Por que é importante calcular o LTV Potencial?
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imagem com o título do texto "Ciclo de vida do cliente: como alcançar ROI positivo com dados? e ilustração ao lado com representação do gráfico do ciclo de vida do cliente

Ciclo de vida do cliente: como alcançar ROI positivo com Dados?

O ciclo de vida do cliente é a representação das etapas que ele percorre enquanto se relaciona com a sua empresa. Entender esse processo é fundamental, principalmente, para determinar o LTV (Lifetime Value), que é o lucro gerado por esse consumidor enquanto se relaciona com a sua empresa. 

Mas, além do LTV, conhecer a jornada do cliente com a sua empresa é importante para direcionar os esforços da equipe e os recursos financeiros de forma otimizada, para criar uma estratégia eficiente de venda, encantamento ou fidelização.

Conhecer as etapas da jornada do cliente também te ajuda a trazer ROI (retorno sobre o investimento). Uma vez identificado o momento que o cliente está dentro da empresa, é possível tomar ações preditivas que façam com  que ele compre mais e permaneça mais tempo se relacionando com a sua marca.

Ainda não sabe como medir o ciclo de vida do cliente e como aumentar o ROI a partir deste dado? Siga a leitura deste artigo que vamos te explicar.

Análise de dados e a importância para a retenção de clientes

O uso de dados, e/ou Big Data, se tornou um grande aliado para a gestão das empresas, sendo utilizado como ferramenta estratégica para a tomada de decisão. No caso da fidelização de clientes esse conhecimento é igualmente importante.

Criar, por exemplo, pequenos conjuntos de clientes – ou micro-clusters – baseado em seu perfil de consumo, dados demográficos, faixa etária e vários outros dados, traz a possibilidade de prever comportamentos e decisões que eles tomarão e, com isso, propor ações que vão ao encontro do que eles desejam.

Com uma inteligência de dados, existem vários tipos de análises. Aqui vamos tratar de duas: a prescritiva e a preditiva.

Análise preditiva

A análise preditiva tenta prever um acontecimento futuro, por meio de informações já existentes. Ela usa tecnologias como machine learning e mineração de dados para chegar às suas conclusões. 

Esse modelo de análise pode te ajudar, por exemplo, a entender melhor os clientes. Como este é um modelo matemático que identifica padrões, por meio dele é possível traçar, por exemplo, um perfil de cliente que costuma cancelar um serviço ou que costuma abandonar os carrinhos de lojas online. A partir daí, ao perceber esse comportamento em novos clientes, a sua loja pode determinar ações para que ele não siga neste caminho.

Por outro lado, esse modelo também pode ajudar a sua empresa a traçar o melhor perfil de cliente, possibilitando que a sua equipe de marketing  faça uma prospecção mais qualificada da sua audiência.

De todo modo, seja atraindo sempre o perfil de cliente ideal, ou identificando outros perfis fora do seu perfil, você está reduzindo os custos do seu negócio e, consequentemente, aumentando as possibilidades de ROI.

Análise prescritiva

Assim como o modelo Preditivo, a Análise de Dados Prescritiva utiliza de algoritmos e aprendizado de máquina, mas traz como resultado ações que podem ser tomadas a partir daquelas conclusões. 

Essa análise é totalmente voltada para a ação, trazendo recomendações para o gestor sobre como resolver um determinado problema, ou seja, além de entender melhor o perfil do seu cliente, a sua empresa terá subsídios para definir quais as ações que serão tomadas, por exemplo, para evitar que ele cancele um serviço ou desista de uma compra.

Sendo assim, uma estratégia que utiliza os dois modelos de análise como ferramenta, conseguiria entender melhor a situação e ainda saber os caminhos ideais a seguir.
Para a sua empresa, trabalhar com estes dois modelos impactaria, por exemplo, no:

  • Aumento do ROI;
  • Redução de Churn;
  • Aumento do LTV (Lucro deixado pelo cliente durante a jornada);
  • Diminuição do CAC (Custo por cliente).

Quais são as fases do ciclo de vida do cliente?

O ciclo de vida do cliente começa quando ele se relaciona com a sua marca pela primeira vez e se encerra, logicamente, quando ele deixa de se relacionar com o seu negócio. Este período pode ser dividido em cinco fases:

  • Segmentação;
  • Ativação;
  • Rentabilização;
  • Fidelização;
  • Recuperação.

