5 etapas para começar a criar modelos de comportamento do cliente (e por que você precisa deles)

Nos últimos anos, os profissionais de marketing começaram a adotar muito mais ferramentas e metodologias orientadas por dados do que nunca. Eles fizeram isso porque a grande quantidade de dados disponíveis sobre seus clientes (e clientes em potencial) agora é suficiente para tirar conclusões sobre quais tipos de esforços de marketing digital funcionam melhor . Usar esses dados para alimentar as operações de análise preditiva agora é considerado um procedimento operacional padrão no mundo do marketing digital.

Hoje, uma das abordagens de ponta nessa área passa pela construção de modelos que buscam prever o comportamento do cliente . Ao fazer isso, torna-se possível olhar para o futuro e criar planos de marketing que estarão em sintonia com os vários estágios da jornada de um cliente - mesmo antes de começarem.

A criação de um modelo de comportamento do cliente útil e preciso, no entanto, exige muito planejamento. Também exige uma execução cuidadosa e uma boa quantidade de experimentação.

Aqui está um guia passo a passo para ajudar as empresas interessadas a iniciar esse processo.

Fontes de dados disponíveis no catálogo

Antes de começar a construir um modelo de comportamento do cliente, é necessário entender os dados do cliente aos quais a empresa já tem acesso. Isso servirá como um roteiro para quais mudanças na coleta de dados, se houver, devem ser feitas para apoiar a nova iniciativa de modelagem. Para a maioria das empresas, já deve haver um vasto e inexplorado conjunto de dados disponíveis, de fontes como:

• Históricos de vendas
• Dados de análise do site
• Dados da pesquisa do cliente
• Registros de atendimento ao cliente
• Resultados anteriores da campanha de marketing

… e outros.

Nas melhores circunstâncias, a maioria desses dados estará contida em um sistema de CRM existente, o que facilitará seu uso em um esforço de análise. Caso contrário, devem ser tomadas medidas para centralizar os dados para que possam ser devidamente limpos e padronizados para análise.

Comece com a análise de regressão

Quando todos os dados de clientes disponíveis estiverem prontos para serem usados, um bom primeiro passo é usá-los para realizar alguns estudos básicos de análise de regressão. Isso funciona melhor usando dados prontamente disponíveis, como histórico de compras, estatísticas de resposta de marketing e outros pontos de dados que têm correlações óbvias.

Esse tipo de análise pode permitir algumas conclusões rudimentares, como a relação entre gastos de marketing e volume de vendas. Também pode ajudar a vincular ações específicas do cliente a resultados desejáveis . Por exemplo, pode ser possível usar a análise de regressão para identificar um ponto comum na jornada do cliente que todos os clientes alcançam no caminho da conversão.

Esse tipo de insight pode permitir que os profissionais de marketing direcionem suas campanhas para obter um número maior de leads nos estágios iniciais do funil de vendas para atingir o ponto específico do processo que aumenta estatisticamente as chances de uma venda. É o esforço preciso visando o que os profissionais de marketing digital costumavam apenas sonhar - agora possível com a análise de dados correta.

Criar segmentos de clientes

Usando as técnicas acima, as empresas só podem usar seus dados para tirar algumas conclusões gerais e de primeira linha sobre seus clientes.

Para obter ainda mais dos dados (e aproximar-se da criação de um modelo real de comportamento do cliente), é necessário dividir os dados do cliente em grupos menores e segmentados .

A boa notícia para os profissionais de marketing é que muito desse trabalho já pode ter sido concluído como parte de esforços anteriores de personalização do cliente online. Em caso afirmativo, os grupos segmentados criados para esse fim são um bom ponto de partida para uma modelagem adicional do comportamento do cliente. Caso contrário, é melhor começar com algumas categorias de segmentação generalizadas. Esses podem ser refinados em grupos menores com base nos atributos específicos que os dados contêm sobre os clientes.

Procure tendências em cada segmento

Com os dados prontos e os clientes devidamente segmentados, o próximo passo é examinar os dados (divididos por segmento) para encontrar algumas tendências. Procure por obstáculos comuns à conversão, marcadores que sugerem quando um cliente provavelmente fará uma compra – basicamente qualquer atividade que todos os membros do segmento compartilhem.

A boa notícia aqui é que muitas das principais plataformas de automação de marketing de hoje (que você usaria para colocar seus modelos de comportamento do cliente para funcionar) já incluem ferramentas de análise que podem extrair informações do seu site, software de CRM e até bancos de dados independentes para procurar clientes tendências.

Por exemplo, no HubSpot Marketing Hub, comumente usado, você pode configurar seus segmentos de clientes e vincular todos os dados sobre os membros do segmento. Você pode, por exemplo, acompanhar a conclusão de ações específicas e criar relatórios automatizados que exibem a atividade segmento por segmento em visualizações fáceis de interpretar, conforme ilustrado abaixo:

A partir daí, é apenas uma questão de monitorar os dados para procurar padrões de comportamento que surjam. Você também pode criar os mesmos tipos de visualizações para correlacionar relações de causa e efeito, como rastrear taxas de abertura de e-mail e dados de interação de atendimento ao cliente junto com a atividade de conversão, para ver o impacto que suas operações de marketing e suporte estão causando nas vendas.

