O que é clusterização de clientes e como aplicá-la

Publicado em 16/05/23 | Atualizado em 16/05/23 Leitura: 11 minutos

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O que é clusterização de clientes e como aplicá-la

O que é clusterização de clientes e como aplicá-la

Como consumidor, você já deve ter notado que as abordagens de algumas empresas parecem ter sido direcionadas exclusivamente para você. Mas como é possível ser tão certeiro, ao ponto de identificar demandas personalizadas, fidelizar o público e lucrar mais? Existem diversas estratégias de Customer Experience que podem ser potencializadas com a análise de dados e a clusterização de clientes é uma delas. 

Neste post, vamos explorar em detalhes o que é a clusterização de clientes, como as plataformas de data analytics são indispensáveis nesse processo e que vantagens a segmentação pode trazer para o seu negócio. 

O que é clusterizar?

O termo deriva do inglês “cluster”, que significa conjunto. Ele nada mais é que o agrupamento de informações semelhantes para formar grupos segmentados a partir de uma característica em comum. Essa é uma forma de categorizar os dados para que se torne mais eficiente seu armazenamento, processamento e análise. 

Essa técnica pode ser abordada sobre qualquer tipo de informação e em qualquer área de atuação. É possível clusterizar dados de produtos, fornecedores, parceiros e, claro, consumidores. 

No caso da clusterização de clientes, é possível criar grupos baseados em gênero, renda, local e comportamento, por exemplo. Para isso, plataformas especializadas em data analytics realizam a leitura das informações e o desenvolvimento dos modelos, considerando o relacionamento entre as variáveis e a relevância de cada dado dentro da formação dos grupos. É através do sistema de modelagem que as análises podem ser feitas de forma automatizada e eficaz.

Mas vamos falar mais sobre isso ao longo do texto. 

Clusterização de clientes

Olhando para o seu modelo de negócio, você consegue identificar que existem diferentes públicos dentro do que você considera ser seu cliente? Essas pessoas têm dores, desejos, necessidades e comportamentos diferentes. Isso significa que a mesma abordagem pode funcionar muito bem com uma parcela, mas ser totalmente ineficiente com outra.

Então, como garantir que as suas ações serão direcionadas e, o mais importante, convertidas positivamente? A clusterização de clientes traz exatamente essa perspectiva. 

Ao analisar as informações de cada usuário, é possível encontrar pontos semelhantes que servirão como critérios para a segmentação e formação dos grupos. Dentro desses clusters, é possível se aprofundar nas particularidades de cada conjunto, encontrando novas oportunidades para o seu negócio

Esse processo permite que as empresas criem ações e campanhas personalizadas, projetem resultados mais precisos, conheçam melhor o perfil do consumidor e priorizem os investimentos nos públicos que geram melhor rentabilidade

Como os grupos são definidos?

Respondendo da forma mais simples e direta possível: vai depender do nível de informações coletadas e das características e objetivos de cada negócio. 

É possível segmentar dados geográficos, demográficos e até mesmo informações relacionadas aos hábitos de consumo do cliente. Um e-commerce, por exemplo, pode se interessar em categorizar seus usuários pela recência da compra, os valores históricos e a frequência em que o público acessa o site. Já uma plataforma de streaming de música, talvez dê preferência para a formação de clusters baseados em tendências regionais, histórico de navegação, tempo de tela, frequência de uso e tipo de assinatura. 

Imagem representa a clusterização de clientes, através de dobraduras que mostram um circulo dividido em fatias coloridas.

Análise de dados no processo

Imagine uma empresa do varejo. Ela costuma armazenar os dados geográficos (localização do usuário), cadastrais (nome, telefone, e-mail e documentos), de compra (produtos, valores, histórico de navegação) e financeiros (formas de pagamento utilizadas e inadimplência) de cada usuário. 

