A estratégia digital permite que consumidores sejam segmentados de maneira precisa. Porém, é importante identificar quais dados devem ser capturados em cada fase do ciclo de vida do consumidor.
Uma das mudanças mais significativas que a estratégia digital trouxe para o marketing foi a transformação da ideia de segmentação. Atualmente, vivemos a era da segmentação individual, na qual cada consumidor é um segmento em si mesmo. É esse entendimento profundo do target que permite a personalização do tratamento para cada cliente.
Segundo o portal Towards Data Science, a primeira etapa para um segmento eficaz é a análise do ciclo de vida do cliente. Embora cada setor da indústria apresente nuances específicas, o ciclo segue, de maneira geral, a seguinte representação:
A linha vermelha representa o movimento pelas fases de um cliente típico. Após a aquisição, os gastos aumentam na medida em que ele é integrado à marca ou ao produto. Ele passa por um aumento acelerado dos gastos quando atravessa a fase de “crescimento”, até que os gastos começam a diminuir quando o cliente desacelera e vai em direção à fase de “atrito”.
A linha verde é o caminho almejado pelos profissionais de marketing – é o ciclo de vida aspiracional do cliente. Cada fase exige abordagens exclusivas para preencher a lacuna entre as linhas vermelha e verde.
Fase 1: aquisição de novos clientes
Objetivo: identificar corretamente o target. Entender os meios que melhor funcionarão para cada indivíduo.
Dentro da lógica de Data Science, a aquisição é a fase mais complicada. Nesse estágio, o target ainda não está negociando com a empresa e, consequentemente, ainda não faz parte do ecossistema de dados. Isso limita bastante o que se sabe sobre ele. No entanto, há bancos de dados disponíveis, às vezes gratuitos, mas geralmente cobrados, que podem ser utilizados.
Quando se tem pouco ou nenhum dado sobre o comportamento real de compra, é inevitável se concentrar principalmente em informações demográficas. Na maioria dos casos, dados demográficos básicos já permitem uma identificação precisa dos alvos. Esses dados podem incluir uma vasta gama de parâmetros como sexo, idade, localização, estado civil, tamanho da família, educação, ocupação etc.
Uma vez que o prospect é identificado, é necessário entender como maximizar a taxa de conversão. Novamente, como nesta fase os dados são limitados, é necessário projetar a campanha de aquisição com indicadores de proxy. Proxys são indicativos do fenômeno analisado. Por exemplo, uma proxy eficaz seria analisar o histórico das campanhas de aquisição anteriores e investigar o que funcionou para microgrupos.
Sem dados transacionais ou de comportamento, os microgrupos provavelmente seriam definidos apenas pela demografia. Por exemplo, seria possível identificar que, no passado, indivíduos do sexo masculino, de 18 a 24 anos, obtiveram maior conversão quando impactados por determinada campanha no fim de semana. Essa já seria uma informação importante para uma campanha potencial.
Fase 2: integração de um novo cliente
Objetivo: Desenvolver um entendimento profundo do cliente. Atrair e construir lealdade.
Essa é possivelmente a fase mais crítica do ponto de vista do profissional de marketing. Até agora, a ideia foi obter a entrada de um novo cliente. Neste momento, ele precisa ser nutridos para que o relacionamento se torne frutífero. Para isso, é preciso entender variáveis além do aspecto demográfico. Por exemplo:
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Detalhes da transação: o que o consumidor está comprando, quanto e como paga por isso, a compra é online ou em loja física etc.
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Parâmetros comportamentais: o cliente tende procura um desconto, quais itens são comprados em conjunto, as compras são realizadas durante a semana ou nos finais de semana etc.
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Detalhes da experiência: eles conversaram sobre a experiência (por exemplo, em mídias sociais), ela foi positiva ou negativa, eles falaram com o suporte do cliente etc.
A captura de detalhes em todos esses eixos – dados demográficos, transações, comportamento de compra e experiência – seria o primeiro passo para um entendimento profundo dos clientes. Entre outras conclusões, esse exercício ajudaria a determinar o “size of wallet” – ou seja, a avaliação quantitativa de quanto o cliente está disposto a gastar no produto/serviço oferecido.
Também seria possível desenvolver uma compreensão inicial do que funciona – os clientes respondem a descontos ou brindes? Eles compram apenas para si ou para membros da família? Eles efetuam várias pequenas compras ou apenas uma grande compra?
Embora os programas de fidelidade sejam um tópico por si só, vale mencionar que, no estágio de integração, pode ser muito útil inscrever o cliente em uma plataforma de fidelidade – isso não só permite uma captura de dados muito mais rica, como também ajuda a criar aderência – o principal objetivo de toda fase de embarque.
Fase 3: Crescimento
Objetivo: maximizar a receita potencial de cada cliente.
Nessa fase, o cliente já está no ciclo de compra, experimentou e gostou do que é oferecido. Ele compra mais, com maior frequência e aumenta o gasto total. O desafio nesta fase, portanto, é como aumentar a receita potencial. Para isso, profissionais de marketing se concentram na otimização de campanhas, de modo que, para cada cliente individual, sejam capazes de acionar os gatilhos certos.
Muitas abordagens analíticas podem ser adotadas para projetar campanhas. Uma abordagem frequente e considerada muito eficaz é a análise de cluster. A premissa se baseia em identificar clientes que se comportam de maneira semelhante.
Em seguida, o DNA individual de cada cliente é comparado com o cluster, de maneira que possam ser tomadas ações com base nos pontos em que o cliente está se afastando do comportamento do cluster.
Outros modelos e abordagens podem ser aplicados para identificar os gatilhos certos para cada cliente. Na realidade, uma campanha tem sua eficácia verdadeiramente maximizada quando se aproveita um conjunto de técnicas analíticas ao invés de uma única abordagem.
Fase 4: Enfraquecimento e atrito
Objetivo: Identificação de sinais de alerta de atrito, para aplicação de intervenções de reengajamento dos clientes.
Essa fase do ciclo de vida geralmente recebe menos foco do que mereceria. Frequentemente, se esquece que recuperar um cliente perdido tem um custo quase tão alto quanto obter um novo cliente. Já o custo de salvar um cliente que está na fase de enfraquecimento é muito menor.
Os sinais de alerta se manifestam de várias maneiras. O objetivo deve ser identificar os casos e intervir. Exemplos de sinais são:
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Queda no gasto total do cliente;
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Redução na frequência de compra;
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Redução na cesta de produtos típica do consumidor;
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Experiência negativa;
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Comportamento semelhante a outros clientes que entraram na fase de atrito.
Além da aquisição de clientes, aumento de engajamento e prevenção de atritos, existem vários outros objetivos que podem ser atingidos por meio de Data Science. Por exemplo, análise de sentimento, otimização de preços, análise de lealdade e por aí vai.
A proliferação de ferramentas tecnológicas permite a captura de dados completos sobre os touch points com os clientes. Esses dados são fundamentais para profissionais de marketing. Afinal, uma estratégia robusta, apoiada em análise de dados, apresenta amplas oportunidades para a eficácia do marketing dentro de uma organização.
