Usando a análise preditiva para identificar clientes com maior afinidade de compra
Publicados: 2016-01-10Há um estudo intrigante sendo realizado sobre potenciais inadimplentes que não tem nada a ver com sua situação financeira, pontuação de crédito ou hábitos de consumo. Se os resultados da análise inicial forem confiáveis, o estudo afirma que as pessoas que mantêm seus celulares sempre carregados são menos propensas a deixar de pagar o EMI do que aquelas que esperam que a bateria se esgote completamente.
Agora, o último grupo de pessoas também inclui aqueles que acreditam no mito técnico de que uma bateria deve primeiro ser completamente descarregada, antes de ser carregada novamente. No entanto, os resultados apontam para uma peça crítica no quebra-cabeça do empréstimo, como saber (psicologicamente) se o solicitante do empréstimo vai pagá-lo no prazo ou não, também com base em fatores que não estão relacionados ao dinheiro de forma alguma. No entanto, eles estão relacionados à pessoa que busca o empréstimo e seus hábitos.
Assim, os hábitos são as chaves para garantir a probabilidade de uma pessoa fazer algo, porque os hábitos são difíceis de mudar.
Da mesma forma, os modelos de previsão no varejo, que medem a probabilidade de uma pessoa comprar, fazem isso usando dados não transacionais do cliente. Alguns podem confundir a probabilidade de comprar com a intenção de comprar, mas deixe-me esclarecer a névoa:
Você está verificando um produto que pode indicar que deseja comprá-lo. No entanto, você ainda pode não comprá-lo ou provavelmente planeja comprá-lo no próximo mês. O motivo pode ser qualquer um – digamos, seu limite de crédito para o mês atual não permitiria que você fizesse essa compra. Assim, mesmo com a intenção de comprar, sua probabilidade de compra é nula, pelo menos para este mês.
Agora que entendemos os dois conceitos, vamos avançar com a análise preditiva.
Como funcionam os modelos de previsão?
Previsão para compradores de primeira viagem
O modelo compararia o comportamento pré-compra dos clientes em potencial com o dos clientes anteriores que compraram algo. O modelo faz uso de atributos como aberturas de e-mail, páginas navegadas, rota de compra, chamadas para ação clicadas, etc.
Os compradores em potencial cujo comportamento corresponde mais aos compradores anteriores são rotulados como 'comprador de alta afinidade'. Os profissionais de marketing buscam essa nova lista de clientes em potencial com mensagens personalizadas para fechar o número máximo de vendas.
Previsão para compradores recorrentes
Antecipar a probabilidade de compras repetidas leva em consideração dados de transações anteriores e também as interações que aconteceram antes da compra ser feita. Isso é semelhante ao modelo para os compradores de primeira viagem.
No entanto, há informações adicionais preenchidas no banco de dados desde a primeira compra desses clientes. Essa consolidação aumenta substancialmente a precisão do modelo, pois incorpora dados sobre compras repetidas, pacotes devolvidos e também a interação com o atendimento ao cliente.
Um exemplo vivo
Então é algo assim:
“Olá Selena,
Já faz um tempo desde a última vez que nos falamos. Estou muito feliz em dizer que lançamos um novo estilo de cashmere encolhe os ombros que acho que você vai adorar. Eles são semelhantes ao rosa que você comprou no inverno passado, mas em um corte muito lisonjeiro. Estou lhe enviando um desta coleção, no seu tamanho. Experimente e deixe-me saber como se encaixa e se sente.
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Jess
Seu estilista pessoal”
Agora, quem não gostaria de ser tratado assim?
O que você precisaria para análise preditiva e por quê?
Uma abordagem mobile-first. Por quê? Porque agora a jornada de compra de um cliente não é um caminho linear, mas um jogo de conectar os pontos onde há vários pontos de contato E o celular está no centro da trajetória.
Depois de conseguir isso, você terá acesso a uma infinidade de pontos de dados. De estatísticas de uso de aplicativos a atividades de mídia social, você tem tudo o que precisa para decifrar a mente misteriosa de um comprador.
A era de trabalhar com os dados de órgãos governamentais e instituições financeiras já se foi, assim como os tempos de usar a intuição para resolver problemas de conversão. Então, o que resta são grandes quantidades de dados e insights de correlação exclusivos que podem ajudá-lo a escolher vários hábitos de compras que as pessoas têm e aproveitá-los para seu benefício.
Benefícios da Análise Preditiva no Varejo
Descontos direcionados (e menos descontos)
Existem três tipos de compradores: primeiro, que querem comprar apenas com desconto; segundo, que compram independentemente da disponibilidade do desconto; e terceiro, quem pode balançar para qualquer lado. Como profissional de marketing, sei que apenas 20% da população de clientes é viciado em descontos e 15% geralmente compra sem desconto, enquanto a maioria não se incomoda com a presença de um acordo. A maioria dos profissionais de marketing, como eu, também conhece essas coisas. Então, por que eles oferecem descontos gerais que resultam em uma queda nas margens de lucro gerais?