Como estamos falando de uma quantidade significativa de informações, o processo de clusterização de clientes não pode ser feito em um sistema convencional e muito menos manualmente. Para isso, existem plataformas especializadas em data analytics, voltadas para Customer Experience.  

O DeLorean CX da Data Rudder, por exemplo, utiliza algoritmos e técnicas de machine learning para processar e organizar as informações automaticamente, estabelecendo as similaridades entre cada usuário. O objetivo da análise de dados é encontrar esses padrões de comportamento e segmentar os grupos tornando-os homogêneos entre si e heterogêneos em relação aos demais. 

É assim que as empresas encontram os diferentes pontos de contato que os consumidores têm com a marca e identificam onde está o maior potencial de conversão e de fidelização

Podemos dizer então que a clusterização de clientes ocorre em três etapas: identificação, onde os dados são mapeados e os padrões definidos; a análise, onde os agrupamentos são estudados e os insights sobre os clusters são extraídos; e estratégia, quando são definidos os planos de ação específicos para cada grupo, baseados nas metas e oportunidades que os dados apresentam. 

Por que é importante clusterizar?

Como mencionamos anteriormente, a clusterização de clientes traz mais clareza ao negócio. Além disso, sua aplicabilidade pode trazer resultados surpreendentes, principalmente na redução do churn rate e na retenção e fidelização dos consumidores. 

Além disso, a pesquisa “Behavioral Economics”, conduzida pela Gallup, mostra que as organizações que investem na segmentação de dados demonstram maior lucratividade comparada à concorrência. Segundo a análise, a clusterização feita sobre a percepção comportamental dos consumidores trouxe um aumento de 85% das vendas e 25% da margem bruta.

Ao agrupar os usuários com características e hábitos semelhantes, é possível criar campanhas de retenção mais eficazes e ações personalizadas, evitando que os recursos sejam desperdiçados, por exemplo, em grupos com menor adesão à marca. Com esforços direcionados ao público certo, as taxas de conversão costumam ser mais positivas e a experiência do cliente também é elevada.

Diferença entre cluster x público-alvo

Por serem conceitos relativamente próximos, é possível que surja alguma confusão entre o que é a clusterização de clientes e o que é a definição de público-alvo. Aqui vamos esclarecer isso.

Enquanto o público-alvo traz uma identificação mais genérica e abrangente do que uma empresa considera o “consumidor ideal”, a clusterização se aprofunda nas características dessas pessoas; formando grupos semelhantes, que são baseados em aspectos particulares ao comportamento de cada pessoa. 

É como se o público-alvo fosse o ponto de partida e a clusterização o desenvolvimento desse processo, trazendo a análise de dados complexos como uma maneira de agrupar as informações de forma estratégica. 

Resumindo, o público-alvo é uma definição mais ampla de quem a empresa pretende atingir, e a clusterização de clientes é uma tática precisa, voltada para quem já teve algum contato com a marca. Ou seja, a formação de clusters é um passo além para a personalização da experiência do cliente e o direcionamento das ações voltadas para retenção, fidelização e novas vendas. 

Vantagens da clusterização de clientes

Agora que já explicamos o que é a criação de clusters e quais são os processos que estão envolvidos nessa segmentação, vamos nos aprofundar no que realmente importa: os benefícios associados à essa estratégia

Veja como a clusterização de clientes apresenta vantagens para todo o fluxo da jornada do consumidor, começando pela abordagem e comunicação da marca, e resultando nas vendas e na experiência do público. 

Conhecer melhor a base de usuários

Esse é o primeiro passo para qualquer tipo de abordagem, seja ela comercial ou não. A clusterização de clientes permite que as empresas compreendam com clareza o perfil dos usuários e identifiquem os diferentes públicos em relacionamento com a marca. 

Agrupando os dados com base nas características e hábitos de consumo, é possível obter insights valiosos sobre suas preferências e demandas. Essas informações podem ser usadas para melhorar a proximidade com o cliente, personalizar a experiência de compra e desenvolver produtos e serviços mais adequados às necessidades do consumidor.

