Os dados são um ativo importantíssimo para qualquer negócio. Analisando informações da sua empresa é possível criar campanhas de marketing mais assertivas, reduzir custos, otimizar processos, melhorar a experiência do usuário e muito mais!
No entanto, conseguir organizar e analisar um grande volume de dados é uma tarefa complexa e que exige, acima de tudo, estratégia. A clusterização de clientes é uma delas e é por isso que preparamos um conteúdo completo sobre o tema.
O que é clusterizar?
Em tradução para o português, clusterizar significa agrupar, categorizar. Em resumo, trata-se de agrupar dados semelhantes para melhorar a capacidade de armazená-los, processá-los e analisá-los.
Antigamente, o termo era conhecido apenas por profissionais da ciência da computação, mas isso está mudando à medida que as empresas reconhecem a relevância de utilizar a tecnologia para aproveitar os dados em suas estratégias de crescimento.
Vale dizer que o conceito pode ser aplicado em quase qualquer tipo de informação empresarial quantificável, como produtos, fornecedores e clientes. Em geral, por conta do grande volume e velocidade de informações que chegam diariamente nas empresas, o processo é feito com a ajuda de sistemas especializados.
Clusterizar é o mesmo que segmentar?
A segmentação é a divisão ou categorização de clientes e potenciais clientes, ou outros dados empresariais, em determinados grupos de acordo com determinadas características. O objetivo é conseguir analisar as informações e criar estratégias personalizadas de acordo com os dados observados.
Sendo assim, podemos dizer que a clusterização tem como resultado a segmentação das informações. Ou seja: a cada cluster criado, a base de dados fica mais segmentada.
Definição de clusterização de clientes
Fazer a clusterização de clientes significa dividi-los em grupos de similaridade, ou seja, de características comuns. É possível, por exemplo, fazer clusters a partir de perfis de comportamento e dados demográficos (renda, idade, gênero).
O processo permite conhecer mais a fundo as particularidades de cada grupo, quais são as suas principais dores, desejos e necessidades. Dessa forma, a empresa tem a possibilidade de atuar de maneira mais assertiva nas ações de comunicação e marketing para proporcionar uma experiência inesquecível para esses consumidores.
As principais oportunidades geradas pela clusterização de clientes são:
- priorizar investimentos para grupos específicos de consumidores que geram maior rentabilidade;
- desenvolver campanhas de marketing e comunicação personalizadas;
- conhecer melhor as necessidades da base de clientes para desenvolver novos produtos e serviços;
- estabelecer estratégias de distribuição e vendas mais assertivas.
Como funciona uma clusterização?
Antes de falarmos sobre como funciona, precisamos dizer que é praticamente impossível manter a clusterização de um grande volume de dados sem o apoio de sistemas especializados nisso.
Primeiro, porque as análises podem envolver um grande volume de dados e alguns programas não são capazes de suportar. Segundo, porque as análises podem ser complexas e trabalhosas para fazer manualmente.
Dessa forma, a clusterização deve ser realizada por meio de tecnologias que utilizam machine learning (o aprendizado de máquina). Isso significa que essas ferramentas são responsáveis por organizar os dados de entrada para estabelecer os graus de parentesco e similaridade.
Existem vários tipos de clusterização que podem ser definidas por meio de algoritmos, que passam a realizar a tarefa automaticamente. O tipo escolhido varia conforme as características das informações recebidas e as necessidades do negócio.
A seguir, vamos citar os principais tipos de clusterização:
- Clusterização hierárquica: método em que existe uma hierarquia pré definida de clusters;
- Clusterização particionada: estratégia que define um vetor central e agrupa os pontos de dados próximos a ele;
- Clusterização baseada em densidade: método que considera os clusters como as regiões mais densas dentro do conjunto de dados;
- Clusterização baseada em distribuição: agrupa pontos de dados considerando a distribuição de probabilidade.
Quais as vantagens da clusterização de clientes
Agora que já contextualizamos o que é a clusterização de clientes, chegou o momento de destacar os benefícios que ela pode proporcionar ao seu negócio. Vamos lá!
Maior conhecimento da base de clientes
Já ouviu a expressão “separar o joio do trigo”? Pois é. Essa premissa é cada vez mais utilizada para planejar e executar ações de marketing digital.
