Nesta era data driven em que vivemos, tão importante quanto identificar o comportamento do consumidor é conseguir compreender por que ele se comporta de determinada forma: por que ele escolhe um produto em vez de outro, o que o motiva a se tornar cliente de uma marca em vez e outra e por que escolhe trocar em algum momento.
Felizmente, podemos nos voltar aos dados para conseguirmos analisar essas particularidades. E ter acesso acesso a essas informações pode ter um valor inestimável para a empresa: só para termos uma ideia, um estudo da Opinion Box sobre comportamento de compra no e-commerce brasileiro revelou que:
Fonte: Opinion Box
Já pensou como esse tipo de informação pode contribuir para você construir as estratégias do seu negócio?
Outra pesquisa nos ajuda a ver como uma empresa pode se beneficiar da coleta e análise de todos esses dados: conforme um relatório da McKinsey, empresas que usam amplamente customer analytics afirmam ter um ROI (115%) mais alto e 93% mais lucros do que as que não utilizam. Veja o infográfico abaixo:
Fonte: McKinsey & Company
Tudo isso só comprova a importância da coleta e análise de dados para os negócios. Mas, afinal, como obter esses dados para analisá-los? É o que veremos neste post. Acompanhe e boa leitura!
Por que você precisa de customer analytics?
Antes de nos aprofundarmos na coleta de dados e aspectos que você deve considerar para tornar sua empresa mais data driven, vamos dar um passo para trás e entender por que precisamos de customer analytics.
É claro que a resposta a essa pergunta tem inúmeras variáveis, e até mesmo dentro da sua empresa ela vai variar. Mas, de maneira genérica, com customer analytics você conseguirá criar campanhas mais personalizadas e oportunas para sua audiência e seus clientes.
Customer analytics também é um modo de ajudar seus vendedores a compreenderem o processo de compra dos clientes. Esse tipo de informação pode ajudá-los a reduzir o ciclo de vendas.
Para a equipe de Produto, customer analytics pode servir para ajudar na criação de um produto melhor, oferecendo funcionalidades nas quais seus usuários realmente vejam valor e que descobrindo quais são menos úteis para eles.
Para o time de atendimento, suporte e retenção, customer analytics pode ajudar a prever e reduzir o churn.
Além disso, customer analytics pode ajudar você a responder algumas perguntas a fim de otimizar processos em seu negócio, como:
- Quais comportamentos levam a uma retenção maior?
- Quais funcionalidades do seu produto são usadas pelos clientes que geram mais receita?
- Qual é a jornada do cliente mais comum?
- Qual fonte de aquisição de clientes resulta no maior LTV (lifetime value)?
A resposta a essas perguntas vai ajudar você a descobrir onde o dinheiro da sua empresa é mais bem gasto. Com isso, você conseguirá investir mais orçamento em determinadas áreas e retirar de outras em que não haja tantos resultados.
Leia mais: Como conseguir investimentos para Customer Experience
O que é necessário para colocar uma pesquisa de coleta de dados para rodar
Coleta de dados
Primeiro de tudo, para você conseguir coletar e analisar dados de comportamento dos clientes e tornar sua empresa mais data driven, é necessário pelo menos uma fonte de website analytics – a grande maioria das empresas se baseia no Google Analytics (GA).
Além disso, você também pode contar com plataformas específicas para algumas das etapas da jornada do cliente, como ferramentas de geração e gestão de leads, softwares para envio de e-mails, CRMs, ferramentas de Customer Success etc. Todas essas plataformas coletam dados sobre o comportamento do cliente em seus websites e sistemas.
Não vamos listar aqui todas as alternativas de softwares existentes porque seria uma lista muito longa, mas, além do GA, temos também, SenseData, HubSpot, Mailchimp, Optimizely e outras tantas integrações com esses sistemas.
Algumas dessas ferramentas fornecem determinadas informações e análises, mas geralmente não são análises tão aprofundadas – o melhor é que você conduza suas próprias avaliações a partir dos dados delas. E é essa avaliação que você mesmo fará que abordaremos nos próximos tópicos.
Triagem, classificação e seleção de dados
Depois do primeiro estágio, você precisa fazer uma triagem, classificação e seleção de dados para analisá-los. Uma plataforma de customer data (CDP) pode ajudar você a fazer isso. Esse tipo de software dirá a você o que fazer e para onde ir a partir dos dados.
Em geral, essas ferramentas são desenvolvidas para se conectarem a outras plataformas e garantirem que os dados coletados serão padronizados. Ter dados padronizados e que “conversam” entre si torna a tarefa de triagem, classificação e seleção muito mais fácil.
Leia mais: O essencial para criar um setor Customer Success na sua empresa
Armazenamento de dados
Antes da última fase – que é a análise propriamente dita – é preciso pensar no armazenamento desses dados coletados. Existem bancos de dados criados especialmente para isso, e eles são fundamentais para realizar customer analytics.
Esses bancos de dados coletam e armazenam dados de diversas fontes – websites, aplicativos, e-mails e outras ferramentas em nuvem. Entre alguns exemplos, estão: BigQuery, Postgres, Redshift etc. Eles também mantêm os dados organizados, o que é muito útil para a próxima etapa.
