Segmentação de perfil: os benefícios da personalização do cliente

Os profissionais de marketing modernos dedicam muito tempo e esforço para alcançar a “personalização 1:1”. Eles buscam continuamente maneiras de otimizar o conteúdo para experiências de marca melhores e mais personalizadas, que levam a um aumento de receita e fidelidade à marca – e nada disso seria possível sem a segmentação de perfis. Antes de se preocupar com outra palavra da moda ou termo que você precisa saber, não. Temos alguns exemplos fantásticos de segmentação de perfil para você.

No entanto, nenhum profissional de marketing é capaz de criar manualmente conteúdo personalizado para cada cliente em seu banco de dados. Não importa quantas centenas de milhares ou milhões de contatos uma marca tenha, apenas imaginar o tempo que levaria para essa personalização é incompreensível. Em vez disso, para permitir a personalização, os profissionais de marketing se apoiam fortemente na segmentação do perfil do cliente .

O problema é que mesmo a segmentação se tornou tão incrivelmente complexa que é tão assustador segmentar manualmente os públicos quanto personalizá-los.

Para se conectar com os clientes em um nível pessoal, as marcas líderes contam com a segmentação do perfil do cliente habilitada por inteligência artificial (IA) e dados, especialmente dados primários.

Dados próprios e segmentação de perfis de clientes

Os dados primários são simplesmente informações que você coleta diretamente do contato e que você tem permissão para usar. Sempre que um contato interage com sua marca e você registra seus detalhes, você gera dados primários. Os exemplos incluem feedback do cliente, dados de compra na loja, dados de mídia social e dados de pesquisa.

Os dados primários incluem uma série de benefícios:

1. Confiável. Como esses dados vêm diretamente do seu contato, são de maior qualidade e mais precisos do que os dados de segunda ou terceira parte, que vêm de fontes indiretas.
2. Custo-beneficio. Os dados primários são mais baratos do que os dados secundários ou de terceiros adquiridos de outras empresas ou agregadores de dados. É claro que os profissionais de marketing precisam da tecnologia para coletá-lo.
3. Complacente. Com mais regulamentações, como GDPR e Lei de Privacidade do Consumidor da Califórnia (CCPA), as empresas devem garantir que os dados que estão usando não causarão problemas legais. Os dados primários fornecem controle sobre a obtenção do consentimento do cliente para usá-los.
4. Relevante. Os dados que os profissionais de marketing obtêm de fontes de terceiros podem ou não ser relevantes para sua interação com os clientes.

Dados relevantes e primários são a força vital da segmentação do perfil do cliente.

Veja o exemplo do lançamento de um novo acessório de utensílio de cozinha. Ao usar os dados primários que você coletou, você pode segmentar grupos específicos de clientes. Você pode querer comercializar para três grupos: clientes que compraram o aparelho no ano passado; clientes que compraram pelo menos dois outros acessórios para o aparelho; e aqueles que lêem receitas relacionadas em seu blog.

Usando a automação dentro de uma plataforma de engajamento do cliente, você pode configurar campanhas com mensagens relevantes para os grupos segmentados. À medida que os clientes se envolvem com sua marca, alguns realizam ações que os colocam automaticamente em um dos segmentos, o que aciona a campanha relevante.

Sem dados primários, uma campanha personalizada como essa nunca seria possível.

Exemplos de segmentação de perfil: 3 marcas descobrem os benefícios da personalização

Um exemplo hipotético é bom, mas exemplos de segmentação de perfil da vida real são mais divertidos e esclarecedores.

Três marcas usam dados próprios para oferecer experiências personalizadas e relevantes – e descobriram os principais benefícios:

1. Innovasport: Programa de fidelização de clientes cresceu após segmentação
2. Orlebar Brown: A remoção de silos de dados proporcionou CX e engajamento impressionantes
3. BrandAlley: Mensagens relevantes aumentaram o volume médio de pedidos em 10%

Innovasport: Segmentação de clientes turbina programa de fidelidade

Um programa de fidelidade é uma fonte rica de dados primários. A Innovasport, uma varejista líder de artigos esportivos, lançou um novo programa de fidelidade chamado Legends para entender melhor o ciclo de vida de seus clientes e obter insights mais profundos sobre as preferências dos clientes.

