As empresas modernas não têm falta de dados.
Análise do site.
Registros do CRM.
Análise do produto.
Histórico de compras.
Interações com e-mails.
Chamados de suporte.
Dados publicitários.
Ainda assim, muitas empresas continuam com dificuldade para responder a uma pergunta simples:
Por que os clientes estão se comportando dessa forma?
O problema nem sempre é a falta de dados.
Às vezes, é a falta de contexto.
Dois tipos de conhecimento sobre os clientes
Pense nos seus dados de clientes como duas grandes categorias.
Dados comportamentais
Eles mostram o que as pessoas fazem.
Por exemplo:
-
Visitaram a página de preços
-
Abriram um e-mail
-
Usaram um recurso
-
Compraram um produto
-
Cancelaram uma assinatura
-
Entraram em contato com o suporte
Dados sobre atitudes
Eles mostram o que as pessoas dizem, pensam ou sentem.
Por exemplo:
-
Satisfação
-
Motivação
-
Preferência
-
Valor percebido
-
Frustração
-
Intenção
-
Expectativas
Nenhuma categoria deve substituir automaticamente a outra.
Elas respondem a perguntas diferentes.
Exemplo: os clientes estão cancelando
Sua análise mostra:
A perda de clientes aumentou 15%.
Esse é um sinal sério.
Agora pergunte aos clientes que cancelaram:
Qual foi o principal motivo pelo qual você decidiu cancelar?
Depois:
O que poderíamos ter feito de forma diferente?
Você pode descobrir:
-
Preço
-
Recursos ausentes
-
Integração inicial difícil
-
Pouco uso
-
Falta de suporte
-
O produto não é mais necessário
Agora você tem possíveis explicações.
Exemplo: adoção de um recurso
A análise do produto mostra:
Apenas 12% dos usuários adotaram o recurso X.
As possíveis explicações incluem:
-
Eles não sabem que o recurso existe.
-
Eles não o entendem.
-
Eles não precisam dele.
-
É difícil de usar.
-
Não resolve um problema importante.
Em vez de supor, pergunte.
Você sabia que o recurso X existia?
Depois:
Se sim, por que você ainda não o usou?
Agora sua equipe de produto tem informações que não conseguiria obter apenas com os dados de uso.
Exemplo: conversão alta, mas retenção baixa
Imagine que seu marketing tenha um desempenho excelente.
Muitas pessoas se cadastram.
Mas muitas saem depois de um mês.
Isso pode indicar uma diferença entre:
o que o marketing prometeu
e
o que os clientes vivenciaram.
Pesquise tanto os novos clientes quanto os que estão saindo.
Pergunte:
O que você esperava antes de se cadastrar?
e:
Como foi a experiência real em comparação com suas expectativas?
A diferença entre essas respostas pode revelar problemas de posicionamento, integração inicial ou experiência do produto.
Construa uma visão unificada do cliente
Um método útil é:
Comportamento
O que eles fizeram?
↓
Feedback
O que eles dizem?
↓
Contexto
Quem são eles?
↓
Comparação
Em que pontos o comportamento e o feedback divergem?
↓
Ação
O que devemos investigar ou mudar?
Isso é conhecimento sobre os clientes.
Não presuma que as respostas das pesquisas são perfeitas
O feedback dos clientes tem limitações.
As pessoas podem:
-
Lembrar dos acontecimentos de forma incorreta
-
Dar respostas socialmente desejáveis
-
Descrever intenções em vez de comportamentos
-
Interpretar as perguntas de maneiras diferentes
-
Esquecer por que tomaram uma decisão
Isso não torna as pesquisas inúteis.
Significa que os dados das pesquisas se tornam mais valiosos quando são interpretados junto com outras evidências.
Por exemplo:
70% dizem que valorizam o recurso X.
Agora compare com:
Apenas 20% usam o recurso X.
Essa é uma diferença interessante.
Investigue.
A Enquete pode fornecer a camada de feedback
A Enquete oferece NPS, CSAT, CES, propriedades personalizadas, ramificações, filtragem de respostas, análise de dados, relatórios de tendências e AI Insight.
Você também pode distribuir pesquisas por e-mail e pelos canais do site, permitindo coletar feedback em diferentes momentos da jornada do cliente.
Isso faz com que as pesquisas complementem suas ferramentas de análise existentes.
Você não precisa substituir sua plataforma de análise.
Use o feedback dos clientes para acrescentar a informação que seus dados comportamentais não fornecem.
O objetivo não é ter mais dados
É interpretá-los melhor.
Imagine ter:
10 painéis + 100 métricas
mas ainda perguntar:
"Por que os clientes estão saindo?"
Agora imagine ter:
10 painéis + 100 métricas + feedback direto dos clientes.
O segundo sistema oferece mais oportunidades para formular e testar explicações.
Combine as fontes de dados, não as isole
O futuro do conhecimento sobre os clientes não é:
Pesquisas contra análise de dados.
É:
Pesquisas + análise de dados + CRM + suporte + dados do produto.
Cada fonte conta uma parte da história.
As empresas que conectam essas perspectivas podem tomar decisões mais bem fundamentadas porque não dependem de uma única visão incompleta do cliente.
A série sobre conhecimento dos clientes
- Por que a IA torna o feedback dos clientes mais valioso, e não menos
- Pare de perguntar à IA o que seus clientes querem. Pergunte aos seus clientes.
- Como criar um ciclo de aprendizado com os clientes
- O que seus clientes fazem não é o mesmo que o motivo pelo qual fazem
- Como transformar respostas de pesquisas em inteligência de marketing
- Como pesquisas originais com clientes podem tornar sua marca mais visível nas buscas com IA
- Como usar o feedback dos clientes para melhorar a conversão do seu site
- Como combinar dados comportamentais com feedback dos clientes
- Por que mais dados de marketing nem sempre significam decisões melhores
- Como transformar pesquisas com clientes em relatórios de pesquisa originais
