Segmentação e posicionamento

4.1Lógica de segmentação

A segmentação parte do reconhecimento de que clientes diferentes respondem de forma diferente às mesmas ações. Em vez de uma única oferta para todo o mercado, a empresa define grupos que recebem propostas, mensagens, preços ou níveis de serviço distintos. A segmentação somente se justifica quando a diferença de resposta entre os grupos compensa o custo de tratá-los separadamente.

A segmentação a priori define grupos com base em critérios estabelecidos antes da análise, como região, canal ou estágio do relacionamento. A segmentação orientada por dados identifica padrões de semelhança entre clientes e pode revelar combinações que não estavam previstas. Em ambos os casos, os grupos devem apresentar diferenças relevantes para a ação de marketing.

Um segmento adequado atende a cinco critérios. É mensurável, porque é possível identificar quem pertence a ele; substancial, porque possui tamanho e valor que justificam atenção; acessível, porque pode ser alcançado pelos canais disponíveis; diferenciável, porque responde de forma distinta; e acionável, porque existe uma ação viável a ele direcionada. Grupos estatisticamente nítidos que não atendem a algum desses critérios apresentam pouca utilidade gerencial.

4.1.1Caso de mercado: grupo de baixa frequência que reúne clientes em risco e clientes sazonais em uma rede de academias

Uma rede de academias identifica quatro grupos por frequência de visita e consumo de serviços adicionais. Um grupo numeroso apresenta baixa frequência porque inclui tanto clientes em risco de cancelamento quanto clientes sazonais. A separação estatística é insuficiente para definir uma intervenção única, razão pela qual o histórico e o motivo de uso precisam ser incorporados.

4.1.2Verificação da decisão apoiada e da diferença de resposta entre grupos

A análise deve começar pela decisão que a segmentação pretende apoiar, isto é, pela oferta, mensagem ou nível de serviço que variará entre os grupos. Em seguida, deve-se verificar se a resposta efetivamente difere entre esses grupos. Uma segmentação que não altera nenhuma ação constitui apenas uma descrição da base.

4.1.3Erros comuns na definição da lógica de segmentação

• Criar segmentos sem uma decisão associada.
• Escolher critérios a priori por conveniência, como faixa etária, sem verificar se a resposta difere entre os grupos.
• Tratar segmentos como características fixas dos clientes, sem revisão periódica.

4.2Bases de segmentação

A base de segmentação é o tipo de variável utilizado para formar os grupos. As bases geográficas utilizam a localização; as demográficas, a idade, a renda e a composição familiar; as comportamentais, as compras, o uso e os canais; as de necessidades ou benefícios, o problema que o cliente procura resolver; e as atitudinais ou psicográficas, os valores, o estilo de vida e as percepções.

As bases diferem em dois aspectos que costumam variar em sentidos opostos. Variáveis demográficas e geográficas são de fácil obtenção e uso em mídia, mas frequentemente explicam pouco do comportamento. Necessidades e atitudes explicam bem as razões da escolha, mas exigem pesquisa e são difíceis de identificar em cada cliente da base. O comportamento observado ocupa posição intermediária, pois está disponível para clientes atuais e relaciona-se fortemente com a resposta, mas não existe para quem ainda não é cliente.

Por essa razão, é comum a combinação de bases. Uma prática frequente consiste em formar segmentos por necessidades em uma pesquisa e, posteriormente, identificar variáveis comportamentais ou demográficas que permitam reconhecer esses segmentos na base de clientes e na mídia.

4.2.1Caso de mercado: substituição de idade e região por necessidades como base de segmentação em uma seguradora de automóveis

Uma seguradora de automóveis segmentava seus clientes por idade e região. Uma pesquisa revelou que a escolha dependia mais de duas necessidades, preço mínimo ou atendimento ágil em sinistros, distribuídas de forma semelhante entre as faixas etárias. A empresa passou a utilizar a necessidade como base e identificou, em sua base de clientes, sinais comportamentais associados a cada grupo, como o acionamento anterior de assistência e a escolha de franquias altas.