Direcionar a comunicação 

Essa vantagem é uma consequência do item anterior. Com todos esses dados em mãos e o conhecimento sobre o perfil do público, é possível otimizar a comunicação, pensando nos canais e nos tipos de abordagem mais adequados para cada cluster. 

Se a empresa for se basear em uma análise RFM (recência, frequência e valor monetário), por exemplo, é possível que ela direcione promoções mais atrativas para clientes que costumam comprar com maior frequência e valor, mas que não entram em contato com a marca há muito tempo. Uma tentativa de recuperar consumidores promissores que estão em risco de churn. 

Em uma outra situação em que o usuário acabou de efetuar uma compra, a estratégia de comunicação pode ser outra. Oferecer produtos semelhantes, que atendam às preferências e demandas particulares desse grupo, pode ser mais eficiente para poupar os recursos e encaminhar o consumidor para uma nova compra. 

Mais precisão nas análises

Já comentamos sobre esse benefício diversas vezes ao longo do texto, mas é importante reforçar, pois é a partir das análises que outras estratégias vantajosas são criadas. Na clusterização de clientes é possível ter um olhar claro e aprofundado sobre todos os públicos que uma empresa atende, quais são suas demandas e como é possível lucrar a partir disso. 

Em uma segmentação genérica que separa apenas clientes pelo gênero, pela faixa etária e pela localização, por exemplo, não é possível visualizar o que motiva ou não o relacionamento desse indivíduo com a empresa, e muito menos antecipar seu comportamento no caso de um cancelamento. Ter mais precisão nessas análises significa tomar decisões mais certeiras para cada modelo de negócio. 

Criação de ofertas personalizadas

A hiperpersonalização da jornada do cliente é outra vantagem resultante da criação de clusters. Com base nos grupos identificados pela segmentação e através da interpretação de dados complexos sobre o comportamento dos consumidores, as empresas podem criar ofertas customizadas para cada um desses conjuntos. 

Assim como na comunicação, o processo de vendas e de criação de ofertas mostra que os públicos se diferenciam em diversos fatores, inclusive, nas decisões. Portanto, ter um olhar preciso sobre essas particularidades mostra que em alguns grupos é preciso investir tempo e recursos para convencê-los a comprar, e em outros a abordagem pode ser simples e objetiva.

Fidelização dos clientes

Não tem como falar sobre a clusterização de clientes sem mencionar um dos principais benefícios para as empresas: a retenção e fidelização dos consumidores. Como mencionamos antes, o processo de segmentação muitas vezes entra como uma estratégia para conter ou reverter as taxas de churn. 

Quando a comunicação direcionada e as ofertas personalizadas entram em ação, proporcionadas por essa visão particular sobre cada grupo, os consumidores se sentem mais conectados com as empresas e propensos a continuar ou retomar seu relacionamento. Além disso, esse processo aumenta a satisfação e confiança que os públicos têm com a marca. 

Como a clusterização de clientes pode alavancar seu CX

Na era da experiência e da personalização, utilizar estratégias direcionadas a partir da clusterização de clientes pode se tornar um diferencial competitivo entre as empresas. Um olhar mais próximo e atento às necessidades dos consumidores é fortalecedor para as marcas e um fator importante para o sucesso à longo prazo, com melhora na lucratividade e redução nas taxas de abandono.

Mas é importante ressaltar que nada disso é possível sem a adoção de uma postura data driven, com um olhar voltado para a inteligência de dados e para o uso de plataformas adequadas para a leitura, interpretação e aplicação das informações. 

Para ter precisão em cada estratégia, é fundamental contar com sistemas especializados em data analytics. Plataformas como o DeLorean CX são capazes de processar automaticamente grandes quantidades de dados, identificando oportunidades de forma ágil e eficaz.

Venha conhecer como o DeLorean CX pode impulsionar a clusterização de clientes no seu negócio.

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