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Impulsionando o crescimento por meio de dados: otimizando o estágio de retenção

No meu último artigo, analisamos a melhor forma de utilizar os dados durante a fase de compra da jornada do cliente e como o uso eficaz dos dados pode melhorar os resultados tanto para o cliente quanto para a marca.

Neste artigo final da série, descobriremos como os dados podem desempenhar um papel impactante à medida que engajamos e retemos os clientes existentes, idealmente transformando-os em apoiadores leais da nossa marca para toda a vida e defensores de seus amigos, colegas e colegas.

Definindo o estágio de retenção

Definindo o estágio de retençãoDefinindo o estágio de retenção

Para começar, vamos definir mais claramente o que queremos dizer com retenção. Esta é a terceira etapa da jornada do cliente, onde trabalhamos para reter e engajar nossos clientes existentes ao longo do tempo.

A fase de retenção visa construir relacionamentos sólidos com nossos clientes e fornecer-lhes valor e suporte contínuos. Isso pode envolver a oferta de programas de fidelidade, atendimento excepcional ao cliente e recomendações de produtos relevantes.

Os dados que você precisa nesta fase

Vejamos os dados que são mais úteis nesta fase da jornada do cliente e o que esses tipos de dados permitem que os profissionais de marketing façam e avaliem.

Dados demográficos do cliente e histórico de compras compreender as preferências e comportamentos dos nossos clientes, bem como:

  • Entenda as preferências e comportamentos dos clientes para entregar campanhas de marketing direcionadas.
  • Identifique padrões e tendências nas compras dos clientes para otimizar ofertas de produtos e estratégias de preços.
  • Segmente os clientes com base em dados demográficos e histórico de compras para criar experiências personalizadas.

Dados de engajamento (taxas de abertura de e-mail, envolvimento nas redes sociais, etc.) para medir a eficácia dos nossos esforços de marketing de retenção, o que nos permite:

  • Identifique quais canais e mensagens têm maior repercussão nos clientes para otimizar as estratégias de marketing.
  • Monitore o envolvimento do cliente ao longo do tempo para detectar mudanças no comportamento do cliente e ajustar os esforços de marketing de acordo.

Dados do programa de fidelidade (resgates, taxas de participação, etc.) para medir a eficácia dos nossos programas de fidelidade e identificar oportunidades de melhoria, bem como para:

  • Identifique quais elementos do programa de fidelidade são mais eficazes para motivar o comportamento do cliente para otimizar as ofertas do programa.
  • Monitore as taxas de participação e os padrões de resgate para identificar oportunidades de melhoria e otimizar as ofertas do programa.

Dados de satisfação do cliente (Net Promoter Score, pesquisas de satisfação do cliente, etc.) para entender como nossos clientes percebem nossa marca e identificar áreas de melhoria, bem como para:

  • Meça as mudanças na satisfação do cliente ao longo do tempo para detectar mudanças no sentimento do cliente e ajustar os esforços de marketing de acordo.
  • Compare as pontuações de satisfação do cliente em diferentes grupos demográficos e segmentos para otimizar estratégias de marketing.

Dados de uso do produto (frequência de uso, duração de uso, etc.) para entender como nossos clientes estão usando nossos produtos e identificar oportunidades de vendas cruzadas e upsell, bem como para:

  • Meça as mudanças nos padrões de uso do produto ao longo do tempo para detectar mudanças no comportamento do cliente e ajustar os esforços de marketing de acordo.
  • Identifique quais produtos são usados ​​com mais frequência e quais apresentam maior satisfação do cliente para otimizar as ofertas de produtos e estratégias de preços.

Ter acesso a estes pontos de dados permite aos profissionais de marketing compreender as preferências e comportamentos dos seus clientes, medir a eficácia dos esforços de marketing, identificar oportunidades de melhoria e otimizar ofertas de produtos e programas de fidelização para aumentar a satisfação e retenção do cliente.

Aprofunde-se: como categorizar os dados do cliente para obter insights acionáveis

Onde a IA se encaixa

Como a IA depende fortemente de bons dados, existe uma estreita relação entre a inteligência artificial e os dados que recolhemos e utilizamos. Aqui estão apenas algumas das maneiras pelas quais as ferramentas e abordagens baseadas em IA podem beneficiar as marcas e seus clientes nesta parte da jornada:

  • Conteúdo e recomendações personalizadas. A IA pode ajudar a personalizar recomendações de conteúdo e produtos para clientes individuais com base em suas preferências, histórico de compras e outros fatores. Isso pode levar a um maior envolvimento e fidelidade do cliente.
  • Manutenção preditiva e suporte. Os sistemas alimentados por IA podem ajudar a prever quando os clientes poderão precisar de suporte ou manutenção, permitindo uma divulgação proativa e melhorando a satisfação geral do cliente.
  • Marketing e comunicação personalizados: A IA pode ajudar a personalizar os esforços de marketing e comunicação para clientes individuais com base em suas preferências, comportamentos e outros fatores. Isso pode levar a um maior engajamento e lealdade.

