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. 

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.