10 Powerful Behavioral Segmentation Methods to Understand Your Customers

By Gary DeAsi

Knowing who your customers are is great, but knowing how they behave is even better.
-Jon Miller

Customer segmentation has always been important. But now that orchestrating journeys that reflect a customer’s overall experience, rather than their most recent interaction within a siloed touchpoint, is integral to enterprise success today, effective segmentation is an absolute must.

But according to a recent Forrester report, only 33% of companies using customer segmentation say they find it significantly impactful. De acordo com o relatório, a principal razão pela qual as empresas falham é que ainda estão usando abordagens tradicionais de segmentação de clientes, sem alavancar a amplitude de dados de clientes e técnicas analíticas avançadas disponíveis hoje.

Em outras palavras, elas não estão usando uma abordagem moderna de segmentação comportamental.

Neste post eu o atualizarei com uma visão aprofundada de 10 abordagens diferentes de segmentação comportamental que podem ser usadas para entender melhor os objetivos de seus clientes e seus objetivos, a fim de maximizar o sucesso da jornada e alcançar resultados de negócios.

O que é Segmentação Comportamental?

Abordagens tradicionais de segmentação focadas principalmente em quem são os clientes e segmentos foram baseadas em atributos demográficos como sexo ou idade, e atributos firmográficos como tamanho da empresa ou indústria. Mas como discuti no meu post anterior sobre os dados de comportamento dos clientes, apenas entender quem são seus clientes não é mais suficiente.

Segmentação comportamental é sobre entender os clientes não apenas por quem são, mas pelo que fazem, usando insights derivados das ações dos clientes.

Segmentação comportamental é uma forma de segmentação de clientes que é baseada em padrões de comportamento exibidos pelos clientes enquanto interagem com uma empresa/marca ou tomam uma decisão de compra. Ela permite às empresas dividir os clientes em grupos de acordo com seu conhecimento, atitude em relação, uso ou resposta a um produto, serviço ou marca.

O objetivo é identificar segmentos de clientes que permitam entender como abordar as necessidades ou desejos particulares de um grupo de clientes, descobrir oportunidades para otimizar suas viagens de clientes e quantificar seu valor potencial para o seu negócio.

Porquê Segmento Clientes por Comportamento?

Aqui estão quatro vantagens principais de agrupar clientes em diferentes segmentos com base nos seus comportamentos:

1. Personalização. Compreender como diferentes grupos de clientes devem ser alvo de diferentes ofertas, nos momentos mais apropriados através dos seus canais preferidos, para os ajudar efectivamente a avançar em direcção a resultados bem sucedidos nas suas viagens.
2. Predictivo. Use padrões históricos de comportamento para prever e influenciar futuros comportamentos e resultados dos clientes.
3. Prioritização. Tome decisões mais inteligentes sobre como melhor alocar tempo, orçamento e recursos, identificando segmentos de clientes de alto valor e iniciativas com o maior impacto potencial nos negócios.
4. Desempenho. Monitorar padrões de crescimento e mudanças nos principais segmentos de clientes ao longo do tempo para avaliar a saúde do negócio e rastrear o desempenho em relação às metas. A um nível elevado, isto significa quantificar o tamanho e o valor dos segmentos de clientes e rastrear como os segmentos “positivos” e “negativos” estão crescendo ou diminuindo ao longo do tempo.

10 Poderosos métodos de segmentação comportamental que você pode usar para entender melhor seus clientes

Tradicionalmente, a maioria dos especialistas localizam cerca de seis tipos primários de segmentação comportamental.

(Fonte)

p> enquanto esses seis tipos “clássicos” de segmentação comportamental ainda são todos muito relevantes hoje em dia, eles também evoluíram para assumir novos significados, aplicações e casos de uso.

Neste post vamos explorar tanto as interpretações “tradicionais” como “modernas” de cada tipo, ao mesmo tempo em que faremos algumas novas adições à lista para incluir algumas novas formas interessantes que alguns de nossos clientes e parceiros estão usando segmentação comportamental hoje.

