Buscar novos clientes sempre foi uma prioridade para qualquer empresa, mas o custo de aquisição tem se tornado cada dia mais alto, afetando diretamente os lucros e os resultados financeiros. É justamente por isso que muitas empresas têm focado seus esforços também na retenção dos clientes, processo no qual a análise de dados tem sido fundamental em toda a jornada de engajamento com o cliente.
Isso ocorre porque, ao analisar os dados de feedback, consumo e funcionalidades adotadas, as empresas podem conseguir insights consistentes sobre comportamento, preferências e necessidades de seus clientes, bem como definir o perfil ideal de cliente, que é um fator primordial no sucesso da empresa. O resultado disso é a criação de experiências altamente personalizadas que impulsionam a fidelidade e, claro, a receita. Além disso, a análise de dados é importante na identificação dos pontos fracos relatados por clientes, ajudando a evitar as armadilhas que podem prejudicar a fidelização.
É sempre bom lembrar que a fidelização é um ponto crítico, principalmente em um momento em que perturbações na economia de maneira geral vêm forçando as empresas a aumentarem preços ou a reduzirem a qualidade de seus produtos e serviços, o que certamente tem impacto na insatisfação dos clientes. O fato é que, se os clientes sentirem que seu dinheiro está sendo desperdiçado, eles procurarão outro fornecedor.
Não por acaso, um estudo realizado no início de 2023 apontou que os clientes estão fartos de produtos e serviços de baixa qualidade, algo que pode deixá-los insatisfeitos ao lidar com as empresas. Outro fator que pode afastá-los é a inexistência de uma experiência consistente nos distintos pontos de engajamento durante a jornada.
Entendendo o custo dos clientes insatisfeitos
Poucas empresas colocam na ponta do lápis, mas o custo de perder um cliente vai muito além da perda de receita. A perda de um cliente inclui também:
– Perda potencial de receita de compras futuras desse cliente;
– Perda de referências que eles poderiam ter trazido para sua empresa;
– Danos à reputação da marca.
Por vezes, a empresa não consegue nem pagar o custo de aquisição daquele cliente insatisfeito, gerando um déficit adicional na receita. Por isso, dizemos que ela tem um potencial enorme de prejudicar a imagem da marca e, também, de dificultar a atração de novos clientes no futuro. Não podemos esquecer que, com a popularidade das avaliações online e das mídias sociais, qualquer pessoa insatisfeita pode facilmente compartilhar suas experiências negativas com um público muito mais amplo. Vale ressaltar que o melhor marketing é o de boca a boca, mas ele também pode ser o mais danoso.
Daí a necessidade de se monitorar, além das preferências, reclamações dos clientes, pontos de dor, KPIs que não estão performando como deveriam, bem como desenvolver um customer health score efetivo. Podemos apontar três dados básicos para monitorar os clientes:
– Consumo – Inerente ao uso do que foi contratado. O cliente comprou dez e está utilizando todos eles? Definir uma linha de consumo ao longo do ciclo de vida do cliente e entender se está dentro ou fora do baseline são ações importantes.
– Adoção – Quando o cliente faz o uso funcional do produto em sua plenitude. No contexto de software, é implementar novas funcionalidades; no conceito de roupas, por exemplo, pode ser utilizar uma peça de uma maneira mais despojada ou estilosa.
– Health score – aqui, podemos ter uma variedade imensa na consolidação de dados para montar o health score. No entanto, dados de reclamações, problemas encontrados, status do relacionamento com o cliente e recorrência podem ajudar a definir um excelente health score.
Usando a análise de dados para melhorar a experiência do cliente
Diante da necessidade de entender os pontos positivos e negativos apontados pelos clientes, a análise de dados desponta como a melhor alternativa para ajudar as empresas. Ela permite identificar possíveis problemas e tomar medidas proativas para resolvê-los antes que se tornem mais graves.
Utilizar uma abordagem proativa ajuda as empresas a melhorarem suas taxas de retenção e a reduzir os riscos de perda. Isso acontece graças à possibilidade de abordar eventuais problemas de forma direcionada. Por exemplo, se os clientes reclamam constantemente dos longos tempos de espera para atendimento a um problema, a análise de dados pode ajudar a identificar quais processos específicos estão causando os atrasos.
Mais do que isso, é possível compreender as preferências individuais analisando os dados e adaptando as interações de acordo. Essa personalização ajuda a aumentar o engajamento e a fidelidade, fazendo com que os clientes se sintam ouvidos e não precisem repetir suas preferências cada vez que interagem com a empresa.
Está clara a necessidade de fornecer experiências excepcionais para garantir o sucesso em longo prazo. Os clientes hoje esperam conveniência e personalização, e são rápidos em levar seus negócios para outro lugar se a experiência for insuficiente. Por isso, a análise de dados é uma ferramenta poderosa que permite obter insights sobre comportamento, preferências e necessidades dos clientes. Ao aproveitar ferramentas analíticas modernas, as empresas podem tomar decisões informadas visando gerar valor e sucesso ao cliente.
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