4.2.2Escolha da base de segmentação e aproximação por variáveis observáveis

Deve ser escolhida a base que mais diferencia a resposta à decisão em questão, verificando-se sua acessibilidade nos canais disponíveis. Se a melhor base não puder ser identificada em cada cliente, devem ser buscadas variáveis observáveis que a aproximem, com mensuração da perda de precisão decorrente dessa aproximação.

4.2.3Erros comuns na escolha das bases de segmentação

• Utilizar dados demográficos apenas porque estão disponíveis.
• Criar segmentos atitudinais em pesquisa sem meios de reconhecê-los na base de clientes.
• Combinar bases sem registrar o critério que define cada grupo.

4.3Recência, frequência e valor monetário

O modelo RFM resume o relacionamento transacional por meio do tempo desde a última compra, do número de compras em determinado período e do valor monetário acumulado. A recência costuma sinalizar a continuidade do relacionamento, a frequência descreve a repetição de compras e o valor monetário aproxima a importância econômica observada.

Os escores devem ser interpretados em relação ao período e ao ciclo de compra. Uma recência de sessenta dias pode indicar abandono em uma categoria semanal e normalidade em uma categoria anual.

Na prática, cada dimensão é convertida em faixas, como quintis, e os clientes recebem um código de três dígitos. O RFM é simples, rápido e de fácil explicação, o que o torna um ponto de partida adequado. Suas limitações consistem em descrever apenas o passado transacional, desconsiderar margem e preferências e não indicar, isoladamente, qual ação gera efeito incremental em cada grupo.

4.3.1Caso de mercado: desconto para clientes “valiosos em risco” avaliado com grupo de controle em uma loja on-line de vinhos

Uma loja on-line de vinhos aplica o RFM e envia um desconto aos clientes classificados como “valiosos em risco”. A campanha apresenta alta taxa de compra, mas um grupo de controle sem desconto compra em proporção quase idêntica, porque muitos desses clientes compram apenas no fim do ano. O RFM identificou adequadamente os clientes que mereciam atenção, enquanto o teste demonstrou que o desconto não era a ação apropriada.

4.3.2Erros comuns na aplicação do modelo RFM

• Utilizar os mesmos limites de recência para categorias com ciclos de compra diferentes.
• Utilizar receita em vez de margem na dimensão monetária quando os produtos apresentam margens muito distintas.
• Avaliar campanhas por segmento RFM sem grupo de controle.

4.4Preparação de variáveis para agrupamento

Algoritmos de agrupamento formam grupos a partir de distâncias entre clientes, e essas distâncias dependem inteiramente das variáveis escolhidas e de sua forma de mensuração. Três precauções são decisivas. A primeira refere-se à escala, pois uma variável em reais, com valores na casa dos milhares, domina outra medida em número de visitas, a menos que ambas sejam padronizadas.

A segunda precaução refere-se à redundância. Variáveis muito correlacionadas, como número de pedidos e número de visitas com compra, medem praticamente o mesmo fenômeno, e a inclusão de ambas atribui peso dobrado a essa dimensão. A terceira refere-se à relevância, uma vez que variáveis sem relação com as diferenças de interesse, como um código de cadastro, adicionam ruído e podem ocultar a estrutura real.

Antes do agrupamento, também devem ser tratados os valores extremos e as variáveis muito assimétricas, por meio de transformações como o logaritmo, e deve ser definido o tratamento dos dados ausentes. Essas escolhas devem ser registradas, porque alteram os grupos encontrados.

4.4.1Caso de mercado: redução de variáveis redundantes de consumo de dados no agrupamento de clientes de uma operadora de telefonia

Uma operadora de telefonia agrupou clientes por meio de 40 variáveis de uso. Doze dessas variáveis descreviam variações do consumo de dados móveis, e os grupos resultantes separavam-se quase exclusivamente por esse eixo. Após a redução das variáveis redundantes a um indicador por dimensão, surgiram grupos distintos em uso de voz, roaming e serviços adicionais, que eram precisamente as dimensões que orientavam ofertas diferentes.

