IA para a perceção e segmentação dos clientes: Deixar de adivinhar o que os clientes querem
Tem dados de clientes. Histórico de compras. Comportamento no site. Envolvimento por e-mail. Notas de CRM. Bilhetes de suporte. Registos de utilização do produto.
Todos esses dados devem indicar-lhe quem são os seus melhores clientes. O que eles precisam. Quando estão prestes a sair. Quem está pronto para comprar mais.
Mas transformar os dados em informações? Isso requer análise. Análise real, não apenas olhar para painéis de controlo. E a maioria das equipas não tem tempo para isso.
A IA faz a análise. Encontra padrões no comportamento do cliente. Cria segmentos que prevêem efetivamente os resultados. Detecta sinais de alerta antes que os clientes se desvinculem. A sua equipa toma decisões com base no que os clientes fazem e não no que espera que eles façam.
O problema: dados em todo o lado, informações em lado nenhum
O seu CRM está cheio. As suas ferramentas de análise acompanham tudo. Pode obter relatórios sobre qualquer métrica que deseje.
Mas os relatórios não são informações. Saber que 23% dos utilizadores clicaram num botão não lhe diz porquê nem o que fazer em relação a isso.
Segmentos de marketing por dados demográficos, porque é fácil. Pequenas empresas vs. empresas. Costa Leste vs. Costa Oeste. Diretor vs. VP.
Mas os dados demográficos não prevêem o comportamento. O título de uma pessoa não lhe diz se ela vai mudar de emprego. A dimensão da empresa não lhe diz se a pessoa está pronta a atualizar-se.
As informações estão nos dados. Só é preciso tempo e ferramentas para os encontrar. A maioria das equipas não tem nem uma coisa nem outra.
O que a IA faz pela perceção do cliente
A IA analisa os dados dos clientes à escala. Encontra padrões que os humanos não detectam. Segmenta com base no comportamento, não na demografia. Prevê os resultados antes que eles aconteçam.
Análise do comportamento do cliente
O que é que os clientes fazem antes de comprar? Antes de se afastarem? Antes de actualizarem?
A IA analisa os padrões de comportamento:
- Que funcionalidades são realmente utilizadas pelos utilizadores avançados?
- Qual é o percurso desde o teste até ao cliente pago?
- Que acções de marketing ocorrem antes de alguém se converter?
- Que mudanças de comportamento indicam que alguém está prestes a sair?
- Que produtos são comprados em conjunto?
Não se trata de adivinhar. É encontrar padrões reais nos seus dados sobre o comportamento do cliente que prevê que resultados.
Esses padrões tornam-se regras. Quando um cliente corresponde a um padrão, sabe-se o que é provável que aconteça a seguir. E pode atuar antes que isso aconteça.
Segmentação comportamental
Esqueça os dados demográficos. A IA segmenta de acordo com o que os clientes realmente fazem:
- Utilizadores avançados: Elevado envolvimento, utilização intensiva de funcionalidades, probabilidade de referir outros
- Em risco: Diminuição da utilização, bilhetes de suporte, pagamentos não efectuados, padrões que prevêem a rotatividade
- Potencial de crescimento: Utiliza as funcionalidades básicas, mas dá sinais de estar disposto a actualizá-las
- Valor elevado: Grandes compras, encomendas frequentes, longa duração
- Sensível ao preço: Comprar apenas com desconto, abandonar o carrinho por causa do preço, comparar concorrentes
Estes segmentos prevêem resultados. Comercializar para utilizadores avançados de forma diferente dos clientes em risco. Mensagens diferentes. Ofertas diferentes. Canais diferentes.
Os segmentos comportamentais funcionam porque se baseiam no que as pessoas fazem, não em quem são.
Previsão de rotatividade
A maior parte das empresas sabe que um cliente se desfez depois de já ter desaparecido. Nessa altura, é demasiado tarde para o salvar.
A IA prevê a rotatividade antes que ela ocorra:
- Entrega de resíduos
- Diminuição da frequência de início de sessão
- Aumento dos pedidos de assistência
- Paragem do envolvimento com as mensagens de correio eletrónico
- Atrasos de pagamento ou cobranças falhadas
Quando vários sinais de aviso aparecem em conjunto, a IA assinala o cliente como estando em risco. A sua equipa entra em contacto proactivamente. Oferece ajuda. Resolve problemas. Incentiva o cliente a ficar.
Não se pode salvar toda a gente. Mas pode salvar os que podem ser salvos - se souber que eles vão partir antes de já terem partido.
Pontuação do valor do tempo de vida do cliente
Nem todos os clientes têm o mesmo valor. Alguns compram uma vez e desaparecem. Outros permanecem durante anos e recomendam os seus amigos.