A Innovasport projetou o Legends como um programa em camadas, segmentando os clientes em gastadores baixos, médios e altos. Ao fazer isso, a equipe de marketing está mais apta a oferecer descontos adaptados ao cliente com base em seu comportamento de compra. Eles também oferecem uma campanha de boas-vindas com fácil visibilidade dos benefícios e recompensas do programa e comunicações em tempo real. O programa foi desenvolvido para aumentar a frequência de compra e o valor médio do pedido (AOV).

Apenas dois meses após o lançamento inicial, o programa Legends cresceu para 350.000 membros. Não só isso, mas a taxa de abertura de e-mail aumentou de 8% para 35–40%.

Usar a mensagem certa para alcançar o público certo cria um impacto duradouro no relacionamento com o cliente.

Orlebar Brown: CX personalizado obtém resultados impressionantes

Ao segmentar os clientes em relação ao seu ciclo de vida de interação com uma marca, os profissionais de marketing podem personalizar suas mensagens com mais eficiência. Eles também podem tomar medidas para colocar os clientes de volta no caminho certo se eles estiverem prestes a se perder.

“Aproveite se um cliente é novo, se está ativo, se tornando desengajado e quando se torna inativo também”, diz Sebastiano Elia, chefe de CRM & Customer Insight da Orlebar Brown, varejista de roupas de banho masculinas.

No início, a marca lutou com a personalização devido aos silos e sistemas de dados que não conseguiam se comunicar entre si. No entanto, ao consolidar seus dados em uma plataforma unificada de engajamento do cliente, eles fizeram um progresso impressionante.

A Orlebar deixou de usar um primeiro nome para personalizar suas mensagens para os compradores com base em seu estágio de ciclo de vida. Por meio de análise de dados e ferramentas como afinidade visual, a Orlebar pode fornecer recomendações personalizadas e dar boas-vindas a novos clientes, manter clientes ativos engajados e atrair clientes desertores de volta ao redil.

BrandAlley: Aproveitando o poder da IA ​​e dados primários

O marketing tem a oportunidade de permanecer relevante, mantendo-se atualizado sobre as mudanças nas tendências de consumo. Quando os interesses do consumidor mudam inevitavelmente, eles devem poder fluir livremente de segmento para segmento.

BrandAlley envia um grande volume de e-mail para seus clientes. Por meio da adoção da IA ​​para o envolvimento do cliente, a BrandAlley conseguiu segmentar estrategicamente os clientes com mensagens relevantes.

“Nós nos certificamos de falar com os clientes certos no idioma certo”, diz Alexandra Vancea, chefe de marketing da BrandAlley

A equipe de marketing viu um aumento de 10% no valor médio do pedido em um segmento específico do ciclo de vida do cliente. Eles também conseguiram reconquistar 24% dos clientes que provavelmente desertariam.

Alcance a personalização 1:1 com segmentação de perfil

Os dados primários são vitais para a segmentação automatizada do perfil do cliente. Sem ele, o marketing personalizado em escala é apenas um sonho, mas com ele, os profissionais de marketing podem falar diretamente com os interesses do cliente e evitar desperdiçar sua atenção em conteúdo irrelevante.

Com a plataforma de envolvimento do cliente que oferece suporte a essa automação, os profissionais de marketing podem obter uma personalização 1:1 em escala e impulsionar um excelente envolvimento do cliente.

Os casos de uso acima descrevem estratégias de segmentação com base em níveis de gastos do cliente, ciclo de vida do cliente e interesses do cliente. A maneira como você usa dados primários para segmentar seu público dependerá muito do seu objetivo de marketing e de seus produtos. Outros pontos de dados comuns usados ​​para segmentação incluem idade, sexo, histórico de compras, frequência de compra, preferências de canal, compras na loja versus compras na web e muito mais.

Dividir e conquistar!