Ela é atribuída a Philip Kotler, mas ele não foi o único pensador de marketing a concluir isso.
Às vezes o valor muda — há até quem fale em 9 vezes — mas o sentido é o mesmo.
E é fácil de entender.
Um cliente que já foi conquistado por sua marca já absorveu a “carga de convencimento” necessária para continuar comprando seu produto ou seu serviço.
Basicamente, sem a necessidade de você investir uma fortuna em ações de marketing.
Entender, porém, é mais fácil do que aplicar o conceito, porque há sempre alguém querendo se encantar com campanhas espetaculares e a ilusão de uma fila de novos clientes entrando pela porta da frente.
Por que ilusão?
Porque se fizermos uma análise mais profunda veremos uma outra fila, talvez até maior e certamente mais valiosa de antigos clientes saindo pela porta de trás.
O ideal seria, no mínimo, um equilíbrio de entre os esforços de conquista e fidelização.
A boa notícia, inclusive para aqueles executivos que defendem o crescimento da base com unhas e dentes, é que as novas tecnologias emergentes baseadas em dados.
Como, por exemplo, Inteligência Artificial e Machine Learning, não apenas permitem classificar e interagir mais eficientemente com os clientes atuais como otimizar o processo de conquistar novos.
É verdade que o uso de dados não é exatamente uma novidade.
No mínimo, desde a virada do século, com a revolução dos dados e o sucesso dos programas de CRM, as empresas começaram a usar mais comumente métricas como CLV, RFM, ROI.
O problema era que as tecnologias disponíveis não permitiam que essas métricas fossem dinâmicas e evolutivas, oferecendo apenas saídas de dados unidimensionais.
Esse ponto é exatamente onde modelos avançados de IA e Machine Learning podem melhorar significativamente o desempenho das estratégias.
E isso não é de forma alguma experimental.
Há mais de uma década empresas como Amazon, Google e Walmart usam essas tecnologias para recomendar produtos, automatizar cadeias de suprimentos.
A fim de personalizar conteúdos e detectar anomalias no comportamento de compra para evitar fraude.
Muitas marcas de renome mundial agora usam IA e Machine Learning para impulsionar a experiência do cliente, fidelizando atuais e conquistando novos.
Vamos dar uma olhada em algumas dessas práticas.
Desde os anos 90, a segmentação evoluiu para micro segmentação. Isso quer dizer que podemos segmentar os públicos com base não apenas em idade e sexo.
Mas também em atributos mais específicos; como se o cliente, ou o potencial cliente, possui uma casa, possui mais de 1 carro ou está localizado em um código postal com uma taxa de imposto imobiliário acima de determinada taxa.
Mas isso requer algum nível de entrada manual definida pelos parâmetros inseridos em uma ferramenta de Business Intelligence.
Quando a segmentação passou a ser realizada com IA, os dados comportamentais puderam começar a ser validados indiretamente através da mineração de um catálogo de atributos geográficos, demográficos e psicográficos.
Assim, se pode avaliar melhor quais grupos de membros têm maior probabilidade de se envolver com sua marca no momento ideal, com base na variação de fatores como sentimento e sensibilidade de preço.
Ao poder gerenciar dinamicamente seus segmentos usando uma solução baseada em IA, as empresas podem entregar conteúdos e ofertas personalizados.
Conteúdo preditivo e a personalização da oferta são recursos de Machine Learning que permitem fornecer conteúdo e ofertas mais relevantes para os usuários.
A ressalva é que o processo exige grandes quantidades de dados categorizados e limpos para treinar adequadamente as ferramentas de Machine Learning para identificar padrões, anomalias e resultados favoráveis para o negócio.
À medida que a ferramenta recebe mais informações e tem mais tempo para processar níveis variados atributos e dados, ele pode otimizar ainda mais os processos para encontrar os parâmetros ideais e enviar o melhor conteúdo e ofertas para o cliente.
Técnicas avançadas de Machine Learning otimiza a capacidade da solução de gerar taxas de conversão crescentes, mais envolvimento do cliente, comunicações ultra personalizadas e menor churn — perda de clientes.
