Segmentação de Mercado: tão perto e tão longe

Publicado a Dez 5, 2018

Segmentação de Mercado: tão perto e tão longe

O tema da segmentação de mercados, de tão antigo, parece esquecido para muitas empresas. Mas nunca foi tão essencial perceber a sua relevância na forma como as empresas se devem diferenciar no que à relação com clientes diz respeito.

É verdade que as técnicas de segmentação digitais, a que Google, Facebook ou Amazon recorrem, assentam em algoritmos cada vez mais robustos, que permitem criar uma comunicação one to one, pela percepção clara de qual é o perfil de cada cliente. E é por isso que estas marcas conseguem um tão alto grau de protagonismo e fidelização no mundo digital.

Neste contexto, é pouco eficaz que muitas empresas ainda optem por enviar mensagens via sms ou email que são idênticas para qualquer cliente da base de dados. Porque, mais do que comunicar, é preciso envolver.

A automatização da informação sobre clientes trouxe-nos o CRM, mas que em muitos casos tem descurado a sua função principal (Relationship), quando essa é a essência da sua existência. E isso é válido, tanto no mercado de consumidores como no empresarial.

Em mercados B2C há ainda enormes falhas neste processo porque os critérios de segmentação básicos deixaram de ser suficientes para identificar o perfil de em cliente. Na verdade, tal como mundo digital, é preciso construir algoritmos que permitam identificar perfis de consumidores (personas). Imaginemos 2 senhoras da mesma idade, que vivem na mesma cidade, estudaram e vivem no mesmo local e que têm o mesmo nível de rendimentos. Pertencem ao mesmo segmento de mercado?

  • Uma reage sempre a promoções, o que a outra dispensa.
  • Uma é conservadora na sua atitude face à marca, enquanto que a outra é radical.
  • A primeira compra sempre online, enquanto que a segunda prefere o contacto directo com o ponto de venda;
  • Uma gosta de receber as promoções de todas as marcas da sua preferência, enquanto que a outra as rejeita liminarmente.

Estas duas consumidoras não podiam ser mais distintas na sua atitude face à compra e correm o risco de pertencerem ao mesmo segmento de mercado na sua versão demográfica ou de rendimento. Não chega!

Agora, imaginemos um mercado B2B onde dois clientes empresariais representam 100 mil euros de volume de negócios. Estando ao mesmo nível de compras, devem pertencer ao mesmo patamar de nível de serviço e customização?

  • Se um for cliente há 10 anos a este nível de compras e o outro tiver sido conquistado apenas este ano, mantém-se o pressuposto?
  • Se um baixou as suas compras para metade (vinha de €200.000) e o outro as dobrou (vinha de €50.000), merecem o mesmo tratamento?
  • Se um tem compras potenciais de €1.000.000 na nossa categoria de produtos e o outro nos aloca todo o seu orçamento de €100.000, estamos perante a mesma realidade?
  • Se um é movido a preço e o outro pelo grau de exigência do nível de serviço, estamos perante 2 clientes iguais?
  • Se o primeiro é um cliente satisfeito e o segundo não, ainda tiramos as mesmas ilações?

As marcas necessitam implementar técnicas de segmentação mais finas para poderem ser mais eficazes: desde o RFM (Recency, Frequency, Monetary), FRAC (Frequency, recency, amount and category) ou NPS (Net Promote Score), a algoritmos mais eficazes.

Para qualquer negócio com uma base de clientes alargada, o sucesso de um processo de segmentação de mercados passará por:

  • Data: construir bases de dados com uma visão de 360º dos clientes em tempo real.
  • Decisão: identificar e alinhar os diferentes sinais que são veiculados pelos clientes ao longo do Customer Journey.
  • Desenho: cruzar a informação para encontrar as mensagens certas, dos produtos certos no momento certo.
  • Distribuição: comunicar e avaliar resultados da interacção com clientes, afinando a base de dados.

Ainda assim, não chega ter um modelo igual, se for estático. Será necessário garantir que todas as fases deste processo estão interligadas, por forma a poder responder a diferentes sinais dos clientes.

Hoje, um dos principais desafios das empresas consiste em trabalhar a quantidade de informação (Big Data) e transformá-la em informação de qualidade (Small Data).

Não há uma verdade absoluta sobre clientes em nenhum mercado. Há vários sinais de fumo. E são todos reais!

 

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