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Aprofundando no Marketing de Relacionamento

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Aumentando a Rentabilidade do Cliente com Database Marketing

Para aumentar a rentabilidade o marketing das instituições financeiras precisa intensificar o uso da informação do cliente e utilizar adequadamente as técnicas do cross-selling segmentado.

Autora Miriam Bretzke, professora e doutoranda da Fundação Getúlio Vargas e diretora da Bretzke Consultoria & Associados. Defendeu a primeira tese sobre Marketing de Relacionamento obtendo o título de mestre pela FGV com a nota máxima. Palestrante internacional, com artigos publicados nos Estados Unidos, Europa e América Latina, nas mais conceituadas revistas de Marketing.

As instituições financeiras na entrada do novo século estão se conscientizando da necessidade de intensificar o foco no Marketing de Relacionamento se quiserem manter e crescer no seu mercado. Apesar dos budgets das instituições financeiras ainda estarem direcionados para o mass-marketing e programas de conquista de novos clientes, os bancos estão aprendendo que podem reduzir as taxas de attrition voluntários e melhorar a rentabilidade vendendo mais produtos e serviços para os clientes atuais.

Além disso, alguns estudos em diversos tipos de indústrias demonstraram que os custos chegam a ser 5 vezes maiores na conquista de um novo cliente do que na venda cruzada para um cliente existente.

Portanto, "estreitar" o relacionamento, melhorar o "customer service" e a qualidade são os fatores chaves para sobreviver no século 21. A habilidade para desenvolver e utilizar estratégias sofisticadas com Database Marketing desempenhará um papel importante em ajudar as instituições financeiras a atingir os seus objetivos. O Database Marketing pode ser usado eficientemente para pesquisas de comportamento, planejamento estratégico, desenvolvimento de produtos, análise de localização de agências, análise de preços, identificação dos melhores clientes e programas de marketing direto de massa e dirigido.

Entretanto, os bancos brasileiros, e mesmo os americanos, ainda nem chegaram perto em termos de explorar as oportunidades disponíveis com a aplicação das sofisticadas técnicas de Database Marketing. Nem mesmo, a grande quantidade de segmentações e estratégias segmentadas que começam a ser realizados tiraram proveito de técnicas de análise quantitativa mais sofisticadas que podem propiciar altos retornos no gerenciamento dos clientes através do Database Marketing.

Considerando que as estratégias segmentadas são cada vez mais importantes para minimizar os custos dos investimentos em Marketing e fazer cada real investido gerar maior retorno, agora é a hora para descobrir o tesouro escondido no seu Database Marketing.

 
O que é Database Marketing??

Database Marketing é o termo amplamente usado no Marketing, mas parece que tem diferentes conceituações dependendo de quem o está definindo. O National Center for Database Marketing tem empregado a seguinte definição, que tem sido aceita como padrão pelos profissionais da área:

"Database Marketing é o gerenciamento de um sistema dinâmico de base de dados inteligíveis, atualizados, com dados relevantes sobre os clientes atuais e potenciais:

Para identificar os clientes atuais e potenciais mais propensos a responder ações de marketing;

Com o propósito de desenvolver um relacionamento de alta qualidade de longo prazo com compras repetidas;

Através do desenvolvimento de modelos preditivos que capacitarão: o envio das mensagens desejadas no tempo certo, no formato certo, para as pessoas certas;

Com mensagens que encantarão o cliente;

Construindo lealdade,

Fazendo com que as despesas de marketing tenham a melhor relação custo-resultado;

E, aumentando o lucro."

Utilizado de forma adequada, o Database Marketing pode ajudar os bancos a focarem sua atenção para onde estará direcionado o Marketing dos próximos anos - cultivando e retendo os clientes atuais. Na febre atual, mais do que nunca, os bancos precisaram proteger seu maior patrimônio, que são os clientes atuais, e obterem o máximo de retorno.

