Com os acontecimentos de 2020, o mercado passou a balancear mais a gestão estratégica da carteira de clientes diante de grandes investimentos em ações de prospecção. Um cenário que influenciou esse olhar mais cuidadoso foi a pandemia de Covid-19, que impactou o comportamento do consumidor. De fato, na maioria dos segmentos houve uma transformação na forma como o cliente passou a consumir, no que ele atualmente consome e na quantidade consumida. A chegada da LGPD (Lei Geral de Proteção de Dados) também exerceu influência neste cenário, já que regulamenta e reforça as tratativas de dados pessoais e como eles são utilizados pelas empresas. Já se sabe, entretanto, que é mais fácil e requer menos investimentos vender novamente para quem já comprou algo do que conquistar um novo comprador. Então, mais do que prospectar novos clientes para a sua base, as instituições estão preocupadas atualmente em manter aqueles que já fazem parte da sua carteira pelo maior tempo possível e consumindo mais. Geralmente, no relacionamento com seus clientes, as organizações costumam trabalhar a sua base por meio da análise de dados transacionais, que são as informações sobre a interação do consumidor com os serviços ou produtos que elas ofertam. Desta maneira, porém, só há uma visão parcial do cliente e ela não representa como ele se comporta no mercado. Combinar estes dados qualificados com inteligência analítica contribui para a identificação de novas oportunidades de negócios e também para a gestão da carteira de clientes de forma estratégica e com mais eficiência, afirma Eduardo Albano, Business Developer e Consultor de Soluções da Serasa Experian. Pensando em uma estratégia inicial de CRM para pequenas e médias empresas, o profissional lista 6 modelos analíticos para auxiliar as empresas a obterem decisões inteligentes para gerar negócios dentro da própria carteira de clientes.
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Conheça 6 modelos analíticos para gestão de carteira de clientes
1 - Segmentação de cliente
É o conhecimento sobre a base. Neste modelo, há uma divisão da base inteira em clusters homogêneos para que se possa tratar diferentemente cada um deles. É um bom primeiro passo para identificar diversos nichos de clientes e suas especificidades dentro da carteira, seja para o direcionamento de oferta, da forma de se comunicar com esses grupos ou da identificação de possíveis desconexões com a marca/produto/categoria. É nesta etapa que são criadas as personas.
2 - Score de Fidelização
Indica o quanto o cliente é fiel à empresa. Atualmente, as empresas trabalham com um Score de Fidelização baseado na análise de RFV (Recência, Frequência e Valor Monetário), que observa apenas o universo de sua empresa, mas não como o cliente se relaciona com o mercado e como pode enxergar as oportunidades que chegam até ele, independentemente da sua marca.
3- Rentabilização
Este modelo indica quais clientes da sua carteira podem consumir mais de acordo como cada um se relaciona com sua empresa e com o mercado. Em resumo, o recurso pode entregar duas respostas: - Up sell: Quando o cliente consome mais do mesmo produto. Por exemplo, o consumidor muda para um plano maior ou uma assinatura premium. - Cross sell: Quando o cliente consome um produto complementar da mesma empresa. Por exemplo, ele já possui TV por assinatura e faz a adesão da banda larga também.
4- Clientes inativos
São aqueles que entraram na base, porém ainda não compraram. Este é o caso de quem fez o cadastro em uma loja, mas não comprou. Outro exemplo é quem adquiriu o cartão de um estabelecimento, mas nunca o utilizou. Aqui é possível entender quem é mais propenso a começar a comprar. É um modelo que ajuda a potencializar possíveis bons clientes e também a recuperar os custos de aquisição dispendidos pela empresa, como ações de prospecção e aquisição.
5 - Churn
Indica quantos clientes estão propensos a cancelarem suas assinaturas de produtos ou serviços em um futuro próximo. É possível analisar quais os consumidores estão prestes a abandonar a marca e indicar uma ação rápida para que o cliente não tome esta decisão.
6 - Win-back
É um modelo usado para reativação. Ele mostra quem é mais suscetível ser cliente novamente. Estas metodologias trabalham com uma pergunta cuja resposta aponta quais os clientes mais propensos para cada ação. Esses tipos de análises são indicados para todas as organizações e segmentos, mas os modelos pré-configurados são destinados principalmente para pequenas e médias empresas. “É o conceito de Decision as a Service, a decisão como serviço”, explica Eduardo. O grande diferencial é que não é necessário a implementação de uma plataforma para a utilização dos recursos, consumindo apenas a resposta. A Serasa Experian desenvolveu 6 modelos analíticos personalizados para a gestão de carteira e oferece o serviço de análise das bases de forma pontual ou recorrente. Para a construção destes modelos, a empresa combina toda a qualidade da sua base de dados com informações do cliente, utilizando inteligência analítica. Saiba mais sobre as nossas soluções!