Para conseguir voltar os esforços e investimentos para os melhores clientes (e entender como se comunicar com eles), é necessário ter um profundo conhecimento da base.
Diante disso, a clusterização tem um papel fundamental quando o assunto é segmentar os consumidores para conseguir atender melhor as especificidades de cada persona do negócio.
Comunicação mais assertiva
Depois de conhecer melhor a base de clientes, a empresa pode (e deve) aproveitar a análise de dados obtida para otimizar a comunicação com os seus consumidores. Por exemplo: pode não ser interessante utilizar a mesma abordagem de comunicação para jovens solteiros e senhoras de meia-idade.
Ainda que o produto seja o mesmo, é importante reconhecer que as características de cada grupo interferem na recepção da mensagem e até mesmo na forma com que o produto ou serviço será aproveitado.
A análise também deve ser usada para fazer testes e descobrir quais formatos de conteúdo e canais de comunicação cada segmento de clientes prefere. Tudo isso influencia nos resultados!
Criação de ofertas personalizadas
Quais ofertas podem ajudar a sua empresa a atrair e reter os melhores clientes? A resposta para essa pergunta pode ser complexa, mas certamente passa pela personalização das estratégias de venda.
Determinados grupos podem ter um processo de decisão de compra mais longo, que exige mais conteúdos e estratégias de convencimento. Já outros perfis podem requerer uma abordagem mais rápida e objetiva.
Com a clusterização e o acompanhamento de outros indicadores de desempenho, esses insights vão ficar mais claros e podem ajudar a otimizar toda a jornada de compra.
Melhor retorno de campanhas
Parece óbvio, mas é válido ressaltar que não vale a pena gastar tempo e dinheiro produzindo campanhas para o público-alvo errado, ou para os clientes certos, mas com uma abordagem ineficiente.
Afinal, se vai ser preciso investir dinheiro em ações de marketing, é melhor empregar os recursos financeiros de forma estratégica para ter melhores resultados, certo?
Fazer uma campanha mais assertiva, que consegue atingir os clientes com mais chances de converter, faz com que a empresa reduza custos e garanta mais retorno sobre o investimento.
Atração e fidelização dos clientes certos
Fazer campanhas mais assertivas ajuda a atrair e fidelizar os clientes ideais do negócio. Afinal, se o consumidor está satisfeito, maiores são as chances de ele querer continuar o consumo do produto ou serviço oferecido.
Além disso, quando as campanhas são desenvolvidas pensando nas especificidades do cliente ideal para a empresa, utilizando a linguagem e os canais de comunicação mais recomendados para o grupo, faz sentido dizer que mais oportunidades de vendas e upsell serão geradas, não é mesmo?
Organização e segurança da informação
A falta de organização nos dados pode trazer diversos problemas para uma empresa. Desde problemas legais, relacionados à falta de segurança da informação, até atrasos e erros nas análises.
Segmentar as informações dos clientes também ajuda a tornar mais prático e eficiente o trabalho de todos os setores da organização, em especial o que envolve a inteligência de mercado.
Vale ressaltar que os dados dos clientes são informações valiosas e sensíveis — precisam ser armazenadas e processadas seguindo todos os protocolos de segurança que a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) exige.
Conte com a melhor ferramenta para realizar a segmentação em micro-clusters
Como vimos ao longo do conteúdo, a clusterização envolve uma boa dose de análise de dados — o que torna a tarefa praticamente inviável de ser feita manualmente. É muito mais efetivo e de melhor custo-benefício, contar com uma plataforma feita para esse propósito, como a que desenvolvemos aqui na Matera Insights.
Nós usamos algoritmos preditivos para analisar históricos e identificar padrões de comportamento, e assim conseguir realizar uma clusterização de clientes mais precisa!
Conclusão
Em um primeiro momento, o processo de clusterização de clientes pode parecer complexo demais para profissionais que não são da área da ciência da computação. No entanto, qualquer empresa que deseja otimizar a sua tomada de decisões vai precisar se acostumar com o conceito e aplicá-lo no seu dia a dia. O importante é começar!
A boa notícia é que tudo fica mais fácil com a ferramenta certa. Então, se você quer aproveitar todas as vantagens de fazer a segmentação de clientes em micro-clusters, fale agora mesmo com um de nossos especialistas.