Segmentação de Clientes: como escolher a abordagem mais adequada ao seu negócio

Por Bruno Horta*

Saber para quem direcionar os esforços de comunicação e de vendas já não é mais uma tarefa opcional para empresas que querem se manter competitivas. Quando se está disposto a ir além de uma noção básica do público-alvo, desenvolver uma segmentação eficaz pode trazer diversas oportunidades.

Para captar todos os benefícios da segmentação de clientes, além de um conhecimento profundo do próprio negócio, é importante conhecer as abordagens de segmentação mais comumente utilizadas no mercado para selecionar a que irá atender às demandas específicas da sua empresa com base em características, benefícios e nível de complexidade de cada uma. Entenda:

Segmentação (geo)demográfica

A segmentação de clientes com base em dados demográficos é uma abordagem tradicional que ainda tem sua relevância. Nessa estratégia, os clientes são agrupados tipicamente com base em características como idade, sexo, localização geográfica, renda e escolaridade.

Essa classificação permite que as empresas compreendam melhor quem são seus clientes típicos e adaptem suas estratégias de marketing e produtos para atender às necessidades específicas desses grupos demográficos. Isso não apenas melhora a eficácia das campanhas promocionais, mas também ajuda a economizar recursos direcionando o marketing de forma mais precisa.

É uma abordagem simples e que requer, geralmente, apenas um CRM bem estruturado. Além disso, é fácil combinar essa abordagem com outras para aumentar o nível de detalhes das análises.

Segmentação comportamental por valor

A análise comportamental por valor consiste em monitorar a frequência de compras e recência (data da última compra) do cliente, combinada com uma análise de valor do cliente para o negócio. Esta pode ser simples, como apenas um valor médio gasto em compras, ou mais sofisticado, como uma análise de lifetime value (LTV).

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Essa abordagem, conhecida como segmentação RFV (recência-frequência-valor), permite que as empresas identifiquem seus clientes mais valiosos, aqueles que compram com mais frequência e aqueles que precisam ser reativados.

A análise RFV ajuda a direcionar estratégias de retenção de clientes, oferecendo incentivos direcionados aos clientes específicos e personalizando abordagens para clientes em risco de perder o interesse.

Por mais que seja simples de ser implementada, a abordagem requer, além do CRM, a base transacional de vendas com identificadores únicos dos clientes.

As definições dos segmentos da RFV podem ser realizadas por regras pré-implementadas (por exemplo, cliente recente é aquele que visitou a loja nos últimos 30 dias), ou por Inteligência Artificial (IA), que pode adaptar essas regras de forma dinâmica, com o objetivo de melhor enquadrar os clientes em grupos com alto significado.

Quando combinada com a segmentação demográfica, pode revelar insights valiosos, como por exemplo: meu cliente mais frequente é tipicamente de idade mais avançada, do sexo feminino e alto nível de escolaridade. É importante ressaltar também que a análise de RFV pode servir de entrada para vários tipos de simulações como, por exemplo, de desativação de clientes.

Personalização

A personalização é a chave para conquistar a lealdade do cliente. Ao entender as preferências individuais dos clientes com base em seus históricos de compra e comportamentos online, as empresas podem criar experiências sob medida – e isso inclui recomendações de produtos específicos, comunicações direcionadas e ofertas personalizadas.

Além disso, conhecer sua base de clientes nesse nível de detalhe pode permitir ações estratégicas além do marketing. Por exemplo, imagine que o Diretor Comercial de uma rede de supermercados com 70% da base de clientes identificada contrate uma análise de personalização usando IA.

Ao mergulhar nos resultados da análise, ele descobre que existem 25 tipos de personas, sendo os mais importantes: famílias com bebês, amantes de churrasco e sommeliers. Além disso, ele descobre que os amantes de churrasco compram cerveja artesanal, mas que existe uma porcentagem deles que compra vinho

Dado que o vinho é um produto com margem mais atrativa, ele pode fazer ações de degustação de vinhos perto das carnes nobres, incentivando não apenas a compra de vinho por amantes de churrasco, mas também, a compra de carnes nobres por sommeliers.

