A segmentação de clientes em clusters traz ótimos resultados para as empresas. Mesmo não sendo uma novidade, o processo ganha ainda mais força com o uso de IA, podendo ser usada em aplicações mais avançadas.
Para mostrar quais são essas possibilidades e todo o potencial da utilização de inteligência artificial no processo, trouxemos um artigo completo sobre o assunto. A seguir, você entenderá mais sobre a segmentação de clientes em clusters e ainda conhece uma forma de otimizar o caminho até os resultados.
Boa leitura!
Segmentação de clientes em clusters: elevando o nível
Quem já trabalha com segmentação sabe que, essencialmente, toda segmentação pode ser vista como uma forma de clusterização — a primeira é frequentemente um resultado da segunda.
Cada cluster criado contribui para uma base de dados mais refinada, permitindo uma análise mais precisa dos diferentes grupos existentes dentro dela.
Dito isso, hoje elevaremos o nível desse processo. Nosso objetivo é ir além das práticas mais populares e explorar estratégias de segmentação mais específicas e potentes.
Se por meio da clusterização comum, a mais popular, empresas podem melhorar suas mensagens, promoções e processos, quais seriam as possibilidades ao usar um método mais avançado? É justamente o que abordaremos nos próximos tópicos.
Aumentando o nível da segmentação de clientes em clusters, é possível identificar padrões e correlações mais complexos: uma base para análises mais ricas e detalhadas.
Exploremos, então, as possibilidades envolvendo cluster de cliente, hipersegmentação e micro-cluster.
Criação de clusters avançados com IA
Chegou a hora de abordar os padrões e relações que elevam o nível da segmentação de clientes, e entender o papel crucial da IA nesse processo.
A seguir, serão discutidas algumas estratégias utilizadas para criar e explorar clusters. Com essa abordagem avançada, a IA investiga novas dimensões dos dados, oferecendo insights mais profundos e detalhados que vão além do óbvio.
Clusterização e o método de vizinhos mais próximos
O método de vizinhos mais próximos (KNN) é um algoritmo de machine learning que agrupa seus clientes com base em milhares de variáveis comportamentais semelhantes.
Usando a proximidade, ele compara um ponto de dados com um conjunto no qual foi treinado e memorizado para realizar previsões. Partindo da hipótese de que semelhantes andam juntos, ele cria grupos de alta similaridade que ajudam a entender melhor o público.
Inclusão de mais variáveis no processo
A IA permite a inclusão de outras várias no processo de segmentação. Ao invés de se ater somente a informações simples, como idade, renda e localização, agora as empresas podem avaliar outros elementos tanto internos quanto externos, um bom exemplo de variável externa pode ser contexto econômico do país, cidade ou região.
Com esses fatores, as empresas realizam processos de segmentação mais precisos; o que reflete em campanhas mais personalizadas e uma melhor capacidade de prever comportamentos futuros do cliente.
Multidimensionalidade
A multidimensionalidade considera diversas dimensões de dados simultaneamente na segmentação de clientes. Em vez de analisar cada variável isoladamente, a IA integra e examina múltiplas proporções, possibilitando uma compreensão mais aprofundada das informações.
No geral, são dados que incluem análises atemporais, interações omnicanal e elementos contextuais. Graças à multidimensionalidade, é possível detectar padrões complexos e obter uma visão holística do cliente, resultando em ações de marketing mais eficazes.
Algumas das dimensões que podem ser utilizadas no processo incluem:
- Dados transacionais e comportamentais
- Geolocalizados
- Demográficos
- Dados de comportamento
Veja cada uma delas a seguir.
Dados transacionais e comportamentais
Analisar os dados transacionais e comportamentais dos clientes é uma forma, de obter uma visão detalhada das interações dele ao longo do tempo.
O histórico de compras, a frequência das transações, o valor médio gasto, os produtos adquiridos e os contatos com o suporte são algumas das principais informações consideradas nessa análise.
Analisar esses comportamentos esclarece melhor as preferências e necessidades dos clientes e ajuda na identificação de padrões de uso e engajamento. Essa análise de dados de diferentes naturezas proporciona um melhor desenvolvimento de estratégias.
Graças à visão mais completa do público, essas estratégias se tornam mais eficazes e direcionadas.