A IA calcula o valor do tempo de vida com base em:
- Frequência e montante das compras
- Mix de produtos e margens
- Padrões de permanência e retenção
- Custos de apoio
- Comportamento de referência
Os clientes de elevado volume de negócios recebem mais atenção. Mais apoio. Mais contacto. Melhores ofertas para os manter satisfeitos.
Os clientes de baixo valor acrescentado não são ignorados, mas deixa-se de despender esforços desproporcionados com eles. Os recursos vão para onde geram retorno.
Oportunidades de venda cruzada e de venda adicional
Que clientes deve tentar vender mais? O que é que deve recomendar?
A IA analisa os padrões de compra:
- Os clientes que compraram o produto A compram frequentemente o produto B a seguir
- Os utilizadores do plano Básico fazem a atualização quando atingem determinados limites de utilização
- Os clientes deste sector adicionam normalmente estas funcionalidades após 3 meses
- Um elevado envolvimento com a funcionalidade X está relacionado com a compra do complemento Y
Estes padrões tornam-se recomendações. Mostrar a oferta certa ao cliente certo no momento certo. Não se trata de promoções de pulverização. Sugestões direcionadas com base no que clientes semelhantes compraram efetivamente.
Mapeamento do percurso do cliente
Como é que os clientes percorrem o seu funil? Não a viagem que desenhou. O percurso que eles fazem.
A IA traça caminhos reais:
- Que pontos de contacto são mais importantes?
- Onde é que as pessoas ficam presas?
- O que é que os clientes que convertem têm de diferente dos que não convertem?
- Quanto tempo demora realmente cada etapa?
- Que etapas podem ser ignoradas sem prejudicar a conversão?
Vê-se o percurso real do cliente e não o presumido. Depois, optimiza-se com base na realidade.
O que isto significa para si
Para CMOs
As despesas de marketing vão para os segmentos que realmente convertem. Acabaram-se as campanhas em massa na esperança de que algo resulte.
Vê quais os canais e campanhas que geram clientes de elevado valor e não quaisquer clientes. O orçamento segue o ROI, não suposições.
A retenção melhora porque se detecta o risco de churn numa fase inicial. Manter os clientes é mais barato do que adquirir novos clientes. A IA ajuda-o a manter os que vale a pena manter.
As decisões são tomadas com base em padrões de comportamento, não em opiniões. Menos discussões sobre estratégias, mais testes sobre o que os dados dizem que funciona.
Para profissionais de marketing
Segmentos que significam de facto alguma coisa. Não são caixas demográficas arbitrárias, mas grupos que se comportam de forma diferente e respondem a mensagens diferentes.
Sabe quais os clientes a que deve dirigir as suas campanhas. As campanhas de upsell vão para os clientes com potencial de crescimento. As campanhas de retenção destinam-se aos clientes em risco. Estratégias diferentes para segmentos diferentes.
Personalização que funciona porque se baseia no comportamento. Não se está a adivinhar o que é importante. Está a usar padrões de clientes que já converteram.
Para equipas de sucesso do cliente
Sabe-se quem precisa de ajuda antes de se agitar. Alcance proactivo em vez de controlo de danos reativo.
É dada prioridade aos clientes de elevado valor. Sabe quem vale a pena manter. Os recursos vão para onde são mais importantes.
Vê padrões nos motivos pelos quais os clientes têm sucesso ou fracassam. Esse conhecimento é utilizado na integração e no desenvolvimento de produtos.
Para a empresa
Uma melhor retenção significa receitas mais previsíveis. O churn diminui quando se detectam os problemas numa fase inicial.
Valor médio de encomenda mais elevado porque as vendas cruzadas e as vendas adicionais são direcionadas. Não está a incomodar os clientes com ofertas irrelevantes - está a mostrar-lhes produtos que eles realmente querem.
A eficiência da aquisição melhora quando se sabe que tipos de clientes são mais valiosos. É possível otimizar a qualidade e não apenas a quantidade.
Exemplos reais de IA para a perceção do cliente
Exemplo 1: Empresa SaaS
Uma empresa de software por subscrição tinha uma rotatividade anual de 12%. Sabiam que o churn era elevado, mas não sabiam quem o abandonaria nem porquê.
O que mudou: A IA analisou os padrões de comportamento dos clientes que abandonaram a empresa. Descobriu que a diminuição da frequência de início de sessão e o aumento dos pedidos de apoio previam 73% de abandono 30 dias antes de acontecer.
Resultado: A equipa de sucesso do cliente contactou proactivamente as contas em risco. Ofereceu formação adicional, abordou problemas e forneceu incentivos. O churn caiu para 8,5% em 6 meses.
Exemplo 2: Empresa de comércio eletrónico
Um retalhista em linha enviou os mesmos e-mails promocionais a toda a gente. Descontos para todos os clientes, independentemente do comportamento de compra.
