A análise de clientes, ou análise de dados de clientes, utiliza dados dos clientes para monitorar, analisar e tomar decisões informadas sobre suas necessidades e expectativas. 

Os dados dos clientes podem orientar tudo o que uma empresa faz, desde como conduz campanhas de marketing até as decisões de negócios que toma e como prioriza o desenvolvimento de produtos. 

A análise de clientes é um componente essencial da experiência do cliente ou CX, que representa as percepções resultantes de todas as interações do cliente com uma empresa. As empresas podem usar ferramentas de análise de clientes para aprimorar a experiência do cliente (CX) por meio de interações mais eficazes. Isso pode ajudar as empresas a aprimorar todos os aspectos da experiência do cliente (CX), desde a jornada do cliente, passando pela aquisição de clientes até a retenção de clientes, para, em última análise, melhorar os resultados financeiros da empresa.

A experiência do cliente cria um vínculo emocional com uma base de clientes e ajuda as empresas a construir uma vantagem competitiva por meio da captura de mais clientes, aumento das vendas e maior fidelidade do cliente.

Uma empresa baseado em dados de clientes pode tomar decisões mais informadas com mais rapidez e responder a novas oportunidades e desafios. Portanto, as empresas devem aprender e analisar tudo o que puderem sobre seus clientes.

As empresas podem utilizar métricas como históricos de compras e dados de pesquisas para compreender melhor os hábitos e percepções dos clientes. As empresas conseguem monitorar os clientes em diversos pontos de interação e criar insights praticáveis. E podem estudar a opinião dos clientes em relação a seus produtos, ao setor e à economia em geral. 

A análise do cliente também ajuda a entender o retorno do investimento para esforços de marketing e decisões de design de produtos. Por exemplo, estudar as informações do cliente pode revelar informações demográficas relevantes, como quais segmentos de clientes compram mais produtos. Em seguida, ele pode conduzir a segmentação de clientes, personalizando as mensagens e gastando mais orçamento publicitário para alcançar esses clientes de alto valor.

Utilizar análises para melhorar a conversão e retenção de clientes aumenta a lucratividade e potencialmente impulsiona as receitas por meio de recomendações positivas. 

• IDENTIFICAÇÃO
• Coleção
• Organização
• Análise
• Ação

Primeiro, as empresas precisam identificar quais dados de clientes desejam coletar e como eles são coletados. Exemplos de dados de clientes que as empresas devem considerar incluem dados geográficos, transacionais, de feedback, informações de suporte ao cliente e outros.

Depois que as empresas tiverem finalizado os dados que desejam rastrear, elas precisam configurar os sistemas para capturá-los. Isso pode incluir formulários de inscrição, pesquisas, ferramentas de monitoramento de sites e redes sociais, entre outros. As empresas devem ter o cuidado de coletar somente os dados de que precisam e armazená-los de forma a proteger os clientes.

Muitas empresas têm uma plataforma de dados do cliente (CDP) que pode ajudá-los a organizar seus dados. Isso é especialmente importante se a empresa estiver extraindo dados de várias fontes. A empresa também precisa restringir o acesso à sua plataforma de dados somente àqueles que precisam dela, possivelmente fornecendo acesso somente leitura de uma forma que possa ser facilmente revogada.

Em seguida, as empresas precisam realizar análises de dados de clientes, o que podem fazer com uma combinação de IA e ações humanas. Elas precisam de uma plataforma que forneça visualizações de dados para que suas equipes possam entender melhor os dados. E o aprendizado de máquina pode realizar muito mais cálculos por hora do que os humanos, fornecendo insights mais profundos que os funcionários podem transformar em insights praticáveis.

Agora, a empresa precisa usar os dados e insights coletados para tomar as decisões corretas. Eles podem decidir se querem mudar sua estratégia de marketing, os produtos que fabricam e os setores em que operam e como respondem aos clientes, entre outras ações.

As organizações podem visualizar vários pontos de dados importantes ao determinar o sucesso de sua estratégia geral de experiência do cliente. Existem quatro principais categorias de análise de business intelligence que também dizem respeito à análise de clientes.

• Funções de análise de dados descritivas
• Análise de diagnóstico
• Análise de dados preditiva
• Análise de dados prescritiva

A análise descritiva se refere a pontos de dados históricos que uma empresa pode analisar para entender o que aconteceu. Coisas como relatórios anuais, relatórios de vendas e feedback de clientes podem ajudar as empresas a entender como as decisões dos clientes influenciaram os resultados. Esse conjunto específico de análises se preocupa apenas com o que aconteceu, não com o porquê ou o que deve acontecer em seguida.

A análise diagnóstica está relacionada à realização de análises de dados em informações históricas para entender melhor a causa raiz de algo. Por exemplo, uma empresa que experimentou um declínio acentuado nas renovações pode analisar os dados de uso para ver se os clientes pararam de usar a solução. Se o Net Promoter Score (NPS) de uma empresa diminuir, ela poderá identificar um problema com o atendimento ao cliente. Possivelmente, as chamadas de atendimento ao cliente demoraram muito ou não produziram resultados favoráveis suficientes para os chamadores.