Eis algumas:
Essas redes neurais profundas são capazes de processar enormes volumes de dados e adaptar seus cálculos dependendo do conjunto de dados de treinamento recebidos.
A capacidade de se adaptar aos dados de entrada sem a necessidade de correção manual permite a reutilização do mesmo modelo independentes do ponto em que o cliente está no ciclo de vida.
Product Embedding
Originalmente desenvolvido para fins de processamento de linguagem natural [PNL], a incorporação do produto detecta o significado latente das palavras.
Analisando outras palavras que são freqüentemente usadas em estreita associação ou contexto semelhante.
Do ponto de vista de marketing, essa abordagem permite o reconhecimento de produtos similares, analisando quais itens são frequentemente comprados juntos.
Baseia-se no pressuposto de que, se os produtos A e B são frequentemente adquiridos com os produtos C, D e E, então é provável que exista uma relação entre A e B.
Seja porque os produtos pertencem à mesma categoria e são comprados por clientes ou são complementares.
Deep Collaboration Filtering
A filtragem colaborativa é um dos métodos freqüentemente usados pelo sistemas convencionais de recomendação.
É baseado na suposição de que é provável que clientes com um histórico de compras semelhante comprem produtos similares no futuro.
Dynamic Time Warping
DTW é uma técnica usada para avaliar a distância e semelhanças entre duas seqüências ou séries temporais diferentes, que podem variar em velocidade ou frequência.
Association Rule Mining
Essa é uma categoria de técnicas de Machine Learning usadas para identificar relações entre variáveis em grandes conjuntos de dados.
O modelo Frequent Pattern Mining utiliza a associação FP-Growth e algoritmos de mineração de regras de associação apriori, para detectar conjuntos de produtos frequentemente comprados juntos em uma única transação.
O FPM também segue a abordagem contínua de aprendizado, o que significa que o modelo continua evoluindo com o tempo e se adapta às novas transações.
Todas recebidas através de uma ampla variedade de fluxos de dados suportados.
Essas técnicas de aprendizado de máquina transformaram exercícios manuais e tediosos em um processo automatizado de auto-evolução que garante conteúdo relevante.
Provocando assim o comportamento desejado da repetição de compras pelos clientes.
Prevenção de fraudes
Falando especificamente de programas de fidelidade, há uma condição em que o usuário busca se aproveitar de uma brecha técnica ou de configuração que viola os termos e condições de um determinado programa.
Freqüentemente, essas ações levam a desproporções na atividade de gasto ou recompensa de um determinado participante.
Assumindo que a grande maioria dos clientes, participantes ou não de um programa de fidelidade, obedecem, no caso dos programas.
Aos termos e condições dos regulamentos ou, no caso dos clientes em geral, a um comportamento ético, qualquer atividade fraudulenta é identificada como anomalia em todo o espectro de relacionamento legítimo.
Este é um dos mais comprovados casos de uso de soluções ML / AI: detectar anomalias em conjuntos de dados grandes e diversos.
Bem como detectar anomalias, mecanismos avançados de solução de fraude, com tecnologia e dicas de IA, podem fornecer monitoramento pró-ativo.
Além de holístico para comportamentos suspeitos, analisando logs do sistema, fachadas de API e metadados circundantes.
Além disso, pode ser usado para testar configurações subótimas, conferir regras de negócios e identificar brechas no sistema lógico.
Atualizando e aprendendo constantemente com casos históricos de fraude e atividades suspeitas, essas tecnologias também podem fornecer uma visão abrangente da probabilidade de contas únicas ou grupos de clientes comprometerem potencialmente o sistema com atividades fraudulentas.
Contudo, por mais intimidante que possam parecer (IA) Inteligência Artificial e Machine Learning, já existem muitas soluções bem estabelecidas e serviços.
Porém, todos podem ajudar programas de fidelidade e outras estratégias de AI para relacionamento com o cliente.
Assim como a retenção de consumidores na base de clientes ativos, operações de marketing ou o resultado concreto em termos de vendas.
O final de ano é uma época crucial para os negócios, marcado por um aumento significativo nas vendas, devido às...
