Até ao presente momento, os estudos de mercado aplicados ao marketing representavam uma arma potente para conhecer tendências e comportamentos dos clientes, bem como para estudar o posicionamento de marcas, eficácia de campanhas de comunicação, etc…. Mas ficavam por aí.
Na sua grande maioria revestiam-se de um significativo constrangimento prático no que diz respeito ao “produto ainda não existente”. Isto acontece quando se pergunta aos consumidores o que é que eles irão fazer em vez de lhes perguntar o que já fizeram. Medir o futuro em probabilidade de sucesso é um exercício possível, desejável, mas que nem sempre produz resultados eficazes. Em suma, os consumidores não sabem o que irão fazer até que lhes seja efectivamente dada a oportunidade de tomar uma decisão. Até hoje!
O marketing preditivo será o próximo grande desafio de marketing estratégico que a generalidade das empresas terá de enfrentar para adequar a sua marca ou negócio, às necessidades do mercado, bem como prever possíveis leads e vendas. Simplificando, a análise preditiva é um ramo da análise avançada usada para formular previsões sobre eventos futuros desconhecidos.
Várias grandes empresas, como a Vodafone, Caterpillar ou Tesco, apenas para citar diferentes indústrias, já assumiram que o marketing preditivo é um assunto de maior importância para suas estratégias. Tal como a Amazon, que estuda permanentemente quais são as tácticas a serem implementadas, considerando diferentes etapas do customer journeydo cliente. Por exemplo, na Amazon Go, uma loja sem filas nem check-out, tudo é gerido através de tecnologias avançadas, como visão computorizada, geofencing, algoritmos de aprendizagem profunda e sensores para diagnosticar e prever o que ocorre em todos os momentos de verdade.
Na verdade, muito mais importante do que saber o que está a acontecer agora, é responder às perguntas “O que vai acontecer? Quem serão os meus próximos clientes? O que faço para os converter? “Como é que a minha marca pode influenciar a sua tomada de decisão?”
No fundo, prever qual será a próxima atitude do cliente durante o seu ciclo de vida, com a finalidade de lhe proporcionar uma experiência única e personalizada, com impacto directo resultados, como sejam venda cruzada, passa-palavra e, sobretudo, retorno do investimento no tempo de vida útil. Essa percepção ajuda a decidir quais as campanhas que deverão serão implementadas, classificar as oportunidades e fornecer à força de vendas as leads mais promissoras.
No mundo digital em que todos navegamos, as marcas coleccionam dados de várias fontes, com particular destaque para o Google Analytics ou Facebook Insights, consolidam-nos e cruzam-nos com dados de clientes e mercado, desenhando um modelo preditivo que permite prever o sucesso da estratégia de marketing, em pelo menos em 4 domínios:

1. Conhecimento do comportamento dos clientes
Os dados recolhidos são usados ​​para conduzir a uma análise de regressão, que examina o comportamento passado para prever o seu comportamento futuro. Posteriormente, o modelo atribui uma pontuação a cada cliente de acordo com a probabilidade de compra, revelando que tipo de cliente tem maior probabilidade de efectuar uma compra futura e qual a estratégia de marketing mais adequada para que tal aconteça.

2. Qualificação e priorização de leads
Muito utilizado em mercados B2B, o processo de qualificação de leads envolve um conhecimento muito apurado do tipo de potencial cliente em causa, designadamente saber que atitude este tem face à compra de determinado produto ou serviço, mas também qual o seu nível de autoridade, necessidade, urgência e capacidade financeira para poder realizar a compra. Da combinação de várias análises estatísticas, o algoritmo examina os dados na Web e das fontes de dados próprias. Daí resulta um lead score que mede a probabilidade do prospect se tornar num cliente futuro.

3. Segmentação de  mercado
Uma variedade de modelos analíticos preditivos pode ser usada na aplicação de segmentação, incluindo análise de afinidade (através de data mining), modelo de resposta, que é utilizado para prever quem provavelmente responderá a determinado incentivo de marketing e análise da rotatividade, que mede a percentagem de clientes que deixam de usar os produtos ou serviços de uma empresa durante um determinado período de tempo.
Enquanto a segmentação tradicional incide sobre as variáveis demográfica, psicográfica (estilo de vida), comportamental e de benefício, a segmentação preditiva permite refinar novos segmentos de mercado (personas), gerir potenciais clientes à medida que se movem pelo funil de vendas, mapear subsegmentos, etc…

4. Estimativa do valor do cliente no tempo de vida útil (LVT)
O LVT histórico calcula baseia-se naquilo que o cliente já gastou com a empresa, enquanto o LVT preditivo parte do histórico para estimar vendas futuras. Também ajudará a esclarecer que tipo de clientes serão mais lucrativos ao longo do tempo, quais as tendências e acções de esforço de marketing que geram maior ROI e quais as características do cliente que mais contribuem para a retenção.

Várias indústrias ainda estão a aprender a sua estratégia digital, muito focadas na comunicação e na obtenção de leads, mas sem uma perspectiva clara de prever o comportamento do cliente ou segmentar campanhas específicas. Se pudessem gerir alguns indicadores, como Capacidade e Vontade de Comprar, Nível de Retenção Potencial ou Crescimento Potencial, poderiam ser mais eficientes e eficazes na gestão de campanhas de Comunicação ou com Força de Vendas.
Do ponto de vista das marcas, saber o amanhã é o céu. Do ponto de vista dos clientes tem tanto de paraíso como de inferno. Mas nunca o marketing one-to-one esteve tão perto de deixar de ser uma teoria para se tornar uma realidade.

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