O sucesso do marketing depende de realmente compreender seus clientes. Mas como entender tudo isso com o dilúvio de dados de clientes que inunda as empresas modernas?
A resposta está na organização. Agrupar os dados dos clientes em categorias maiores pode ajudá-lo a pensar de forma mais ampla e profunda sobre como usar esses dados para melhorar seus negócios com:
- Uma visão melhor do seu cliente
- Marketing mais direcionado e personalizado
- Melhor desenvolvimento de produtos
- Segmentação de mercado eficaz
- Uma experiência mais satisfatória para o cliente
- Melhor gestão de riscos e conformidade regulatória
- Maior eficiência operacional
- Melhores estratégias de vendas
- Insights sobre sua concorrência
Este artigo aborda uma maneira de categorizar e organizar os dados de seus clientes e dá exemplos de como as empresas usaram esses dados em seu benefício.
Como organizar e agrupar os dados do seu cliente
Existem diversas abordagens para analisar os dados do cliente, uma vez que esses dados se apresentam em uma variedade de tipos e nuances. Tomar decisões de negócios embasadas em dados requer uma fundação sólida de informações bem estruturadas e organizadas.
A categorização dos dados do cliente emerge como uma ferramenta essencial para a compreensão mais profunda de seu público, permitindo a adaptação de serviços ou produtos de acordo com suas necessidades. Além disso, essa estrutura contribui para a identificação das tecnologias mais adequadas para coletar e avaliar dados de clientes, bem como para a formulação de estratégias eficazes com base nessas informações.
Embora nem todos esses pontos de dados sejam universalmente aplicáveis a todos os negócios, encarar cada grupo como dados de clientes pode inspirar novas ideias e promover um pensamento criativo.
Características principais
Dados demográficos
Informações como idade, sexo, renda e escolaridade desempenham um papel crucial na compreensão do seu mercado. Esses elementos têm o poder de influenciar as estratégias de publicidade, o público-alvo desejado e a forma como você apresenta e embala suas ofertas de produtos.
Frequentemente, a audiência de uma empresa não é homogênea, tornando as informações demográficas valiosas na criação de segmentações distintas dentro de um mercado global. Essa abordagem segmentada pode orientar uma empresa na identificação de nichos lucrativos, em vez de se concentrar em uma visão homogênea do cliente.
Exemplo: a Proctor & Gamble, que reconheceu as variações nas necessidades de cuidados com a pele conforme o sexo e a idade. A empresa desenvolve e direciona produtos específicos para esses segmentos de mercado, demonstrando a eficácia da segmentação ao adaptar suas ofertas de acordo com características demográficas específicas.
Dados firmográficos
As dimensões como tamanho, setor e localização de uma empresa são elementos informativos cruciais que direcionam o desenvolvimento de produtos, estratégias de publicidade, esforços de vendas e processos operacionais.
Esses dados não apenas orientam as decisões internas, mas também se mostram valiosos na avaliação de riscos, como a análise da qualidade de crédito de potenciais clientes, na análise competitiva e no estabelecimento de estratégias de preços.
Exemplo: a IBM, que utilizou informações firmográficas para embasar sua mudança estratégica em direção à computação em nuvem. Esta abordagem demonstra como a compreensão detalhada do perfil da empresa pode ser instrumental na definição de direcionamentos estratégicos, alinhando-se às tendências emergentes e às demandas do mercado.
Dados tecnológicos
As informações relativas às tecnologias ou dispositivos preferidos constituem um acréscimo valioso aos seus dados demográficos, proporcionando insights para o desenvolvimento de produtos e orientando a personalização de estratégias de marketing e vendas.
Além disso, esses dados desempenham um papel significativo na análise competitiva, suporte ao cliente, segmentação de mercado e gestão de riscos.
Exemplo: a Netflix, que aproveitou dados tecnológicos para aprimorar a qualidade do streaming e aperfeiçoar a interface do usuário. Essa utilização estratégica de informações sobre as preferências tecnológicas não só contribui para a satisfação do cliente, mas também ilustra como tais dados podem impulsionar melhorias contínuas nos serviços oferecidos pela empresa.
Dados geográficos
Essas informações orientarão a gestão do território de vendas, a escolha de local para lojas e serviços de varejo, a conformidade regulatória e legal, as questões relacionadas à cadeia de fornecimento, campanhas publicitárias, a resposta a desastres, e as tendências e preferências regionais.
É importante destacar que alguns clientes, como os "snowbirds", podem ter múltiplos locais.
A título de exemplo, dados geográficos podem abranger aspectos como os deslocamentos diários, sendo particularmente valiosos ao considerar a abertura de uma loja Starbucks.
Esses dados não apenas informam as decisões operacionais, mas também são fundamentais para adaptar estratégias e serviços com base nas nuances geográficas e nas necessidades específicas de diferentes regiões.
Dados comportamentais e de engajamento
O comportamento na web e o conteúdo digital visualizado podem revelar insights significativos sobre as preferências dos clientes, abrangendo tópicos ou produtos específicos.
Dado que essas preferências podem evoluir ao longo do tempo, é crucial manter esses dados organizados em uma linha do tempo, priorizando os dados mais recentes em relação aos mais antigos.
Um exemplo concreto dessa abordagem é a Amazon, que desenvolveu o Kindle após observar o interesse crescente dos clientes em e-books. Essa atenção contínua ao comportamento online permitiu à empresa antecipar as tendências do mercado, destacando a importância de manter-se atualizado sobre as preferências em constante mudança dos consumidores para inovações bem-sucedidas.
