A ciência de dados é o ingrediente secreto para a transformação da experiência do cliente
Muito se tem ouvido falar sobre o poder dos dados nas estratégias de negócios, mas eles, em si, não são valiosos. O valor é creditado quando se sabe usá-los a seu favor, tirando proveito das interpretações para melhorar o desempenho da empresa, seja para o crescimento da receita, ganho de vantagem competitiva ou aumento do nível de excelência operacional. É aí que a Data Science entra em ação.
Ela nada mais é que a ciência utilizada para coletar dados e organizá-los de forma aplicável, de modo que traga benefícios diretos para o negócio. Assim, é fundamental para transformá-los em informações de valor, dando fim a uma das preocupações que mais impedem as organizações de ir para frente quando se trata de proporcionar uma customer experience de excelência, que são os dados desconexos.
Nesta nova era de consumo, se atentar ao relacionamento com o cliente e a maneiras de proporcionar uma melhor experiência de compra é cada vez mais mandatório no mercado, seja qual for o segmento de atuação. Para entender como a Data Science pode ser um poderoso aliado para tal finalidade, acompanhe este artigo que o blog da Lima Consulting preparou.
Organização e propriedade de dados
Como visto, os dados, quando bem trabalhados, permitem que as empresas anunciantes consigam ser mais assertivas, por oferecerem um conhecimento mais amplo e profundo sobre os consumidores. Ao mesmo tempo, geram insights para a elaboração de novas estratégias de divulgação e venda de produtos e serviços.
First-party data e a importância dos dados próprios
Nisso, first-party data exerce tamanha importância. De propriedade da marca/empresa, podem - e devem - ser acionados para fazer parte de sua estratégia digital. Este termo técnico, também conhecido como dados primários, se refere às informações geradas sobre seus clientes a partir de seus próprios canais de venda, pesquisa e promoção.
Qual a importância disso? Primeiramente, estes dados são SEUS. Assim, você se torna responsável por eles, e pode usá-los a favor do negócio. Se um potencial cliente deixou informações de contato ou dados pessoais com você, isso significa que ele tem interesse pelos seus produtos ou serviços oferecidos.
Além disso, no first-party data, o cliente já entrou pelo funil de vendas, tornando a conversão muito mais fluída. Com este tipo de dado, a equipe de marketing conseguirá trabalhar para produzir um conteúdo mais personalizado para seu público-alvo. É neste ponto que as marcas conseguem aumentar sua receita, por entenderem o que seus usuários querem consumir.
Como já dito, os dados primários são levantados a partir dos domínios da companhia, ou seja, canais proprietários da empresa e com recursos que ela adota para realizar captação, podendo ser por:
- Site: coletando o comportamento de navegação e interação de eventos no site, como busca interna, visualização de produtos, origem de navegação, interação com campanhas ou interesse em determinados assuntos.
- Aplicativo (app): como uma forma de complementar informações com comportamentos na interação do aplicativo, dispositivo utilizado, eventos de interação, visualização de vídeos.
- E-mail: coletar abertura e interações do "call to action" no email, tipo de campanha.
- CRM: dados cadastrais, preferências e fidelização do cliente, incluindo segmentações de clientes VIP ou classificações adicionais.
- POS: dados transnacionais de pontos de venda que possam ser associados aos consumidores, para unificar o offline ao online.
Quanto mais você conhece, unifica e personaliza a comunicação com seus usuários, maior será a chance de melhorar o nível de engajamento e retorno financeiro. No entanto, não pense que eles concederão seus dados sem algo em troca. Para isso, é preciso confiança.
A melhor forma de conseguir first-data party é oferecendo conteúdos ricos e interativos que gerem engajamento, como infográficos, landing pages, questionários, entre outros formatos. Além das informações adquiridas com os dados primários, as empresas também deveriam apostar em algoritmos proprietários para terem propriedade de seus próprios modelos preditivos, cuja função e importância serão abordadas a seguir.
Modelos preditivos e integrações
É essencial olhar para os dados do passado, mas com o intuito de ser preditivo, presumindo as intenções do cliente pelo seu comportamento histórico. O que agrega valor ao customer experience é a capacidade de antecipar o comportamento do consumidor . Faz parte do compromisso da empresa prover recursos que antecipem as necessidades de seu público, apresentando soluções para seus problemas, e desta forma, melhorando a experiência do consumidor como usuário.
Como não existe uma fórmula mágica para prever o futuro, a solução está no uso de modelos preditivos, cujo objetivo é desvincular a tomada de decisão da intuição e, em vez disso, baseá-la em previsões estatísticas da análise de dados. Basicamente, esses modelos consistem em uma ou mais funções matemáticas aplicadas a um grande volume de dados capazes de identificar padrões e tendências futuras.
