Big Data e Customer Analytics: como usá-los para aumentar as vendas?

Para manterem-se competitivas no mercado, as empresas precisam investir sempre em novos recursos e tecnologias. Atualmente, Big Data e Customer Analytics tornaram-se estratégias possíveis para negócios menores e têm sido bastante usados para garantir mais oportunidades de negócio.

Quer entender como usar essas técnicas para aumentar as vendas da sua empresa? Continue a leitura e confira!

O que significa Big Data e Customer Analytics?

Inicialmente, é importante compreender o que significa Big Data e Customer Analytics. Segundo definição da IBM, Big Data faz referência a qualquer tipo de dado, estruturado ou não, que pode ser analisado em conjunto, permitindo identificar insights.

Já o Customer Analytics é uma solução de Big Data que tem como objetivo usar dados para identificar o comportamento do cliente e auxiliar na tomada de decisões de negócio.

Entre as informações que podem ser sistematizadas com a solução, destacam-se a identificação de dados demográficos, histórico de compras, contatos com a empresa, comportamento de uso de internet etc.

Dois indicativos de mercado podem ser obtidos pela sistematização e análise desses dados: uma segmentação mais acertada dos clientes e a capacidade de predição do comportamento do consumidor.

Como funciona o Customer Analytics?

Quanto mais informações for possível ter sobre o cliente, mais assertivas se tornam as abordagens, ofertas e contatos da empresa. Entretanto, muitos contatos não cedem muitos dados ou o fazem de forma fragmentada.

O Customer Analytics permite recolher informações dos consumidores fragmentadas em diferentes meios e plataformas, como nas mídias sociais, em formulários no site, no call center da companhia, em pesquisas nos mecanismos de busca, comportamento com o e-mail marketing, histórico de compras na empresa etc.

Esses dados e estatísticas, uma vez reunidos em um mesmo local, permitem que diversas informações sejam complementadas e tornem o perfil do cliente muito mais completo do que seria possível com a análise fragmentada dessas informações.

Uma vez que esse amplo leque de dados pode ser sistematizado e analisado, ele resulta em insights importantes para o negócio, incluindo:

  • perfil mais completo do cliente e as necessidades dele;
  • nível de satisfação;
  • quais demandas do consumidor a empresa não tem atendido atualmente.

Outras características que ajudem no desenvolvimento das ações de marketing e nas decisões de mercado da companhia também podem ser obtidas a partir de um conhecimento mais aprofundado sobre as características dos consumidores.

Como usar a solução para aumentar as vendas?

Com um conhecimento ampliado sobre o comportamento do consumidor, capacidade de predição, melhor segmentação e identificação das necessidades do cliente, uma série de ações podem ser desenvolvidas ou otimizadas com base nas análises realizadas utilizando Customer Analytics.

Confira algumas oportunidades de melhora das vendas, resultante de melhor relacionamento com o cliente e otimização da experiência de compra.

Mapeamento da jornada de compra

A jornada de compra consiste na experiência do potencial cliente desde o primeiro contato com a empresa, durante o período de qualificação até o fechamento da venda e fidelização.

Identificar os momentos determinantes de decisão do consumidor durante esse processo permite mapear as diferentes fases de contato com a empresa e determinar as melhores abordagens de marketing e vendas.

O Customer Analytics permite identificar os pontos determinantes da jornada de compra e mapear a experiência do usuário, aumentando a eficiência das soluções empregadas para geração do lead, assim como para a qualificação e fidelização.

Criação de ofertas personalizadas

O consumidor moderno não é apenas identificável pelas interações que ele realiza com a empresa, mas ele deixa diversas assinaturas digitais devido à navegação em outros sites e aplicações.

Ao coletar essa imensa variedade de informações e sistematizá-las com foco no comportamento do cliente, o Customer Analytics viabiliza o uso desse conhecimento para criação de ofertas personalizadas.

O diferencial da solução é permitir que um cliente receba as ofertas e contatos mais direcionados para as necessidades dele e não informações genéricas criadas para um grupo de clientes com características semelhantes. Entre os dados usados para criar uma experiência exclusiva e pessoal, destacam-se:

  • interações em redes sociais;
  • engajamento em e-mail marketing;
  • comportamento no site;
  • dados de dispositivos móveis;
  • geolocalização;
  • histórico de interação e contatos realizados.

A personalização das abordagens e ofertas reflete-se em maior taxa de conversão, aumento do ticket médio, satisfação do cliente e fidelização.

Diminuição do churn

A taxa de churn consiste na porcentagem de clientes que pagam periodicamente pelo fornecimento de um serviço, por exemplo, e que cancelam a assinatura com a empresa. A variação entre taxa de adesão e taxa de churn representa o crescimento ou diminuição no número de clientes ativos da empresa.

Antigamente, uma companhia só tinha conhecimento sobre o desejo de cancelamento por parte do cliente quando ele entrava em contato, já decidido pelo cancelamento. Hoje, devido ao Big Data, as empresas têm diversas oportunidades de identificar essa intenção do consumidor e atuar ativamente evitando a consolidação da decisão.

Diversos comportamentos podem indicar a intenção de cancelamento de um serviço, como curtir a página do concorrente nas redes sociais, reclamações recorrentes no SAC, avaliação negativa da página da empresa, entre outras ações mais sutis.

Com esses dados em mãos, a companhia pode desenvolver estratégias de relacionamento com aquele cliente que evitem que a única forma de mantê-lo no escopo da empresa seja por meio de descontos que barateiem o serviço fornecido.

Fidelização de clientes

Já foi apresentado acima como Big Data e Customer Analytics permitem conhecer melhor o comportamento do cliente, inclusive de forma a prever possíveis necessidades e tendências.

Toda essa estratégia de  Marketing por Dados permite melhorar a experiência do cliente, desde a atração inicial até o fechamento, realizando abordagens mais assertivas, personalizadas e relevantes para o cliente. Empregar essas soluções já é o início de uma estratégia de fidelização de clientes.

Entre as ações que podem ser implementadas que permitirão uma relação de longo prazo e mais lucrativa com o consumidor, destacam-se:

  • conhecer as necessidades individuais do cliente e realizar ações direcionadas a elas;
  • integrar histórico de compras com pesquisas em tempo real para realizar recomendações mais interessantes;
  • diminuir o tempo de resposta e as soluções de demandas;
  • sugerir e fazer ofertas em momentos mais adequados para as demandas do cliente, aumentando a assertividade dos contatos.

A fidelização dos clientes depende de uma estratégia sólida e que funcione no tempo do consumidor. A experiência positiva resultará em mais confiança na empresa e predisposição em manter o relacionamento em compras futuras.

Big Data e Customer Analytics são soluções de alto nível, mas que se tornaram mais difundidas entre empresas de pequeno e médio porte. Elas podem ser adotadas para aumentar as vendas de negócios de diferentes segmentos e tamanhos, sendo possível implementar uma solução que esteja alinhada ao orçamento disponível.

Como você viu, manter-se atualizado é fundamental para desenvolver estratégias de marketing e vendas mais eficientes. Quer continuar por dentro das principais novidades do segmento? Assine gratuitamente a nossa newsletter e não perca nenhum conteúdo!

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