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O que nunca fazer na gestão da fidelização de clientes

Por a 20 de Agosto de 2020 as 12:46

SofiaCarvalho-Partner-UppingGroup-1 (1)Por Sofia Carvalho, Partner, Upping Group – Marketing Analytics

No mundo ideal de quem é responsável por promover uma maior fidelização de clientes, seria fácil conhecer o perfil e comportamento de cada um, qual o momento certo para o contacto, e qual a proposta de valor mais relevante. O controlo destas três dimensões – quem, quando, o quê – é o garante de uma comunicação personalizada, que gera maior engagement, e impacta o nível de loyalty e das vendas.No entanto, a realidade mostra que nem sempre os profissionais desta área têm acesso às melhores abordagens analíticas de suporte à tomada de decisão, podendo levar a estratégias que não serão as mais eficazes para os objetivos de retenção a que se propõem.

Um dos erros é definir um determinado horizonte temporal de inatividade dos clientes com a marca (há mais de 15 dias, há mais de dois meses …), associando-a ao risco de abandono, regra que é aplicada transversalmente a todos os clientes como variável para a inclusão em campanhas anti-churn.

Na verdade, cada cliente é um caso. Cada cliente deverá ser avaliado em termos de risco de abandono, em função do seu padrão individual de compra/encomenda (na loja física ou online), e não com base numa regra generalista.

O Customer Intelligence permite às marcas gerirem esta interação multidimensional através do desenvolvimento de modelos de retenção que antecipam o comportamento dos clientes, caso a caso.

Ou seja, os modelos de retenção, sendo aplicados aos clientes ativos, atuam na prevenção – ainda numa fase anterior, prevenindo que os clientes se tornem inativos, gerando um alerta, cliente a cliente, caso este se afaste do seu padrão habitual de compra. Através desta abordagem já é possível distinguir quem efetivamente poderá estar em risco de abandonar a marca, atuando preventivamente, e evitando assim a segunda armadilha na gestão da retenção – não deixar o cliente chegar ao estado inativo.

No caso da aplicação da regra temporal descrita, é possível estar perante dois clientes que não efetuam uma compra há 60 dias, mas enquanto um está claramente atrasado no seu padrão porque visita habitualmente a loja todos os meses, podendo estar em risco elevado de abandono da marca, o segundo está em linha, apresentando um risco muito baixo, porque o seu padrão habitual é efetuar compras de 90 em 90 dias.

Se é o caso, então o que justifica incluir este cliente numa ação anti-churn e atribuir-lhe um incentivo para promover a sua visita à loja, se não está em risco?

A aplicação dos modelos de retenção permite ainda evitar um terceiro erro comum na gestão do CRM, que é promover um desconto a um conjunto de clientes, que na verdade poderão e deverão ser um excelente target para uma campanha de up-selling ou cross-selling, aumentando o seu ticket médio.

Ao conhecer aprofundadamente o comportamento dos clientes, é possível segmentá-los em grupos homogéneos, identificando as suas preferências e perfis de consumo, dando suporte à construção de propostas de valor relevantes e personalizadas. Faz assim parte da gestão da retenção, dirigir aos clientes de baixo risco propostas que sejam impactantes e que promovam um maior engagement com a marca.

Em resumo: se o seu objetivo é aumentar a fidelização dos clientes, olhe para o padrão individual de compra de cada um e não se baseie numa regra generalista, atue de forma atempada e preventiva, evitando que os clientes se tornem inativos, e construa propostas de valor personalizadas, e não ofertas únicas. Como? Arme o seu CRM de um modelo de retenção.

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