Modelos preditivos: transforme dados em resultados
Saber como prever o comportamento do cliente e reverter a perda da base é primordial para quem quer crescer em tempos de crise
Apesar do atual cenário econômico do país, em diversas esferas já se discutem estratégias concretas para diminuir as perdas nos negócios e voltar a crescer. E a análise preditiva pode ser uma grande aliada nesse jogo, especialmente em setores como varejo e serviços.
Os modelos preditivos combinam conceitos de marketing, inteligência de mercado e ciência dos dados. Em um ambiente dinâmico e volátil, com a produção excessiva de informações por parte dos usuários, é possível traçar padrões de comportamento e de respostas dos clientes. Por meio de funções matemáticas aplicadas a grandes massas de dados, as empresas conseguem identificar padrões ocultos e prever o que poderá ocorrer.
Um exemplo prático que ilustra esse conceito é o de uma operadora de telefonia móvel. Um dos principais problemas nesse segmento é a taxa de cancelamento, conhecido como churn rate. Estancar essa perda de clientes é extremamente importante e o uso de modelo preditivo é um aliado nesse desafio. O cruzamento de informações – como perfil de cada cliente e análise das reclamações efetuadas, por exemplo – agregado ao grande volume de dados que a operadora tem em sua base permite aprender e criar padrões.
O modelo preditivo atua nessa camada mais profunda que proporciona um nível maior de acerto em relação à taxa de cancelamento, prevendo esse tipo de comportamento. Os dados oriundos dessa análise servirão para que a empresa desenvolva ações específicas para cada grupo de cliente de acordo com seu histórico e comportamento, antecipando-se ao encerramento de seu contrato com a empresa.
Grande parte da jornada do consumo hoje de uma série de produtos passa pelo online e isso abre janelas de oportunidades para a análise preditiva. No entanto, como em todas as estratégias de marketing, é necessário saber extrair dos dados o melhor que eles podem oferecer. Vejam algumas dicas valiosas:
Analise o histórico: um princípio básico e muito útil do marketing prega que é mais barato manter um cliente na base do que captar um novo. A análise do histórico dos usuários já existentes irá dar pistas úteis sobre o nível do relacionamento e satisfação da base para evitar perdas.
Use dashboards: o monitoramento de dados exige equipe de especialistas com disciplinas complementares. Um ponto de partida que irá ajuda-los na definição dos melhores modelos preditivos é o acesso a dashboards e dados atualizados em tempo real para que seja possível traçar rapidamente as ações necessárias.
Antecipe-se ao seu usuário: ao analisar padrões de comportamento de usuários e prever futuras reações é possível estabelecer estratégias que diminuam as reclamações e a consequente perda dos clientes. Ajustes de preços, na oferta dos serviços prestados ou a criação de promoções são ações importantes que podem ser acionadas para reverter tendências e se antecipar diante de um determinado comportamento por parte de seus clientes.
Fonte: Serasa Experian
