Em um mundo cada vez mais tecnológico, a análise de dados se tornou uma etapa fundamental para nutrir conexões mais sólidas com os clientes. Através do monitoramento, é possível identificar padrões de compra, preferências e organizar informações para personalizar a jornada do cliente e aprimorar áreas essenciais.
De acordo com a pesquisa da Vanson Bourne, cerca de 72% das empresas que investem em análise de dados abrem novas oportunidades de negócios através dessas ações.
Além disso, conforme relatório da McKinsey, empresas que adotam amplamente a análise de dados do cliente afirmam ter um ROI (Return on Investment) 115% maior e um lucro 93% superior comparado às empresas que não utilizam essa estratégia.
Esses dados destacam o impacto significativo das análises no futuro dos negócios. Quer saber como usar os dados para criar conexões mais profundas com seus clientes? Veja abaixo os benefícios.
Sistema de Recomendação
Você já se deparou com anúncios extremamente específicos e se questionou se estava sendo observado? Essa sensação é resultado dos sistemas de recomendação que utilizam algoritmos para prever preferências. Existem três tipos de filtragens:
- Filtragem Colaborativa: baseada nos gostos de clientes com comportamentos similares. Por exemplo, se você se interessa por acessórios esportivos e suplementos, e o João, que também visita a mesma loja online, demonstra interesse pelos mesmos acessórios, é provável que o sistema recomende suplementos a ele;
- Filtragem de Conteúdo: baseada em conteúdos similares. Se você gosta de séries criminais, a plataforma sempre indicará conteúdos do mesmo gênero;
- Filtragem Híbrida: uma combinação dos mecanismos anteriores, sendo mais completo.
Análise Preditiva
Quando lançar um produto? Que estratégias adotar? Quais oportunidades explorar no próximo semestre? A análise preditiva, que utiliza machine learning e inteligência artificial, pode responder a essas questões.
Basicamente, o modelo preditivo aplica cálculos matemáticos para avaliar dados e oferecer insights sobre situações futuras. Por exemplo, uma empresa que planeja lançar um aplicativo de compartilhamento de bicicletas pode usar essa estratégia para identificar a melhor localização para o produto, considerando aspectos topográficos, climáticos e de segurança.
Da mesma forma, para testar a eficácia de medicamentos, é possível utilizar análise para identificar padrões genéticos, condições ambientais e faixa etária.
Aprimoramento de Canais e Campanhas de Marketing
No mundo do marketing e vendas, atingir o público adequado é fundamental. A análise de dados permite identificar a persona do cliente e suas necessidades para oferecer um atendimento mais personalizado.
Além disso, possibilita segmentar o público para obter leads mais qualificados, otimizando ações como anúncios e e-mails promocionais.
Por exemplo, laboratórios de vacinas podem direcionar descontos para um grupo específico ou lançar campanhas preventivas para mulheres acima de 50 anos, que têm maior propensão a certas doenças.
Também é possível estabelecer metas, acompanhar o desempenho das campanhas e avaliar resultados como conversões, satisfação do cliente e ROI.
Lead Scoring
O Lead Scoring é uma técnica que atribui pontos aos clientes que estão mais propensos a realizar uma compra. Esses clientes, que recebem uma pontuação alta, são direcionados para a equipe de vendas.
Essa estratégia oferece vantagens como:
- Redução de Custos: diminuição do Custo de Aquisição do Cliente (CAC), pois encurta o ciclo de vendas e utiliza menos recursos para fechar negócios.
- Aumento da Produtividade: com menos tempo dedicado a conquistar clientes, a equipe pode se concentrar em gerar mais oportunidades de negócio.
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- Integração de Canais de Atendimento: transição entre canais sem perda de informações;
- Monitoramento de Resultados: dashboard com principais métricas e indicadores de atendimento;
- Segmentação de Público: identificação do perfil das pessoas mais propensas a comprar suas soluções;
- Insights Valiosos: extração de dados para identificar novas oportunidades de negócio;
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