Aprenda como Machine Learning pode reforçar a análise de rotatividade de seus consumidores
Afinal, é possível que Machine Learning auxilie os varejistas a conhecer seus consumidores? Ao acumular um grande volume de dados, apenas algumas empresas o analisam de fato. Porém, no mundo atual tecnocentrista e com consumidores Data Driven, os varejistas não podem, de forma alguma, subestimar o impacto de uma pequena porcentagem de informações. Mesmo um insight pequeno, mas acionável, pode aumentar a satisfação do cliente ou ajudar a otimizar o ROI.
Independentemente do tamanho ou modelo operacional da sua empresa, é preciso investir em Customer Experience, ou seja, manter os clientes satisfeitos o tempo todo, conhecendo suas necessidades e prevendo seus anseios.
Talvez você saiba quantos e quem são os que deixaram de ser seu cliente, mas não consegue fazer uma análise preditiva para entender os que pretendem deixá-lo em breve. Uma das maneiras de entender esse cenário,é analisar os clientes que não compram mais com você.
Algoritmos de Machine Learning e métodos estatísticos aplicados podem ajudá-lo a criar uma solução que o permita revelar clientes em risco de rotatividade ou sujeitos a não fidelização. Através de dados históricos, podemos criar um modelo de análise para entender os comportamentos que podem ajudá-lo a prever e a antecipar-se, trazendo assim, mais valor para o relacionamento com o seu cliente.
A análise de rotatividade de clientes é uma parte essencial do gerenciamento complexo de relacionamento com seus consumidores. Você precisa integrá-lo ao seu plano de marketing geral, pois ao conhecer a probabilidade de rotatividade de cada cliente, podemos aplicar uma estratégia acionável para suas atividades de marketing de retenção e reestruturação.
Observer algumas delas:
Os motivos mais comuns para o desgaste dos clientes envolvem o nível de serviço e atendimento da empresa, preços, fretes e entregas, estratégias dos concorrentes, clima socioeconômico, sazonalidade e tendências gerais do setor. Mas a questão é: Os varejistas precisam manter todos os clientes a qualquer custo?
Para responder essa pergunta, alguns pontos devem ser considerados. Embora sempre haja clientes que alternem entre você e seus concorrentes, as empresas de varejo devem oferecer uma experiência diferenciada ao cliente e adaptar suas recompensas de lealdade individualmente.
Um certo nível de rotatividade é bastante razoável, o que você precisa ter claro é saber que pertence a esse grupo. Definir números que descrevem essa saída do cliente e observá-la é a chave para o gerenciamento bem-sucedido do relacionamento com o cliente.
Mesmo se não houver clientes voláteis, o atrito natural sempre existiu. Por exemplo, os produtos infantis deixam de ser relevantes quando a criança cresce. O cliente pode alternar segmentos – de uma economia para um setor premium – ou mudar para outra área, região ou mesmo país.
Para melhor análise, é preciso a criação de critérios para um entendimento claro de qual cliente é considerado perdido. Por isso, é preciso entender o valor do cliente, definindo sempre a relação entre o preço de aquisição do cliente e a lucratividade que eles trazem ou trarão para a empresa. E se você estiver falando de rotatividade, sempre deve distinguir entre a rotatividade de clientes e a rotatividade de caixa.
A A10 é especializada em consultoria e gestão de dados e pode auxiliar a sua empresa a prever possíveis perdas de clientes e quais as melhores práticas para aumentar a fidelização e, consequentemente, suas vendas.
A A10 é especialista em Data Analytics, Machine Learning e Big Data. Ajudamos empresas a tomarem decisões inteligentes com base em dados e se alinharem à transformação digital.