Modelos de segmentação de clientes no varejo

Bem-vindo à era do varejo personalizado, onde o tamanho único está tão desatualizado quanto as tendências da moda da última temporada.

No atual cenário hipercompetitivo do varejo, compreender seus clientes não é apenas uma necessidade; é a espinha dorsal do sucesso do seu negócio.

Mas como você vasculha o mar de dados para encontrar insights acionáveis? Entre nos modelos de segmentação de clientes - uma estratégia revolucionária que pode transformar suas campanhas de marketing genéricas em obras-primas focadas no laser e que aumentam o ROI.

Neste guia, mergulharemos profundamente na arte e na ciência de segmentação de clientes no varejo.

Exploraremos vários modelos que podem ajudá-lo a categorizar sua base de clientes em segmentos distintos, cada um com suas próprias necessidades, comportamentos e preferências.

Quer você seja um gigante do varejo ou uma pequena boutique, a implementação da segmentação de clientes pode elevar seu jogo de marketing, otimizar suas ofertas de produtos e, o mais importante, aumentar a satisfação do cliente.

Então, aperte o cinto enquanto embarcamos nesta jornada para desbloquear todo o potencial do varejo personalizado. Vamos começar com uma pequena lista do que iremos cobrir.

 5 das análises de comércio eletrônico mais poderosas lá fora:

1. Análise de coorte
2. Segmentação do comprador (também conhecida como análise RFM)
3. Vendas + Previsão de Margem
4. Análise de cesta
5. Modelagem de retenção e rotatividade

Assim como não existem dois clientes iguais, cada negócio é único. Isso se deve simplesmente às diferentes necessidades e exigências que você terá.

O modelo de segmentação de clientes que você usa deve refletir essas necessidades de negócios. Dessa forma, você ganha um compreensão mais profunda de seus clientes ideais, entender o comportamento do cliente e identificar o público-alvo necessidades e preferências únicas.

Como resultado, você pode criar sob medida, campanhas direcionadas que atendam às necessidades e interesses de seus clientes. Essa experiência personalizada é essencial se você quiser superar a concorrência no setor varejista. E aqui está o porquê!

Visão geral do varejo

O varejo é um indústria dinâmica e em rápida mudança isso exige que você acompanhe as tendências para se manter competitivo. Identificando e aproveitando tendências começa com rastreamento e compreensão preferências e comportamento do consumidor.

Se você administra uma loja online no setor de varejo, precisa moldar uma experiência digital personalizada e de qualidade. Seu site é um vitrine digital. Sim, há pouca ou nenhuma interação humana durante compras online. Mas você não pode tratar os clientes como números se quiser que seu negócio cresça.

É aí que a segmentação de clientes desempenha um papel significativo. Isto:

• Impulsos satisfação do cliente através da melhoria geral do serviço;
• Melhora lealdade do consumidor informando uma experiência personalizada;
• Aumenta valor vitalício do cliente e ROI de marketing por meio de ofertas mais relevantes;
• Promove envolvimento do cliente e ajuda o negócio a crescer organicamente.

Abaixo, encontre os diferentes modelos de segmentação de clientes que você deve considerar para o seu negócio hoje!

Você pode usar essas análises para segmentação de usuários, o que o ajudará no marketing direcionado. Aqui estão alguns dos modelos mais comuns:

1. Segmentação demográfica: idade, sexo, renda etc. Ótimo para segmentação básica, mas pode ser um pouco amplo.
2. Segmentação geográfica: segmentação baseada em localização, útil para promoções locais ou ofertas de frete.
3. Segmentação Comportamental: com base em ações como compras anteriores, abandono de carrinho e interações no site. Super útil para marketing personalizado.
4. Segmentação psicográfica: concentra-se no estilo de vida, valores e interesses. Pense em produtos ecológicos para entusiastas da sustentabilidade.
5. Modelo RFM (Recência, Frequência, Monetário): segmenta os clientes com base em quão recentemente eles compraram, com que frequência e quanto gastaram. Ótimo para identificar VIPs ou clientes em risco.
6. Estágios do ciclo de vida: novos visitantes, compradores ocasionais, clientes recorrentes, etc. Adapte sua mensagem ao ponto em que eles estão na jornada do cliente.
7. Segmentação de valor do cliente: Clientes de alto valor versus clientes de baixo valor. Ajuda você a alocar recursos de marketing de maneira mais eficaz.
8. Preferência de canal: Alguns clientes preferem e-mail, outros redes sociais. A segmentação por canal pode melhorar as taxas de engajamento.
9. Ocasião de compra: segmenta os clientes com base em quando eles normalmente compram: feriados, aniversários, volta às aulas, etc.
10. Segmentação de Tecnologia: usuários de desktop versus usuários móveis. Ajuda a otimizar a experiência do usuário para diferentes dispositivos.