Os 10 métodos de segmentação comportamental são:

(Clique para pular para cada seção)

1. Comportamento de compra
2. Benefícios procurados
3. Fase da viagem do cliente
4. Utilização
5. Ocasião ou timing
6. Satisfação do cliente
7. Lealdade do cliente
8. Interesse
9. Nível de compromisso
10. Status do usuário

Poucos itens importantes a ter em mente antes de mergulharmos:

• Esta lista NÃO é mutuamente exclusiva.
• A forma como você define segmentos e usa diferentes tipos de segmentação comportamental pode variar muito, dependendo do seu negócio.
• One or more of these segmentation methods can be utilized at the same time or combined with other types of segments.

Purchasing Behavior

How do customers behave differently throughout the path to purchase?

Purchase behavior-based segmentation is about identifying trends in how different customers behave during the process of making a purchase decision.

Purchasing behavior can help us understand:

• How different customers approach the purchase decision
• The complexity and difficulty of the purchasing process
• The role the customer plays in the purchasing process
• Important barriers along the path to purchase
• Which behaviors are most and least predictive of a customer making a purchase

Predictive Behavioral Segments

By leveraging machine learning capabilities to analyze customer behavior throughout the customer journey and identify patterns over time, companies are now building predictive segments based on the likelihood of different customers making a specific purchase.

There are two common ways to use past behavior to predict future outcomes:

• 1. Using past purchases to predict future purchases
  2. Using behavior along the path-to-purchase to predict the likelihood of completing a purchase

Implicit Segments Based on Digital Behavior

Another modern approach uses patterns in digital behavior to understand the variety of ways different customers approach the buying process, in order to identify the key obstacles marketers need to remove from the path to purchase.

There are a variety of ways to approach this, depending on your business. Lacie Larschan compartilhou alguns exemplos de comércio eletrônico deste método em um artigo recente. Ela caracteriza os compradores em seis segmentos comportamentais diferentes com personas de compradores correspondentes, formando suposições implícitas baseadas em suas interações on-line:

• O comprador “consciente do preço” é um caçador de pechinchas que procura o preço mais baixo possível.
• O comprador “inteligente” é um pesquisador minucioso e meticuloso que quer entender cada fator intrincado, antes de se comprometer com qualquer um.
• O comprador “avesso ao risco” é um comprador cauteloso e cuidadoso economicamente, que se esforça para puxar o gatilho de uma compra sem o seguro adequado, como uma boa apólice de devolução sem problemas.
• O comprador “Needs-proof” é um comprador que precisa de confirmação de que o produto é popular e apoiado por reclamações de seus pares.
• O comprador “I’ll get it later” é um comprador que não tem urgência.
• O comprador “Persuadable” é um comprador de impulso que é altamente suscetível a ofertas de venda cruzada.

Se você pode aprender muito sobre como diferentes clientes abordam uma decisão de compra através de dados comportamentais de um único canal dentro de uma única sessão web, imagine o quanto mais você poderia descobrir usando dados de comportamento do cliente que englobam interações entre todos os canais durante um período de tempo mais longo.

Benefícios procurados

Que benefícios principais os diferentes clientes procuram durante uma decisão de compra?

Como os clientes pesquisam um produto ou serviço, seu comportamento pode revelar valiosas percepções sobre quais benefícios, características, valores, casos de uso ou problemas são os fatores motivadores mais importantes que influenciam sua decisão de compra.

Quando um cliente atribui um valor muito superior a um ou mais benefícios em relação aos outros, estes benefícios primários procurados são os factores motivadores que definem a decisão de compra para esse cliente.

Um exemplo simples são os consumidores que compram pasta de dentes por diferentes razões:

1. Fins de branqueamento
2. Dentes sensíveis
3. Sabor
4. Preço

Este exemplo de pasta de dentes B2C pode se aplicar a praticamente qualquer negócio em qualquer indústria. Para o software B2B, os benefícios procurados podem ser características ou capacidades específicas, facilidade de uso, benefícios relacionados à velocidade ou precisão, ou integrações chave com outras ferramentas.

Dois potenciais clientes podem parecer idênticos em termos de suas características demográficas ou firmográficas ou do ponto de vista do cliente, mas podem ter valores muito diferentes em termos de quais benefícios e características são os mais e menos importantes para cada um.