Mesmo para empresas que ainda não adotaram uma plataforma de automação de marketing, ainda é possível vasculhar os dados para procurar tendências. O Google Analytics (ou outras ferramentas de análise da web) pode fazer comparações de dados simples e detalhadas com visualizações para procurar tendências, que são um ótimo lugar para iniciar qualquer negócio. Eles são simples de configurar, fáceis de usar e podem revelar como os esforços de marketing e publicidade de uma empresa estão se traduzindo em atividades on-line específicas.

Uma comparação simples se parece com isso:

Embora existam algumas limitações sobre quais dados o Google Analytics pode acessar imediatamente - a plataforma também pode se integrar a uma ampla variedade de softwares de CRM e fontes de dados externas. Isso significa que é possível construir a infraestrutura necessária para dar suporte à análise do segmento de clientes sem ter que descartar o software existente e começar do zero.

Os insights extraídos dessa etapa se tornarão a base para o desenvolvimento de personas de clientes, que levarão a um modelo de comportamento para cada grupo de clientes. O objetivo é criar um mapa que possa explicar cada tipo de jornada do cliente pelo processo de conversão . Esses mapas podem informar tudo sobre o marketing necessário para mantê-los no caminho da conversão.

Testar, refinar, repetir

Neste ponto, a única coisa que resta a fazer é tirar as conclusões tiradas da análise de tendências e aplicá-las a uma campanha de marketing. Se as tendências identificadas são, de fato, estatisticamente sólidas, a campanha de marketing que as usou como guia deve ter um sucesso espetacular. Se não, é hora de revisitar os dados, para eliminar os fatores que não deram certo.

Repetindo esse processo algumas vezes, deve ser possível filtrar as conclusões que não geraram resultados, deixando apenas aquelas que funcionam na prática. São essas conclusões sobre cada segmento de cliente que se tornam os modelos de comportamento do cliente que o processo foi projetado para criar. Uma vez que eles tenham sido minuciosamente examinados por meio de testes de campanha no mundo real, quase não há limite para quão valiosos e úteis eles serão.

Colocando os modelos para funcionar

Se o processo acima produziu bons resultados, você pode aplicar o novo modelo de comportamento do cliente a quase todas as facetas do esforço de marketing digital de uma empresa.

Eles podem aumentar os esforços existentes de design de UX orientados por dados.

Eles também podem impulsionar a personalização em todos os seus esforços de marketing, como seu site, publicidade e campanhas de marketing por e-mail.

Essa é a tática que uma das maiores empresas de proteção de passageiros aéreos da Europa usou para criar landing pages dinâmicas para clientes novos e antigos:

No caso deles, os visitantes do site veriam uma variação diferente da página de destino com base em suas interações anteriores com a empresa, bem como no histórico de navegação relacionado, na hora do dia e nos dados de geolocalização, entre outros fatores.

Isso cria a possibilidade de projetar páginas de destino dinâmicas para atender a todos os públicos concebíveis – como uma versão voltada para o consumidor da mais recente personalização de marketing dinâmica baseada em contas.

Os modelos de comportamento do cliente podem até ajudar uma empresa a ficar um passo à frente da face em evolução do marketing de mídia social.

O uso desses tipos exatos de modelos de comportamento do cliente permitiu que o varejista de moda Closet London criasse uma campanha de e-mail personalizada e automatizada contínua que visava clientes novos e existentes com base em seu comportamento esperado em cada parte de sua jornada. A campanha incluiu a oferta de incentivos direcionados na forma de descontos para clientes rotulados como “em risco” de desengajamento e o envio de ofertas de e-mail selecionadas usando dados de compras anteriores. Os clientes de primeira viagem também receberam descontos menores para incentivar a repetição de negócios.

O resultado? Uma taxa de conversão muito melhorada e um aumento de receita de 2900%. E tudo isso foi possível por causa da modelagem do comportamento do cliente.

No entanto, eles são usados, é importante reconhecer que os modelos de comportamento do cliente, como todas as outras ferramentas de marketing, não são imutáveis.

Assim como os clientes que representam, eles precisarão de muito cuidado e atenção para permanecerem precisos e relevantes. Isso porque muitas facetas do comportamento do cliente mudarão com o tempo . Manter-se atualizado com essas mudanças requer revisitar o processo apresentado aqui repetidas vezes. Também exigirá a modificação do processo em face da alteração das entradas de dados. Desde que haja o compromisso de fazê-lo, os modelos de comportamento do cliente podem ser o presente de marketing que continua dando. Use-os bem!