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Como categorizar os dados do cliente para obter insights acionáveis

O sucesso do marketing depende de realmente compreender seus clientes. Mas como entender tudo isso com o dilúvio de dados de clientes que inunda as empresas modernas?

A resposta está na organização. Agrupar os dados dos clientes em categorias maiores pode ajudá-lo a pensar de forma mais ampla e profunda sobre como usar esses dados para melhorar seus negócios com:

  • Uma visão melhor do seu cliente.
  • Marketing mais direcionado e personalizado.
  • Melhor desenvolvimento de produtos.
  • Segmentação de mercado eficaz.
  • Uma experiência mais satisfatória para o cliente.
  • Melhor gestão de riscos e conformidade regulatória.
  • Maior eficiência operacional.
  • Melhores estratégias de vendas.
  • Insights sobre sua concorrência.

Este artigo aborda uma maneira de categorizar e organizar os dados de seus clientes e dá exemplos de como as empresas usaram esses dados em seu benefício.

Como organizar e agrupar os dados do seu cliente

Há muitas maneiras de pensar sobre os dados do cliente porque os dados do cliente vêm em muitos tipos e sabores. As decisões de negócios baseadas em dados exigem uma base sólida em informações bem estruturadas e organizadas.

Categorizar os dados do cliente pode ajudá-lo a entender melhor seu público e adaptar serviços ou produtos de acordo. Esta estrutura também pode ajudar a identificar quais tecnologias são mais adequadas para coletar e avaliar dados de clientes e como agir de forma eficaz com base nessas informações.

Nem todos esses pontos de dados se aplicarão a todos os negócios, mas pensar em cada grupo como dados de clientes pode estimular novas ideias e pensamento criativo.

Aprofunde-se: como os profissionais de marketing podem ajudar a disponibilizar os dados dos clientes de forma automática e rápida?

Características principais

Dados demográficos

Dados como idade, sexo, renda e escolaridade são cruciais para entender o seu mercado. Esses fatores podem influenciar como e para quem você deseja anunciar e como deseja apresentar e embalar suas ofertas de produtos.

Muitas vezes, o público de uma empresa não é monolítico, pelo que as informações demográficas podem ser utilizadas para criar diferentes segmentos dentro de um mercado global. A segmentação pode ajudar uma empresa a encontrar nichos lucrativos, em vez de focar em uma visão homogeneizada do cliente.

  • Exemplo: A Proctor & Gamble percebeu que as necessidades de cuidados com a pele variam de acordo com o sexo e a idade. Eles desenvolvem e direcionam produtos específicos para esses segmentos de mercado.

Dados firmográficos

O tamanho, o setor e a localização da empresa podem informar e orientar o desenvolvimento de produtos, mensagens publicitárias, esforços e processos de vendas. Também é útil para avaliação de riscos (como a qualidade de crédito de clientes potenciais), análise competitiva e estratégias de preços.

  • Exemplo: A IBM usou informações firmográficas para informar sua mudança estratégica para a computação em nuvem.

Dados tecnológicos

Os dados sobre tecnologias ou dispositivos preferidos podem enriquecer seus dados demográficos, informar o desenvolvimento de produtos e ajudar a direcionar e adaptar estratégias de marketing e vendas. Também é útil para análise competitiva, suporte ao cliente, segmentação de mercado e gestão de risco.

  • Exemplo: A Netflix usou dados tecnológicos para melhorar a qualidade do streaming e melhorar sua interface de usuário.

Dados geográficos

Isto informará a gestão do território de vendas, a seleção do local para lojas e serviços de varejo, conformidade regulatória e legal, questões da cadeia de fornecimento, campanhas publicitárias, questões de resposta a desastres e tendências e preferências regionais. Lembre-se de que alguns clientes – como snowbirds – podem ter vários locais.

  • Exemplo: Os dados geográficos podem incluir coisas como deslocamentos diários, o que pode ser muito valioso se você estiver tentando abrir uma loja Starbucks.

Dados comportamentais e de engajamento

Comportamento da web e conteúdo digital visualizado

Isto pode dizer muito sobre as preferências dos seus clientes, incluindo tópicos ou produtos. Ele pode mudar com o tempo, por isso é importante manter esses dados em uma linha do tempo onde os dados mais recentes tenham um peso maior do que os dados mais antigos.

  • Exemplo: A Amazon desenvolveu o Kindle depois de observar o interesse dos clientes pelos e-books.

Dados de engajamento

Dados sobre interações, comentários e compartilhamentos nas redes sociais podem dar à empresa uma visão sobre como os clientes interagem com sua mensagem. Os dados de engajamento também devem incluir a tendência e a velocidade do comportamento na web.

