5 maneiras pelas quais a análise de dados e texto melhora a retenção de clientes

As estratégias de retenção de clientes alimentadas por dados influenciam, em última análise, a forma como sua equipe abordará os clientes - está comprovado que gera lucro. Na verdade, “as equipes executivas que fazem uso extensivo da análise de dados do cliente em todas as decisões de negócios obtêm uma melhoria de lucro de 126% em relação às empresas que não o fazem” (McKinsey, 2014).

Isso não é novidade. Entre 334 executivos entrevistados pela Bain, mais de dois terços disseram que suas empresas estão investindo em dados e análises. E as expectativas são altas. 40% esperam ver retornos “significativamente positivos”, com outros 8% prevendo resultados “transformacionais” (Bain & Co, 2017).

Embora a intenção exista, de acordo com a Forrester, “apenas 15% dos líderes seniores realmente usam dados de clientes de forma consistente para informar decisões de negócios” (“The B2B Marketers Guide to Benchmarking Customer Maturity”, Forrester, 2017). Então, as empresas percebem a necessidade de dados, mas esperam que algum tipo de mágica aconteça para implementar?

“Influenciar a fidelidade do cliente […] não requer mágica, requer dados – geralmente dados que você já possui, mas não está usando ao máximo. Independentemente do setor, a maioria das organizações hoje gera montanhas de dados. Na verdade, muitos clientes me dizem que têm tantos dados que seu maior problema é como gerenciar todos os dados que possuem”, diz Mike Flannagan, vice-presidente e gerente geral da Cisco.

5 maneiras como a análise de dados e texto melhora a retenção de clientes

1. Desenvolva um roteiro de dados e cumpra-o

Cerca de 30% dos executivos no estudo da Bain & Co mencionado acima disseram que não têm uma estratégia clara para incorporar dados e análises em suas empresas. As descobertas da McKinsey mostram que adotar uma abordagem integrativa, o que significa ver a análise como um impulsionador estratégico de crescimento, em vez de usá-la em um silo ou apenas como parte da TI, leva ao alcance do resultado desejado (McKinsey, 2014).

As empresas bem-sucedidas fazem duas coisas de maneira diferente: primeiro, elas fazem uso dos dados que possuem. Em segundo lugar, eles implementam as mudanças organizacionais assim que entendem o que os dados lhes dizem. Portanto, você tem os dados – certifique-se de realmente usá-los e aplique as alterações necessárias nos negócios para que isso aconteça rapidamente.

Uma boa abordagem é desenvolver um roteiro de dados e cumpri-lo. As etapas que você toma dentro da organização podem ser:

1. Garanta que os KPIs corporativos sejam automatizados, escaláveis ​​e repetíveis.
2. Reúna as principais partes interessadas e defina os 3 principais problemas de negócios que você deseja resolver.
3. Categorize os problemas em problemas de dados versus problemas de sistemas (muitas vezes você descobrirá que o problema não é com os “dados”, mas com como as pessoas os usam ou gerenciam).
4. A priorização de tarefas é necessária juntamente com a avaliação da viabilidade técnica do seu plano.
5. Para permanecer no caminho certo, reavalie o progresso a cada 3 meses.
6. O fator humano – garantir a mudança comportamental

Outro fator importante é a contratação de executivos seniores que adotam uma abordagem prática para a análise de clientes. Eles não apenas precisam entender a importância da análise, mas também têm as habilidades para analisá-la por conta própria, portanto, use isso como referência ao contratar.

Embora 70% das empresas tenham estratégias de dados implementadas, muitas deixarão de fornecer o que é necessário devido apenas a um fator: as pessoas. Você pode ter as ferramentas mais avançadas e excelentes cientistas de dados; no entanto, todos os esforços falham sem as mudanças comportamentais corretas necessárias internamente para finalmente agir (Bain & Co 2017).

Os funcionários podem não estar comprometidos em usar a análise de dados, as equipes internas podem não estar se comunicando entre si ou as soluções de dados adotadas não são fáceis de usar. A mudança comportamental, o monitoramento contínuo dos resultados, juntamente com uma “abordagem de equipe única” são necessários para garantir que a análise avançada dentro de uma organização possa sobreviver e prosperar (Bain & Co, 2017). Sem surpresas aqui, a mudança de comportamento é a parte mais difícil de qualquer plano de melhoria de desempenho e por que até 38% dos esforços de mudança falham (Bain & Co, 2016).

2. Concentre-se apenas em leads de alta qualidade

Os clientes são menos propensos a desistir se forem semelhantes aos seus principais clientes-alvo. Se você tiver acesso a dados sobre seus clientes e uma lista de clientes em potencial, esta é uma ótima oportunidade para se concentrar apenas naqueles que têm menos probabilidade de sair.

Como? Aplicando algoritmos comparando os recursos e características de seus clientes com os de seus clientes em potencial. Aqueles que têm características semelhantes (tamanho do FTE, gasto anual, cargo, tipo de setor) aos seus clientes existentes são provavelmente os mais propensos a querer seu produto, a considerá-lo valioso e, portanto, ficar por perto. Sua segmentação agora se torna crucial. Cada segmento de cliente oferece recursos distintos que ajudam a identificar facilmente seus próximos clientes.

Por exemplo, ferramentas como o HubSpot fornecem esse tipo de informação de forma integrada, onde você pode ver características e padrões facilmente.

3. Use métodos de aprendizado de máquina para criar modelos preditivos

As empresas analisam dados usando diferentes tipos de análise, incluindo análise preditiva, que é usada para observar as relações entre diferentes métricas.