Dados de engajamento
Dados relacionados às interações, comentários e compartilhamentos nas redes sociais oferecem à empresa uma perspectiva valiosa sobre como os clientes interagem com sua mensagem. Além disso, os dados de engajamento devem abranger a análise das tendências e da velocidade do comportamento na web.
Um exemplo ilustrativo é a abordagem da Lego, que, ao perceber que os fãs estavam compartilhando seus próprios designs de Lego, lançou a plataforma "Lego Ideas". Nesse espaço, os fãs podiam submeter suas próprias ideias de conjuntos de Lego, e a Lego utilizou as reações do grupo para orientar a decisão sobre quais novos produtos desenvolver.
Esse uso estratégico dos dados de engajamento nas redes sociais demonstra como a interação online pode inspirar a inovação e fortalecer a conexão entre a empresa e seus consumidores.
Dados cronográficos
Isso deve ser integrado aos pontos de dados, pois o comportamento e o envolvimento evoluem ao longo do tempo. Além disso, entender o momento em que os clientes estão mais propensos a comprar ou renovar é crucial para campanhas de marketing eficazes.
Um exemplo é a abordagem da Netflix, que utiliza dados cronológicos para otimizar o lançamento de novos conteúdos. Observando que os usuários têm maior propensão a assistir a séries nos finais de semana, a empresa opta por lançar séries completas nas sextas-feiras.
Essa estratégia ilustra como a sincronização cuidadosa com os padrões temporais do público pode influenciar positivamente o envolvimento do cliente.
Outros pontos de dados do cliente
Dados psicológicos e de atitude
Dados psicográficos, como valores, atitudes, opiniões, interesses, preferências e traços de personalidade podem informar campanhas publicitárias, esforços de desenvolvimento de produtos e personalização. Esses dados podem ser usados para criar personas e perfis detalhados de clientes.
Exemplo: o Spotify coleta dados sobre os hábitos auditivos dos usuários, incluindo o que eles ouvem, com que frequência e quando ouvem. Isso fornece insights sobre o humor, as preferências e as escolhas de estilo de vida dos clientes. Eles usam essas informações para criar playlists personalizadas e recomendações de músicas.
Os dados de feedback e satisfação são vitais para o atendimento ao cliente e o desenvolvimento de produtos.
Exemplo: a Apple utiliza pesquisas de satisfação do cliente após interações de suporte para avaliar a eficácia do atendimento ao cliente. Isto levou a uma melhoria contínua na sua abordagem de serviço, incluindo a personalização do suporte ao cliente e a simplificação do processo de suporte técnico.
Dados transacionais e quantitativos
Dados transacionais, como histórico de compras ou detalhes de assinaturas, podem ser usados para modelagem preditiva e para discernir padrões no comportamento de um mercado.
Exemplo: a Target desenvolveu um algoritmo famoso para prever a gravidez com base em padrões de compras.
Dados quantitativos como frequência de compra podem mostrar tendências e ciclos de vida do cliente.
Exemplo: a Sephora usa esses dados para personalizar recomendações de produtos online e em seu aplicativo móvel.
Identidade e dados descritivos
Identificadores exclusivos de clientes, como endereço de e-mail, número de telefone ou endereço postal, ajudam as empresas a mesclar dados de diversas fontes. Esse tipo de dados é essencial para mesclar registros em uma plataforma de dados de clientes. Muitas empresas usam um endereço de e-mail ou número de telefone celular como ponto de dados exclusivo para cada conta.
Exemplo: a Uber usa endereços de e-mail e números de celular como identificadores primários para contas de usuários. Isso lhes permite manter uma comunicação segura e personalizada com os usuários e coletar feedback.
Dados descritivos, como cargo, estado civil, ocupação, religião ou hobbies, permitem que as empresas criem uma visão multidimensional dos seus clientes. Isso pode ajudar na resolução de identidade, mas é mais valioso na criação de uma personalização eficaz e em melhores experiências para o cliente.
Exemplo: o serviço NikeID da Nike – também conhecido como “Nike By You” – permite que os clientes personalizem seus próprios produtos da Nike para que possam adicionar um toque pessoal aos seus equipamentos ou criar um presente personalizado.
Entendendo os dados do cliente para impulsionar o crescimento dos negócios
Ao dividir as informações dos clientes em categorias, sua empresa pode:
- Obter uma compreensão abrangente do seu mercado
- Obter novas ideias para publicidade, marketing, desenvolvimento de produtos e atendimento ao cliente
- Adaptar as estratégias de acordo com os dados
Também é importante pensar em formas de integrar essas categorias para criar uma visão mais holística. Por exemplo, combinar dados demográficos e comportamentais pode levar a uma segmentação mais precisa e a melhores insights sobre os clientes.
A IA e o aprendizado de máquina podem ser usados para análises mais sofisticadas de dados de clientes. Mas não se esqueça dos dados de não clientes. A Zara, uma retalhista global de moda, utilizou algoritmos de IA para analisar as tendências atuais da moda, digitalizando imagens e publicações relacionadas com a moda nas redes sociais e na Internet. Isso os ajudou a entender quais estilos, padrões e cores estão em alta.
Viu só? Os dados dos clientes possuem um valor imensurável nas estratégias das marcas e tudo aquilo que necessite de dados para embasar. Aquilo que parece não ter valor, pode fazer a diferença.
Comece a categorizar e organizar os dados para ter maior eficácia na hora de buscar insights, seja para o desenvolvimento de um novo produto ou para uma melhoria na empresa ou marca.
