6 melhores formas de tirar partido da análise automatizada para obter informações sobre os clientes

Que página de produto ou serviço está o seu cliente a ver neste momento? Porque é que o comprador anterior saiu e nunca mais voltou a si? O que é que mantém exatamente o seu público envolvido e o que é que mata as conversões do seu website?

Não precisa de se preocupar se ainda não conseguir responder a nenhuma destas perguntas. Informações sobre os clientes como estas são "achados arqueológicos" que deve desenterrar com a ajuda de uma análise de dados automatizada. Vamos mostrar-lhe como fazer isso neste guia.

Enquanto lê isto, 52% das empresas B2C e 25% das empresas B2B já confiam nos dados dos clientes para orientar as suas decisões de marketing.

Por isso, vamos equipá-lo com tudo o que precisa para transformar os dados dos seus clientes em insights accionáveis e crescimento do negócio.

O que é a análise dos dados dos clientes?

A análise dos dados dos clientes refere-se aos métodos e tecnologias utilizados para recolher, estruturar e interpretar as informações dos clientes em tempo real.

Estas podem ser

• Dados de tráfego Web

• Dados transaccionais

• Informações sobre a utilização de produtos/serviços

• Padrões de comportamento

• Dados de feedback, etc.

A partir da definição, é possível distinguir as três principais tarefas da análise de clientes:

Tarefa #1. Recolher → capturar dados brutos de diversas fontes (sistema CRM, plataformas de redes sociais, correio eletrónico, sítio Web, etc.)

Tarefa #2. Estruturar → classificar os detalhes do cliente e organizá-los em pedaços para posterior interpretação

Tarefa #3. Interpretar → obter informações sobre o cliente e tomar decisões informadas.

A importância da análise de dados na condução do sucesso do cliente

Se o século XIX foi sobre a corrida ao ouro, o século XXI é sobre a "corrida aos dados". Literalmente, todas as empresas estão à procura de dados dos clientes e de informações valiosas a partir deles. 84% dos líderes do serviço ao cliente citam a análise de dados como extremamente importante para os seus objectivos comerciais.

Mas porquê tanto alarido, perguntam vocês?

Porque ninguém pode negar os incríveis benefícios da análise de dados do cliente. Descubra-os todos abaixo.

Percursos do cliente visualizados

A análise de dados em tempo real permite-lhe observar cada passo que os seus clientes dão durante o seu percurso de compra. Pode então examinar todas as camadas do percurso do cliente da seguinte forma:

• Fases (consciencialização, consideração, conversão, compra e fidelização)

• Passos (navegar, clicar na promoção, adicionar ao carrinho, etc.)

• Pontos de contacto (página de destino, chatbot, newsletter e outros)

• Departamentos (marketing, gestão de stocks, logística, apoio ao cliente, etc.)

Fonte: Brightvessel.com

Pode identificar todos os pontos de dor e eliminar os bloqueios de estrada, mapeando a viagem do cliente desta forma.

Tendências identificadas no comportamento do cliente

Uma das vantagens mais significativas da análise de dados é a previsão do comportamento do cliente com base nos detalhes recolhidos. Graças à análise preditiva, é possível ver como os seus clientes tendem a comportar-se e que outras acções devem ser antecipadas.

Por exemplo, uma das tendências actuais de comportamento dos clientes é a procura crescente de produtos sustentáveis: 66% dos clientes colocam a sustentabilidade em primeiro lugar quando compram. Ao notar esta tendência entre o seu público-alvo, pode apresentar produtos sustentáveis logo na página inicial do seu sítio Web de comércio eletrónico para os tornar mais visíveis para os visitantes da Web ou destacar as embalagens sustentáveis como a sua principal prioridade.

Estratégias de marketing personalizadas

A personalização é a chave para a satisfação do cliente, porque é isso que os consumidores querem das marcas. De facto, 71% dos compradores esperam que as empresas proporcionem uma experiência personalizada e 76% sentem-se frustrados quando não a obtêm.

E é aí que a análise de dados se torna um fator de mudança. Ela ajuda-o a descobrir todas as necessidades e exigências dos clientes para personalizar as experiências dos clientes com campanhas de marketing adaptadas. É como se sentisse o pulso do seu cliente e fizesse com que as suas mensagens promocionais ressoassem com ele.

Maior retenção de clientes

Quem é que não sonha em reduzir o churn e manter os clientes para sempre?

Isso é possível se utilizar a análise de dados e os conhecimentos dos clientes obtidos a partir dela.