Mesmo atuando em segmentos diferentes, as empresas geralmente encontram os mesmos desafios, que, por sua vez, podem ser superados com a ajuda dos dados.
Quem tem potencial para se tornar um cliente recorrente? Quais produtos serão mais procurados no mês que vem? Como reduzir a proporção de churn? Essas são algumas preocupações recorrentes e genéricas no mundo dos negócios, as quais o marketing preditivo pode ajudar a resolver.
A construção de modelos preditivos é, tipicamente, uma especialidade dos cientistas de dados. Ela tem sido viabilizada a cada dia com a constante evolução de pacotes e ferramentas de Machine Learning (ML) em todo o mundo. Eles têm ajudado, e muito, na escalabilidade, automatização, rapidez e precisão dos resultados. Mais uma contribuição da atual Data Science.
Voltando às questões anteriores, plataformas de análise preditiva, agora, podem se integrar às diferentes fontes de dados onde as respostas estão ocultas - CRM, ERP, POS e muito mais. Assim, as informações serão extraídas para criar modelos preditivos relevantes para suas preocupações comerciais específicas, visto que o objetivo de uma análise de dados pode variar de acordo com as intenções da empresa.
LTV
Com os modelos de LTV - Lifetime Value (LTV) - é possível obter, para cada cliente, qual a expectativa de retorno financeiro em um determinado intervalo de tempo. Ao agregar essa informação antecipadamente, também há possibilidade de estarmos o futuro ROAS (Retorno Sobre o Investimento em Publicidade) de uma campanha para orientar as decisões de otimização, e desta maneira, sua equipe pode tomar decisões com confiança.
Antever o ROAS da campanha fornece uma previsão sobre o seu potencial a longo prazo. Isso providenciará um conhecimento inestimável sobre o futuro e insights acerca de como suas campanhas atingirão as metas de marketing e os KPIs organizacionais.
Além disso, gerar um ROAS mais alto é vital para ajudar sua empresa a alcançar novos clientes e a reter e superar as metas de crescimento. Identificar quais campanhas ajudarão você a fazer isso no início do respectivo ciclo de vida levará a usar melhor o orçamento para aprimorar os resultados.
Predição de Churn
A rotatividade é um problema comum e uma das principais preocupações enfrentadas por muitas empresas, pois ninguém quer perder clientes. Quando a taxa de cancelamentos atinge determinados níveis, o impacto se torna significativo sobre os lucros e a sustentabilidade de longo prazo da empresa.
Você já deve ter ouvido falar que é mais difícil e caro adquirir novos clientes do que reter os existentes. Portanto, a perda dos mesmos é sempre algo que as empresas devem evitar ao máximo, e uma das estratégias eficientes para isso é a predição de Churn.
A previsão de churn é um processo que usa Modelos de Machine Learning para determinar a probabilidade de um cliente interromper o uso de um produto ou serviço,isto é, abandonar a sua base de clientes. Com esta previsão, é possível tomar decisões proativas para minimizar as chances de cancelamento.
Alguns dados que podem ser coletados com intuito de antever o Churn são:
- Compras realizadas
- Frequência de uso do produto ou serviço
- Feedback dos clientes
- Reclamações no suporte
- Ações realizadas por clientes com perfis semelhantes, etc.
Esses dados serão utilizados para treinar modelos de ML para prever com precisão a probabilidade de um cliente abandonar a empresa, baseando-se nos padrões encontrados.
Com esta informação, conectada com um ferramentas de marketing que possibilitem "ativar" estes dados através de segmentação de audiências e comunicação automatizada em múltiplos canais de contato com o consumidor, é possível reduzir o churn através de campanhas mais eficazes, direcionadas para aqueles clientes que estão em risco potencial.
Análise preditiva no Next Best Experience
O Next Best Experience (NBX) é um paradigma analítico que permite identificar e fornecer a experiência certa para o cliente certo em tempo real, com base em tudo o que se sabe sobre ele. Para isso, são necessários sinais coletados ao longo da jornada do cliente.
Essa experiência pode variar de atendimento ao cliente ou engajamento a experiências operacionais, de produtos, financeiras, de vendas ou de marketing.
Como determinar a Next Best Experience?
A estratégia de NBX deve estar enraizada em evidências - dados longitudinais, comportamentais, de intenção e satisfação de todas as jornadas são os mais úteis no início. Basicamente, toda informação sobre os clientes ao longo do tempo terá mais valor do que os dados que refletem um único momento.
