Os dados são um ativo muito importante para as empresas. Mas só oferecem valor, se forem analisados e derem resposta a problemas de negócio. Vamos abordar a segmentação de clientes, que é uma técnica muito útil para a melhoria da relação com os seus clientes.
A segmentação de clientes é a divisão de clientes em grupos com características comuns, que permite uma melhor organização e gestão da relação entre as empresas e os clientes.
Esta técnica é importante para vários departamentos, nomeadamente marketing, financeiro e vendas:
- Para o Marketing, conhecer os vários grupos e as suas características permite uma comunicação direcionada e personalizada de acordo com as necessidades e preferências de cada grupo (mensagem, canal de comunicação, número de interações);
- Para o Financeiro, poder avaliar o valor e o risco de cada segmento e desenvolver opções de financiamento e preços atrativas para cada grupo é uma mais-valia;
- Para as Vendas, através da criação de um portfólio de produtos/serviços direcionado às preferências de cada cliente as técnicas de aquisição dos clientes e propostas apresentadas poderão ser definidas tornam o contacto comercial direcionado e mais eficaz.
Com os esforços canalizados em satisfazer cada grupo de acordo com as suas preferências, a comunicação de todos os departamentos torna-se personalizada para cada segmento, o que aumenta a satisfação dos clientes, e por sua vez, as vendas e lucro da empresa!
Para efetuar a segmentação de clientes recorremos a ferramentas e técnicas estatísticas.
A ferramenta que vamos abordar abaixo é a análise de clusters.
Análise de clusters
A análise de clusters é uma técnica de categorização e agrupamento de dados de acordo com a sua semelhança.
Ao efetuarmos uma análise de clusters devemos identificar grupos homogéneos de clientes caracterizados por determinados atributos. Espera-se que exista semelhança nos indivíduos dentro de um cluster e diferenças entre indivíduos de clusters diferentes.
Com esta técnica podem ser definidos grupos de diversos tipos de semelhança por exemplo grupos de pessoas com a mesma idade, categoria profissional, interesse nos mesmos produtos, horário preferencial de contacto, método preferencial de contacto, método preferencial de pagamento, entre outros.
Além da segmentação de clientes, a análise de clusters tem outros objetivos, nomeadamente:
- Deteção de erros;
- Deteção de fraude;
- Deteção de padrões;
- Outros…
Alguns algoritmos utilizados para segmentação de clientes são:
- K-means;
- Redes de Kohonen (SOM);
- TwoStep.
A PSE utiliza no seu dia-a-dia estas técnicas para segmentação de clientes. Se pretende comunicar de forma direcionada e mais eficaz com os seus clientes e potenciais clientes, a PSE é o parceiro ideal!
