível incorporar elementos emocionais, como imagens e mensagens que ressoam com os interesses e preferências pessoais do cliente.
Consequentemente, isso ajuda a aumentar a fidelidade à marca e, é claro, impulsionar as vendas.
Além disso, o diferencial dessa tecnologia é poder usá-la na linguagem natural humana, o que facilita a interação entre pessoas e máquinas.
Em um artigo publicado na CMSWire, Gerald Zaltman, professor da Harvard Business School, revelou que 95% das decisões de compra são tomadas por emoções.
Esse fato ressalta a importância de compreender o comportamento racional, assim como as motivações emocionais dos clientes.
Dessa forma, o Customer Analytics não se trata apenas de entender o que as pessoas compram e sim por que compram.
Isso muda o jogo e traz novas perspectivas às estratégias de qualquer empresa na era digital.
A fim de tangibilizar melhor esses benefícios, confira exemplos práticos de como a compreensão profunda do cliente pode ajudar nos negócios.
O Customer Analytics permite às empresas oferecer experiências personalizadas e relevantes.
Ao conhecer as preferências, necessidades e os comportamentos, as empresas conseguem adaptar produtos, serviços e comunicações para atender às expectativas individuais de cada cliente.
A partir do Customer Analytics, é possível segmentar o público em grupos baseados em padrões de compra, como é feito na Análise Cohort.
E, com isso, otimizar as campanhas de marketing com ofertas personalizadas, resultando em um aumento significativo nas conversões.
Essa capacidade de personalização impulsionada pelo Customer Analytics pode ser aprimorada ainda mais por meio de treinamentos corporativos em tecnologias ágeis.
Com capacitação adequada, os profissionais aprendem a usar ferramentas avançadas de IA, machine learning e algoritmos preditivos para identificar padrões de comportamento dos clientes e, assim, personalizar experiências sem depender de times técnicos.
A segmentação de clientes é uma prática indispensável nas empresas: Análise Cohort: o que é, exemplos e 7 dicas para implementar.
A análise de dados ajuda as empresas a identificar os clientes em risco de churn (cancelamento) e a implementar estratégias proativas de retenção.
Ao compreender os motivos que levam os clientes a deixar uma empresa, as organizações podem tomar medidas para melhorar a satisfação do cliente e aumentar a fidelidade à marca.
Uma empresa de telecomunicações, por exemplo, pode aplicar análise preditiva para identificar clientes com alta probabilidade de cancelamento. A partir disso, oferece ofertas personalizadas, reduzindo a taxa de churn.
Entender o comportamento e as preferências dos clientes permite às empresas alocar recursos de forma mais eficiente.
Isso inclui a identificação de segmentos de clientes mais lucrativos, o direcionamento efetivo de campanhas de marketing e a priorização de iniciativas que geram o maior retorno sobre o investimento.
Outro benefício é poder antecipar tendências e se adaptar rapidamente às mudanças nas preferências do mercado. Seja desenvolvendo um novo produto, seja explorando novos nichos.
Há empresas que, ao analisarem dados em tempo real, conseguiram identificar padrões emergentes e responder de forma proativa, mantendo-se à frente da concorrência.
Ao compreender as necessidades dos clientes, as empresas conseguem otimizar seus processos operacionais para oferecer um serviço melhor e uma experiência mais fluida.
Isso inclui desde a melhoria da logística e do atendimento até a personalização da jornada do cliente em todos os pontos de contato.
Uma abordagem importante para conhecer é a jornada do cliente, que envolve três estágios principais.
Essa é uma representação essencial usada pelas empresas para acompanhar e entender o caminho que os clientes percorrem ao longo do seu ciclo de vida.
Isso vai desde a consciência de uma necessidade ou de um problema até se tornarem clientes satisfeitos de um produto ou serviço.
Nessa etapa, as pessoas tornam-se cientes da sua marca. Ou seja, na busca por soluções para suas dores ou necessidades, elas se deparam com sua empresa por meio de diferentes canais, como mídia social, publicidade online ou recomendações de amigos.
A personalização gerada pela Inteligência Artificial melhora a relevância das suas recomendações para o público que está chegando, ajudando a criar uma experiência mais cativante.
Durante essa fase, os clientes avaliam suas opções de produtos ou serviços e consideram como sua empresa pode resolver necessidades específicas.
Com auxílio da IA para além dos dados, ainda é possível manter esse público engajado ao adaptar desafios e recompensas conforme suas preferências individuais.
No momento da decisão de compra, os clientes comparam opções e fatores como preço e avaliações antes de escolher de quem vão comprar.
Aqui, a IA permite ajustar os produtos ou serviços em tempo real às preferências e ao contexto da pessoa, fornecendo uma experiência de compra personalizada e impulsionando a tomada de decisão.
Leia também: Como Data & Analytics possuem papéis fundamentais para impulsionar a eficácia da IA generativa.
Com tudo isso, fica claro que entender o cliente é essencial para qualquer negócio que busca prosperar em um mercado competitivo e em constante evolução.
