Inteligência de dados nas áreas de negócio e recomendações de ações para maximizar o LTV

Inteligência de dados nas áreas de negócio e recomendações de ações para maximizar o LTV

É comum que áreas de negócios das grandes empresas estejam muito distantes das áreas de dados internas. Isso ocasiona na não utilização de todas as informações sobre clientes que poderiam obter para transformar em ações estratégicas e impulsionar os resultados. 

Essa fricção impacta principalmente em dois pontos: na agilidade e na extração dos melhores dados que irão contribuir para aumentar a performance das suas métricas.

Nesse cenário, para aproveitar oportunidades, é preciso encontrar uma sinergia entre as soluções de dados e as demandas de áreas como o marketing, por exemplo, que necessita de insights em tempo real, tendo visto a dinamicidade das estratégias e das ações de interação com determinado cliente ou lead. 

No entanto, existem soluções externas de tecnologia e inteligência de dados que conseguem gerar mais autonomia e velocidade – fundamental para mercados altamente competitivos.. Assim, tem a capacidade de fazer segmentações assertivas, prever o comportamento do cliente e recomendar as melhores ações para aumentar indicadores como o LTV (lifetime value).

Os pontos-chave destas parcerias são:

  • Agilidade
  • Foco
  • Autonomia
  • Assertividade

A autonomia para as áreas de negócio data-driven

Quando existe uma estrutura robusta e um time de dados que centraliza todas as demandas de tecnologia de uma empresa com diversos setores, se torna mais complexa e demorada a criação de soluções para suprir as demandas das áreas de negócios. Isso porque o desenvolvimento de um modelo do zero, que entrega os insights prontos para serem utilizados, realmente toma tempo para ser criado e ainda mais tempo para a implementação.

Por isso, quando falamos em inserir uma solução externa de inteligência de dados na operação de uma área específica, pensamos em aproveitar a expertise de quem já tem os modelos avançados desenvolvidos e que já os aplicou em diferentes empresas de grande porte de diferentes mercados. Assim, sua área de negócios pode se beneficiar do know-how de parceiros externos para, junto aos líderes de tecnologia da empresa, implementar os processos que transformarão os dados de comportamento dos clientes em recomendações de ações de retenção e crescimento do LTV de cada usuário, por exemplo.

São em cenários como este que se tornam ainda mais relevantes os resultados e as possibilidades de parcerias de inovação aberta. Startups conseguem, em seu nicho de especialidade, implementar soluções em tempo recorde e entregar às áreas de negócio autonomia para executar ações verdadeiramente data-driven, com muito mais assertividade.

Inteligência de dados e recomendação de ações para maximizar o LTV

A compreensão aprofundada do comportamento do cliente permite que as áreas de negócio planejem e executem ações assertivas e segmentadas para cada perfil. Nesse sentido, a composição do perfil do cliente com diferentes tipos e fontes de dados indica seus padrões de comportamento, preferências e tendências para o futuro. Assim, é possível direcionar comunicações efetivas para cultivar o relacionamento deste usuário com a sua marca.

O fortalecimento deste relacionamento implica na melhoria de indicadores com o LTV. O Lifetime Value (LTV) é uma métrica que indica o valor de um cliente durante todo o seu relacionamento com a empresa. Portanto, é uma das principais métricas para as áreas que estão diretamente ligadas aos consumidores e que pode ter verdadeiro impacto na experiência do cliente.

LTV observado e LTV projetado

O Lifetime Value de um cliente é um indicador previsível, muitas vezes calculado de acordo com o histórico transacional de clientes com perfil semelhante. No entanto, diferentes tipos de segmentação, aliadas à inteligência de dados e algoritmos avançados, conseguem projetar LTV’s com oportunidades de extensão da fidelização ao longo do tempo e adequação de oferta de produto/serviço.. A partir disso, são geradas, em tempo real, recomendações de ações para maximizar o LTV de cada cliente por meio de up sell, cross-sell e redução de churn. 

Ações recomendadas

Para recomendar as melhores ações por perfil, modelos algoritmos avançados identificam a propensão de determinado cliente à compra de produtos disponíveis, assim como a sua sensibilidade ao preço e a sua tendência de churn – com os respectivos motivos.  

Dessa forma, é possível antever as necessidades do cliente e direcionar as ofertas certas para cada perfil no momento mais adequado, oferecer descontos para clientes mais sensíveis a preço e criar pontos de contato estratégicos na esteira de comunicação com o usuário. 

É fato que o custo de aquisição de um cliente é muito maior que o custo de retenção de um cliente já conquistado. Alguns especialistas avaliam, inclusive, que um aumento de 5% no investimento na retenção de clientes é capaz de aumentar de 25% a 95% dos lucros de uma empresa. Portanto, as estratégias de fidelização com base em ações recomendadas a partir de análises de inteligência de dados são essenciais para aumentar o LTV dos clientes e o sucesso de um negócio, de maneira geral.  

Soluções de inteligência de dados

Soluções de inteligência de dados podem ser aplicadas com agilidade e foco nas áreas de relacionamento com o cliente. Nesse sentido, a Cinnecta existe para gerar valor na lacuna presente entre a quantidade de informações geradas diariamente e o que realmente te ajuda a executar ações baseadas na compreensão do comportamento do seu cliente. Consequentemente, trabalhamos para promover experiências cada vez mais personalizadas, seguras e humanas aos consumidores, ao mesmo tempo em que contribuímos para o crescimento de mercado e da marca. 

Definir as fontes adequadas para gerar inteligência e recomendações de ações é o que realmente vai diferenciar a sua empresa. Quais informações você otimiza para entender melhor o seu cliente? Você tem explorado as fontes corretas para extrair resultados mais eficazes?

Dê o primeiro passo rumo à melhor aplicação da inteligência de dados de clientes aqui. 

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