Desta forma, pode até transformar os seus clientes em fãs para toda a vida. Como exatamente? Seleccionando as estratégias de retenção mais eficazes para cada cliente em particular, com base nos seus gostos/desgostos, traços de personalidade, valores, escolhas de estilo de vida, etc. Por exemplo, pode diversificar a lista de recompensas no seu programa de fidelização e oferecer os benefícios mais desejáveis de acordo com os interesses do seu cliente.

SEO melhorado

Depois de obter informações sobre os clientes, pode aumentar consideravelmente os seus esforços de SEO. O conhecimento da intenção do utilizador e da intenção de pesquisa ajuda-o a conseguir o seguinte

• Navegação mais suave no sítio Web

• Página inicial alimentada por palavras-chave

• Publicações de blogue com elevada conversão

• Descrições de produtos optimizadas

• Segmentação geográfica

Relativamente a este último, abre as portas ao SEO local. Imagine o seguinte. A análise dos dados dos seus clientes mostra que não conseguiu chegar ao seu público local. O seu tráfego web está geograficamente disperso. Neste momento, pode começar a otimizar para pesquisas locais e a obter tráfego e leads direccionados.

Aumento das vendas e das receitas

Com informações extraídas dos clientes, as suas equipas de marketing e vendas ficam habilitadas a premir os botões certos e a impulsionar o crescimento do seu negócio. Os seus profissionais de marketing saberão o que funciona melhor para a geração de leads para gerar leads mais qualificados e convertê-los em compradores. Entretanto, os seus vendedores poderão desenvolver uma abordagem personalizada à venda de produtos ou serviços para garantir excelentes experiências para os clientes.

Além disso, aqui está um facto que vale a pena partilhar. As empresas que utilizam extensivamente a análise de dados do cliente superam a concorrência em 131% nas vendas e 126% nos lucros.

6 dicas sobre como utilizar a análise de dados automatizada para obter informações sobre os clientes

Abaixo, abordaremos as coisas mais essenciais a ter em mente se quiser se destacar na análise de dados do cliente.

Recorra a ferramentas de análise de dados baseadas em IA

A ascensão da inteligência artificial (IA) trouxe novas oportunidades de negócio e reformulou verdadeiramente a forma como as marcas gerem os dados dos clientes.

A análise manual de dados exige demasiado tempo e esforço. Já para não falar dos erros que nós, enquanto humanos, somos propensos a cometer. Pelo contrário, as ferramentas de IA para análise de dados fornecem soluções mais rápidas e económicas. Além disso, dissecam as informações dos clientes de forma mais precisa e abrangente, fornecendo relatórios sem erros para decisões baseadas em dados.

Aqui está uma lista de ferramentas baseadas em IA para realizar a análise de dados do cliente automaticamente:

• AccuRanker: para determinar a intenção de pesquisa

• UserIQ: para calcular a pontuação de saúde do utilizador e monitorizar a atividade na aplicação

• ChurnZero: para gerar resumos de clientes e ideias para reduzir a rotatividade

• Hotjar: para visualizar os percursos do comprador

• MonkeyLearn: para efetuar análises de sentimentos

• Treasure Data: para sincronizar dados de todos os pontos de contacto num perfil de cliente unificado

Graças aos algoritmos de análise preditiva, a inteligência artificial identifica facilmente correlações e tendências no comportamento do cliente, muitas vezes imperceptíveis ao olho humano.

Garantir a privacidade dos dados e a cibersegurança

De acordo com a IBM, 44% das violações de dados durante a pandemia vazaram informações dos consumidores (nomes, palavras-passe, e-mails e até registos de saúde). Um estudo recente mostra que 95% das organizações sofreram pelo menos uma violação de dados em 2023.

Quando os riscos de cibersegurança são enormes, é preciso ter muito cuidado ao recolher as informações individuais dos clientes para análise posterior dos dados.

Por um lado, é crucial seguir regulamentos como o Regulamento Geral de Proteção de Dados (RGPD) na União Europeia ou a Lei da Privacidade nos Estados Unidos. Também ajudaria a clarificar as leis locais de privacidade de dados estabelecidas em 13 estados dos EUA.

Por outro lado, poderá ser necessário reconsiderar as suas medidas de cibersegurança para uma maior proteção dos dados dos consumidores:

• Desenvolver uma política de privacidade transparente e obter o consentimento explícito das pessoas antes de processar as suas informações

• Encriptar dados sensíveis

• Utilizar firewalls de servidores Web e sistemas de deteção de intrusões

• Configurar a autenticação multi-fator

• Organizar formação de sensibilização para a cibersegurança para os empregados

• Conceber um plano de resposta a ciberincidentes

Apenas 5% das empresas aplicam todas as práticas e políticas de segurança e privacidade dos dados dos clientes.