A análise preditiva de dados usa dados históricos e atuais para alimentar a modelagem preditiva que estima como os comportamentos e as preferências dos clientes podem mudar no futuro. Um exemplo é a compreensão de como um aumento nos preços afeta os hábitos dos clientes. Ele pode prever o que pode acontecer com as vendas se um produto incluir uma nova funcionalidade. Ele pode ajudar a entender como o aumento de preços afeta a demanda. Ou, se os hábitos dos clientes mudarem, o que a empresa precisa fazer para mudar de direção para atender às necessidades desses clientes.

A análise de dados prescritiva leva a análise de dados preditiva um passo adiante. Ela não apenas prevê o que acontecerá, mas ajuda as organizações a entender o que devem fazer. As funções de análise de dados prescritiva usam cada vez mais aprendizado de máquina e outras ferramentas de IA para processar muitos pontos de dados diferentes e fornecer recomendações. Se a empresa pretende aumentar os preços, ela pode oferecer sugestões que ajudam a minimizar a diminuição de clientes que não querem pagar o novo preço. Ele pode sugerir novos segmentos que podem ajudar a preencher as lacunas dos clientes que eram sensíveis ao preço.

Existem vários tipos de dados que as empresas devem rastrear em diferentes categories.

• Demográfico
• Psicográfico
• Dados de compra
• Resultados da pesquisa

As empresas podem fazer várias perguntas aos clientes que os ajudam a entender seus verdadeiros sentimentos em relação a seus produtos. Por exemplo, o Customer Satisfaction Score (CSAT) pede às pessoas que classifiquem sua satisfação de 1 a 5 e calculem aquelas que respondem 4 ou 5 dividido por todas as respostas. O Net Promoter Score (NPS) é uma porcentagem calculada perguntando se as pessoas recomendariam empresas ou produtos às suas redes. Finalmente, o Customer Effort Score (CES) monitora o quão difícil foi para um cliente alcançar o que ele estava tentando fazer.

Isso inclui onde os clientes moram, o que eles fazem para ganhar a vida, idades, gêneros e outras informações sobre si mesmos. Esses dados podem ajudar as empresas a alocar melhor o orçamento de marketing a regiões e segmentos de clientes específicos.

Esses dados estão relacionados a como os clientes pensam e se sentem em relação a questões como seus valores, personalidade e como veem o mundo. Exemplos de informações psicográficas podem incluir hobbies, personalidades e suas preferências de consumo.

As empresas podem acompanhar várias informações importantes de compra, como acompanhar as vendas ao longo de um período. Eles podem calcular as taxas de perda de clientes , que identificam quantos clientes abandonam, ou saem, em um determinado período de tempo. Eles podem calcular o valor vitalício do cliente (CLV), que identifica quanto um cliente gastará com uma empresa ao longo do tempo.

As empresas podem acompanhar várias informações importantes de compra, como acompanhar as vendas ao longo de um período. Eles podem calcular as taxas de perda de clientes , que identificam quantos clientes abandonam, ou saem, em um determinado período de tempo. Eles podem calcular o valor vitalício do cliente (CLV), que identifica quanto um cliente gastará com uma empresa ao longo do tempo.

A coleta de dados de clientes é uma parte importante de qualquer prática de análise de clientes. Aqui estão algumas das áreas onde as empresas podem acessar insights para tomar decisões mais baseadas em dados.

• Bolinhos
• Dashboard de CRM
• E-mail
• Redes sociais
• Pesquisas
• Websites

Os cookies de publicidade rastreiam a atividade on-line na web aberta. Existem dois tipos: cookies primários e de terceiros. Cookies primários são dados que os sites obtêm diretamente dos clientes, como endereços de e-mail, locais e preferências de compra. Em vez disso, os cookies de terceiros rastreiam a atividade do usuário em diferentes sites, transmitindo informações semi-anônimas entre as partes. Por exemplo, uma pessoa que pensa em comprar uma aliança de casamento em um site, mas não conclui a compra, pode ver um anúncio desse mesmo site ao navegar pela CNN.com.

As empresas podem manter registros de seus clientes e informações pertinentes em um CRM. Eles são especialmente valiosos para empresas B2B (business-to-business) que tendem a ter um grupo menor de clientes. Os CRMs podem rastrear registros de comunicações, informações de vendas, a data em que foram inseridos no banco de dados e muito mais.

O e-mail costuma ser um componente importante do envolvimento do cliente de uma empresa. Muitos pedem aos clientes que forneçam seu endereço de e-mail para ter acesso a descontos ou ofertas exclusivas. Como resultado, muitas empresas enviam dois ou três e-mails para o cliente por semana. As empresas devem acompanhar se os clientes estão abrindo esses e-mails e clicando nos links para avaliar o interesse do cliente.

As empresas podem rastrear conversas sobre si mesmas e seus produtos em sites de mídia social. Eles também podem monitorar o sentimento do cliente, entendendo o que os clientes estão dizendo sobre a marca e seus produtos, mesmo que não estejam escrevendo diretamente para a empresa.