Se você tem quatro clientes que estão todos procurando um benefício primário diferente e você envia mensagens a todos eles sobre o mesmo benefício, então você está perdendo a marca com 75% das suas comunicações e perdendo 75% do seu tempo e orçamento.

Ao compreender o comportamento de cada cliente, ao interagir com a sua marca ao longo do tempo, você pode agrupar clientes em segmentos com base nos benefícios desejados e personalizar o seu marketing de acordo com cada segmento.

Que benefícios são mais eficazes para adquirir e reter clientes de alto valor?

Em alguns casos, o benefício desejado também pode ser preditivo da probabilidade de compra de um cliente, do valor potencial de vida ou até mesmo da sua probabilidade de churn. Aqui estão alguns exemplos de como os benefícios podem ser analisados dentro deste contexto:

• Quais foram os benefícios procurados para os potenciais clientes que acabaram por comprar? Que não compraram?
• Que benefícios são mais e menos importantes para o seu maior valor de vida e clientes mais leais?
• Que benefícios são mais e menos importantes para clientes de baixo valor de vida ou para aqueles que se agitam?
• Como esses benefícios combinam com as suas propostas de valor e diferenciadores mais fortes?

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Valor Vitalício de Vida do Cliente por Segmentos de Benefícios Comprados

Com este conhecimento, você pode aumentar as taxas de conversão através de viagens mais personalizadas e também ter um entendimento mais claro sobre quais clientes devem ser alvo de aquisição e quais mensagens usar para atraí-los.

Etapa da Viagem do Cliente

Em que etapa da viagem se encontra um cliente novo ou já existente actualmente?

Building behavioral segments by customer journey stage permite alinhar as comunicações e personalizar as experiências para aumentar a conversão em cada etapa. Além disso, ele ajuda você a descobrir estágios onde os clientes não estão progredindo, para que você possa identificar os maiores obstáculos e oportunidades de melhoria.

Mas segmentar seus clientes por estágio da jornada não é fácil.





Um equívoco comum é que um único comportamento ou interação do cliente é suficiente para identificar com precisão em qual etapa da viagem o cliente se encontra atualmente.

“Este potencial cliente visualizou este conteúdo ou clicou neste anúncio, o que significa que estão na etapa ____________”

Na maioria dos casos um ou dois pontos de dados comportamentais não são suficientes para identificar com precisão a etapa atual da jornada de um cliente.

Os clientes em todos os diferentes estágios interagem e se envolvem com o conteúdo e experiências projetadas para todos os diferentes estágios, através de todos os canais diferentes, em todos os momentos diferentes, e em nenhuma ordem em particular.

A maneira mais eficaz de determinar com precisão o estágio atual da jornada de um cliente é alavancando todos os dados comportamentais de um cliente através dos canais e pontos de contato, de modo que você possa construir algoritmos ponderados com base em padrões de comportamento ao longo do tempo.





Este diagrama mostra o comportamento de um cliente potencial individual ao longo de um período dos catorze dias anteriores. Este potencial cliente está na fase de consideração da viagem do cliente, mas os seus comportamentos ocorrem numa ordem completamente aleatória e não acontecem de forma linear de fase para fase. Esta é uma visão muito mais realista de como pode ser o comportamento do cliente num determinado período de tempo, à medida que ele interage com uma marca.

Se você fosse tentar identificar em que fase da jornada esse potencial cliente em potencial estava baseado em um ou dois dos comportamentos, você poderia facilmente fazer uma suposição errada. Por exemplo, se você fez seu julgamento por um dos dois primeiros comportamentos, parece que o potencial cliente está na fase de conscientização ou educação. Mas ao ponderar os comportamentos usando algoritmos construídos a partir de padrões históricos, você pode ver como fica muito mais claro que a consideração é o estágio mais provável da jornada atual para este potencial cliente em potencial.

Também, não cometa o erro de supor que os clientes apenas transitarão naturalmente para o próximo estágio em sua jornada à medida que o tempo passa.

Se você tiver um negócio de assinatura anual e fizer a suposição de que um cliente passou do estágio de adoção para o estágio de retenção ao longo do ano, você pode estar para um despertar rude quando chegar a hora da renovação. Mais uma vez, os dados comportamentais são a única maneira de obter a verdade, ou pelo menos o mais próximo possível dela.

