Segmentação de clientes no acompanhamento de Customer Success
Na Estoca, nosso grande objetivo de negócio é encantar, surpreender, deslumbrar e superar as expectativas dos e-commerces. Este é o nosso foco para todas as tomadas de decisão e atividades que desempenhamos no dia a dia.
Para chegar cada vez mais próximo desse objetivo, precisamos olhar cuidadosamente para nossos clientes (tanto atuais quanto futuros) e traçar planos de como otimizar o atendimento e entregar uma melhor experiência.
E quais ações poderíamos tomar neste sentido? Nosso time de Customer Success levantou a necessidade de oferecer um tratamento personalizado, compreendendo as necessidades e oportunidades de cada cliente e adotando diferentes estratégias de acompanhamento. Uma forma de facilitar e organizar as nossas cerimônias e condutas com o cliente é realizando o agrupamento dos clientes por suas possíveis características em comum, organizando-os por perfis.
Para compreender quais seriam esses perfis, a área de Dados da Estoca traçou um plano de ação. Seria necessário agrupar os clientes de acordo com sua similaridade, que poderia ser definida por um ou diversos fatores. A análise destes fatores seria realizada por meio de regras que determinassem quais os grupos e em qual deles cada elemento melhor se encaixaria. Partimos do princípio que cada elemento deveria pertencer a apenas uma classe e, dessa forma, dentro de cada uma os elementos são similares entre si e diferentes dos demais grupos.
Fixamos um número definido de agrupamentos, pois já percebíamos algumas possibilidades de perfis se formando. O primeiro passo foi elencar os fatores chave de diferenciação entre os clientes em termos de negócio, como por exemplo o volume de pedidos processados e tempo de operação com a Estoca, entre outros. Os critérios entendidos como relevantes são aqueles que determinam as diferentes maneiras e frequência de contato, maior ou menor nível de autonomia do cliente no uso da plataforma, formato das reuniões, etc. no acompanhamento.
Adotamos o método de análise multicritério para atribuir diferentes pesos para cada fator, de forma a refletir a sua respectiva importância. Além disso, foram definidas faixas de pontuação (ou scores) para traduzir a situação dos clientes em cada critério de maneira quantitativa. Nesta etapa, ocorreram discussões com todas as áreas da Estoca envolvidas, como o time Comercial, Planejamento e membros do C-level para validação e calibração dos critérios, pesos e pontuações.
Durante o processo, elaboramos uma lógica em SQL para alocar cada cliente em um perfil de acordo com as regras definidas e pudemos enxergar algumas configurações, como por exemplo:
Esta visão segmentada também possibilita a identificação dos perfis de clientes mais bem representados na Estoca, ou seja, quais tipos de clientes estamos atraindo em maior quantidade. Dessa forma, podemos nos preparar para receber novos e-commerces, além de traçar estratégias para aumentar o fit dos futuros clientes com o que entendemos como nosso “cliente ideal”.
Estas visualizações provocaram algumas perguntas como:
- Como será a curva de crescimento deste perfil de cliente?
- Este cliente tem potencial de se tornar um cliente ideal? Como a Estoca pode agir para que isso ocorra?
- Por que estamos atraindo um grande número de clientes de determinado perfil? Isso é interessante para a Estoca?
Criado o processo automatizado, os novos clientes são continuamente alocados nos grupos conforme cumprem os requisitos definidos. Além do ponto principal de personalizar o atendimento para cada grupo, esta análise também permite observar se existem movimentações de clientes de um perfil para outro e levantar possíveis motivadores que as ocasionaram. Assim, podemos direcionar as práticas mais compatíveis com cada perfil de cliente e também sugerir oportunidades de melhoria para seu negócio.
É importante ressaltar que, a depender do momento da empresa, pode ser necessário revisitar os fatores e seus respectivos pesos para que os agrupamentos estejam sempre aderentes à visão de negócio.
