Opinião

Preferências e padrões de compra dos clientes: como conhecer e aumentar o seu ticket médio

Enquanto consumidores, quantas vezes não somos alvo de comunicações por parte de algumas marcas que “juram” conhecer-nos, mas que depois percebemos que, afinal, não é bem assim. Para alguns de nós, tal facto até poderá ter um impacto mais negativo do que simplesmente nada nos dizerem.

segunda-feira, 22 junho 2020 11:28
Preferências e padrões de compra dos clientes: como conhecer e aumentar o seu ticket médio

 

Vem isto a propósito do tipo de segmentação e conhecimento das preferências e padrões de consumo que qualquer empresa que se interesse por esta temática (será que ainda existe alguma que não se interessa?) deverá ter sobre os seus clientes.

A designação “customer centric” assenta, no seu sentido mais lato, exatamente na preocupação em ter o negócio focado e adaptado ao cliente, e não o oposto, como acontecia há alguns anos: tentar apenas vender os produtos que faziam parte do portefólio.

O agrupamento dos clientes em conjuntos homogéneos de comportamento e interação com a empresa (clusters), permite ao decisor um primeiro contacto sobre qual o peso de cada um versus o total em termos de número de clientes, receitas e outra informação mais detalhada como a tipologia de produtos ou famílias de produtos adquiridos, quer em ambientes B2B, quer em B2C.

Chegados a este ponto, ao se pretender aumentar o ticket médio de compra de um determinado cluster, já se sabe que tipo de produtos a empresa poderá e deverá promover, a que nível médio de preço e em que timing, aumentando muito significativamente a probabilidade de sucesso. Além disso, com este tipo de abordagem, também o recetor da mensagem sentirá que a empresa sabe detalhadamente as suas preferências e timings habituais de compra, melhorando o seu grau de engagement com a marca.

Toda esta abordagem poderá ser feita para a totalidade dos chamados clientes ativos (por exemplo, com atividade nos últimos 12 meses), mas também é muito eficaz quando estamos perante o desafio de tentar recuperar os que se tornaram inativos, i.e., que já estiveram com a marca (de certeza que alguns durante muitos anos...) mas que por algum motivo a abandonaram, deixando de adquirir os seus produtos.

Finalmente, implementando o hábito da monitorização regular das métricas destes clusters (como a análise mensal, desde a sua dimensão até aos produtos consumidos), consegue-se ter a segurança de serem sempre detetados e em tempo útil (muito importante este aspeto) os primeiros alertas para variações negativas inesperadas e também para a identificação de oportunidades que possam surgir. E, neste caso particular, quem é que não se quer antecipar à concorrência?

Desta forma, uma marca nunca correrá o risco de “jurar” que nos conhece e de nos tentar vender um tipo de produto que na verdade não nos interessa nem nunca nos interessou. O desconto, per se, nunca funcionará bem se não estiver suportado por um produto da nossa eleição, sejamos nós clientes ativos ou inativos.

Uma organização que pretenda dar os primeiros passos para conhecer as preferências e padrões de compra dos seus clientes, deverá munir-se de softwares de data mining e know-how adequados. Fica a garantia que uma vez iniciado este caminho, passará a ter uma perspetiva diferente das várias características que constituem o perfil dos seus clientes, tornando muito óbvio que tipo de proposta de valor (produto+preço+canal+timing) deverá ser feita de forma a, por exemplo, reduzir o churn dos clientes ativos.

 

Luís Rebelo, partner da Upping Group – Marketing Analytics

 

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