Segmentação de Clientes

Volume de Vendas - Torre

Entendendo o consumidor com base em dados

Na Torre analítica, um dos princípios chave para a sugestão e recomendação de ações é entender muito bem o perfil de cada consumidor, para então fazer o match perfeito de ofertas e serviços. Isto é o que chamamos de segmentação de clientes.

Como fazemos:

Utilizamos modelos de machine learning para segmentar os clientes de acordo com seu perfil de compra, perfil sociodemográfico, ciclo de vida entre outras variáveis. Com esta segmentação é possível desenvolver uma série de iniciativas comerciais que vão desde preços customizados, produtos sugeridos, combos de produtos, promoções, serviços mais adequados, ações de comunicação e relacionamento, entre outras iniciativas.

Porque segmentamos:

Sendo assim os módulos analíticos que compõem a nossa torre analítica (preço, promoção, sortimento, e-commerce inteligente, alertas, geomarketing, entre outros) necessitam de uma segmentação de cliente bem robusta para que o modelo seja mais assertivo.

Como expandir o uso dessa segmentação:

Além do ganho da assertividade, utilizamos a segmentação para desdobrar ações junto ao time operacional. Utilizamos algumas metodologias estatísticas para simplificar e descrever os segmentos de forma que seja possível criar personas e trabalhar as diferentes proposições junto ao time de vendedores.

Como garantir a eficácia:

Por fim, além de toda modelagem estatística, utilizamos inputs de nossos próprios clientes e usuários para criticar e avaliar a segmentação proposta, como as suas respectivas recomendações. Com isto aperfeiçoamos o aprendizado de máquina e aumentamos a assertividade do modelo.

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