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A segmentação de dados pode ajudar a empresa a personalizar estratégias e melhorar a experiência do cliente. Entenda!
Antes de iniciar o processo de data analytics, é importante que as equipes preparem sua base de dados para otimizar a compreensão sobre os dados.
Uma das práticas que envolvem essa etapa de preparação é a segmentação de dados, uma abordagem usada para organizar e separar os dados em grupos específicos.
Dentro da segmentação, existem várias técnicas diferentes que podem ser aplicadas para categorizar as informações dentro da base de dados. Hoje, vamos conhecer mais sobre elas e entender como podem nos ajudar a personalizar insights para diferentes públicos.
Vamos lá?
O que é e como funciona a segmentação de dados
A segmentação de dados é uma técnica que organiza as informações em grupos específicos, ou seja, categoriza os dados conforme características.
Ela faz parte do processo de data preparation (que em português significa preparação de dados), onde dados de diversas fontes e formatos são padronizados para serem analisados pelo time.
Em um universo onde os dados são coletados a partir de inúmeros tipos de fontes — interações digitais, histórico de compras e até mesmo informações de redes sociais —, a segmentação é a prática que facilitará o entendimento sobre esses dados.
Garantindo, dessa forma, que as nossas análises estejam alinhadas com o perfil de cada público.
Técnicas para segmentar dados por público
Existem diferentes técnicas de segmentação para serem aplicadas na nossa base de dados. As principais são:
Segmentação demográfica
Classifica os dados com base em características do público, como idade, gênero, localização e renda. Com ela, conseguimos direcionar campanhas e ações para segmentos específicos com base nas necessidades de cada grupo demográfico.
Segmentação firmográfica
Geralmente aplicada em ambientes B2B, essa técnica divide o público com base em características empresariais, como porte, setor e localização das empresas-clientes.
Com os insights adquiridos a partir dessa técnica, somos capazes de adaptar ofertas de acordo com as necessidades de cada perfil de empresa.
Segmentação comportamental
Organiza os dados conforme o comportamento do público.
Ao entender hábitos de compra, frequências de interação e padrões de uso de produtos, conseguimos ajustar nossas ações para atender a preferências específicas, tornando nossas campanhas e comunicações muito mais envolventes e adequadas ao ciclo de compra do cliente.
Segmentação psicográfica
Aqui, o foco está nos traços de personalidade, interesses, estilos de vida e valores do nosso público-alvo. É uma técnica que vai além das características demográficas, ajudando-nos a entender o motivo por trás das decisões do cliente.
Com os insights adquiridos dessa abordagem, podemos adaptar produtos e campanhas que realmente ressoam com o estilo de vida e as crenças do nosso público.
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Como a segmentação melhora a relevância das análises
Sempre que falamos em segmentação de dados, as pessoas tendem a associar a prática apenas à organização das informações.
O objetivo central é esse? Sim! Mas é importante entender que o processo de segmentação também ajuda a aumentar a qualidade das análises.
Quando segmentamos e trabalhamos com um público específico, por exemplo, fica muito mais fácil identificar padrões e tendências e aplicar esses insights em ações práticas.
Além disso, a segmentação é algo que facilita a criação de campanhas e estratégias que ressoem com o público. Afinal, conseguimos entender melhor seus perfis, comportamentos e necessidades, e, com isso, passamos a desenvolver mensagens e produtos que realmente atendam a essas expectativas.
Como fazer a segmentação de dados na prática
Para aplicar a segmentação de dados, será necessário que os profissionais executem cinco etapas:
1- Quais são os objetivos da segmentação?
Definir o motivo da segmentação vai orientar as próximas etapas, além de garantir que o processo tenha um propósito claro, seja ele direcionar campanhas, criar novos produtos ou melhorar o atendimento ao cliente.
2- Como será feita a coleta e organização dos dados?
Os dados devem ser organizados e padronizados para que possam ser segmentados de maneira uniforme e fácil de interpretar. Aqui, recomenda-se que as fontes sejam revisadas cuidadosamente e que os dados passem por um processo de limpeza para remover inconsistências.
3- Qual das técnicas de segmentação será aplicada?
Depois que os objetivos forem definidos e os dados coletados, é hora de selecionar a técnica de segmentação que vai ajudar no cumprimento do propósito.
Técnicas demográficas, comportamentais ou psicográficas podem ser combinadas, caso exista necessidade.
4- Quem fará análise dos segmentos?
Após a segmentação, cada grupo de dados precisa ser analisado para identificar padrões e características únicas. Nessa fase, você e a sua equipe podem começar a mapear tendências e oportunidades que orientem estratégias específicas.
5- Por que testar e ajustar os segmentos?
Por fim, será preciso realizar ajustes e melhorias conforme os resultados forem sendo medidos. Isso vai ajudar a garantir que a segmentação permaneça relevante e alinhada com as mudanças de comportamento e necessidades do seu público.
DHuO Data: solução ideal para garantir segmentação precisa
O universo de dados é complexo, e realizar procedimentos de coleta, preparação, segmentação e análise sem o apoio de ferramentas pode se tornar humanamente impossível.
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Com a ferramenta, você pode:
- Carregar, preparar se segmentar todos os dados;
- Gerenciar modelos de ML para ajudar nas análises;
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