Geolocalizados
Quem visa a segmentação de clientes em clusters, tem as informações geográficas sempre à vista. Os dados geolocalizados ajudam a identificar padrões baseados na localização dos clientes: referências regionais e contextos de decisões de compra.
Por exemplo, clientes em diferentes regiões podem ter preferências distintas por produtos sazonais ou locais. Assim as empresas ajustam suas estratégias para melhor atender às necessidades específicas regionais, resultando em mais eficácia e direcionamento.
Demográficos
Dados demográficos como idade, gênero e renda formam a base para muitas segmentações. Esses dados permitem identificar grupos de clientes com características comuns.
Por exemplo, certos produtos podem ser mais atraentes para determinados grupos etários ou gêneros. No entanto, esses dados ganham maior valor quando combinados com outras variáveis, proporcionando uma visão mais completa e detalhada do cliente.
Oportunidades derivadas da segmentação em clusters
O uso de técnicas de hipersegmentação e micro-cluster amplia significativamente as oportunidades de personalização, fidelização e rentabilização.
O processo de refinamento de abordagens abre portas e possibilita avanços notáveis, como os seguintes: predição, melhores ofertas e personalização. Entenda melhor cada um deles!
Compreensão e predição de comportamento
Com o uso de IA, é possível realizar análises mais detalhadas de padrões passados e dados comportamentais dos clientes. A partir dessas análises, essas ferramentas podem prever comportamentos futuros com maior precisão.
Já se deparou com aquela oferta de serviço ou produto no momento exato em que precisava? Provavelmente, essa oferta surgiu de uma análise detalhada do seu comportamento.
Ao examinar o histórico de interações e transações dos clientes, as empresas conseguem identificar tendências e antecipar necessidades.
Esse processo não só melhora a satisfação do cliente, ao oferecer produtos e serviços relevantes no momento certo, mas também aumenta a eficiência operacional das empresas. As ações de marketing e vendas podem ser direcionadas de forma mais precisa, otimizando os recursos e maximizando os resultados.
Next best offer
Utilizando IA nos negócios, é possível apontar a “próxima melhor oferta”, ou next best offer (nbo) para cada cliente. Isso significa maior relevância das recomendações e mais satisfação do cliente.
Com uma análise mais completa das preferências e comportamentos dos consumidores é possível obter recomendações personalizadas que atendam às necessidades individuais.
Na prática, isso aumenta muito a probabilidade de compra e ainda fortalece a lealdade do público à marca. Essa fidelidade do público precisa de atenção, por ser o que maximiza o ciclo de vida do cliente, gerando mais vendas para a mesma pessoa.
Personalização escalável
Outra grande oportunidade em criar cluster de cliente é a personalização escalável. Com a IA, empresas podem realizar esse processo em grande escala e oferecer experiências únicas para cada cliente sem a necessidade de intervenção manual.
Algoritmos avançados analisam dados em tempo real para ajustar ofertas, comunicações e serviços conforme as preferências e comportamentos.
Em termos mais práticos, isso resulta em mais eficiência no trato com o cliente: experiências altamente personalizadas a um grande público simultaneamente, melhorando a satisfação e a retenção de cada um.
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O caminho para chegar a esse alto nível de hipersegmentação e ótimos resultados pode até ser longo e desafiador, mas não precisa. Você só precisa de boas ferramentas.
Tudo o que abordamos pode ser facilmente alcançado com a Matera Insights, nossa plataforma especializada em inteligência artificial para o entendimento do comportamento do cliente.
Com ela você pode analisar uma população de centenas de milhares e identificar características compartilhadas e padrões comportamentais. Tenha recomendações precisas para estratégias de upsell e cross-sell, além de campanhas de Next Best Offer (NBO).
Conclusão
A segmentação de clientes em clusters, potencializada por inteligência artificial, oferece todas as oportunidades citadas neste artigo. Desde um melhor entendimento do consumidor até previsões de suas necessidades para criação de uma melhor experiência.
Com o Matera Insights, sua empresa pode alcançar esses resultados de forma rápida e eficiente, utilizando análises avançadas para tomar decisões mais informadas e desenvolver estratégias de marketing altamente eficazes.
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