Aqui estão alguns métodos de análise comuns para comércio eletrônico que você pode usar para extrair insights de negócios.

1. Análise de vendas: Acompanhamento de métricas como valor médio do pedido, taxa de conversão e vendas por produto ou categoria.
2. Análise do valor da vida do cliente (CLV): calcular o valor total que um cliente agrega ao longo de todo o seu ciclo de vida para priorizar segmentos de alto valor.
3. Análise de Abandono de Carrinho: identificar em que estágio os clientes estão saindo do processo de checkout e por quê.
4. Análise de funil: examinar a jornada do cliente desde a página de destino até a compra para identificar pontos de desistência.
5. Análise de coorte: agrupar clientes com base em características ou comportamentos compartilhados durante um período de tempo específico.
6. Análise RFM: Usando métricas de tempo recente, frequência e monetárias para segmentar clientes.
7. Análise da taxa de rotatividade: Calculando a porcentagem de clientes que abandonam ou param de comprar de você durante um determinado período.
8. Atribuição multicanal: compreender como diferentes canais de marketing contribuem para as conversões.
9. Mapas de calor: representações visuais de onde os usuários clicam, rolam ou passam o mouse em uma página, ajudando a entender o comportamento do usuário.
10. Teste A/B: comparar duas versões de uma página da web ou aplicativo para ver qual tem melhor desempenho em termos de conversões ou outros KPIs.
11. Análise de sentimentos: usar avaliações de clientes e menções nas redes sociais para avaliar a opinião pública sobre sua marca ou produtos.
12. Elasticidade de preço: Compreender o quão sensível a demanda por um produto é a uma mudança no preço.
13. Rotatividade de estoque: analisar a frequência com que o estoque é vendido e substituído durante um período específico.
14. Análise de Segmentação de Clientes: Usando dados para criar diferentes grupos de clientes para marketing direcionado.
15. Net Promoter Score (NPS): medir a fidelidade do cliente perguntando qual é a probabilidade de ele recomendar sua marca.

Mas vamos voltar às nossas principais análises de comércio eletrônico:

Análise de coorte

A análise de coorte é uma virada de jogo no comércio eletrônico. Ele agrupa os clientes em “grupos” com base em características ou comportamentos compartilhados durante um período de tempo específico. Aqui está o resumo.

Como a análise de coorte é usada?

1. Fidelização de clientes: acompanhe quantos clientes de um grupo específico retornam ao longo do tempo.
2. Valor vitalício: Entenda o valor de longo prazo de diferentes grupos de clientes.
3. Adoção de produto: veja como novos recursos ou produtos afetam grupos específicos.
4. Tendências Sazonais: Identifique padrões de compra durante feriados ou temporadas.

Existem vários tipos de coorte, com base em diferentes fatores:

1. Coortes Baseadas no Tempo: agrupe os clientes no momento em que fizeram a primeira compra. Útil para rastrear retenção e rotatividade.
2. Coortes Baseadas em Comportamento: agrupe clientes com base em comportamentos como compras frequentes, gastos elevados ou visitas frequentes ao site.
3. Coortes Baseadas em Tamanho: agrupa clientes com base no tamanho da primeira compra ou no tamanho médio da compra.
4. Coortes multidimensionais: combine diversas variáveis, como tempo e comportamento, para criar coortes mais complexas.

Técnicas de análise de coorte:

1. Análise de Sobrevivência: prevê o tempo que um cliente permanecerá ativo antes de desligar.
2. Análise de Sequência: acompanhe a sequência de ações que levam a um resultado específico, como uma compra ou rotatividade.
3. Algoritmos de agrupamento: use o aprendizado de máquina para agrupar clientes automaticamente em coortes.
4. Modelagem Preditiva: Use dados históricos para prever comportamentos futuros de coortes.

Análise RFM (segmentação de compradores)

RFM significa Recenticidade, Frequência e Valor Monetário. Esse método ajuda a identificar quem são seus clientes mais valiosos, há quanto tempo eles fizeram uma compra e com que frequência compram de você.

Usando a análise RFM, você pode adaptar suas estratégias de marketing para atingir as pessoas certas com as mensagens certas, aumentando, em última análise, sua receita.