4.4.2Seleção, padronização e verificação das variáveis antes e depois do agrupamento

Antes do agrupamento, devem ser escolhidas poucas variáveis que representem as dimensões relevantes para a decisão, verificadas as correlações entre elas, padronizadas as escalas e tratados os valores extremos. Após a formação dos grupos, deve-se verificar se eles se diferenciam nas variáveis relevantes para a ação, inclusive naquelas que não foram utilizadas no agrupamento.

4.4.3Erros comuns na preparação de variáveis para agrupamento

• Realizar o agrupamento com variáveis em escalas diferentes sem padronizá-las.
• Incluir muitas variáveis que medem o mesmo fenômeno.
• Utilizar todas as variáveis disponíveis na expectativa de que o algoritmo selecione as relevantes.

4.5Número de grupos e estabilidade

O k-médias é o algoritmo de agrupamento mais utilizado em marketing. O algoritmo inicia com k pontos de partida, atribui cada cliente ao centro mais próximo, recalcula os centros como a média de cada grupo e repete o procedimento até que nenhuma atribuição se altere. O resultado depende do número de grupos escolhido e dos pontos de partida.

Não existe um número correto de grupos implícito nos dados. Algumas ferramentas auxiliam essa escolha, como a curva de cotovelo, que mostra a redução da dispersão interna a cada grupo adicional; o ponto em que esse ganho diminui sugere um número razoável. A escolha final, entretanto, combina esse sinal com critérios gerenciais, como o número de tratamentos diferentes que a empresa consegue executar e a interpretabilidade dos grupos.

A estabilidade constitui o teste mais útil. Se uma nova execução do algoritmo, com outros pontos de partida ou com outra amostra, produz grupos muito diferentes, a estrutura encontrada não é confiável. Segmentos instáveis mudam de composição de um mês para outro e não sustentam uma estratégia.

4.5.1Caso de mercado: instabilidade de dois dos quatro grupos entre amostras mensais em uma rede de academias

Uma rede de academias identifica quatro grupos por frequência de visita e consumo de serviços adicionais. Na repetição do agrupamento com amostras de meses diferentes, dois dos quatro grupos trocam de membros em mais de 40% dos casos. A equipe reduz a solução para três grupos estáveis e passa a utilizar o histórico e o motivo de uso para separar, dentro do grupo de baixa frequência, clientes em risco de clientes sazonais.

4.5.2Escolha de k com base em estabilidade, interpretabilidade e ações distintas

Devem ser testados vários valores de k, cada um repetido com pontos de partida diferentes, comparando-se a concordância entre as execuções. Recomenda-se escolher o menor número de grupos que seja estável, interpretável e associado a ações distintas. A semente, as variáveis e o pré-processamento devem ser registrados para que o resultado possa ser reproduzido.

4.5.3Erros comuns na escolha do número de grupos e na avaliação da estabilidade

• Executar o algoritmo uma única vez e tratar o resultado como definitivo.
• Escolher k apenas pela curva de cotovelo, sem considerar a capacidade de execução.
• Permitir, sem perceber, que clientes extremos formem um grupo próprio.

4.6Perfilamento e nomeação de segmentos

Após sua formação, os grupos precisam ser descritos. O perfilamento compara cada segmento com a média da base em várias variáveis, inclusive naquelas que não foram utilizadas para formar os grupos. O índice é uma forma prática de realizar essa comparação e corresponde ao valor do segmento dividido pela média da base, multiplicado por 100. Um índice de 150 em compras pelo aplicativo significa que o segmento utiliza o aplicativo 50% mais do que a média.

