Digo sempre, que ao aproveitar dados e modelos preditivos, as marcas podem obter insights granulares sobre o comportamento do cliente e prever o risco de rotatividade de cada um.
Todavia, com os custos de
aquisição de novos clientes até 25 vezes maiores do que os de retenção dos
existentes, os benefícios de longo alcance da análise preditiva para a retenção
de clientes são inegáveis.
Este meu artigo descortinará as
melhores práticas para marcas usarem análises preditivas e fornecerem
experiências personalizadas que melhorem a fidelidade e retenção do cliente.
Vamos então falar sobre a
essência:
Instruindo e definindo análise. A
análise preditiva utiliza dados e IA para prever resultados, aumentando
rapidamente o valor de mercado.
Usar o poder de recomendação. A
análise preditiva gera recomendações de produtos hiperpersonalizadas,
influenciando o comportamento de compra.
Atenção coma prevenção de
rotatividade. O Analytics identifica clientes com alto risco de rotatividade,
possibilitando estratégias de retenção direcionadas.
Temos que ter mente que do ponto
de vista dos custos, os benefícios abrangentes da análise preditiva para a retenção
de clientes são inegáveis.
Então Sergio, o que são análises
preditivas?
Pessoal, a análise preditiva é o
uso de dados, algoritmos estatísticos e técnicas de aprendizado de máquina para
identificar a probabilidade de resultados futuros. Sendo que o objetivo da
análise preditiva é ir além da descrição do que aconteceu e prever o que
acontecerá, pois, a medida que a tecnologia de IA melhorou, o uso de análises
preditivas tornou-se uma tendência crescente.
Sumariamente, a análise preditiva
aplica modelos que analisam fatos atuais e históricos para fazer previsões
sobre eventos desconhecidos. É usado uma variedade de técnicas, como análise de
regressão, previsão e aprendizado de máquina, são usadas para descobrir padrões
e insights que podem informar a modelagem preditiva. Enquanto os modelos
identificam relações entre muitos fatores que permitem calcular probabilidades
e tendências para eventos futuros individuais.
Em minhas palestras aponto sempre
que a experiência do cliente é aprimorada ao oferecer o produto certo para a pessoa
certa no momento certo, isso assume muitas formas. Vou exemplificar; um banco
pode oferecer uma taxa de juro mais baixa a um cliente de elevado valor, uma
empresa pode oferecer um serviço aprimorado a um cliente que pode estar em
risco de deixar a marca. Esses exemplos são feitos por meio de modelagem
computacional que analisa o histórico de transações e usa modelagem preditiva
para recomendar a oferta certa no momento certo.
Numa empresa que fiz uma
consultoria, a mesma usou modelos para identificar os respondentes mais
prováveis a uma campanha (modelagem de resposta), identificar clientes em
risco de desistência (modelagem de atrito), identificar aqueles com maior
probabilidade de estarem interessados em outra marca do portfólio da
organização (propensão de marca modelagem) e identificar os melhores clientes
potenciais externos para esforços de marketing de aquisição (modelagem de
clientes potenciais). Esses modelos melhoram a experiência do cliente,
apresentando apenas comunicações
e ofertas de marketing aos consumidores que provavelmente estarão genuinamente
interessados.
Numa análise conjuntural, as
marcas podem aproveitar a análise preditiva em muitos casos de uso, desde a
previsão da rotatividade de clientes até a previsão da demanda, pois, os
modelos aprendem continuamente com novos dados para refinar as previsões. Ela,
ou seja, a análise preditiva fornece insights profundos sobre probabilidades
futuras, insights acionáveis que podem ser usados para tomar decisões
estratégicas de negócios e realizar ações direcionadas. Tenha a atenção que enquanto
a análise descritiva se concentra em relatar o que aconteceu e a análise de
diagnóstico explora por que isso aconteceu, a análise preditiva concentra-se no
que acontecerá. Esses vislumbres do futuro baseados em dados fornecidos pela
análise preditiva proporcionam um valor comercial inestimável.
Eu mantenho na minha experiência
que existem quatro tipos de modelos de análise preditiva:
1 - Modelos de propensão: Esses
tipos de modelo indicam a propensão de um cliente em realizar uma ação, como
aceitar uma oferta, deixar de oferecer um produto/serviço e realizar algum
outro tipo de comportamento.
2 - Modelos de previsão: a
previsão pode ser usada para CX front-end, não apenas para planejamento de
estoque back-end. Ser capaz de prever a demanda, o tráfego, a equipe, etc. pode
levar a uma melhor CX, garantindo a alocação de recursos apropriados.
3 - Modelos de otimização: Esses
modelos podem assumir diversas formas, usando políticas de contato e restrições
de negócios para compreender as compensações. Por exemplo, qual é o número
ideal de comunicações a enviar dado um determinado orçamento? Como otimizar os contatos
com os clientes? Quando ocorre a saturação do cliente com uma determinada
mensagem – e em que intervalos de tempo?
4 - Modelos de rotatividade:
prever a rotatividade é obviamente importante para organizações que devem
manter uma determinada base de clientes ou nível de demanda. Entender se um
cliente está perto de se desligar ou sair do negócio pode resultar em
comunicações e interações diferentes – para reter ou para clientes/segmentos de
baixo valor – permitir que a rotatividade ocorra.
Enfim, a análise preditiva está
transformando as experiências dos clientes e as estratégias de marca,
permitindo vislumbres baseados em dados sobre o comportamento futuro de cada
cliente. À medida que crescem as capacidades e a adoção da modelagem preditiva,
as marcas têm uma oportunidade única de usar esses insights futuros para
encantar os clientes, contornar a rotatividade, otimizar gastos e obter uma
vantagem competitiva.
Pense nisso.
Sergio Mansilha
