DATA BASE MARKETING AULA 6 – COMO SELECIONAR OS MELHORES CLIENTES 0512017

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DATA BASE MARKETING 
AULA 6 – COMO SELECIONAR OS MELHORES CLIENTES - 05/11/2017
Introdução
Iniciamos esta aula discutindo os conceitos das principais técnicas de análise dos perfis de melhores clientes. 
Também vamos compreender a utilização, por parte de marketing, do perfil de melhor cliente, para a aquisição de novos clientes.
Seleção de clientes
Nos dias de hoje, com a globalização de mercados cada vez mais acentuada, as empresas necessitam mais e mais aumentar sua atenção com os clientes, que estão cada vez mais exigentes.
As empresas que se destacam neste cenário são as que estabelecem as melhores estratégias para fidelização de seus clientes. Para facilitar este trabalho de fidelização, é fundamental saber quem é o cliente que, efetivamente, interessa à empresa.
...] um aumento da fidelidade do cliente em 5% pode aumentar os lucros de um negócio em 100%, visto que clientes satisfeitos compram os produtos de uma empresa mais frequentemente e em maior quantidade. De modo geral, clientes satisfeitos são menos sensíveis a preços e são propensos a gastar mais com produtos provados e testados. 
(REICHELD, F.F.; SASSER, W.E., Zero-Defections: Quality Comes to Services. Harvard Business Review)
Assim, antes de tentar adquirir novos clientes, a empresa deve criar mecanismos para desenvolver os clientes atuais que contribuem de forma expressiva para sua lucratividade, procurando conhecer as características básicas destes clientes para, a partir deste conhecimento, gerar ações de marketing para atrair clientes com tais características. Isto é extremamente importante, uma vez que a aquisição de clientes geralmente se baseia em listas de prospects, sobre os quais sabe-se muito pouco.
Uma das maneiras de se realizar esta atividade é selecionar os prospects com base em sua similaridade com os melhores segmentos de clientes. Os melhores prospects serão os que apresentarem as mesmas características dos segmentos classificados como “melhores clientes”. (Observação: veremos a segmentação de clientes mais detalhadamente na aula 9).
A diferenciação de clientes com utilização de análises estatísticas em função de seu comportamento com a empresa é, com certeza, uma tarefa muito complexa. Mas existem algumas técnicas mais simples e que podem ser aplicadas: RFV e Análise Comparativa. Vamos entender o que são e como se aplicam estas técnicas?
RFV – Recência, Frequência e Valor
O RFV é um método de dividir em categorias os registros presentes em um banco de dados, de forma a conhecer quais são os clientes mais recentes, os que compram com mais frequência e quais são os que mais gastam. Esta abordagem busca identificar, através do histórico de compras, os clientes  mais propensos a comprar novamente.
Esta técnica, que consiste na comparação de clientes dentro de um determinado período de tempo,  pode ser utilizada para criar um modelo que indique o valor do cliente a longo prazo, pois podemos identificar a importância de um cliente em um determinado momento e fazer uma projeção do valor desse cliente a longo prazo. 
Com esta informação, um profissional de marketing pode não só determinar quais os clientes que têm o melhor potencial, mas também quanto poderá vender a esses clientes no futuro e, ainda, maximizar os lucros.
Vejamos o que significa cada uma das letras:
Recência: é a última data de compra dentro de um período de análise. Clientes que compraram mais recentemente têm alta probabilidade de comprar novamente no futuro próximo.
Frequência: é a quantidade de vezes de compra dentro de um período de análise. Clientes com várias transações no período em análise provavelmente devem continuar a comprar frequentemente no futuro.
Valor: é o total acumulado dos valores das compras dentro de um período de análise. Alguns clientes simplesmente são mais valiosos para a empresa que outros; esses provavelmente continuarão a ser relevantes (grandes) no futuro.
Como preparar a análise baseada em RFV?
O primeiro passo é separar os clientes de acordo com o período de tempo que será objeto da análise.
Gerar uma base ordenada de acordo com a última data de compra, em ordem decrescente, outra de acordo com o total de compras efetuadas e, por último, uma base com o total acumulado de compras no período.
Para cada base grerada na etapa anterior, atribuir uma nota para a Recência (R), a Frequência (F) e o Valor (V).
Combinar as notas obtidas de modo a obter o “valor” de RFV.
Obter o chamado Score RFV, se desejar trabalhar com esta variável em vez de trabalhar com o índice RFV.
Vamos ver um exemplo de RFV?
O exemplo fictício abaixo simula um cálculo de RFV feito sobre todas as compras efetuadas de 01/01/1998 a 31/10/1998.
EXEMPLO:
R - Pontos de Recência:
para compras efetuadas entre 01/01/98 e 28/02/98
para compras efetuadas entre 01/03/98 e 30/04/98
para compras efetuadas entre 01/05/98 e 30/06/98
para compras efetuadas entre 01/07/98 e 31/08/98
para compras efetuadas entre 01/09/98 e 31/10/98
V - Ponto de Valor:
para valores entre R$ 10,00 e R$ 25,99  
para valores entre R$ 26,00 e R$ 53,99  
para valores entre R$ 54,00 e R$ 91,99  
para valores entre R$ 150,00 e R$ 149,99  
para valores entre acima de R$ 150,00
V - Ponto de Valor:
para valores entre R$ 10,00 e R$ 25,99  
para valores entre R$ 26,00 e R$ 53,99  
para valores entre R$ 54,00 e R$ 91,99  
para valores entre R$ 150,00 e R$ 149,99  
para valores entre acima de R$ 150,00
Score RFV:
  R – 15% = 0,75
  F – 25% = 1,25
  V – 60% = 3
EXEMPLO (continuação):
De acordo com o cálculo, os clientes abaixo seriam classificados da seguinte forma:
	Cliente
	Data da última Compra
	Número de compras no período
	Soma dos valores das compras
	RFV
	Score RFV
	