O nome do segmento resume sua característica distintiva e orienta os usuários da segmentação. Nomes adequados descrevem comportamento ou necessidade, como “compradores de reposição mensal” ou “caçadores de promoção”, e evitam rótulos vagos ou caricaturas. Personas construídas a partir dos dados auxiliam a comunicação do segmento, desde que não acrescentem características inventadas.

O perfil também revela o tamanho e o valor de cada grupo. Um segmento com perfil muito nítido pode ser pequeno demais para justificar uma ação, enquanto um segmento grande e pouco distinto pode representar apenas a média da base.

4.6.1Caso de mercado: perfil em índices e nomeação de um segmento de uma rede de supermercados

Uma rede de supermercados identifica cinco segmentos. O perfil de um deles apresenta índice 180 em compras de produtos orgânicos, 160 em pedidos pelo aplicativo e 70 em uso de cupons. A equipe denomina o segmento “prioriza qualidade e conveniência” e cria um sortimento destacado no aplicativo, em vez de oferecer descontos. O segmento representa 9% dos clientes e 17% da margem.

4.6.2Construção da tabela de índices e descrição de cada segmento

Recomenda-se construir uma tabela de índices por segmento, destacar os valores que se afastam muito da média e redigir, para cada grupo, uma frase que descreva o comportamento distintivo e a ação proposta. O tamanho e a participação na margem também devem ser incluídos para orientar a priorização.

4.6.3Erros comuns no perfilamento e na nomeação de segmentos

• Nomear segmentos por estereótipos não sustentados pelos dados.
• Descrever segmentos apenas pelas variáveis utilizadas no agrupamento.
• Desconsiderar o tamanho e o valor de cada grupo na apresentação dos perfis.

4.7Atratividade e escolha do alvo

O targeting seleciona os segmentos cuja atratividade e compatibilidade estratégica justificam tratamento diferenciado. A decisão deve considerar valor esperado, custo de atendimento, capacidade competitiva e risco de exclusão indevida. O tamanho do segmento, isoladamente, não determina sua prioridade.

Uma forma estruturada de comparar segmentos consiste em atribuir notas a critérios como tamanho, crescimento, margem, intensidade competitiva e aderência às capacidades da empresa, ponderá-las e calcular uma pontuação. Os pesos expressam a estratégia, de modo que uma empresa focada em rentabilidade atribui maior peso à margem, ao passo que uma empresa em expansão atribui maior peso ao crescimento. A demonstração da variação da escolha conforme os pesos torna a decisão explícita e passível de discussão.

A escolha de um alvo também implica decidir o que não será feito. Segmentos fora do alvo continuam sendo atendidos, mas sem investimento diferenciado. A escolha deve considerar se a exclusão afeta grupos de forma indevida, tema retomado no capítulo 13.

4.7.1Caso de mercado: escolha entre universitários e pequenos empreendedores como alvo de um novo cartão de uma fintech

Uma fintech avalia quatro segmentos para um novo cartão. O segmento de jovens universitários é o maior e o de maior crescimento, mas apresenta margem baixa e concorrência intensa. O segmento de pequenos empreendedores é menor, com margem alta e pouca oferta adequada. Com pesos que privilegiam o crescimento, o segmento de universitários obtém a maior pontuação; com pesos que privilegiam a margem e a aderência, prevalece o segmento de empreendedores. A diretoria escolhe os empreendedores e registra que a decisão depende da prioridade atribuída à rentabilidade.

4.7.2Definição prévia de critérios e pesos e análise de sensibilidade da escolha

Devem ser listados os segmentos candidatos, definidos os critérios e os pesos antes da pontuação e testada a sensibilidade da escolha a mudanças nos pesos. Se o segmento vencedor se altera com pequenas variações, a decisão depende de uma escolha estratégica que deve ser explicitada, e não de uma diferença nos dados.

4.7.3Erros comuns na avaliação da atratividade e na escolha do alvo

• Escolher o maior segmento sem considerar margem, concorrência e custo de atendimento.
• Definir os pesos após identificar o segmento que se deseja priorizar.
• Deixar de reavaliar o alvo quando o mercado ou a capacidade da empresa se alteram.