O que mudou: A IA segmentou os clientes por comportamento. Os clientes de elevado valor obtinham acesso antecipado e produtos exclusivos. Os clientes sensíveis ao preço recebiam descontos. Os compradores frequentes recebiam prémios de fidelidade.
Resultado: O valor médio das encomendas aumentou 18% porque os clientes de elevado valor não foram treinados para esperar por descontos. A margem de lucro melhorou porque os descontos foram concedidos apenas a segmentos sensíveis ao preço.
Exemplo 3: Empresa de serviços B2B
Uma empresa de serviços profissionais tinha ciclos de vendas longos. Não conseguia prever quais os potenciais clientes que iriam fechar negócio ou quando.
O que mudou: A IA analisou negócios anteriores. Descobriu que os potenciais clientes que se envolveram com tipos de conteúdo específicos e tiveram determinadas interações com os intervenientes tinham 4x mais probabilidades de fechar negócio.
Resultado: A equipa de vendas concentrou-se nos potenciais clientes que apresentavam esses sinais. A taxa de vitórias aumentou 35%. O ciclo de vendas diminuiu porque os representantes sabiam quando os potenciais clientes estavam realmente prontos para comprar.
O que a IA não faz
Sejamos honestos quanto às limitações.
A IA encontra padrões, mas não lhe diz porquê. Pode mostrar-lhe que os clientes que fazem X têm mais probabilidades de se desvincularem, mas não explica a psicologia por detrás disso. Continua a ser necessário o julgamento humano para interpretar as informações.
As previsões da IA não são perfeitas. Uma previsão de churn com uma precisão de 70-80% é muito boa, mas significa que 20-30% das previsões estão erradas. Não trate as pontuações da IA como certezas. São probabilidades.
A IA não pode corrigir experiências de cliente falhadas. Se o seu produto não funcionar, se o seu serviço for mau ou se o seu preço estiver errado, a IA mostrar-lhe-á o problema, mas não o resolverá. Ainda é preciso corrigir os fundamentos.
E a IA precisa de dados. Se não seguirmos o comportamento do cliente, não há nada para analisar. Aqui aplica-se o princípio do "entra lixo, sai lixo".
Como começar
Não é necessário analisar tudo de uma só vez. Comece pelas áreas de maior impacto:
- Comece com a previsão de churn. Isto tem um retorno imediato do investimento. Identifique os clientes em risco, contacte-os de forma proactiva e avalie se reduz a rotatividade.
- Campanha do segmento um. Pegue numa campanha existente e divida-a por segmentos comportamentais. Veja se as mensagens direcionadas têm melhor desempenho do que as genéricas.
- Analise os seus melhores clientes. O que é que os clientes de elevado valor têm em comum? Descubra o padrão e, em seguida, procure mais clientes como eles.
- Mapear um percurso do cliente. Escolha o seu principal caminho de conversão. Veja como os clientes realmente o percorrem em comparação com a forma como pensa que o fazem.
- Testar recomendações de venda cruzada. Utilize a IA para sugerir os melhores produtos seguintes. Compare a conversão com sugestões aleatórias ou manuais.
Começar em pequena escala. Medir o impacto. Amplie o que funciona. O objetivo é obter informações práticas, não modelos perfeitos.
A linha de fundo
Os conhecimentos sobre os clientes resultam de padrões de comportamento. O que é que os clientes que compram, ficam, actualizam e referenciam têm em comum? O que é que os que abandonam a empresa têm de diferente?
Os seres humanos não conseguem detetar padrões em milhares de clientes através de dezenas de variáveis. A IA consegue.
A estratégia continua a ser da responsabilidade da sua equipa. É ela que decide o que fazer com as informações. Concebe campanhas e experiências de clientes. Interpretam o significado dos dados.
Mas já não partem de suposições. Partem de padrões do que os clientes realmente fazem. Isto significa um melhor direcionamento, maior retenção e decisões baseadas na realidade.
Quer compreender melhor os seus clientes?
Cada empresa tem dados de clientes diferentes. Diferentes padrões de comportamento. Diferentes resultados que interessam.
Não vendemos análises de clientes genéricas. Analisamos os seus dados. Identificamos quais os padrões que efetivamente prevêem resultados na sua empresa. Criamos modelos que respondem às suas questões específicas.
Em seguida, ligamos as informações às suas ferramentas de automatização de marketing, CRM e sucesso do cliente. A sua equipa vê os segmentos e as previsões onde trabalha. Eles agem imediatamente com base nos insights.
Nada de propaganda. Sem promessas de previsões perfeitas. Apenas uma melhor compreensão do comportamento do cliente para que possa tomar melhores decisões.
