Após entender como um programa de fidelidade se encaixa no marketing de relacionamento, a capacidade de aumento da rentabilidade dos clientes (através do aumento do tempo de vida do cliente) e as formas de comunicação com o cliente, vamos discutir como é possível utilizar a análise do programa para melhorar os produtos e serviços da empresa.
A existência de um programa de fidelidade faz com que seja possível acompanhar o comportamento dos seus clientes (ou de um grupo deles) de forma constante e direcionada, definindo novos produtos ou atualizações do produto atual, de forma a mantê-lo sempre no estágio de crescimento da curva do ciclo de vida, conforme exposto anteriormente.
Estas análises podem ser complementadas com questionários enviados aos clientes (que podem ser estimulados a responder em troca de algum brinde ou recompensa) que tenham ligação com o comportamento que se deseja analisar.
Em um modelo ideal, cria-se um grupo de controle com um pequeno percentual dos clientes cadastrados da empresa e acompanha-se o seu comportamento por um período anterior à implantação do programa de fidelidade, de forma que seja possível comparar os resultados com os obtidos após a implantação e assim em cada nova interferência sobre os produtos. Entretanto, na grande maioria dos casos, um dos fatores motivadores para o desenvolvimento e implantação de um programa de fidelidade é, justamente, a criação de uma base de dados com as informações de consumo dos clientes.
Desta forma, não é possível realizar de forma científica uma análise consistente dos resultados obtidos com a implantação de um programa ou o lançamento de um novo produto. Porém, esta análise pode ser realizada de forma global, avaliando fatores como ticket médio (valor gasto pelo cliente em cada compra), freqüência de compra (quantas vezes em um período de tempo o cliente compra) e até mesmo a receita total de vendas.
Um dos fatores de sucesso de um programa de fidelidade é a capacidade dos gestores de tomar decisões estratégicas analisando as informações obtidas (em tempo real, na maioria dos casos) através do programa.
Vamos avaliar um exemplo: a empresa lança um novo produto no mercado e, em poucos meses, descobre que a meta de vendas está muito além dos volumes atuais. Através de uma pesquisa realizada rapidamente com clientes que compraram o produto, e com clientes potenciais que não compraram, é possível determinar gaps na divulgação do produto, ou no seu preço de mercado, ou até mesmo em suas features, de forma que a empresa possa decidir por mudar a comunicação, alterar o preço do produto, ou até mesmo retirá-lo do mercado.
A velocidade com que esta decisão é tomada pode ser a diferença entre um grande sucesso e um grande fracasso e, no mundo corporativo, grande sucesso é sinônimo de muito lucro, enquanto grande fracasso é sinônimo de muito prejuízo.
Pode parecer fácil analisar as informações do programa: gerar relatórios que exibam os dados a serem analisados e tomar as decisões! Sim... Muito simples! A pergunta que faço é: “quais são os clientes que representam melhor cada grupo de informações?” Ou seja, em um determinado grupo de clientes, profissionais liberais, por exemplo, relatórios que avaliem a adesão a um serviço versus estado civil do cliente pode ser menos expressivo do que avaliar a mesma adesão ao serviço versus o ramo de atuação do cliente. E a decisão tomada sobre uma análise incorreta pode trazer resultados indesejados.
Com o objetivo de minimizar estes erros interpretativos, a base de clientes deve ser dividida em grupos menores, tomando variáveis que delimitem grupos de afinidade (mesma região, estado civil, profissão, faixa etária, sexo, entre outras) e, para todos os grupos definidos, geram-se os mesmos relatórios. Assim avalia-se a variação de cada um dos relatórios analisados com base na diferença entre os grupos. Chamamos cada um destes grupos de “cluster” e, quando se verifica que um destes clusters apresenta um potencial de crescimento, pode-se realizar uma ação individualizada a estes clientes, acompanhando os resultados.
Como diferentes ações promovem resultados diferentes em cada cliente, ao segmentar a base por “afinidade” reduz-se, significativamente, os riscos da ação ser mal-sucedida (desde que tenha o apelo correto para o público escolhido).
Em resumo, a análise das informações de um programa de fidelidade pode trazer melhorias de duas formas aos produtos e serviços:
1. Através da adequação do público para um produto já existente, realinhando campanhas publicitárias, comunicação no ponto de venda, etc.
2. Através da modificação do produto, ou implementação de novas features, que atendam às necessidades dos clientes.
Assim como não é simples interpretar todas as informações e saber escolher entre as mais relevantes, também não é simples estruturar um bom programa de fidelidade. Especialmente porque, quando pensamos em clientes, duas são as preocupações principais – RETER e FIDELIZAR. E entender quando um programa retém o cliente ou quando o fideliza será nosso desafio da próxima semana.
Abraços e boa semana.
Nenhum comentário:
Postar um comentário