 
Maximizando a Efetividade do Database Marketing

Quando a instituição decide atuar de forma mais dirigida e segmentada é preciso mudar a perspectiva e a forma como incorporam as informações no processo decisório e nas ações operacionais do dia-a-dia. Além disso, é preciso estar atento para o fato que mesmo quando as informações estão disponíveis e o Database Marketing já está implantado, os executivos de marketing freqüentemente não vislumbram como explorar todo potencial das informações contidas no DBM, como enfatiza James N Lazos, nos seus artigos. Evidenciando que, mesmo nos mercados onde a cultura do database marketing já permeia a organização, ainda existe um longo caminho a percorrer para o pleno uso dos recursos disponíveis.

Para maximizar o uso do Database Marketing os executivos de marketing precisam lograr três metas muito importantes.

1. Devem desempenhar um papel ativo na integração do database no processo de planejamento de marketing.

2. Precisam melhorar a sua expertise em Tecnologia da Informação para assegurar o papel de liderança no desenvolvimento da plataforma de hardware e software adequada ao Database Marketing. E, principalmente, assegurar que as informações do Database Marketing não fiquem restritas ao acesso especializado de poucas pessoas dentro da empresa.

3. Devem prover os usuários de softwares especializados em Gerenciamento de Relacionamento, como o ACT, Goldmine, Maximizer, Telemagic ou outros de maior porte com desenvolvimento próprio. Estes softwares se integram ao Sistema de Database Marketing fazendo a entrega simplificada da ficha do cliente para que a agência, o telemarketing e o executivo da conta possam, de fato, gerenciar os seus clientes, um a um. O tipo do software utilizado terá impacto direto sobre a amplitude e profundidade de como as informações do Database Marketing se integrarão no processo de planejamento e no relacionamento do dia-a-dia com o cliente.
 
 
As Opções de Integração do Database Marketing aos Processos Operacionais


Existem duas opções de integração quando se desenvolve um novo sistema de Database Marketing, ou se modifica o atual.

Uma das opções é a denominada de integração básica: o DBM é um sistema isolado, alocado na área de marketing. Aplicativos especializados podem ser comprados no mercado e implementados na rede. Em certos intervalos pré-definidos o responsável pelo DBM reúne todos os dados contidos no AIMC para manutenção externa, através de um fornecedor de serviços especializado. O fornecedor recebe o arquivo e processa a atualização, pelo cruzamento com outros DBMs e a manutenção propriamente dita. No Brasil, para realizar o enriquecimento do DBM, pode-se recorrer aos DBMs das outras empresas do mesmo grupo. Estes dados retornam ao DBM e podem ser tratados e utilizados pelos analistas de Marketing. Neste caso, o nível de integração é o mais baixo possível servindo apenas ao processo de planejamento e controle das ações de marketing direto.

A segunda opção, denominada de integração total, é o Database Marketing instalado no mainframe e totalmente integrado à operação, porém, ainda separado do transacional da instituição. Neste caso, o sistema requer muitos recursos de processamento e um nível de suporte maior. A principal vantagem é a atualização constante de um grande número de informações obtidas pelas diversas áreas que possuem relacionamento com os clientes e prospects.

Esta modalidade enriquece o DBM permitindo um refinamento das análises estatísticas. Os analistas de marketing não ficam limitados ao fornecedor externo e a um conjunto restrito de informações. Com os dados no mainframe e atualizados on-line é possível prover o telemarketing, o pessoal da agência e os vendedores, com informações valiosas para o efetivo relacionamento com o cliente.

A linha de frente do relacionamento instrumentalizado com um software de gerenciamento do relacionamento, contendo todas as informações do cliente, e com total autonomia para extração de relatórios e pesquisas, será muito mais pró-ativa e participante na busca de resultados de venda de produtos e serviços e no processo de retenção e fidelização.

 
Um Exemplo Prático de como Aumentar a Rentabilidade com os Clientes Atuais e Gerar uma Impressão Positiva sobre o Banco


Para entender como uma instituição financeira pode usar o Database Marketing, para aumentar a rentabilidade, vamos apresentar o exemplo do cross-sell de conta corrente direcionados aos clientes de poupança de um banco.

