Segmentação com aprendizado de máquina

“Dividir para conquistar” foi um lema usado por Júlio César e Filipe da Macedônia. Mas nosso objetivo não é a luta, e sim entender como o aprendizado de máquina pode ajudar as áreas de marketing e vendas a melhorar sua estratégia, otimizar investimentos e maximizar o retorno de suas ações e campanhas. A personalização está se tornando crítica em um mundo digital em que há cada vez mais dados dos consumidores. Captar a atenção de novos clientes em uma esfera com mais e mais canais, ofertas e conteúdos está ficando muito complicado. Por isso, segmentar o público e os clientes é fundamental para manter a relevância e a competitividade. A segmentação como conceito não é novidade para os setores de marketing e vendas. A experiência, a intuição e o conhecimento de uma área permitem que profissionais e tomadores de decisão definam segmentos para personalizar mensagens e ofertas. Existem também outros métodos matemáticos, como o ABC de clientes ou produtos, baseado no princípio de Pareto ou regra 80/20. Essas técnicas permitem fazer classificações para analisar o comportamento e adaptar a estratégia para cada divisão. Os segmentos são e continuarão sendo válidos. Mas e se aproveitarmos todos os dados disponíveis? E se decidirmos apenas com base em informações objetivas, ignorando a intuição e os critérios pessoais? E se aproveitarmos o aprendizado de máquina para validar hipóteses usadas há anos e identificar novos critérios e formas de segmentação? O aprendizado de máquina, e especificamente o clustering, facilitam a classificação de itens em grupos com atributos semelhantes. Podem ser clientes, usuários ou produtos. O aprendizado de máquina é capaz de gerar grupos contemplando muito mais características analisadas em variáveis do que uma pessoa consegue processar e analisar. No clustering para segmentação de clientes, podem ser levados em conta dados da própria organização, como histórico de vendas ou interações com a marca, informações proporcionadas pelos clientes, como aspectos demográficos ou interesses, e insights de fontes externas. O clustering é um tipo de aprendizado não supervisionado. Nesse tipo de projeto, a interpretação do modelo é ainda mais importante, pois os usuários de negócios precisarão entender quais características levaram um cliente a se encaixar em um segmento e não em outro. O clustering determinará o pertencimento aos diferentes grupos, mas sua interpretação é primordial para tirar conclusões aplicáveis ao negócio. Sejam grandes empresas ou PMEs, B2B ou B2C, digitais ou não, a segmentação com aprendizado de máquina pode agregar valor a praticamente qualquer negócio que possua um volume de dados. Se pensarmos em um funil de conversão tradicional, no qual são propostas diferentes ações para cada uma das fases e estados que o cliente ou usuário percorre, é possível aplicar o clustering para otimizar nossa estratégia de captação, maximizar a interação, aprimorar a conversão e conquistar a fidelidade. O aprendizado de máquina permite identificar padrões nos dados para refinar qualquer campanha de marketing e obter informações para melhorar as mensagens e propostas de valor, economizando custos e executando ações mais relevantes. Você tem dados de qualidade? Se sim, lembre-se de que os algoritmos de agrupamento podem contribuir para sua estratégia de negócios.