José da Silva
	30/10/98
	6
	R$ 85,00
	533
	16,5
	
Paulo Albuquerque
	15/10/98
	22
	R$ 420,00
	555
	25
	
Adriana Ribeiro
	15/10/98
	3
	R$ 30,00
	422
	11,5
	
Vera Moraes
	20/05/98
	1
	R$ 100,00
	314
	15,5
	
Joaquim Oliveira
	10/03/98
	3
	R$ 25,00
	221
	7
	
Celso Gabriel
	30/01/98
	2
	R$ 72,00
	123
	12,5
EXEMPLO (continuação):
Por que o cliente "José da Silva" obteve classificação RFV 533?
  A data da última compra se enquadra na faixa 5 de Recência: entre 01/09/98 e 31/10/98.
  O número de vezes que o cliente comprou (seis) se enquadra na faixa 3 de Frequência: de 4 a 8 compras.
  A soma dos valores das compras (R$ 85,00) se enquadra na faixa 3 de Valores: entre R$ 54,00 e R$ 91,99.
Quando analisamos os clientes após a aplicação do Modelo RFV, podemos verificar que os clientes de mesmo índice apresentam características semelhantes. Por exemplo:
Os clientes com índice 115 são clientes quase inativos e que quase não compram. No entanto, seus valores de compra são altos. A empresa pode ter vantagens se conseguir levantar os motivos que levaram esses clientes a essa inatividade. 
Os clientes de índice 555 são clientes muito especiais, pois são os que mais compram e que compraram mais recentemente. Neste caso, é interessante adotar uma estratégia especial para manter estes clientes fiéis.
Análise Comparativa
Quando trabalhamos com grandes bases de dados, a complexidade de identificar padrões de comportamento aumenta exponencialmente conforme crescem a quantidade de clientes e a disponibilidade de variáveis. A segmentação dos clientes para guiar ações de aquisição deve restringir-se àquelas variáveis que estarão disponíveis nas listas de prospects, ou não terá aplicação prática.
Conhecer os clientes e suas características, quais os mais rentáveis, que padrões de comportamento assumem e que preferências apresentam, tudo isto é fundamental para que as empresas se adaptem às exigências de seus clientes. A tecnologia existente atualmente permite que tenhamos acesso a muitas ferramentas e técnicas para a análise de dados, facilitando sua interpretação e o uso para as diversas ações de marketing.   
Através da segmentação realizada na base de cliente da empresa, pretende-se encontrar diferentes gruposcom características homogêneas. Esses grupos podem depois, através de instrumentos mais sofisticados, ser mais uma vez desagregados ou segmentados, para encontrar ou identificar mais particularidades que permitam uma melhor e mais correta compreensão do seu comportamento ou necessidades.
Uma vez definidos os segmentos e identificados os de maior interesse para a empresa, tenta-se buscar, em listas externas, clientes com as mesmas características dos segmentos encontrados na empresa. A este processo damos o nome de Análise Comparativa.