O Customer Analytics ao serviço do Foco no Cliente
Por Gustavo Mendes, Director do programa Brand Management da Porto Business School e Coordenador de Customer Management na Universo Sonae
A ambição de colocar o cliente no centro da actividade da marca traz consigo inúmeros desafios. O maior destes desafios é – indiscutivelmente – o de ser capaz de compreender o cliente. A teoria e prática do comportamento do consumidor (leia-se, do ser humano) tem evoluído num movimento muito interessante, sendo hoje possível responder de forma mais sofisticada e inteligente do que nunca a questões como “quem é o cliente?”, “o que é que o cliente quer?”, “o que é que o cliente precisa?” e, sobretudo, “por onde é que o cliente anda e o que é que faz para conseguir tudo aquilo que valoriza?” (chamamos-lhe “customer success”).
Curiosamente, e como já tive oportunidade de dizer anteriormente, as ferramentas estratégicas que permitem hoje compreender o cliente são as mesmas que sempre tivemos, e são óptimas para isso. Os modelos de segmentação e as estratégias de posicionamento são alguns dos melhores exemplos para conhecer e activar o cliente. Então, o que é que temos hoje que não tínhamos antes? E o que muda?
Hoje temos acesso. Temos acesso ao que sempre esteve disponível, mas que não conseguíamos capturar, analisar e activar de forma ampla e com impacto relevante. Hoje temos acesso a dados sobre as acções e movimentos do cliente, temos dados que conseguimos transformar em informação, a partir da qual conseguimos construir conhecimento, que por sua vez nos ajuda a compreender o cliente e o seu comportamento. Chamamos Customer Analytics a esta disciplina, a de recolher, analisar e interpretar dados de cliente, de lhes dar significado (e transformar em insights), a partir do qual tomamos decisões de negócio, desenvolvemos novos produtos e construímos melhores experiências ou jornadas mais relevantes. Indo além da superficialidade da análise de dados, procura uma compreensão profunda e abrangente do comportamento do consumidor e da razão pela qual esse comportamento acontece.
A partir daqui ganhamos quatro competências particularmente importantes: 1) uma capacidade descritiva, que permite identificar e descrever padrões a partir de comportamentos passados; 2) uma capacidade preditiva, para conseguir prever e antecipar comportamentos futuros; 3) uma capacidade prescritiva, que permite apresentar recomendações accionáveis com base nas análises anteriores (por exemplo, optimizar ofertas ou personalizar comunicações ao cliente); e 4) uma capacidade explicativa, que permite compreender o porquê das acções do ciente, conseguindo uma explicação mais profunda das motivações e razões para as escolhas do cliente.
E com este acesso ao conhecimento, qual é o desafio que se coloca ao Customer Analytics? O desafio é mesmo garantir que é capaz de colocar rostos onde antes existiam números. O desafio é ser capaz de falar uma língua “cliente” onde antes existiam equações, e, com isso, conseguir devolver o valor que o cliente nos dá (em dados), em valor para ele próprio: mais personalização, melhor experiência, maior relevância! Tem de ser capaz de construir uma jornada que se caracterize por uma relação de benefício mútuo, a partir da qual a fidelização acontece. O ser humano tende a manter-se em relações com valor. Com as marcas não é diferente!