O que acontece com a sua empresa?

Para começar, deve rever a sua política de privacidade e descrever todos os terceiros que acedem às informações dos seus clientes. Além disso, certifique-se de que apresenta uma mensagem de consentimento de cookies do RGPD no seu sítio Web com opções claras para aceitar, rejeitar ou personalizar as definições de cookies.

Veja este exemplo da s360.

Fonte: s360digital.com

Adotar uma abordagem multicanal à análise de dados

Deve obter informações sobre os clientes a partir de diferentes canais para obter uma visão mais holística do seu público e criar um plano de marketing digital sólido. Os três principais são o sítio Web, as redes sociais e o correio eletrónico.

Sítio Web

Com a análise de dados do sítio Web, pode aprofundar os dados do utilizador, como o tráfego geral, as visitas a páginas únicas, as interacções com o conteúdo, etc. Por exemplo, pode recolher informações valiosas sobre os utilizadores a partir de um mapa de calor ou de um teste A/B.

Digamos que quer atrair mais clientes potenciais para o seu funil de vendas, mas eles não entram. Pode nem dar por isso, mas erros flagrantes no design da CTA prejudicam as suas conversões. Pode implementar testes A/B e ver que CTAs são mais eficazes para atrair potenciais clientes.

Ferramentas para análise de dados do sítio Web: Google Analytics 4 (aka GA4) - para tráfego e envolvimento, AB Tasty - para testes A/B, Mouseflow - para mapas de calor

Redes sociais

A análise de dados das redes sociais dá-lhe uma visão aprofundada do envolvimento dos clientes com as suas publicações e anúncios.

Poderá então compreender como envolver o seu público de forma mais eficaz e tirar partido das redes sociais para as vendas, com base nos seguintes factores:

• Gostos

• Comentários

• Visualizações

• Partilhas

• Impressões

• Sentimento (positivo, negativo ou neutro)

Por exemplo:

A equipa de IA da Leya executa ativamente anúncios Meta (anteriormente - anúncios do Facebook). No entanto, o desempenho do anúncio é sempre diferente. Veja este anúncio em vídeo.

Fonte: Facebook.com

E agora, aqui está um anúncio de imagem que reuniu consideravelmente menos gostos, comentários e partilhas.

Ferramentas para análise de dados de redes sociais: Buffer, Hootsuite, Social Insider

Correio eletrónico

A análise de dados de e-mail centra-se nas seguintes características dos e-mails:

• Capacidade de entrega

• Taxa de abertura

• Taxa de cliques

• Tempo de leitura

• Taxa de conversão

• Taxa de cancelamento da subscrição, etc.

Depois de traduzir estes dados em informações accionáveis, pode escrever e-mails mais fortes que encantam e convertem cada cliente.

Ferramentas para análise de dados de correio eletrónico: HubSpot, Klaviyo, ou SmartLead.ai

Implementar a segmentação de clientes

Imagine que acumulou os dados dos clientes numa grande pilha.

E agora?

O seu próximo passo seria a segmentação de clientes.

Ao segmentar os clientes em grupos ou categorias distintas com base nas suas características partilhadas, as marcas obtêm resultados mais produtivos no marketing.

Precisa de números?

Aqui estão eles. Depois de segmentar o público B2B, a Scorpion Healthcare aumentou as conversões em 56% no LinkedIn. Além disso, a segmentação dos dados dos clientes tem um enorme potencial para o marketing por correio eletrónico. As taxas de abertura de e-mails segmentados são normalmente 14,31% mais altas do que as de campanhas não segmentadas.

Em primeiro lugar, deve dividir os clientes em grupos e, em seguida, criar perfis segmentados individuais com base em características como

• Necessidades: requisitos, preocupações, pontos fracos

• Comportamento: hábitos de compra e padrões de comportamento

• Dados demográficos: género, etnia, idade, educação, profissão

• Geografia: estado, região, clima, língua, preferências culturais

• Dados psicográficos: interesses, valores de vida, código moral, temperamento, tipo de carácter

• Dados demográficos da empresa (para B2B): indústria, tipo de negócio, dimensão da empresa, volume de vendas

• Dados tecnográficos (para B2B): dispositivos, aplicações, inovações

Por exemplo:

Kinsta, um fornecedor de alojamento WordPress, segmenta os clientes potenciais por factores firmográficos, como a dimensão da empresa, o número de trabalhadores/site e outros, e diversifica as opções de preços. Além disso, os potenciais clientes podem discutir um plano personalizado com a equipa de vendas para satisfazer os seus requisitos específicos (segmentação baseada nas necessidades).

