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Análise de Clusters: potencializando a estratégia de cashback e giftcards da CRM&Bônus

Nos últimos anos, benefícios como cashback e gift cards se popularizaram no Brasil, sobretudo durante o período da pandemia. As empresas utilizaram dessas estratégias como tentativa para conter possíveis danos financeiros.


Cashback é, literalmente, ter uma parte do dinheiro pago em determinado produto “de volta”; e gift cards é, como o próprio nome indica, um cartão presente — bastante utilizado para serviços, plataformas online, lojas e serviços.


De modo geral, para além dos seus significados, em ambos os casos as marcas, ao aplicar esses tipos de “benefícios” para os clientes estão buscando formas de recompensar, incentivar novas compras e fidelizar os clientes.


Além disso, ações como essas podem ajudar a atrair mais clientes, o que as faz interessantes tanto para a retenção de clientes já existentes como a aquisição de novos clientes.


Por que falar sobre gift card e cahsback?

A CRM&Bônus é especializada em programas de fidelidade para empresas e é líder no Brasil nesse segmento, desenvolvendo soluções como essas para empresas de diferentes setores, e desenvolveu, no ano de 2022, uma pesquisa que apontou um dado muito interessante: 20% dos clientes que recebem bônus em suas compras gastam, em média, cinco fezes mais o valor recebido em uma próxima compra.


Esse apontamento indica que esse tipo de ação pode ser vantajosa tanto para o cliente quanto para as lojas, aumentando a recorrência da venda e também o ciclo de vida com esse cliente.


Que tal potencializar essa estratégia em mais empresas?

Com vontade de expandir ainda mais os benefícios desse tipo de ação, o nosso time foi convidado pela CRM&Bônus para desenvolver um projeto para incrementar a estratégia de Reativação de Bônus para diferentes marcas.


E foi através do projeto de Reativação de Bônus, desenvolvido exclusivamente para a CRM&Bônus e compartilhando experiências e insights do mercado com o time da CRM&Bônus, foi possível identificar um baixo consumo de cashback em algumas empresas — e, não só isso, também pudemos contar com o apoio do time para obter insights valiosos para entender o contexto e buscar uma solução eficiente.


Como estratégia para reverter essa situação, foi feito um levantamento, em conjunto com o nosso time e o time da CRM&Bônus, das marcas que estavam performando abaixo da média e foi sugerido que essas empresas implementassem Campanhas de Reativação, proporcionando aos clientes uma segunda oportunidade de utilizar os bônus; e assim dando vazão a estratégia de fidelização de forma mais abrangente.


Análise de clusters e matriz RFM

Da parte do nosso time, a responsabilidade ficou focada em buscar uma forma de oferecer os melhores dados e informações para o cliente poder executar a ação junto aos parceiros.


A análise conduzida pela Dataside para aumentar o volume de utilização de bônus baseou-se na técnica RFM, que permite a clusterização de clientes com base em características individuais como Recência, Frequência e Valor Monetário das transações.


Por meio dessa abordagem, é possível atribuir pontuações às características de cada cliente.


Por exemplo, clientes que resgataram bônus nos últimos 30 dias recebem a pontuação máxima de Recência, enquanto aqueles que resgataram bônus no período de 90 a 180 dias recebem uma pontuação intermediária.

As variáveis podem ser diferentes de acordo com cada contexto de negócio, levando maior confiabilidade e assertividade para as análises.


A matriz abaixo representa de forma visual a clusterização obtida por meio da Análise RFM:




Ao analisar esses grupos de clientes com características em comum, torna-se viável desenvolver campanhas específicas, aumentando a precisão na oferta de bônus.


Além disso, essa abordagem complementa a análise de campanhas de marketing que não estão diretamente ligadas a esse tipo de benefício.


Resultado

O estudo realizado pela Dataside, com base na Campanha de Reativação de Bônus de um cliente, comparou os resultados entre a seleção aleatória de usuários e a aplicação da Análise RFM.


A taxa de resgate de bônus atingiu mais de 5% com a abordagem aleatória, enquanto a Análise RFM indicou uma taxa potencial de resgate na casa dos 15%.


Mesmo alcançando mais que o dobro da taxa original, ambas as análises utilizaram a mesma base de usuários escolhida de maneira aleatória, o que sugere que uma abordagem mais ampla pode resultar em percentuais ainda mais expressivos ao analisar todos os usuários disponíveis.


Um trabalho feito a quatro mãos, entre consultoria Dataside e time interno do cliente, que com certeza proporcionou um resultado importante para entender a relevância do trabalho em sinergia e dos dados.

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