4.8Posicionamento e mapas perceptuais

Posicionamento é o lugar que uma marca ocupa na mente do segmento-alvo em relação aos concorrentes. O posicionamento responde a três perguntas, que se referem ao público da oferta, ao elemento de diferenciação e à razão pela qual o cliente deveria acreditar nessa diferença.

Mapas perceptuais representam marcas ou ofertas em dimensões que resumem como o mercado percebe diferenças competitivas. A proximidade indica semelhança percebida, não necessariamente substituição observada. As dimensões precisam ser sustentadas por dados e não devem receber interpretações posteriores sem validação.

Os mapas podem ser construídos a partir de avaliações de atributos em pesquisa ou de julgamentos de semelhança entre marcas. Quando incluem também os pontos ideais dos consumidores, isto é, a combinação de atributos que cada consumidor preferiria, os mapas passam a indicar onde há demanda, e não apenas onde há marcas.

4.8.1Combinação do mapa perceptual com dados de preferência e de mercado

O posicionamento deve traduzir uma diferença percebida em uma proposta relevante e sustentável. Um espaço aparentemente vazio no mapa pode representar oportunidade, mas também pode indicar baixa demanda. A recomendação requer a combinação do mapa com dados de preferência, tamanho do mercado e capacidade de execução.

4.8.2Erros comuns na construção e na interpretação de mapas perceptuais

• Nomear os eixos do mapa após sua visualização, sem verificar quais atributos os sustentam.
• Buscar espaços vazios sem verificar a existência de consumidores interessados neles.
• Reposicionar a marca com base em um único mapa, sem acompanhar a percepção ao longo do tempo.

4.9Ativação e migração entre segmentos

Uma segmentação somente gera valor quando é utilizada em campanhas, regras de atendimento, sortimento, preços ou mensagens. A ativação consiste em transferir o segmento de cada cliente para os sistemas de CRM, mídia e atendimento, com uma regra que classifique também os clientes novos, que não estavam na base utilizada para criar os grupos.

Os segmentos não são fixos, pois clientes ganham e perdem valor, mudam de hábitos e abandonam a empresa. O acompanhamento da migração entre segmentos, por exemplo de um mês para o outro, indica se a base está melhorando ou se deteriorando e permite medir o efeito de ações cujo objetivo é mover clientes, como programas de reativação.

Uma matriz de transição resume essa dinâmica, indicando, para cada segmento de origem, a proporção de clientes que permanece, sobe, cai ou sai no período seguinte. A projeção dessas proporções para alguns meses à frente indica a trajetória da composição da base caso nenhuma condição se altere.

4.9.1Caso de mercado: redução da passagem de clientes em risco para inativos em uma marca de cosméticos

Uma marca de cosméticos acompanha mensalmente quatro segmentos: novos, ativos de alto valor, em risco e inativos. A matriz de transição indica que 30% dos clientes em risco tornam-se inativos a cada mês. Um programa de contato pós-compra, testado com grupo de controle, reduz essa saída para 22%. A projeção em 12 meses indica que a mudança deixa o segmento de alto valor cerca de um quarto maior do que no cenário sem programa.

4.9.2Regras de classificação, atualização dos segmentos e metas baseadas na matriz de transição

Devem ser definidas regras de classificação aplicáveis a todos os clientes, inclusive os novos, e os segmentos devem ser atualizados com periodicidade compatível com o ciclo de compra. A matriz de transição deve ser monitorada e utilizada na definição de metas, substituindo formulações como “aumentar a receita do segmento A” por metas como “reduzir de 30% para 22% a passagem de clientes em risco para inativos”.

4.9.3Erros comuns na ativação e no acompanhamento da migração entre segmentos

• Criar a segmentação em uma análise pontual e nunca atualizá-la.
• Não dispor de regra para classificar clientes novos.
• Celebrar o crescimento de um segmento sem verificar a origem dos clientes.