Para criar estratégias sólidas de retenção de clientes, podemos usar análises preditivas para fazer previsões sobre o futuro, analisando dados históricos, para saber o que os clientes podem gostar ou não.

Muitas vezes, você pode ficar sobrecarregado com o número de variáveis ​​que precisa gerenciar e analisar de uma só vez. Embora você possa ter um analista de dados altamente qualificado à mão, ainda é demorado e trabalhoso filtrar manual e rapidamente o grande volume de dados para encontrar o modelo preditivo ideal.

Para criar os melhores modelos preditivos de retenção, conte com o poder do aprendizado de máquina para descobrir com rapidez e precisão os motivos subjacentes pelos quais os clientes estão desistindo ou por que são leais à sua marca.

O aprendizado de máquina usa matemática, estatística e probabilidade para encontrar conexões entre variáveis ​​que ajudam a otimizar resultados importantes, como retenção. Esses modelos são então aplicados a novos dados de clientes para fazer previsões.

Os algoritmos de aprendizado de máquina são iterativos e aprendem continuamente. Quanto mais dados eles ingerem, melhor eles ficam. Em comparação com o desempenho humano, eles podem fornecer insights rapidamente graças à capacidade de processamento atual.

Por exemplo, você pode usar análises para identificar quais produtos de upsell ou cross-sell serão os mais relevantes com base nas compras anteriores ou no histórico de navegação do seu cliente.

Muitas vezes, as empresas não têm funcionários com habilidades de análise de alto nível (ciência de dados). Provedores terceirizados podem fornecer uma solução que automatiza a integração e análise de dados.

4. Obtenha insights orientados por dados com análise de texto

Para obter insights profundos e orientados por dados, não se esqueça de analisar suas respostas em texto livre às perguntas abertas da pesquisa. Se você não pode muito bem perdê-los!

Você pode fazer isso com soluções de análise de texto. Com uma ferramenta de análise de texto que usa análise de sentimentos, é fácil identificar os pontos problemáticos do cliente.

E, se você coletar muitos dados, certifique-se de realmente usá-los. Um estudo descobriu que apenas 15% dos líderes seniores realmente usam dados de clientes de forma consistente para informar decisões de negócios (Harvard Business Review).

Na Thematic, desenvolvemos um algoritmo de IA que automatiza a análise de feedback de texto livre em pesquisas usando aprendizado de máquina e processamento de linguagem natural e, em essência, simplificou a maneira como as empresas estão obtendo insights dos dados de seus clientes.

5. Segmente para focar em reter os clientes certos

Usar a análise de dados para segmentar pessoas em diferentes grupos significa que você pode identificar como cada segmento se envolve com sua marca e seu produto. Isso permite que você analise cada subgrupo e obtenha insights, seguido pela adoção de diferentes estratégias de comunicação e atendimento para aumentar a retenção de seus clientes mais procurados.

Analise dados como a demografia do seu cliente, estilo de vida, produtos adquiridos por cada categoria e tipo de cliente, a frequência de compra e o valor da compra. Dessa forma, você descobrirá que tipo de cliente está gerando mais receita. Alguns custam muito para gerar receita, então você saberá se deseja concentrar seus esforços.

Compreender a diferença entre esses tipos de clientes pode, em alguns casos, fazer ou quebrar um negócio, especialmente se você está apenas começando. Conhecer o valor do cliente é crucial para poder tomar decisões críticas. Você pode segmentar por valor histórico, valor vitalício, valor no próximo ano ou valor médio do cliente por segmento. Usando a segmentação correta, você criará ofertas de recomendação de produtos altamente direcionadas. Segmente seus clientes para oferecer descontos relevantes para diferentes canais (na loja, online, mobile). Misture um pouco, todos os clientes não precisam receber a mesma oferta.

Outra maneira útil de usar a segmentação é monitorar a sensibilidade ao tempo e a sazonalidade de seus códigos promocionais. Ao monitorar os dados de vendas, você pode ver se esses códigos são resgatados com mais frequência pela manhã ou à tarde ou talvez logo após uma comunicação de vendas. Quanto mais você souber sobre o que um grupo demográfico responde, mais você pode se concentrar em tomar as ações certas.

3 principais dicas para análise

Reúna vários pontos de dados para poder fazer recomendações relevantes.

Seja pragmático e evite fazer suposições a partir de apenas um dado. O fato de alguém que mora na Califórnia comprar botas de inverno não significa que queira ser bombardeado com sugestões de produtos semelhantes. Talvez tenham comprado para a irmã que mora em Chicago!

Aproveite a prova social onde puder.

Se seus clientes não respondem a determinados produtos, talvez tudo o que eles precisem seja um pequeno lembrete de que outros semelhantes a eles os estão usando e estão satisfeitos com eles. Extraia depoimentos positivos de pesquisas e comentários de mídia social para suas comunicações de marketing e site.

Lembre-se: é a capacidade de traduzir rapidamente dados perspicazes em ações concretas que conta.

É um fato: melhores dados significam melhores resultados. Se você não tiver bons dados agora, poderá testar seu caminho para obter dados melhores. Apenas melhorando sua coleta de dados internos, muitas vezes você pode obter dados melhores. Em outros casos, talvez seja necessário adquirir dados melhores. Bons dados não são estáticos, são um processo contínuo de observar, agir e aprender.

Por fim, o desafio do grande volume de dados que as grandes empresas possuem também é a oportunidade. Reunir dados históricos estruturados e não estruturados em silos organizacionais e combiná-los com dados importantes sobre a interação contínua com o cliente oferece uma oportunidade atraente de influenciar a experiência do cliente em tempo real.

Este artigo foi publicado aqui primeiro.