Usagem

Quantas vezes (e quanto) os clientes estão usando o seu produto ou serviço? Como eles estão usando-o?

O uso do produto ou serviço é outra forma comum de segmentar os clientes pelo comportamento, baseado na frequência com que um cliente compra ou interage com um produto ou serviço.

Quantas vezes os clientes viajam com a Airbnb? Com que frequência os clientes compram produtos da Amazon?

Para uma empresa B2B SaaS, com que frequência os clientes realmente fazem login e utilizam o seu software? Quanto tempo eles gastam? Como é que eles o utilizam? Que funcionalidades estão a utilizar? Quantos usuários da mesma conta ou empresa estão usando-o?

O comportamento de uso pode ser um forte indicador preditivo de lealdade ou churn e, portanto, valor de vida útil.

Em um post recente, How to Use Customer Behavior Data to Drive Revenue, eu compartilhei um exemplo de como a Netflix aproveita os dados de uso dos clientes para construir segmentos comportamentais baseados no consumo mensal de conteúdo dos usuários, o que acabou permitindo que eles reduzissem sua taxa de churn e aumentassem o valor de vida útil do cliente ao ponto de os executivos estimarem que a empresa economiza $1Bilhão a cada ano.

Este caso de uso do Netflix é um bom exemplo de segmentação de uso baseado na quantidade.

Segmentos baseados na quantidade ou freqüência de uso

• Usuários Pesados (ou “Super Usuários”) são clientes que gastam mais tempo usando sua solução e/ou comprando com mais freqüência. Estes tendem a ser os seus clientes mais ávidos e empenhados, que também podem frequentemente confiar mais no seu produto/serviço.
• Utilizadores Médios ou Médios são clientes que usam ou compram semi-regularmente, mas não com muita frequência. Muitas vezes estes podem ser baseados no tempo ou em eventos.
• Usuários leves são clientes que usam ou compram muito menos em proporção a outros clientes. Dependendo do seu negócio, isso pode até significar usuários ocasionais, mas mais uma vez, depende do uso relativo ao resto da sua base de clientes.

Estes segmentos comportamentais baseados no uso são inestimáveis para entender porque certos tipos de clientes se tornam usuários pesados ou leves. Ao segmentar desta forma, você pode testar diferentes ações e abordagens para aumentar o uso dos clientes existentes e atrair mais novos clientes com maior probabilidade de seguir os mesmos padrões de comportamento de uso que seus super usuários.

Todos os anos, é fundamental monitorar as mudanças no comportamento de uso dos clientes. Desta forma, é possível identificar problemas e oportunidades tanto a nível agregado (para medir o desempenho geral do negócio) como a nível individual do cliente (para identificar, por exemplo, se um cliente pode estar em alto risco de agitação).

(Source)

Hand-picked related content: Como Reduzir a Rotação com a Análise de Viagem do Cliente

Segmentos baseados na Qualidade de Uso

Embora a quantidade e a frequência de uso possam certamente ser segmentos comportamentais valiosos, o alto uso nem sempre se traduz na maior parte do valor entregue, tanto ao cliente como, em última análise, ao seu negócio

Por exemplo, um cliente SaaS pode ter uma tonelada de comportamento de uso do produto, mas, na realidade, as coisas podem não ser tão agradáveis quanto aparecem na superfície. Talvez eles sejam:

1. não utilizar o produto tão eficazmente como poderiam ser,
2. apenas aproveitando uma fração das características ou capacidades mais importantes da solução,
3. apenas utilizar o produto agora porque eles têm que fazê-lo, mas estão infelizes e procurando mudar para um concorrente a longo prazo.

Nos três exemplos, a quantidade de uso não é refletiva do valor que eles estão realmente recebendo.

Enquanto este cliente pode se enquadrar no critério de um segmento de “usuário pesado”, na realidade ele não está recebendo valor suficiente e provavelmente terá um alto risco de agitação no futuro (se não já.)

Occasion ou Timing-Based

Quando é mais provável que os clientes façam uma compra ou se envolvam com uma marca?

Segmentos comportamentais baseados na tradição, ocasião e timing referem-se tanto a ocasiões universais como pessoais.