Análise de dados
Chegamos ao último estágio – analisar os dados coletados. É possível fazer esse trabalho manualmente se você lidar com poucos dados, mas essa atividade se torna impossível quando estamos falando de um volume muito grande de informações. Nestes casos, há plataformas voltadas para isso, como Chartio, Looker, Mode Analytics, Tableau etc.
Que tipos de análises e estratégias podem ser colocadas em prática a partir dos dados coletados?
A partir da coleta de dados, muitos tipos de análises podem ser realizadas. Aqui, elencamos algumas:
Mecanismos de recomendação
Mecanismos de recomendação são ferramentas bastante eficazes na tentativa de oferecer uma experiência personalizada com altas taxas de satisfação dos consumidores.
É preciso estar particularmente atento às ferramentas de recomendação para que elas analisem os dados coletados e gerem recomendações para os usuários com base nestas informações.
A ideia primordial desses mecanismos é combinar preferências (seja de conteúdo, do produto etc.) em relação àquilo que seu cliente mais acessa/usa. Por isso, em geral esses mecanismos usam os seguintes modelos e algoritmos: regressão, árvores de decisão, vizinho mais próximo, máquina de vetores de suporte, redes neurais etc.
Esse tipo de sistema é especialmente importante para campanhas de e-mail e marketing digital, mas pode funcionar também em outros pontos do relacionamento e atendimento com os consumidores.
Análise preditiva
Atualmente, os dados estão se tornando cada vez mais acessíveis para todo o tipo de empresa, inclusive PMEs. Assim, a análise preditiva também tem se tornado cada vez mais aplicada a marketing, vendas e as etapas pós-vendas.
A análise preditiva é a aplicação de algoritmos estatísticos e de machine learning para “prever” o futuro com altas taxas de acerto. Há muitas oportunidades para aplicar a análise preditiva em diferentes etapas da jornada do cliente.
Vejamos algumas:
- Análise preditiva para detectar o comportamento do consumidor: análise de agrupamento de dados, previsões, filtros colaborativos e análise regressiva podem ser aplicados para identificar padrões correlacionados do comportamento do consumidor para prever tendências de compra;
- Análise preditiva para qualificar e priorizar leads: aqui entram scoring preditivo, identificação de modelos e segmentação automatizada. Todos esses processos se relacionam para qualificar e priorizar leads para tornar os esforços do marketing mais eficientes. Ao aplicar esses modelos, é possível garantir (com um alto grau de acerto) que os leads mais qualificados serão abordados;
- Análise preditiva para lançar o produto certo no mercado: neste caso, a avaliação dos dados ajudará os times de marketing e produto a chegarem às decisões mais acertadas a respeito de qual produto ou serviço deve ser lançado no mercado;
- Análise preditiva para targeting: essa aplicação se relaciona a diversos modelos de análise preditiva, como análise de afinidade, response modeling, análise de churn etc. Esses modelos são usados para identificar os possíveis clientes que geram mais valor e abordá-los com a proposta certa no tempo certo.
Otimização de canais e conteúdos de campanhas
A essência do marketing é atingir os clientes certos. Assim, um dos usos da análise de dados pode ser otimizar canais e conteúdos de campanhas de marketing: e-mail marketing, anúncios pagos, SEO, redes sociais, marketing de conteúdo, marketing de afiliados etc. A análise de comportamento dos clientes vai auxiliar em aspectos como:
- Definição de metas;
- Destinação de orçamento;
- Determinação do público-alvo.
Lead scoring
Lead scoring é um processo aplicado para identificar os usuários que passarão pela jornada de compra e ranquear esses prospects de acordo com uma escala.
Essa escala representa o valor de cada lead, que pode ser identificado de diferentes formas, mas sempre classificando-os com mais ou menos fit com sua solução.
Lead scoring envolve a coleta e análise de dados no sentido de obter informações demográficas, responsividade, histórico de compra, preferências, visitas a páginas do site, curtidas, compartilhamentos e até o tipo de conteúdo a que esse lead reage.
Com isso, é possível gerar scores mais específicos para obter leads mais qualificados para a equipe de vendas, de acordo com sua intenção de compra. Assim, se a solução for oferecida para os leads certos, as vendas têm mais chances de decolar.
Segmentação de clientes
Todo usuário é único. Por isso, criar uma abordagem muito generalista não é nada eficiente para torná-lo cliente. Assim, a segmentação de clientes surge a partir da aplicação de análise estatística para permitir que sua empresa agrupe os clientes conforme seus perfis e preferências.
Há dois tipos de segmentação particularmente importantes. São eles:
- Segmentação baseada no engajamento nos pontos de contato;
- Segmentação baseada em padrões de compra.
Aplicar micro-segmentação é uma tendência que vem crescendo nos negócios, e pressupõe uma segmentação ainda mais avançada. Esse tipo de segmentação coloca os prospects em categorias ainda mais precisas em relação a suas intenções e comportamentos. Assim, as ações da empresa podem ser adaptadas às preferências dos clientes, mesmo daqueles que se encontram em perfis bem específicos.
Esperamos que este conteúdo tenha ajudado você a entender como coletar e analisar dados de comportamento dos clientes para tornar sua empresa mais data driven. Se você tiver mais dúvidas ou comentários, escreva para nós!