Muitas organizações dão um “tiro no escuro” quando se trata de desenvolver estratégias para conquistar novos clientes. Mas é possível criar ações bastante eficazes a partir da análise de dados. A questão é que essas informações estão em constante evolução. Não é o tipo de coisa que dá para configurar e deixar funcionando sozinha, sem revisões e atualizações. Sendo assim, quais são os princípios básicos para otimizar seu trabalho de prospecção?
Análise é tudo
Muitas discussões começam na etapa de definição dos critérios de segmentação, antes mesmo de os objetivos serem estabelecidos. Mas isso gera confusão.
A etapa para estabelecer os critérios de segmentação se assemelha ao ato de apertar um travesseiro: quando você pressiona uma das pontas, a outra aumenta de tamanho. Imagine o efeito de maximizar as taxas de resposta ao conceder novos empréstimos ou vender a prazo. Se nenhum outro critério for usado, isso pode fazer com que você segmente pessoas de alto risco, que não seriam aprovadas por outra empresa.
Claro que não queremos aumentar a taxa de concessão a qualquer custo, afinal o risco de eles se tornarem inadimplentes também deve ser levado em consideração. É aí que as coisas ficam complicadas. Os consumidores de menor risco geralmente são os mais concorridos e recebem as melhores ofertas. Portanto, eles têm margens e taxas menores de resposta.
A simplicidade é o melhor caminho
A Marinha americana criou o acrônimo KISS (keep it simple, stupid ou mantenha a simplicidade, estúpido) na década de 1960 para lembrar seus soldados de que a complexidade aumenta a probabilidade de erro. Isto é muito verdadeiro nas metodologias de segmentação, mas não confunda complexidade limitada com simplicidade. Um sistema de análise eficiente deve ter um sofisticado modelo estatístico por traz, aprofundando as análises e ser, ao mesmo tempo, muito simples de ser executado no dia a dia.
A abordagem mais comum para fazer uma pré-seleção de novos clientes é usar somente os critérios de risco para definir um possível público-alvo. Entretanto, analisar essa questão sob esse único ponto de vista geralmente leva a baixas taxas de resposta e dinheiro jogado fora. Por isso, usar os modelos de propensão e as estimativas de taxas de juros são ótimas ferramentas para aprofundar as análises e diminuir os riscos, pois identificam os consumidores mais propensos a pagarem as dívidas em dia. A integração destes dois critérios ajuda a filtrar o público-alvo certo e assim aumentar as taxas de resposta.
Faça retrospectivas
Mesmo com smartphones e dispositivos de GPS, a maioria das pessoas traçam um plano antes de fazer uma viagem de carro, certo? No caso do marketing, isso significa revisar campanhas antigas e analisar os resultados obtidos.
Você se lembra da última campanha de prospecção que realizou? Qual teria sido o resultado se você tivesse usado uma estratégia sofisticada de segmentação? Analisar os dados de uma ação antiga de marketing permite que você faça uma retrospectiva e se pergunte “e se?”. Quais teriam sido as taxas de resposta com uma ferramenta de propensão? As recusas devido à renda insuficiente teriam sido menores caso tivesse usado uma renda estimada?
Analisar campanhas anteriores é refletir sobre o que poderia ter ocorrido e permite que as ações futuras sejam planejadas de forma mais proativa e consciente, aumentando as chances de retorno.
A prática leva à perfeição
Mesmo com um plano bem estruturado à mão, você provavelmente ainda gostaria que o GPS estivesse ligado se estivesse viajando, certo?. O trânsito pode comprometer sua rota planejada e um desvio imprevisto pode te levar para um novo caminho. As estratégias de segmentação devem ser continuamente refinadas e monitoradas para que acompanhem as mudanças de comportamento do cliente.
Testes e controle são essenciais para a melhoria contínua das estratégias de segmentação de clientes e prospecção. Todas as campanhas devem ser analisadas com relação aos objetivos e KPIs estabelecidos no início do processo. Novas hipóteses podem ser avaliadas por meio de grupos de teste criados para identificar novas oportunidades. Para exemplificar, vamos imaginar que você normalmente foca em consumidores em uma faixa de risco de 650-720, mas um analista identifica uma oportunidade: consumidores da faixa de 625-649 sem inadimplências nos últimos 12 meses têm um desempenho quase tão bom quanto o público-alvo mencionado anteriormente. Um pequeno grupo de teste pode ser incluído na próxima campanha e estudado para ver se o público-alvo deveria ser expandido em campanhas futuras.
Nunca faça apostas
Suposições só são válidas depois de testadas. Nunca mergulhe em uma estratégia sem antes testar sua hipótese. O passo final na implementação de uma estratégia de prospecção deve ser o mais simples possível. Se os objetivos foram claramente compreendidos e priorizados, as campanhas passadas foram analisadas e as hipóteses foram testadas com grupos de teste e controle, os critérios de segmentação devem ser óbvios para todos.
Infelizmente, as discussões geralmente começam nesta fase, o que se assemelha a fazer apostas em uma pista de corrida. Você já notou que a pontuação é discutida em números redondos? Por exemplo, a faixa de 650-720. Por que 650 e não 649 ou 651? Sem uma metodologia de teste e aprendizado, os critérios de segmentação são muitas vezes definidos com base na sabedoria popular. Ou, ainda pior, com base em um palpite.
Ao se aproximar da temporada de planejamento estratégico, realize todas essas etapas (na ordem abaixo) para garantir seu sucesso no próximo ano.
- Estabeleça os objetivos do programa e os KPIs
- Equilibre simplicidade e eficácia com ferramentas que ajudam na análise dos dados
- Faça um plano antes de começar
- Comece com uma campanha
- Aprenda e otimize
Seguindo esse passo a passo, você encontra os clientes certos, minimizando riscos.
Autor do artigo
Kyle Matthies
É gerente senior de produtos de segmentação na Experian, e gerencia um conjunto de ferramentas de propensão e lucratividade desenvolvidas para ajudar os clientes a otimizar suas estratégias de marketing e rever seus cálculos. Kyle tem um MBA na Texas A&M University e é formado em Administração de Empresas na University of Colorado em Boulder.