• Ocasiões universais aplicam-se à maioria dos seus clientes ou público-alvo. Férias e eventos sazonais são um exemplo típico, onde os consumidores são mais propensos a fazer certas compras durante a época das férias ou em certas épocas do ano.
• As ocasiões pessoais recorrentes são padrões de compra para um cliente individual que se repetem consistentemente ao longo de um período de tempo, que podem variar de ocasiões anuais como aniversários, aniversários ou férias, compras mensais como viagens de negócios ou mesmo rituais diários como parar para uma xícara de café a caminho do trabalho todas as manhãs.
• As ocasiões raras são também relacionadas com clientes individuais, mas são mais irregulares e espontâneas, e portanto mais difíceis de prever, como assistir ao casamento de um amigo.

Embora estas possam ser muito difíceis de prever, é possível, no entanto (você pode se lembrar das manchetes de alguns anos atrás, onde a Target usou dados famosos do ponto de venda para descobrir quando comercializar fraldas e outros produtos para bebês para as mulheres, com base em quando elas tinham comprado testes de gravidez anteriormente. )

Segmentos de segmentação por Hora do Dia, Dia da Semana, etc.

Uma outra aplicação mais moderna de segmentação comportamental baseada no tempo tem a ver com os tempos em que um cliente tem maior propensão para se envolver com uma marca ou ser mais receptivo a ofertas.

Padrões de comportamento nas preferências individuais dos clientes para ler e-mails, navegar em redes sociais, pesquisar produtos e consumir conteúdo são exemplos que podem ser aproveitados para ajudar os marqueteiros a entender os melhores dias e horários para visar diferentes clientes com ofertas.

Netflix, Dominos, Open Table e Hotel Hoje à noite todos me enviam e-mails às sextas-feiras mais do que em qualquer outro dia da semana. Porquê? Conteúdo, entrega de pizza e reservas de última hora em restaurantes e hotéis são tudo coisas que tenho mais probabilidade de consumir ou comprar no fim de semana.

Segmentos por tempo decorrido desde uma compra ou acção prévia

Outra abordagem baseada no tempo é prever quando os clientes têm mais probabilidade de fazer uma compra com base na quantidade de tempo decorrido desde uma compra ou acção prévia.

Por exemplo, um cliente pode ter muito mais probabilidade de comprar novamente dentro das semanas ou meses após uma compra inicial, ou inversamente, muito menos probabilidade de fazer uma compra de up-sell ou cross-sell até que um certo período de tempo tenha passado desde uma compra ou renovação inicial. O caso de teste de gravidez Target acima mencionado seria outro exemplo disso.

Suficiência do Cliente

Quão satisfeitos estão os seus clientes, REALMENTE?

Enquetes NPS® e outros mecanismos similares de feedback do cliente são certamente métodos valiosos para ajudar a avaliar a satisfação do cliente, mas você não pode confiar somente neles.

Existem três razões pelas quais:

1. Tipicamente apenas uma fração de clientes participa.
2. Se você estiver realizando pesquisas anualmente, semestralmente, trimestralmente, ou mesmo mensalmente ou semanalmente, isso deixa uma quantidade significativa de tempo entre os pontos de coleta de dados, deixando-o no escuro por longos períodos de tempo durante os quais o nível de satisfação de um cliente pode mudar drasticamente.
3. Como Swati Sahai apontou em seu recente post sobre como medir a experiência do cliente, confiar somente no NPS como uma métrica de experiência do cliente é uma abordagem ineficaz porque não reflete com precisão as necessidades e experiências dos clientes em diferentes estágios da jornada do cliente.

Os comportamentos de um cliente podem ser uma fonte muito mais precisa e confiável para medir a satisfação, especialmente com dados que podem ser capturados e atualizados em tempo real, e em cada etapa da jornada do cliente.

Existem muitas fontes de dados disponíveis através das quais o comportamento do cliente pode ser aproveitado para medir a verdadeira satisfação de um cliente a qualquer momento. Evidências de experiências negativas dos clientes podem ser encontradas em muitos lugares, e detectadas através de vários canais, sistemas e ferramentas diferentes em toda a sua organização. O mesmo é verdade, naturalmente, para experiências positivas dos clientes.