Vamos entender melhor cada uma delas:

Segmentação

A primeira e mais importante fase do ciclo de vida do cliente. É na segmentação onde identificamos a persona do negócio ao pensar no público ideal e preferencial da marca. Nesta etapa, se faz necessário analisar diversas fontes de dados, como características demográficas, comportamentais, sociais, seus interesses, necessidades e, também, seu histórico transacional.

Quanto mais consistentes forem as informações, maior será a probabilidade do seu público-alvo ter fit com seus produtos e/ou serviços ofertados. Imagine uma régua de equilíbrio entre aquele consumidor que apesar de ter um alto CAC (Custo de Aquisição do Cliente) também tem um alto potencial de LTV (Lifetime Value).

Ativação

Após segmentar e definir a sua persona, é possível começar a planejar as estratégias para ativar esse público. São diversas as estratégias, mas o foco aqui é investir tempo e recursos nos clientes que façam sentido com a mensagem certa, no momento ideal.

Esses serão os clientes com maior potencial para geração de receita, e nesse momento é importante que as equipes de marketing e vendas estejam preparados com estratégias para conquistar esse cliente, desde conteúdos relevantes, campanhas promocionais e follow-ups.

Rentabilização

Nesse momento do ciclo, é hora de investir no relacionamento com seus clientes e conquistar sua confiança para ter maior retorno do LTV (lifetime value). É nesta fase onde entendemos oportunidades de fidelizá-lo, ampliando o tempo de vida no ciclo.

Aqui entram as estratégias focadas em campanhas de upsell e cross-sell, após estreitar o relacionamento, entender e estruturar sua jornada, ampliando o valor de receita gerada pelo cliente. 

Qual é o momento de vida em que ele se encontra? Mantém os mesmos interesses?

Segundo dados, 80% da receita total de qualquer negócio é proveniente de clientes fiéis. E isso pode ser aplicado para qualquer área de negócio, de e-commerces a empresas do mercado B2B, que fornecem serviços de alta tecnologia. Gerar gatilhos de confiança e satisfação (com o apoio da equipe de Customer Success) é a chave para rentabilizar este cliente em sua base.

Fidelização

Nessa etapa você já conquistou seu cliente. Este é o momento de mantê-lo em sua base e torná-lo um promotor da marca, pois clientes satisfeitos compartilham suas boas experiências com outras pessoas, e que inclusive podem também vir a ser seus clientes.

Tenha sempre em mente que cuidar do seu cliente em um pós venda, é fundamental para contribuir com essa etapa do ciclo, além disso é 5x ou mais caro adquirir um cliente novo do que manter um cliente fiel ativo.

Assim como no processo de rentabilização, é fundamental ter o apoio de uma equipe de Customer Success, que vai acompanhar toda a jornada de consumo e garantir que a sua empresa esteja oferecendo uma boa experiência mesmo no pós-venda.

Recuperação

A hipersegmentação é uma das principais estratégias para compreender quando há o risco de churn e quais clientes estão mais propensos a essa ação. Dessa forma, torna-se viável direcionar campanhas assertivas (que atendam suas reais necessidades), no momento mais efetivo, para estreitar esse laço e evitar uma possível perda.

Com acompanhamento desse cliente em cada etapa do ciclo, mesmo nessa fase de recuperação, é possível criar modelos de retenção pró-ativa, ou seja, não espere passivamente o pedido de cancelamento ou movimentação de abandono, mas crie campanhas de retenção pró-ativa (seja ofertando uma condição especial, uma promoção, uma outra linha de produto ou forma de pagamento personalizada).

Outro ponto fundamental é utilizar dados para compreender quais foram os motivos da perda. Esta é a forma de “prever” futuros riscos de churn em outros clientes com perfis e comportamentos similares na base.

Conclusão

A maior dificuldade de muitas empresas ao lidar com dados, é saber exatamente como analisar a informação e a partir daí, quando propor ações de melhoria. Quais são os dados relevantes? O que preciso analisar? Qual o melhor momento para agir? Estas são perguntas frequentes de gestores que desejam tomar decisões cada vez mais assertivas em benefício do negócio e do cliente.

Para responder essas perguntas e atender esses desafios, nós desenvolvemos o cinnecta ltv, uma plataforma que recomenda ações em cada etapa do ciclo de vida do cliente – segmentação, ativação, retenção, fidelização (com ações de upsell e cross-sell) e recuperação, de acordo com o potencial real de geração de valor de cada cliente. 

Criado a partir de uma metodologia única – cálculo do LTV Potencial, nossos algoritmos indicam quais são os clientes mais propensos à conversão de suas campanhas. Comece agora mesmo a aplicar a inteligência de dados na sua empresa, conheça as soluções da Cinnecta.

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