Eu chamaria isso de preguiça. Preguiça de entender e analisar um lead individualmente e atender às suas necessidades exclusivas.
Há uma coisa terrivelmente errada com descontos. Se você distribui em determinadas ocasiões todos os anos, as pessoas começam a esperá-los e, em seguida, esperam esse período de desconto chegar para comprar. Eles não vão comprar sem esse desconto. Então, esse é um mau hábito ao qual expusemos nossos clientes.
Então, como os descontos devem ser tratados? Aqui está sua resposta: 7 formas de desconto que não desvalorizam seu produto
Este artigo, ou eu, não digo que descontos ou outros incentivos sejam errados. Mas, eles devem agir como um adoçante no chá, e não o próprio chá. Os descontos devem funcionar como um incentivo. O que quero dizer é que, se você vir um cliente abandonando o carrinho, poderá oferecer um desconto; ou como recompensa de inscrição para adquirir um novo cliente. Ao deixar de lado os incentivos, você pode concentrar sua atenção na atenção personalizada às necessidades e desejos individuais de um cliente por meio de recomendações e lembretes.
Dessa forma, você poderá maximizar a receita e a lucratividade de cada cliente.
Segmentos de clientes detalhados para focar
Como eu disse, a hora de segregar clientes com base na demografia não está mais aqui. Concentrar-se no comportamento e nos padrões de compras dá aos profissionais de marketing uma visão mais profunda de como alcançar o cliente de maneira sutil e estratégica, porque alcançar e adquirir clientes é caro. Você não saberá apenas o que eles compram, mas como eles fazem isso, como eles fazem uma escolha e decidem algo. Você vai entender o que os faz abrir suas carteiras para você e também, o que os faz dizer coisas boas sobre sua marca e empurrar seu próximo e querido para comprar de você.
Além de escolher as pessoas certas, você aumenta suas chances de ser ouvido, ouvido e seguido, o que melhora imensamente seu ROI. Ser mais relevante e útil ajuda os profissionais de marketing a reduzir sua dependência de grandes descontos.
Abordagem centrada no cliente
O que acontece em uma liquidação de estoque?
Primeiro, a maioria dos clientes não encontra o produto que procura, pelo menos não na especificação correta. Em segundo lugar, a empresa liquida seu depósito com perdas porque renuncia a uma quantia enorme sobre todo o estoque antigo. Não soa como uma situação vencedora para nenhuma das duas partes.
Isso porque é uma abordagem centrada na mercadoria, não centrada no cliente. Não faz o cliente se sentir especial de forma alguma. Além disso, sensibiliza os clientes de forma errada. Como eu disse, eles vão pegar seu padrão, mergulhar em um hábito semelhante e esperar por aquela grande venda anual. Você nunca sabe, alguns clientes que compram nesse período podem nem precisar de 55% de desconto. Eles ainda podem ter comprado a 25% ou podem não ter nenhum acordo.
Portanto, do ponto de vista comercial, você obtém três grandes benefícios da análise preditiva:
- Margem incremental (daqueles que estão motivados a comprar)
- Receita incremental (daqueles que inicialmente não tinham incentivo para comprar)
- Redução do excesso de estoque (melhor gestão de estoque)
Erros a evitar
Não há iniciativa de marketing que não possa dar errado, nem mesmo a análise preditiva. Este artigo lista algumas das gafes que podem ser facilmente evitadas com um pouco de cautela. Alguns importantes estão listados abaixo:
- Tenha um objetivo em mente antes de começar a ligar os pontos.
- Não prossiga com a campanha a menos que você tenha todos os pontos de dados necessários.
- Aprimore os dados que podem atrapalhar seus insights e obscurecer seu julgamento.
- Inicie e mova-se com a velocidade da luz porque o conteúdo é dinâmico e, se você atrasar, a situação pode ter mudado para o seu plano até então.
- Como cada negócio é diferente, não acredite em especialistas ou pesquisas no assunto. Todos eles são baseados em dados obsoletos.
Conclusão
O modelo tradicional de segmentação de clientes utilizou seus dados demográficos, atitudes ou preferências de compra. Tem seus próprios benefícios, mas a tecnologia e os desejos do consumidor os tornaram obsoletos. A análise preditiva, por outro lado, revela padrões ocultos nos dados que ajudam os profissionais de marketing a ver os mesmos dados sob uma luz diferente e, assim, abordar o conceito de gerenciamento do ciclo de vida do cliente de uma nova perspectiva.
A segmentação feita usando essa abordagem é muito mais sutil e precisa, tanto que você pode prever se um cliente em potencial comprará de você ou não, se aceitará sua oferta ou não, ou se permanecerá fiel no longo prazo. Esta é uma situação ganha-ganha completa para clientes e empresas, levando a um relacionamento mais lucrativo e mais longo, baseado na confiança mútua.
Então, se você sonhou em saber de antemão o que o cliente vai comprar, o que estocar em maior quantidade, como resolver os problemas do cliente antes mesmo que eles aumentem ou determinar quanta receita esse cliente traria em sua associação completa com você, então aqui é a sua chance. Com Análise Preditiva.
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