Centros de atendimento, portais de suporte, fóruns de ajuda, sistemas de faturamento e CRM e mídias sociais são apenas alguns exemplos de uma longa lista de onde esses dados podem viver.

Ao primeiro segmentar seus clientes por satisfação – como em toda a segmentação – você pode decidir sobre o conjunto apropriado de ações para cada segmento e, em seguida, quantificá-los e priorizá-los pelo seu potencial impacto nos negócios.

High Satisfaction Segment	Low Satisfaction Segment
Target with up-sell or cross-sell opportunities Reach out to for references or case studies Eligible for loyalty program Analyze customers in this segment to identify patterns that might lead to high satisfaction	Suppress from up-sell, cross-sell and other promotional offers Target with retention campaign Prioritize personal reach out from customer service or success team Analyze customers in this segment to identify potential root causes of low satisfaction

By segmenting your customers by satisfaction you can determine the answers to questions such as:
Which of your customers are most and least satisfied at any given time?

Which factors have the biggest impact on customer satisfaction?

Customer Loyalty

Who are your most loyal customers? How can you maximize their value and find more customers like them?

(Source)

Your most loyal customers are the most valuable assets to any company (arguably with the exception of its employees.) Eles são mais baratos de reter, geralmente têm o maior valor vitalício e, o mais importante, podem se tornar seus maiores defensores de marca; o objetivo final de todo relacionamento com clientes.

Por meio de dados comportamentais, os clientes podem ser segmentados pelo seu nível de lealdade para ajudá-lo a identificar seus clientes mais fiéis e entender suas necessidades para ter certeza de que você os está satisfazendo.

Clientes fiéis podem fazer candidatos perfeitos para programas que oferecem tratamento especial e privilégios, tais como programas exclusivos de recompensas para nutrir e fortalecer o relacionamento com o cliente e incentivar a continuidade dos negócios futuros.

Alguns exemplos clássicos B2C de tais programas incluem os programas de folhetos frequentes das companhias aéreas, membros de cartões de crédito “platina”, ou hóspedes preferenciais em hotéis e cassinos.

Além de maximizar a receita de clientes fiéis, há muitos outros benefícios potenciais que podem aumentar o valor do relacionamento ao longo da vida, tais como referências, referências, endossos e testemunhos, participação em estudos de caso, fornecimento de feedback do produto e, o mais importante, compartilhar boca-a-boca positiva com seus pares.

Utilizar a segmentação comportamental de fidelidade do cliente para dar respostas valiosas a perguntas importantes, tais como:

Quais são os fatores e comportamentos chave ao longo da jornada do cliente que levam à fidelidade?

Quais os clientes que são os melhores candidatos a programas de fidelização ou de defesa?

Como você pode manter seus clientes mais fiéis felizes e maximizar o valor que obtém deles?

Juros

Em que diferentes clientes estão interessados?

Compreender os interesses pessoais e profissionais dos seus clientes é fundamental para a personalização, engajamento do cliente e entrega de valor.

Segmentação comportamental baseada em interesses pode ser fundamental para entregar experiências personalizadas que mantêm os clientes engajados e voltam para mais. Isso é verdade independentemente de seu objetivo ser aumentar o uso do produto, visar clientes com ofertas de cross-sell ou upsell, ou entregar o conteúdo e as comunicações corretas para alimentar os clientes e ajudá-los a movê-los ao longo do caminho da compra, ou do caminho da advocacia.

Motores de recomendação de uso da Netflix, Amazon e Spotify para sugerir conteúdo e produtos inteiramente baseados nos interesses comportamentais dos clientes.

Uma das grandes vantagens do comportamento de interesse é a capacidade de conectar implicitamente interesses específicos com outros interesses potencialmente relacionados.

Ao fazer isso, cada vez que você capta um comportamento de interesse do cliente, você não está apenas ponderando o nível de interesse de um cliente em um determinado tópico, você também está multiplicando o número de interesses/tópicos potenciais adicionais que podem ser eficazes para engajar esse cliente.

Aprendizagem da máquina pode ajudar a escalar o processo. Como um número crescente de clientes se envolve e interage, haverá mais comportamentos baseados em interesses para descobrir, inferir e pesar ao longo do tempo.
h3>Engagement Level

Como os seus clientes estão envolvidos? Quem são seus clientes mais e menos engajados?

