A segmentação tradicional já não é suficiente. Dividir por idade, sexo ou localização oferece uma visão superficial, mas não explica como as pessoas compram, por que compram ou quando comprarão novamente.
Até 2025, as empresas líderes estarão usando aprendizado de máquina (ML) para segmentar com uma precisão sem precedentes. O ML não apenas agrupa clientes; ele prevê seu comportamento, detecta padrões ocultos e possibilita campanhas personalizadas que aumentam significativamente as compras recorrentes.
Em um LMS (Sistema de Gestão de Aprendizagem), esse tipo de algoritmo é fundamental para a criação de programas de fidelidade mais lucrativos, eficientes e centrados no usuário.
Por que o aprendizado de máquina mudou a forma como os clientes são segmentados?
Porque a aprendizagem de máquina não segmenta por intuição, mas sim por comportamento real. Ela identifica padrões que os humanos não conseguem ver à primeira vista.
Entre suas principais vantagens:
- Encontre microsegmentos de alto valor: Identifique pequenos grupos (extremamente valiosos) que respondem melhor a recompensas, promoções ou dinâmicas de gamificação.
- Prevê a “próxima melhor ação”: Sugere qual promoção, recompensa ou mensagem tem maior probabilidade de gerar conversão.
- Detecte o risco de cancelamento: Encontre sinais precoces de cancelamento antes que o cliente desapareça.
- Crie perfis ricos e dinâmicos: cada interação — web, WhatsApp, central de atendimento, loja física — alimenta o modelo.
Que dados você precisa para aplicar aprendizado de máquina?
O aprendizado de máquina não requer milhares de pontos de dados, mas sim dados consistentes.
Os elementos mais importantes para um programa de fidelidade são:
- Dados transacionais:
- Frequência de compra
- Bilhete médio
- Tipo de produto
- Margem
- Local de compra
- Dados de utilização do programa:
- Trocas
- Acumulações
- Participação em desafios ou gamificação
- Reação às promoções anteriores
- Dados sobre comportamento digital:
- Abrindo e-mails
- Navegação na plataforma
- Consultas através da central de atendimento
- Conversas do WhatsApp
Tipos de segmentação com aprendizado de máquina
Esses são os modelos mais comumente usados na indústria e em LMS.
- Agrupamento não supervisionado (K-means, DBSCAN): Agrupa clientes de acordo com padrões sem informar ao algoritmo o que procurar. Ideal para descobrir grupos novos ou inesperados.
- Modelos preditivos de recompra: Eles preveem quando cada cliente comprará novamente, a fim de ativar ofertas no momento certo.
- Modelos de propensão: Indicam a probabilidade de um cliente:
- Compre um determinado produto
- Participe de um ambiente dinâmico
- Cancele sua inscrição
- Use uma recompensa
- Modelos de Valor do Ciclo de Vida do Cliente (CLV): Calcule o valor futuro esperado de cada usuário. Ideal para alocar orçamentos de recompensas de forma inteligente.
Exemplo prático: segmentação real com aprendizado de máquina.
| Segmento | Descrição | Ações recomendadas |
|---|---|---|
| Clientes VIP | Bilhetes de alto valor, alta frequência (CLV máximo) | Prêmios exclusivos, acesso antecipado, eventos |
| Adormecido com potencial | Baixa atividade, mas com um bom histórico (Risco de *rotatividade*) | WhatsApp personalizado + promoção direcionada |
| compradores impulsivos | Eles respondem a estímulos rápidos (Respondem bem à gamificação) | Cupons relâmpago, desafios gamificados |
| Compradores racionais | Eles analisam a relação preço/desempenho (buscam valor acumulado). | Benefícios cumulativos, recompensas por metas |
Como ativar essas segmentações em um programa de fidelidade
- Integre um CRM robusto: unifique dados e possibilite campanhas personalizadas. Exemplo interno: CRM + IA em um LMS.
- Conecte o programa aos canais de comunicação: WhatsApp, e-mail, notificações push ou central de atendimento.
- Aplicar regras dinâmicas: O sistema altera recompensas ou promoções com base no comportamento do cliente… automaticamente.
- Medir e otimizar: cada campanha alimenta o modelo para melhorar a próxima.
Para aprofundar o assunto:
https://towardsdatascience.com/machine-learning-customer-segmentation
Perguntas frequentes (FAQ)
Preciso de muitos dados para usar aprendizado de máquina?
Não. Você precisa de dados limpos e bem organizados.
Quanto tempo leva para ver os resultados?
Entre 4 e 8 semanas, dependendo do tamanho do programa.
Posso aplicar aprendizado de máquina se minha empresa não tiver um ERP ou CRM avançado?
Sim. Os LMS podem ser integrados a bancos de dados simples e modelos podem ser criados do zero.
Chamada à ação
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Assinado:
Daniel Velasco Rallo – Planejador Estratégico.