RFM e análise de coorte são maneiras de entender melhor seus clientes, mas não são exatamente a mesma coisa.

• Análise RFM: é como classificar seus blocos de LEGO por cor, tamanho e formato. Você está analisando a compra mais recente de cada cliente (tempo recente), a frequência com que eles compram (frequência) e quanto gastam (monetário). É um instantâneo do comportamento individual.
• Análise de coorte: É mais como assistir a um filme com um grupo de amigos que foram ao cinema ao mesmo tempo. Você está observando como um grupo de clientes, que começou a comprar ao mesmo tempo ou fez a mesma coisa, se comporta durante um período.

Portanto, o RFM é mais uma “ferramenta de classificação” para identificar rapidamente seus melhores clientes no momento. A análise de coorte é como um “filme” que mostra o comportamento do cliente ao longo do tempo.

Eles podem trabalhar juntos, no entanto! Por exemplo, você pode observar um grupo de clientes que compraram com você pela primeira vez no Natal passado e depois usar o RFM para ver quem entre eles são seus melhores clientes este ano.

Vamos explicar a Análise RFM de forma diferente.

Imagine que você tem uma barraca de limonada e quer saber quem são seus melhores clientes para poder dar-lhes guloseimas ou adesivos especiais.

• R para tempo recente: É como perguntar: “Quem veio comprar minha limonada ontem ou hoje?” Estes são seus novos clientes!
• F para Frequência: É como contar quantas vezes Sarah, Tim ou qualquer outra criança vem comprar sua limonada. Quanto mais eles vêm, mais gostam da sua limonada!
• M para Monetário: Trata-se de quanto dinheiro eles gastam. Talvez Sarah sempre compre apenas uma xícara, mas Tim compra quatro xícaras de cada vez. Tim está gastando mais dinheiro!

Assim, com o RFM, você pode descobrir quem são seus melhores clientes. Talvez sejam as crianças que vieram ontem, vêm sempre e sempre compram muitos copos.

Ideias de marketing para análise RFM

Por que você faria a análise se não fosse pelo marketing? Aqui estão algumas maneiras populares de usar os resultados da análise RFM para executar campanhas de marketing

1. Clientes VIP: direcione aqueles com altas pontuações de RFM com ofertas exclusivas ou acesso antecipado a novos produtos. Faça-os se sentirem especiais.
2. Campanhas de reconquista: para clientes com altas pontuações monetárias e de frequência, mas baixas pontuações de tempo recente, use e-mails de reengajamento ou descontos especiais para trazê-los de volta.
3. Upsell/venda cruzada: clientes com alta frequência, mas baixas pontuações monetárias, estão prontos para campanhas de upsell ou vendas cruzadas. Recomende produtos que complementem suas compras anteriores.
4. Programas de fidelidade: use o RFM para identificar candidatos para um programa de fidelidade. As pontuações de alta frequência e monetárias são um bom indicador de envolvimento.

Previsão de vendas e margens

As previsões de vendas e margens são como as previsões meteorológicas para o seu negócio. Eles ajudam você a prever o que está por vir para que você possa planejar melhor.

• Previsão de vendas: Esta é uma estimativa de quanto dinheiro sua loja ganhará no futuro. É como dizer: “Achamos que venderemos 100 limonadas na próxima semana”. Isso ajuda você a saber quanta limonada fazer, quantas xícaras você precisa e assim por diante.
• Previsão de Margem: isso vai um passo além e prevê quanto lucro você terá depois de cobrir todos os seus custos. Então, se cada limonada custa $1 para fazer e você vende por $3, sua margem é $2. A previsão de margem ajuda você a descobrir se terá lucro suficiente para, digamos, comprar uma nova barraca de limonada ou pagar por um anúncio.

Ambos são super importantes para a tomada de decisões de negócios inteligentes. Embora as previsões de vendas ajudem você a se preparar para a demanda do cliente, as previsões de margem garantem que você esteja realmente ganhando dinheiro.