Com as técnicas de Data Science, é possível personalizar as próximas melhores experiências com base no que gerará o valor mais real para os negócios. A maioria das empresas cujo foco é maximizar os lucros miram no CLV (Customer Lifetime Value), que é o indicador que mede a previsão de receita gerada ao longo do ciclo de vida do cliente. Vale ressaltar que o CLV é de alta complexidade, pois exige personalização em escala. Enquanto o LTV é um indicador consolidado que aglutina dados da base, o CLV utiliza modelos estatísticos para obter projeções individualizadas por consumidor. Sendo assim, é preciso um time técnico de alto nível para conseguir construir essa informação.
Para otimizar a NBX, a tecnologia de automação da jornada do cliente e o gerenciamento de interação em tempo real (RTIM) serão aliados para sincronizar canais, enviar e receber dados do cliente, tomar decisões e, em seguida, fornecer comunicações.
É necessário concentrar-se em garantir o fluxo de dados entre esses canais e eliminar os pontos de parada nas jornadas. Ao conectar todos os seus dados e canais, você pode garantir que os consumidores não repitam experiências desnecessariamente, nem vejam informações irrelevantes.
Ciência de dados para recomendações de produtos
Os sistemas de recomendação são, sem dúvida, uma das maiores contribuições da ciência de dados para a experiência do cliente e para os resultados financeiros de uma empresa. É uma ferramenta usada pelos principais participantes do mercado para personalizar a experiência do usuário, como a Netflix, que a utiliza para recomendar conteúdo aos seus assinantes.
Por meio dos dados de compra, é possível personalizar o site com uma seleção de produtos mais relevantes para o perfil do usuário. Esses sistemas também filtram as escolhas do usuário com base em suas pesquisas anteriores ou nas pesquisas de outros clientes com comportamento semelhante. As três técnicas de recomendação mais comumente usadas são a filtragem colaborativa, a filtragem baseada em conteúdo e a filtragem de recomendação híbrida.
Além disso, por meio da análise de dados, as empresas podem obter uma compreensão maior de como suas estratégias de upsell (venda de itens de maior valor) e cross-sell (venda de itens adicionais ou complementares) terão um bom desempenho.
Com isso, a ciência de dados é usada para fornecer recomendações personalizadas de vendas cruzadas, sugerindo produtos adicionais que um cliente pode estar interessado em comprar. Ela também ajuda a identificar os principais parâmetros de vendas, como itens de valor fundamental, categorias de valor fundamental, produtos populares e produtos de alta demanda.
Isso tem um impacto positivo na experiência do cliente, que, de acordo com a Gartner, gera mais de dois terços da fidelidade do cliente, mais do que a marca e o preço combinados. Consequentemente, as empresas que oferecem uma experiência personalizada demonstram uma vantagem competitiva ao se destacarem no mercado e se tornarem mais atraentes para os consumidores.
Ciência de dados para clusterização de clientes
A criação de públicos semelhantes com o auxílio da análise de dados torna a segmentação mais precisa. Não à toa, a com também é utilizada para expandir a base de consumidores da empresa de maneira altamente estratégica, concentrando-se naqueles de perfis que se assemelham aos de futuros clientes de alto valor.
Esta estratégia de segmentar os clientes de acordo com seus hábitos de compra e dados informativos para planejar, otimizar os canais, lidar com análises negativas de mídia social e o orçamento alocado, além de adaptar o conteúdo às necessidades de seus clientes, proporcionará campanhas de melhor desempenho.
Nisso, voltamos à otimização do customer experience, pois o potencial de competição das suas ofertas aumenta quando elas são personalizadas. Você pode oferecer serviços ou produtos ajustados ao considerar as verdadeiras demandas do seu cliente ideal, com base em Data Science, que ajuda a entender o que públicos potenciais realmente querem, a ajustar ofertas e vencer a concorrência.
Além do bom andamento dos processos, o direcionamento dos esforços de marketing e do atendimento prioritário a clientes potencialmente mais lucrativos é fundamental para a saúde financeira das organizações, pois eleva o Retorno sobre o Investimento (ROI).
Conte com a Lima Consulting
Está buscando transformação digital para sua empresa melhorar a customer experience? Conte com a consultoria especializada da Lima Consulting Group. Neste artigo, foi possível compreender a contribuição da Data Science para a satisfação dos clientes e andamento dos negócios. Se você deseja inovação para o futuro digital do seu negócio, entre em contato com nossa equipe de especialistas e saiba como podemos te ajudar.