A integração da IA ​​nestes aspectos da fase de retenção da jornada do cliente pode proporcionar vários benefícios, incluindo:

  • Melhor envolvimento e fidelização do cliente. A comunicação baseada em IA e as experiências personalizadas podem aumentar a satisfação e a fidelidade do cliente, levando a maiores taxas de retenção.
  • Aumento da satisfação e retenção do cliente. A IA pode ajudar as organizações a compreender melhor as necessidades e preferências dos seus clientes, permitindo-lhes fornecer soluções personalizadas que atendam a essas necessidades, levando a uma maior satisfação e retenção do cliente.
  • Uso mais eficiente de recursos e orçamento. Ao automatizar tarefas rotineiras e fornecer insights baseados em dados, a IA pode ajudar as organizações a otimizar a alocação de recursos e a utilização do orçamento, reduzindo o desperdício e aumentando a lucratividade.

A integração da IA ​​na fase de retenção da jornada do cliente pode levar a um melhor envolvimento e fidelidade do cliente, maior satisfação e retenção do cliente e um uso mais eficiente de recursos e orçamento.

Ao aproveitar soluções baseadas em IA, você pode entender melhor as necessidades dos clientes, oferecer experiências personalizadas e otimizar a alocação de recursos para obter sucesso no longo prazo.

Aprofunde-se: como transformar a experiência do cliente com IA

Algumas outras considerações

Seu setor e sua situação comercial específica podem ditar outras considerações, mas aqui estão mais algumas coisas que você deve ter em mente.

Medição e relatórios

Já analisamos algumas medidas, mas além de algumas das métricas mais granulares e específicas do canal, é fundamental analisar também a visão mais ampla do relacionamento com o cliente. Aqui estão algumas considerações sobre medição e relatórios:

  • Taxa de retenção de clientes e métricas de taxa de rotatividade. Essas métricas podem ajudar as empresas a entender quantos clientes mantêm seus serviços ou produtos ao longo do tempo e onde eles podem estar desistindo.
  • Valor da vida do cliente (CLV) e relatórios de receita. Esses relatórios podem ajudar as empresas a compreender o potencial de receita total de cada cliente ao longo de sua vida e a identificar oportunidades para aumentar o CLV por meio de programas de fidelidade ou upsell.
  • Relatórios de satisfação do cliente e NPS. Esses relatórios podem ajudar as empresas a compreender o grau de satisfação de seus clientes com a experiência geral do cliente e a identificar oportunidades de melhoria.

E quanto à privacidade de dados?

Não podemos esquecer a privacidade dos dados, pois construir e manter relacionamentos sólidos com os clientes é baseado na confiança. Isso inclui a confiança de nossos clientes de que somos bons administradores de dados.

Existem muitos exemplos potenciais de canais e áreas onde a privacidade dos dados do cliente pode ser um fator. Abaixo estão alguns dentro da fase de retenção que são universais:

  • Melhores práticas de marketing por e-mail. Podemos usar campanhas de marketing por e-mail para interagir com nossos clientes e promover fidelidade. É importante seguir as melhores práticas, como fornecer opções claras de aceitação e exclusão, não compartilhar dados pessoais com terceiros e incluir links de cancelamento de assinatura em todos os e-mails.
  • Feedback e pesquisas do cliente. Podemos coletar feedback dos clientes por meio de pesquisas ou outros métodos. É importante garantir que estes dados sejam recolhidos de forma segura e que os clientes saibam como os seus dados serão utilizados.
  • Armazenamento e tratamento de dados. Tal como acontece com as fases anteriores, armazenar e manusear os dados da fase de retenção de forma segura e cuidadosa é importante para evitar o acesso não autorizado ou a utilização indevida.

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

O poder dos dados em toda a jornada do cliente

Espero que você tenha gostado desta série de três partes sobre dados de clientes ao longo da jornada. Desde nossas conversas e interações iniciais com um cliente até um relacionamento leal com o cliente para toda a vida, você pode ver o valor de coletar e utilizar os dados certos no momento certo, mantendo sempre a privacidade e as preferências do cliente em mente.

Aprofunde-se: Usando análise de dados para aquisição de clientes: o melhor do MarTechBot

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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.