Análise de cesta

A análise da cesta para uma loja de varejo é como espiar os carrinhos de compras dos clientes para ver o que eles costumam comprar juntos. Aqui está o que deve conter:

1. Frequentemente comprados juntos: identifique itens que são frequentemente comprados na mesma transação. Ótimo para agrupar negócios.
2. Produtos substitutos: Descubra quais itens são comprados em vez de outros. Útil para gerenciar estoque e promoções.
3. Produtos complementares: Identificar itens que, embora não sejam comprados em conjunto, potencializam o aproveitamento do produto principal. Pense em baterias para brinquedos eletrônicos.
4. Segmentos de clientes: divida a análise por diferentes grupos de clientes para personalizar as promoções. Por exemplo, as novas mamães podem comprar fórmulas infantis e fraldas juntas.
5. Tendências Sazonais: Observe quaisquer padrões sazonais nas combinações de cestas. Como protetor solar e toalhas de praia no verão.
6. Sensibilidade ao preço: Analise como descontos ou alterações de preço em um produto afetam as vendas de outros na cesta.
7. Valor da cesta: valor médio da transação e como ele muda com base em diferentes combinações de produtos.
8. Frequência de compra: a frequência com que determinadas combinações de produtos são compradas. Útil para planejamento de estoque.
9. Impacto na Margem: Entenda como diferentes combinações de cestas afetam suas margens de lucro.
10. Dados de localização: se você tiver várias lojas, compare as tendências da cesta por local para personalizar as promoções locais.
11. Online vs na loja: se você tiver os dois, compare as cestas on-line e na loja física para entender os diferentes comportamentos de compra.
12. Recomendações: com base na análise, sugira estratégias viáveis, como promoções direcionadas, vendas cruzadas ou reorganização do layout da loja.

Usar uma análise de cesta bem feita fornece insights para impulsionar as vendas, melhorar a experiência do cliente e otimizar o estoque. 🛒

Modelagem de retenção e rotatividade

A modelagem de retenção e rotatividade é como as duas faces de uma moeda na gestão de relacionamento com o cliente. Vamos decompô-lo:

Modelagem de Retenção

A modelagem de retenção prevê quais clientes provavelmente permanecerão. É como descobrir quais amigos provavelmente comparecerão a todas as suas festas.

Use o modelo de modelagem de retenção para adaptar programas de fidelidade, ofertas personalizadas ou estratégias de engajamento do cliente.

Métricas-chave: Valor vitalício do cliente (CLV), taxa de retenção e Net Promoter Score (NPS) são alguns dos principais.

Métodos de modelagem de retenção:

• Regressão Logística: para prever a probabilidade de um cliente permanecer.
• Análise de coorte: para ver quão bem você retém clientes ao longo do tempo.
• Análise RFM: para identificar clientes de alto valor, você deve se concentrar na retenção.

Modelagem de rotatividade

A modelagem de rotatividade prevê quais clientes têm probabilidade de abandonar seu serviço ou parar de comprar seus produtos. É como saber quais amigos podem não aparecer na sua próxima festa.

Use o modelo para desenvolver campanhas direcionadas de reengajamento, ofertas especiais ou pesquisas com clientes para entender por que eles estão saindo.

1. Métricas-chave: Taxa de rotatividade, receita média por usuário (ARPU) e pontuações de satisfação do cliente.

Métodos de modelagem de rotatividade:

• Análise de Sobrevivência: para estimar o tempo até que um cliente se desligue.
• Árvores de decisão: Para identificar os principais fatores que influenciam a rotatividade.
• Algoritmos de aprendizado de máquina: como Random Forest ou Gradient Boosting para previsões mais complexas.

Ambos os modelos ajudam você a entender melhor sua base de clientes.

A modelagem de retenção ajuda você a manter os clientes que deseja, enquanto a modelagem de rotatividade ajuda a entender por que você está perdendo outros.

Ao usar ambos, você pode ajustar suas estratégias de marketing e engajamento do cliente para manter sua base de clientes forte e crescente. 📈💡

Benefícios dos modelos de segmentação de clientes

Personalização é o nome do jogo hoje. Os varejistas se esforçam para criar campanhas de marketing específicas e relevantes em uma luta sem fim pela atenção do cliente. Tudo isso só é possível usando modelos significativos de segmentação de clientes. Aqui estão os benefícios que eles criam:

A. Melhorar o marketing direcionado

Segmentos distintos de clientes permitem que os varejistas realizem campanhas de marketing altamente direcionadas. Isso abrange mensagens personalizadas e ofertas relevantes que ressoam com os clientes. Como resultado, você obtém envolvimento aprimorado e taxas de conversão melhoradas.

Esses segmentos distintos, sejam eles demográficos, geográficos, comportamentais, etc., melhorar os retornos em investimentos de marketing para atividades pagas e orgânicas.