No entanto, essa compreensão não surge apenas da observação casual ou intuição. Requer uma análise meticulosa e sistemática dos dados disponíveis, aliada a uma constante atualização das habilidades e dos conhecimentos das equipes.
Desde a definição clara dos objetivos até a criação de personas detalhadas, cada etapa desempenha um papel importante na obtenção de insights que impulsionam o sucesso das vendas e do próprio cliente.
Ao seguir essas orientações, as empresas podem desenvolver estratégias de marketing mais eficazes, aprimorar a experiência do público-alvo e manter vantagem competitiva no mercado.
Antes de mergulhar na coleta de dados e em análises complexas, é crucial estabelecer claramente o objetivo. Sem uma direção definida, corre-se o risco de desperdiçar recursos e, no final, obter com insights pouco relevantes.
Para definir o objetivo da análise, é importante considerar o que a empresa almeja alcançar. Além disso, é útil estabelecer metas específicas e mensuráveis que ajudem a orientar o processo de análise.
Por exemplo, uma meta pode ser aumentar a taxa de conversão em 20% até o final do próximo trimestre. Ou ainda reduzir o tempo médio de resposta do atendimento ao cliente pela metade.
Uma vez que o objetivo e as metas da análise estejam claros, é mais fácil determinar quais dados serão relevantes e como eles serão coletados, tratados e analisados.
Através de pesquisas, questionários e análises de vendas, as empresas podem obter uma compreensão abrangente dos clientes. Isso inclui desde informações básicas, como idade e localização, até detalhes sobre seus padrões de compra e suas preferências.
Além disso, monitorar atividades online e offline, juntamente com entrevistas diretas e grupos focais, fornece uma visão holística do comportamento e das motivações dos clientes.
Integrar esses dados permite uma compreensão mais profunda da jornada e orienta o desenvolvimento de estratégias de marketing mais eficazes.
Além de compreender quem são os clientes e como eles se comportam, é fundamental saber como se sentem em relação à empresa e aos produtos ou serviços oferecidos.
A pesquisa de satisfação é uma ferramenta poderosa para obter feedback direto dos clientes e avaliar sua experiência. Isso pode ser feito por meio de questionários, entrevistas ou até mesmo por meio de plataformas online dedicadas a coletar esses dados.
Tais pesquisas geralmente abordam uma variedade de aspectos, como qualidade dos produtos ou serviços, eficácia do atendimento, facilidade de uso do site ou aplicativo, entre outros.
Ao analisar as respostas, as empresas podem identificar áreas de melhoria e tomar medidas para resolver problemas ou atender às demandas dos clientes com mais eficácia.
A análise da concorrência é uma parte crucial do Customer Analytics, pois permite às empresas entender não apenas seus próprios pontos fortes e fracos, como também os dos concorrentes.
Isso envolve examinar como se posicionam no mercado, quais estratégias adotam e como atendem às necessidades dos clientes.
Uma das maneiras de realizar essa análise é através da pesquisa de mercado. Vale coletar e analisar informações sobre mix de produtos, preços, estratégias de marketing e reputação.
Além disso, é importante observar as análises e avaliações dos clientes sobre os concorrentes. Isso pode ser feito por meio de análises online, comentários em redes sociais e fóruns de discussão.
A criação de personas ajuda as empresas a visualizar e compreender melhor os diferentes segmentos de seu público-alvo.
Uma persona é uma representação fictícia de um cliente típico com base em dados demográficos, comportamentais, necessidades e objetivos.
Ao desenvolver personas detalhadas, as organizações podem personalizar suas estratégias de marketing e atendimento ao cliente para atender às demandas específicas de cada grupo.
Conforme uma pesquisa de 2023 do Gartner, 79% dos estrategistas corporativos veem a Inteligência Artificial e a análise de dados como essenciais para o sucesso de suas empresas.
E quando o assunto é cliente, principal ativo de qualquer organização, a integração dessas tecnologias é ainda mais importante.
O Customer Analytics impulsionado pela IA oferece uma oportunidade única para as empresas compreenderem e atenderem às necessidades dos clientes de forma mais precisa e eficaz.
Mas é importante lembrar que esse é um processo em constante evolução. À medida que os comportamentos dos consumidores mudam e as novas tecnologias emergem, as empresas devem estar preparadas para se adaptar e inovar continuamente.
Isso requer uma abordagem proativa para a coleta e análise de dados, bem como uma cultura organizacional que valorize a experimentação e a aprendizagem contínua.
Investir em treinamentos corporativos é o caminho para capacitar os seus times a usar essas e outras ferramentas de forma eficiente.
Além de aprender a aplicar as análises da forma correta, é essencial que as equipes saibam quais dados coletar, como prepará-los e interpretá-los para extrair insights realmente relevantes.
Na Niteo Learning, nós ajudamos a elevar a maturidade digital das empresas, preparando colaboradores no uso de tecnologias ágeis de análise, produtividade e Inteligência Artificial.
Agende uma conversa com nossos especialistas e entenda como podemos ajudar sua organização a se manter competitiva no mercado.
Você recebe gratuitamente o melhor do nosso conteúdo diretamente no seu e-mail.