Fonte: Kinsta.com

Ferramentas para segmentar clientes: Heap, Glance, BlastPoint

Dar prioridade aos dados de navegação e de abandono de carrinho

Dando prioridade e analisando minuciosamente estes dados, pode conceber estratégias eficazes de navegação e abandono do carrinho para reter os clientes numa loja em linha.

Vamos debruçar-nos sobre eles em pormenor e explorar alguns exemplos.

• #### Sessões de navegação abandonadas

Os dados de abandono da navegação são obtidos a partir das situações em que os visitantes visualizam páginas Web, mas não compram nada e abandonam o sítio.

Sabia que?

Em cada 100 visitantes do sítio, 39 pessoas percorrem os produtos/serviços, mas apenas quatro efectuam uma compra.

Aqui está um e-mail de abandono de navegação para fazer com que o visitante regresse ao site da Lightning Card Collection, começando com "Reparámos que está a sair..."

Em alternativa, pode utilizar ímanes de chumbo irresistíveis orientados pelo interesse (segmentação psicográfica) para impedir que os utilizadores abandonem o site. Aprenda com o exemplo da Hubstaff. Ao ler o artigo da Hubstaff sobre a gestão de uma força de trabalho remota, o visitante do blogue vê um pop-up com uma cópia gratuita do guia sobre gestão de equipas remotas.

Fonte: Hubstaff.com

• #### Carrinhos abandonados

Os dados sobre o abandono de carrinhos são recebidos a partir dos cenários em que os compradores adicionam artigos aos seus carrinhos, mas depois deixam-nos cair, não fazendo o checkout.

A taxa média de abandono de carrinho no comércio eletrónico é de 70,19%, o que significa que apenas três em cada dez clientes concluem a compra depois de adicionarem produtos ao carrinho.

E se os seus clientes abandonarem constantemente os carrinhos?

Atraia-os de volta à loja virtual para concluir a compra com um e-mail de recuperação de carrinho como este da King Arthur Baking.

Ferramentas para analisar carrinhos abandonados e criar emails direccionados: CartStack, OptinMonster, Barilliance

Criar um ciclo de feedback

Como está a correr até agora?

Esta é praticamente a frase que pode copiar e guardar para perguntar ao seu público sobre a sua experiência de utilizador com o seu produto/serviço.

Pode compreender totalmente o seu público e as suas expectativas recolhendo o feedback dos clientes de forma consistente. Para isso, organize um ciclo de feedback contínuo com inquéritos aos clientes como estes:

• Inquérito de conhecimento da marca

• Inquérito de feedback do produto

• Inquérito de segmentação

• Inquérito de avaliação de eventos

• Inquérito sobre a pontuação do promotor líquido (NPS)

• Inquérito sobre a pontuação de satisfação do cliente (CSAT)

• Inquérito sobre a pontuação de esforço do cliente (CES), etc.

Se tiver uma empresa SaaS, pode obter feedback do utilizador durante uma avaliação gratuita. Veja como a Keyhole faz isso.

Fonte: Keyhole.co

Em alternativa, incorpore formulários de feedback e inquéritos no seu sítio Web. Veja este pop-up da LEGO.

Fonte: Lego.com

Outra opção é enviá-los por correio eletrónico e aumentar a taxa de participação oferecendo um prémio ou bónus. Por exemplo, a Moosejaw oferece uma recompensa de 10 dólares por responder ao inquérito.

Ferramentas para analisar o feedback dos clientes: Survicate, Qualaroo, InMoment, Feedier

Dominar a avalanche de dados dos clientes com análises automatizadas

As marcas que se concentram na análise dos conhecimentos dos clientes estarão sempre um passo à frente dos seus concorrentes, porque é o principal fator de experiências de compra positivas, satisfação e lealdade.

Este artigo preparou-o com ferramentas e estratégias comprovadas para ter os dados dos clientes sob controlo e gerir as suas quantidades maciças, dinâmicas e em rápida mudança. Jogue um jogo proactivo e obtenha uma centralização no cliente com a automatização da análise de dados.

Inicie o seu teste gratuito no AccuRanker para espreitar as pesquisas dos seus clientes e desenvolver as estratégias adequadas para ultrapassar os seus concorrentes