B. Aumentar a eficiência do marketing

Ao usar modelos de segmentação de clientes, os varejistas podem identificar os segmentos mais valiosos. Você pode concentrar os esforços de marketing neles e parar de perder tempo com públicos que não são receptivos às suas ofertas e mensagens.

Depois de priorizar segmentos valiosos, os esforços de marketing tornam-se mais eficiente. Você pare de desperdiçar orçamentos de marketing e melhorar ainda mais o ROI através alocação otimizada de recursos.

C. Monitore a satisfação do cliente

Os segmentos que você cria permitem rastrear seus itens mais valiosos níveis de satisfação dos clientes. Assim, você identifica como e onde concentrar os esforços de retenção de clientes.

Ao coletar feedback proativamente ou monitorar o comportamento do cliente em seus segmentos mais valiosos, você pode detectar problemas e imediatamente abordar preocupações. Você deve adotar tal abordagem para aumentar a fidelidade do cliente e aumentar a retenção – através de uma melhor experiência do cliente.

Desafios na implementação de modelos de segmentação de clientes

Os modelos de segmentação de clientes funcionam como mágica para Cortando gastos, melhorando o ROI, e aumentando a lealdade. Mas exigem esforços concentrados para superar alguns dos desafios mais importantes da segmentação de clientes. Esses incluem:

A. Dados insuficientes

Se você não usa ferramentas para coletar e agregar dados do cliente ou tiver tráfego insuficiente, talvez você não tenha informações suficientes para criar segmentos significativos. É aí que instrumentos como plataformas de dados do cliente pode ser inestimável.

Essas ferramentas coletam dados de diversas fontes e permitem explorar detalhes específicos sobre seus clientes, se disponíveis, de um lugar. Você pode usar anúncios pagos nas redes sociais, anúncios gráficos ou SERP para aumentar o tráfego do site para superar a falta de dados.

B. Falta de recursos

Construir e manter modelos de segmentação é uma tarefa atividade intensiva em recursos. Você precisa de pessoas bem versado em análise da web e trabalhando com toneladas de dados. A criação de segmentos de clientes significativos requer visão de negócios e para você entender as necessidades do negócio e do cliente parecido.

Se você não tiver recursos, ainda é aconselhável crie o mais básico dos segmentos para otimizar os gastos com marketing.

C. Caro para implementar

Delinear e manter segmentos distintos requer investimento de tempo e dinheiro. Para agilizar e otimizar o processo, você deve investir na tecnologia necessária e especialistas. Alternativamente, você pode aprender a fazer isso sozinho. Isso também requer tempo e dinheiro para se educar e aplicar os conhecimentos adquiridos.

Mas se feito com precisão, isso investimento único em marketing pode retribuir dez vezes nas receitas geradas por segmentos significativos que funcionam para o seu negócio. Vamos ver como os líderes de campo fazem isso!

Exemplos de segmentação de clientes no varejo

Embora os grandes varejistas possam capturar qualquer pessoa, eles usam modelos de segmentação de clientes para reduzir investimentos em marketing e custos de aquisição e retenção. Aqui estão alguns exemplos importantes de líderes do setor:

A. Amazonas

A Amazon tem milhões de clientes e opera em mais de cem países. Depende de segmentação de público complexa e profunda para alcançar o cliente desejado com a oferta certa. A empresa processa uma enorme quantidade de pontos de dados sobre todos os seus clientes para fazer uma única recomendação.

Essa vasta quantidade de dados lhes permite fazer essas recomendações tão relevante quanto possível. Também mostra o quão significativa é a segmentação para conhecer seus clientes e fazendo ofertas baseadas em dados.

Aqui estão vários exemplos de como a Amazon depende dos quatro modelos básicos de segmentação, de acordo com os disponíveis Dados de segmentação da Amazon:

• Segmentação demográfica – seu maior segmento é o de clientes na faixa etária de 35 a 49 anos, com mais de 76 milhões de domicílios nos EUA usando uma assinatura Amazon Prime.
• Segmentação geográfica – o segmento geográfico líder da Amazon são os EUA, com 60% do tráfego do site e 38% de vendas originadas nos Estados Unidos.
• Segmentação Comportamental – os dados mostram que os clientes não Prime fazem compras múltiplas, mas 48% daqueles com assinatura Prime compram pelo menos uma vez por semana. Essencial para os clientes provou ser o frete grátis para membros Prime, a variedade de produtos e as recomendações altamente precisas e esforços de personalização.
• Segmentação psicográfica – A Amazon oferece uma ampla gama de estratégias de preços e opções de acessibilidade. Isso atrai pessoas de todas as esferas da vida, fortalecendo a posição de liderança da empresa.