Ele ainda pode descobrir que 85% das famílias com bebês compram fraldas descartáveis com ele, mas que 15% não compram e devem estar comprando na concorrência. Isso permite ações direcionadas a esses 15%, como cupons de desconto para fraldas, sem afetar os 85% que já compram.

Outros benefícios mapeados para esse tipo de análise são:

– Melhoria do sortimento para abordar os clientes da forma correta (ex: caso tenham muitos amantes de vinho, trazer mais variedade com faixas de preço aderentes à clientela)

– Trade marketing (sabendo o perfil dos meus clientes, negociar melhor com o fornecedor as ações de trade e até vender conhecimento para os fornecedores)

– Ações para tornar o ponto de venda (PDV) mais atrativo para as personas que tem crescido em importância

– Precificação inteligente e promoções direcionadas.

Obviamente, para chegar nesse nível de personalização é necessário usar métodos avançados de IA. Porém, os ganhos de tais ações podem ser muito impactantes, pois não só aumentam as taxas de conversão, mas também criam um forte senso de conexão entre a marca e o cliente.

Individualização

A individualização leva a personalização um passo adiante, tratando cada cliente como uma entidade única. Isso envolve a criação de jornadas de cliente altamente personalizadas, onde cada interação é adaptada às necessidades, preferências e histórico do cliente.

Essa segmentação só é possível com o uso de tecnologias avançadas de IA, capazes de analisar grandes volumes de dados para fornecer insights valiosos sobre o comportamento e as intenções de cada cliente.

A individualização não só aumenta a satisfação do cliente, mas também cria oportunidades de vendas cruzadas e upselling.

Vale ressaltar que, para chegar nesse nível de maturidade, é necessária uma infraestrutura robusta de dados com alta capacidade de processamento e modelos de IA sofisticados.

Além disso, esses modelos são geralmente “caixa preta”, ou seja, não possuem muita explicabilidade nas suas decisões e devem ser constantemente retreinados para melhoria contínua, exigindo processos de automação.

Tanto a personalização como a individualização fazem uso dos dados de CRM e da base transacional de vendas, mas podem incorporar outros dados relevantes ao negócio. Nesse cenário, é comum o enriquecimento da base de dados com dados de mercado e dados adquiridos de bureaus como, por exemplo, dados de inadimplência ou scores de crédito.

Outras abordagens

Além das abordagens mais comumente encontradas no mercado, existem também algumas outras que podem servir como complementares. Um exemplo é a segmentação tecnográfica, onde a empresa separa os clientes pelo tipo de dispositivo utilizado para acessar sua plataforma.

Outro exemplo é a segmentação baseada no tempo de uso de um determinado serviço, especialmente importante para plataformas de streaming, por exemplo.

Com a abordagem ideal selecionada e aplicada, uma segmentação eficiente é capaz de direcionar recursos de marketing para clientes com maior potencial, desenvolver ofertas personalizadas e alcançar maior eficiência em gastos, fidelização e aumento de lealdade entre cliente e marca.

Ao entender profundamente as necessidades dos clientes, as empresas podem desenvolver produtos e serviços mais alinhados às demandas do mercado, oferecendo experiências excepcionais que atraem e retêm clientes.

*Bruno Horta é Gerente de Ciência de Dados na Peers Consulting & Technology, Doutor em Ciências pela UFRJ e pós-doutorado em Simulação Computacional pela ETH-Zürich, Suíca. Atua com pesquisa na área computacional há mais de 15 anos, possuindo mais de 70 artigos científicos de prestígio internacional. Já foi convidado para palestrar em diversos países. É empreendedor, fundador e ex-CEO de Startup na área de Ciência de Dados. Já atuou em vários projetos com empresas de renome no Brasil e no exterior, principalmente aplicando técnicas de ciência de dados em problemas relacionados a P&D, Logística, Comercial e Expansão.