Anterior neste artigo falei sobre segmentação comportamental baseada no uso, que se relaciona especificamente com as interações dos clientes com seu produto ou serviço. Embora segmentar os clientes pelo seu nível de envolvimento possa incluir o uso, também abrange um espectro mais amplo de interações com a sua marca, que pode ser igualmente valioso para medir a força do relacionamento com o cliente.

Como você define “envolvimento” varia de acordo com sua empresa e seu papel, mas acho que todos nós podemos concordar que, de modo geral, o envolvimento é bom.

Se um cliente tem experiências positivas com sua marca e, como resultado, está disposto a interagir mais frequentemente e passar mais tempo envolvido com sua marca, este é geralmente um bom sinal de resultados positivos a seguir.

The more time a customer spends engaging with your brand and having positive experiences, the more likely that:

• Trust is increasing.
• A positive perception of the brand is developing.
• Their brand relationship is strengthening.
• They are considering making a purchase.

Engagement is a valuable metric in both pre-and-post-purchase realms of the customer journey.

Por exemplo, você pode usar a segmentação baseada no compromisso para entender como diferentes clientes em potencial estão envolvidos no seu funil de pré-compra, ou como os clientes existentes são ativos na sua comunidade de usuários.

Você pode medir o compromisso no nível individual de cliente/contato, no nível geral da empresa ou da conta, ou ambos. Em ambos os casos, segmentar seus clientes pelo seu nível de envolvimento é extremamente valioso para entender quais clientes estão mais e menos envolvidos com sua marca a qualquer momento e por quê e, mais importante, descobrir o que você vai fazer a respeito.

Below é um exemplo da Engagio, uma plataforma líder de Marketing Baseado em Contas, que considera o envolvimento uma de suas “Big 5” métricas ABM. O software do Engagio permite aos usuários medir o envolvimento comportamental em minutos para cada função individual em uma conta em potencial, assim como para cada conta em geral:

(Source)

User Status

User status is another way to behaviorally classify different customers by their relationship to your business.

Below are a few of the most common examples of user status:

• Non-users
• Prospects
• First-time buyers
• Regular users
• Defectors (ex-customers who have switched to a competitor)

But there are many different possible user statuses you might have depending on your business.

Por exemplo, uma empresa com um modelo gratuito a profissional ou modelo de avaliação livre pode ter um status para usuários “freemium” ou “free trial”.

Alavancar a tecnologia certa

Finalmente, sem a tecnologia certa no lugar, é incrivelmente difícil (quase impossível) ter verdadeiro sucesso com a segmentação comportamental hoje em dia.

Análises do Google, plataformas de publicidade como Google Adwords e Facebook, e sistemas de automação de marketing são todos exemplos de ferramentas que você pode (e deve) aproveitar para analisar, segmentar e segmentar clientes com base em comportamentos.

No entanto, essas ferramentas só podem fornecer uma fração do valor e das capacidades cobertas neste post. Elas não lhe fornecem os dados de viagem entre canais que você precisa para construir segmentos comportamentais abrangentes ou as percepções de viagem que você precisa para orquestrar ações com base na experiência geral de cada cliente.

O software de orquestração de viagem do cliente permite que você melhore as decisões de personalização em cada um dos seus pontos de contato, fornecendo uma experiência perfeita para cada cliente. Soluções sofisticadas permitem ativar novos públicos ou atualizar os já existentes, definidos pelos atributos e comportamentos dos clientes. Alavancar uma plataforma que prioriza as viagens, ao invés de interações dentro de canais em silos, ajudará sua empresa a oferecer a melhor experiência possível aos clientes com base em seus objetivos e necessidades únicas.

É a sua vez

Segmentação comportamental é uma técnica para segmentar os clientes pelo seu comportamento, para que você possa compreendê-los melhor e se envolver com eles de uma forma mais otimizada ao longo de suas viagens.

Usando os dez métodos de segmentação comportamental descritos acima, você pode permitir que os clientes alcancem seus objetivos únicos, maximizem o ROI, aumentem o valor de vida dos clientes e construam um conhecimento mais profundo da sua base de clientes.