B. Wal-Mart

Walmart foca suas estratégias de segmentação de clientes sobre construindo confiança e estabelecendo confiabilidade. A empresa utiliza os modelos para atender às necessidades e preferências de pessoas de diversas localidades. Como resultado, o Walmart conseguiu localiza a experiência do cliente e se posiciona em diversos mercados.

A empresa tem como alvo famílias de classe baixa a média e clientes que buscam a comodidade de fazer compras em um único local. Eles têm como alvo compradores de descontos e amantes de cupons para fidelizar e reter clientes. Como resultado, um dos seus segmentos proeminentes baseia-se no rendimento – classe baixa a média.

Na segmentação comportamental, o Walmart tenta atrair e atrair pessoas que buscar vantagens de custo. Eles se concentram em pessoas preocupadas com os custos de todas as idades.

C. Alvo

Pesquisa mostra que os clientes da Target são predominantemente mulheres brancas casadas na casa dos 30 anos. A empresa atrai clientes de classe média e alta que gasta, em média, $50 por visita.

No que diz respeito à segmentação demográfica, o retalhista centra-se nos clientes da faixa etária dos 18 aos 44 anos. O comportamento de compra repetida é incentivado pela variedade e conveniência, bem como através programas de fidelidade e recompensas.

O alvo tem um programa de fidelidade proeminente que oferece descontos específicos, ganhos resgatáveis e centenas de ofertas especiais. Os participantes ganham presentes de aniversário e podem votar nas organizações sem fins lucrativos apoiadas pela Target.

Fonte: Círculo Alvo

Isso também os ajuda a identificar clientes socialmente engajados e delinear segmentos psicográficos com inclinações específicas e paixão por causas de caridade. Isso só faz sentido porque os seus compradores ideais são clientes de classe média a alta.

O que considerar ao criar seu modelo de segmentação?

Os modelos de segmentação de clientes podem mudar a forma como você conduz seus negócios de varejo. Segmentação eficiente reduz custos e aumenta o ROI. Mas isso requer uma análise cuidadosa e um planejamento que considere vários aspectos. É por isso que você deve:

A. Determine seus objetivos

Você deve definir OKRs e KPIs claramente para medir o sucesso. Tente definir metas SMART para informar a segmentação de clientes e orientar campanhas e esforços de marketing específicos.

B. Escolha as ferramentas certas

Análise da web, ferramentas de relatórios de comércio eletrônico, e plataformas de dados do cliente determinará a eficiência com que você coleta, agrega e analisa dados. Plataformas de marketing completas como VibeTrace permitir a integração de dados, a criação de segmentos significativos e a geração de insights acionáveis.

C. Analise seus dados

Certifique-se de ter o conhecimento e capacidade de analisar dado disponível. A precisão da análise de dados é fundamental para a criação de segmentos significativos. Aprender como limpar e gerenciar dados antes de dividi-lo em segmentos.

Aborde esses aspectos de forma proativa para derivar modelos significativos de segmentação de clientes. Como resultado, você pode aplicar estratégias de marketing personalizadas com a ajuda de ferramentas sofisticadas como motores de recomendações de produtos e personalização da web.Finalmente, você alcançará maior satisfação do cliente, aumentará a retenção de clientes e impulsionar o crescimento dos negócios e sucesso.

Conclusão: segmento para ter sucesso

Os modelos de segmentação de clientes são inestimáveis para varejistas que buscam crescimento sustentável e um vantagem competitiva na competição acirrada do cenário varejista.

É assim que você faz os dados trabalharem a seu favor. Use o que você coleta para oferecer experiências agradáveis e personalizadas e fortalecer o relacionamento com os clientes.

Afinal, é isso que leva sucesso a longo prazo no dinâmico e competitivo campo do varejo. E para gerenciar tudo em um só lugar, não hesite em entrar em contato com nossos especialistas para uma consulta e uma demonstração gratuita do VibeTrace!

Alguns links interessantes que você pode querer ler:

https://medium.com/think-with-startupflux/customer-segmentation-models-52ef7738823a
9 modelos de segmentação de clientes e como usá-los para um marketing mais inteligente

https://www.gfk.com/brand-and-marketing-performance/segmentation-and-targeting/customer-segmentation https://medium.com/analytics-for-humans/what-is-cohort-análise-e -como-devo-usar-3ac7c39c50dd