Primeiramente, o banco usa o Database Marketing para construir um modelo que utiliza os poupadores como variável dependente. Uma técnica amplamente usada para este fim é a regressão logística. A regressão logística vai percorrer o banco de dados de poupadores e incorporar dentro da equação de regressão aquelas variáveis que explicam as principais variações dos mesmos. O "modelo de resposta" resultante, quando aplicado para todos os clientes no DBM, vai definir um intervalo que representa um conjunto de atributos que indicarão que um determinado cliente é um candidato a correntista.

Os atributos que definem os clientes como aqueles que abririam uma conta são poderosos por si mesmos para identificar o target para a venda desse produto. E, serão mais precisos que a estratégia de marketing baseada na análise cruzada do DBM. Neste caso, o Banco apenas identificaria os clientes com conta poupança que não são tem conta corrente ativa. Mas, como o banco do exemplo pretende ativar somente àqueles clientes com predisposição para abrir a conta corrente, e que também tenham um saldo médio que resulte num cliente rentável para a instituição. Portanto, a instituição irá desenvolver um segundo modelo de regressão logística, que irá examinar os atuais poupadores para determinar as variáveis que explicam a rentabilidade em termos de saldo médio na poupança, além de outros atributos.

Quando aplicado ao banco de dados de poupadores, este modelo irá mostrar quais são os clientes rentáveis e que montante de abertura de conta teriam condições de efetivar.

O banco, do exemplo, vai então combinar os dois modelos num terceiro que irá percorrer o banco de dados inteiro com um algoritmo - que irá representar a probabilidade conjunta de um solicitante de abertura de conta corrente realizar o montante de depósito esperado.

Unindo, o índice esperado de que o cliente realize um certo montante de depósito, a rentabilidade média prevista por solicitante de conta corrente, o custo médio por mala direta postada, e as taxas históricas de resposta com este tipo de campanha, o banco poderá identificar que será mais lucrativo enviar a mala direta para os três primeiros grupos com o índice esperado de retorno mais alto e abandonar os outros sete que representariam prejuízo.


Veja na figura ao lado.

Portanto, os modelos preditivos trazem os seguintes benefícios:

Permitirá identificar os clientes mais responsivos para o cross-sell de conta corrente - os que mais precisam de uma conta corrente e que terão uma percepção positiva do seu banco, quando este lhe indicar o que ele precisa;

Permitirá identificar quais os clientes que irão solicitar a abertura da conta com o depósito desejado;

Identificará o segmento dos clientes mais rentáveis para realizar a campanha;

Reduzirá drasticamente o tamanho do segmento a ser incluído na lista da mala direta, resultando em economia (economia que pagará com lucro o custo do desenvolvimento dos modelos preditivos, que também poderão ser usados na próxima campanha);

Permitirá evitar os clientes que não são receptivos a esse tipo de venda ou que não desejam este tipo de produto.

Ao longo do tempo, realizar campanhas de venda apenas para aqueles clientes que tenham real necessidade do produto ou serviço melhora a imagem que os mesmos tem do banco, evitando solapar o esforço em construir um relacionamento estável e duradouro para conquistar a lealdade e, conseqüentemente, aumentar a rentabilidade.

A maximização da rentabilidade ocorre quando os executivos de marketing empregam técnicas estatísticas para predizer quem é o cliente mais responsivo a uma determinada oferta de um produto ou serviço em particular.

Além disso, os modelos preditivos não se limitam a cross-selling. Pode-se adaptar o mesmo modelo dos clientes atuais para prospects (não clientes), identificando aqueles que são mais propensos a comprar os produtos e serviços do banco, abrindo fontes inexploradas de novos clientes.

A longo prazo, um Database Marketing integrado dá aos executivos de marketing e toda a organização a oportunidade de refinar as suas estratégias eficientemente, entender o valor do relacionamento com o cliente, conquistar a lealdade, e finalmente aumentar o lucro para a sua instituição.

O sucesso atualmente pertencem às instituições financeiras que consistentemente conseguem prover serviços de qualidade superiores e que encantam os clientes com essa capacidade. Além disso usarão o database marketing para ouvir os seus clientes, direcionando as estratégias para atender às suas necessidades.
 

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