  • Exemplo: Depois que a Lego percebeu que os fãs estavam compartilhando seus próprios designs de Lego, eles criaram a plataforma “Lego Ideas”, onde os fãs podiam enviar suas próprias ideias de conjuntos de Lego. A Lego usou as reações do grupo a essas ideias para decidir quais novos produtos desenvolver.

Dados cronográficos

Isto deve ser incorporado nestes pontos de dados, uma vez que o comportamento e o envolvimento mudam ao longo do tempo. Além disso, saber quando os clientes têm maior probabilidade de comprar ou renovar é fundamental para campanhas de marketing eficazes.

  • Exemplo: A Netflix usa dados cronográficos para cronometrar o lançamento de novos conteúdos. Eles notaram que os usuários são mais propensos a assistir a uma série no fim de semana, por isso costumam lançar uma série inteira na sexta-feira.

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Outros pontos de dados do cliente

Dados psicológicos e de atitude

Dados psicográficos, como valores, atitudes, opiniões, interesses, preferências e traços de personalidade podem informar campanhas publicitárias, esforços de desenvolvimento de produtos e personalização. Esses dados podem ser usados ​​para criar personas e perfis detalhados de clientes.

  • Exemplo: O Spotify coleta dados sobre os hábitos auditivos dos usuários, incluindo o que eles ouvem, com que frequência e quando ouvem. Isso fornece insights sobre o humor, as preferências e as escolhas de estilo de vida dos clientes. Eles usam essas informações para criar playlists personalizadas e recomendações de músicas.

Dados de feedback e satisfação são vitais para o atendimento ao cliente e o desenvolvimento de produtos.

  • Exemplo: A Apple usa pesquisas de satisfação do cliente após interações de suporte para avaliar a eficácia do atendimento ao cliente. Isto levou a uma melhoria contínua na sua abordagem de serviço, incluindo a personalização do suporte ao cliente e a simplificação do processo de suporte técnico.

Dados transacionais e quantitativos

Dados transacionaiscomo histórico de compras ou detalhes de assinaturas, podem ser usados ​​para modelagem preditiva e para discernir padrões no comportamento de um mercado.

  • Exemplo: A Target desenvolveu um algoritmo famoso para prever a gravidez com base em padrões de compras.

Dados quantitativos como a frequência de compra podem mostrar tendências e ciclos de vida do cliente.

  • Exemplo: A Sephora usa esses dados para personalizar recomendações de produtos online e em seu aplicativo móvel.

Identidade e dados descritivos

Identificadores exclusivos de clientes, como um endereço de e-mail, um número de telefone ou um endereço postal, ajudam as empresas a mesclar dados de diversas fontes. Esse tipo de dados é essencial para mesclar registros em uma plataforma de dados de clientes. Muitas empresas usam um endereço de e-mail ou número de telefone celular como ponto de dados exclusivo para cada conta.

  • Exemplo: A Uber usa endereços de e-mail e números de celular como identificadores primários para contas de usuários. Isso lhes permite manter uma comunicação segura e personalizada com os usuários e coletar feedback.

Dados descritivos, como cargo, estado civil, profissão, religião ou hobbies, permitem que as empresas criem uma visão multidimensional de seus clientes. Isso pode ajudar na resolução de identidade, mas é mais valioso na criação de uma personalização eficaz e em melhores experiências para o cliente.

  • Exemplo: O serviço NikeID da Nike – também conhecido como “Nike By You” – permite que os clientes personalizem seus próprios produtos da Nike para que possam adicionar um toque pessoal ao seu equipamento ou criar um presente personalizado.

Entendendo os dados do cliente para impulsionar o crescimento dos negócios

Ao dividir as informações dos clientes em categorias, sua empresa pode:

  • Obtenha uma compreensão abrangente do seu mercado.
  • Obtenha novas ideias para publicidade, marketing, desenvolvimento de produtos e atendimento ao cliente.
  • Adapte suas estratégias de acordo.

Também é importante pensar em formas de integrar estas categorias para criar uma visão mais holística. Por exemplo, combinar dados demográficos e comportamentais pode levar a uma segmentação mais precisa e a melhores insights sobre os clientes.

A IA e o aprendizado de máquina podem ser usados ​​para análises mais sofisticadas de dados de clientes. Mas não se esqueça dos dados de não clientes. A Zara, uma retalhista global de moda, utilizou algoritmos de IA para analisar as tendências atuais da moda, digitalizando imagens e publicações relacionadas com a moda nas redes sociais e na Internet. Isso os ajudou a entender quais estilos, padrões e cores estão em alta.

Aprofunde-se: como construir a confiança do cliente por meio da privacidade e segurança dos dados

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As opiniões expressas neste artigo são do autor convidado e não necessariamente da MarTech. Os autores da equipe estão listados aqui.