21 de mar de 2018

5 jeitos de usar dados para analisar o comportamento de clientes

Udacity Brasil

Entender o perfil do consumidor e suas demandas é essencial para o sucesso de qualquer negócio. Hoje, dados permitem que se construa uma compreensão muito mais profunda de seu comportamento.

O objetivo é ter uma visão precisa para então tomar decisões mais acertadas para conquistar (e reter) clientes. Além disso, dados também ajudam na hora de desenvolver ou aprimorar formas de interação com eles.

No entando, não basta abrir uma planilha para magicamente encontrar informações úteis: é preciso ter uma estratégia em mente.

Abaixo, você encontra 5 dicas para usar dados na análise de comportamento de clientes e, com isso, conquistar resultados melhores para os negócios.

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Como usar dados na análise de comportamento

1. Colete dados sobre as interações entre cliente e empresa

Alguns dos melhores dados sobre o cliente são aqueles produzidos por interações com os produtos e com a estratégia de marketing da empresa. E não se trata de algo aplicável apenas ao ambiente digital, onde é possível seguir cada clique com ferramentas de web analytics.

Empresas do varejo brasileiro, por exemplo, investem cada vez mais em programas de fidelidade. Neste tipo de estratégia, os consumidores criam cadastros voluntariamente em busca de benefícios e registram cada compra no programa.

Só essa simples interação já permite que a empresa conheça melhor as preferências do consumidor e fazer ofertas direcionadas e precisas. É o caso do aplicativo do Pão de Açúcar, que utiliza compras passadas para criar ofertas específicas – e assim aumentar as chances de consumo.

Por segmentar melhor o público-alvo e permitir uma individualização do usuário, o programa de fidelidade é uma opção cada vez mais popular.

2. Tente combinar e cruzar dados de fontes distintas

Além das informações coletadas pela interação dos clientes com a empresa, é recomendável tentar capturar dados de outras fontes para conseguir visualizar o consumidor sob mais de um olhar.

É possível, por exemplo, utilizar dados de históricos e pesquisas públicas para ir a fundo no perfil do cliente. O objetivo aqui é combinar e cruzar esses dados de fontes distintas para ter uma visão sistêmica do cliente e realizar uma análise de comportamento mais aprofundada.

Para quem não domina data science, pode ser desafiador cruzar informações de bancos de dados distintos ou não estruturados. Com as técnicas certas, porém, a empresa conseguirá extrair as informações mais importantes e encontrar resultados e insights ainda mais decisivos.

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3. Trace um perfil personalizado de acordo com o histórico

Essa é uma técnica que ficou famosa ao ser utilizada pela Amazon. A gigante do e-commerce norteamericano já utiliza dados há muito tempo para compreender melhor seus clientes e formatar perfis personalizados com base nos seus históricos de compras e pesquisas.

No começo, a ideia era usada principalmente para recomendar novas obras de literatura para quem era cliente do serviço, o tradicional cross-selling.

Registrando todo tipo de compra e pesquisa feita pelo usuário, além de analisar o perfil de comportamento daquela pessoa e compará-lo com outros clientes, a companhia consegue entender quais serão suas prováveis próximas compras. Já o processamento dos dados que resultará nesse perfil pode ser feito com a utilização de algoritmos de machine learning.

Com o passar do tempo, esses dados passaram a ser utilizados também para personalizar a experiência do consumidor de maneira individual.

4. Empregue machine learning para realizar análises preditivas

O machine learning é uma tecnologia que, entre outras aplicações, utiliza a inteligência artificial para identificar padrões complexos e, com eles, realizar análises preditivas com uma alta chance de acerto.

Um exemplo de uso prático dessa tecnologia é o algoritmo que reúne e cruza os dados para definir os perfis dos consumidores da Amazon citado acima. Quando é alimentado com informações, o software consegue antecipar comportamentos futuros desse cliente com maior precisão.

Grande parte das vendas da Amazon são fechadas a partir das recomendações pessoais oferecidas pelo sistema e existe uma expectativa de que, no futuro, ele seja preciso e eficaz o bastante para realizar compras automáticas, sem intervenção humana, com base apenas nos padrões de consumo.

Hoje, esse algoritmo é um dos produtos oferecidos pela Amazon Web Services (AWS) para os seus clientes. Isso significa que é possível utilizar praticamente a mesma tecnologia em um site próprio hospedado nos servidores da empresa.

Outra companhia que também utiliza essa estratégia é a Target, rede varejista dos Estados Unidos que ficou famosa ao empregar o machine learning para descobrir quando uma cliente estava grávida e oferecer produtos de bebê para ela — antes mesmo da família saber da notícia.

E não é só o varejo que utiliza o machine learning com eficiência na sua operação diária: há análises preditivas em inúmeras aplicações, como medicina, mobilidade e entretenimento.

5. Crie uma experiência envolvente

Com a transformação digital e as mudanças significativas no comportamento do consumidor que ela traz, um número cada vez maior de empresas tenta colocar o cliente como peça central em suas estratégias e decisões.

Isso pode ser realizado com uma experiência de consumo personalizada e envolvente, mas, para construí-la, é fundamental conhecer bem o perfil do cliente.

Um exemplo de empresa que faz isso na prática é a Supercell, desenvolvedora finlandesa por trás do grande sucesso dos games Clash of Clans e Clash Royale para mobile.

A companhia coleta dados sobre as interações de cada um dos seus usuários e, com base nelas, afia a experiência imersiva dos seus jogos, maximizando inclusive os resultados das microtransações dentro deles.

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