As empresas podem fazer perguntas específicas aos clientes e possíveis clientes relevantes sobre seus produtos e a perspectiva da marca. Os clientes podem dar feedback honesto sobre os pontos fortes e fracos da empresa e seus produtos.

As empresas podem rastrear os dados do site para responder a várias perguntas urgentes. Eles podem identificar se as visitas ao site estão aumentando ou diminuindo. Elas podem acompanhar quanto tempo os clientes passam no site e quais páginas eles estão frequentando. Por exemplo, se a página de perguntas frequentes estiver entre as páginas mais visitadas, talvez a empresa precise explicar melhor como suas soluções funcionam.

Existem várias características de uma prática moderna de análise de dados do cliente.

• Insights orientados por IA
• Integração com desenvolvimento de produtos
• Análise em tempo real

As empresas podem usar ferramentas de IA , como aprendizado de máquina, para processar dados de clientes e produzir insights ainda mais ricos. O aprendizado de máquina pode processar mais pontos de dados mais rapidamente para descobrir insights importantes. A IA generativa pode ajudar os funcionários a pensar mais profundamente sobre como devem conduzir o marketing e responder às necessidades dos clientes.

As empresas precisam não apenas coletar análises de clientes, mas também transformar esses insights em próximas etapas praticáveis. Empresas avançadas usam informações dos clientes para fazer melhorias em seus produtos existentes e potencialmente lançar novos para atender à demanda.

As empresas precisam tomar mais decisões com mais rapidez para que possam adaptar as estratégias na hora e atender às mudanças nas necessidades dos clientes. O processo de coleta de análises em tempo real ou quase em tempo real fornece insights valiosos que podem criar uma vantagem competitiva. Por exemplo, se as preferências do cliente mudarem e eles preferirem gastar menos mesmo com uma qualidade inferior, uma marca pode precisar derrubar temporariamente os preços.

A análise de clientes oferece às empresas diversos benefícios, todos alinhados ao conhecimento sobre seus clientes. Isso os ajuda a atender melhor seus clientes atuais e novos de diversas maneiras e a impulsionar objetivos comerciais. Eles podem usá-lo para evitar a rotatividade, recrutar novos clientes com mais facilidade e descobrir novas oportunidades de crescimento. Todos os aspectos positivos do uso da análise de clientes podem ajudar uma empresa a reduzir custos e, por fim, aumentar a lucratividade.

• Aumentar vendas
• Minimize a rotatividade
• Recrutar novos clientes

Empresas com análises de dados avançadas dos clientes podem identificar várias maneiras de melhorar as vendas, desde melhor direcionamento, ciclos de vendas mais eficientes e identificação de oportunidades de novos produtos.

Empresas que estudam análises de dados de clientes podem identificar maneiras de manter os clientes satisfeitos. Ele pode saber quais problemas anteriores fizeram com que mais clientes saíssem, o que pode então priorizar a correção. Eles podem usar esses dados de clientes para melhorar a função de atendimento ao cliente, o que também desacelera a rotatividade.

As empresas podem usar os dados existentes dos clientes para direcionar melhor os novos clientes. Por exemplo, elas podem direcionar segmentos específicos com conteúdo que sabem que atrai esse público.

As empresas que coletam análises de clientes precisam proteger essas informações. Embora haja muitos benefícios, também apresenta vários desafios.

• Custo de armazenamento
• Mal-estar do cliente
• Potencial para roubo de dados
• Regulamentos de privacidade

As empresas precisam investir nas ferramentas e na tecnologia certas para capturar e armazenar os dados dos clientes de forma segura e protegida. Para se manterem competitivas, as empresas precisam avaliar continuamente como coletam e armazenam os dados de seus clientes, otimizar sua infraestrutura e adotar soluções escaláveis que equilibrem custo e desempenho.

Os cookies rastreiam clientes em toda a web aberta, o que deixa alguns clientes desconfortáveis. Um cliente que percebe que anúncios os estão seguindo em sites pode se sentir incomodado com esse rastreamento.

Houve uma mudança recente no uso de cookies, pois alguns navegadores não os suportam e os clientes estão usando controles de privacidade para bloqueá-los. As empresas entendem que talvez não tenham tantos dados de cookies de terceiros quanto antes e precisam confiar em dados primários e outros sinais para entender e atingir seus clientes com sucesso.

Agentes mal-intencionados tentam roubar dados de clientes de empresas em todo o mundo. Um relatório da IBM constatou que o custo global médio de uma violação de dados em 2024 atingiu US$ 4,88 milhões em 2024. Há custos elevados se as empresas precisarem compensar os clientes ou pagar multas. No entanto, também há custos de reputação se a mídia cobrir a violação, especialmente se a empresa não lidar bem com as consequências. As empresas precisam proteger os dados dos clientes usando ferramentas e medidas de cibersegurança.

Os governos federal e local promulgam leis para ajudar a proteger os clientes, e as empresas precisam aderir a essas regulamentações. Deixar de proteger os dados do cliente pode ter implicações catastróficas, desde multas até questões legais. Os executivos precisam entender a quais legislações e regulamentações suas empresas estão sujeitas e ter os processos corretos para cumpri-las.