Toda empresa de sucesso consegue entender o perfil do cliente que ela atende. Esse é um dos principais fatores que podem ajudar negócios a serem mais competitivos no médio e longo prazo: ao conhecer o público-alvo em detalhes, estratégias de relacionamento se tornam mais robustas e capazes de gerar lucros.
Para te ajudar a entender como levantar os dados sobre ele, preparamos o texto a seguir. Boa leitura!
Faça uma análise dos clientes atuais
A análise dos clientes atuais é o primeiro passo que um negócio pode adotar para otimizar o seu fluxo de trabalho. Isso permite aos times entender como melhorar a relação com quem já conhece a marca e os seus produtos. Além disso, garante que as equipes conseguirão se relacionar bem com quem já está fidelizado com a empresa.
Por isso não deixe de analisar dados de relacionamento e vendas para entender o perfil do cliente da sua empresa. Explore soluções de Big Data e Business Intelligence para dar valor agregado a esses registros e conseguir um melhor posicionamento de mercado. Assim, será mais fácil montar um perfil dos consumidores e as suas demandas.
Entenda o perfil do seu negócio
Entender o perfil do negócio também é um passo importante para quem quer melhorar o posicionamento da marca em relação ao seu público-alvo. Esse processo dá ao gestor uma visão ampla sobre a missão da marca, quem ela quer atingir e os seus diferenciais. Ao mesmo tempo, facilita a identificação dos pontos que fazem mais sucessos no mercado em que a companhia atua.
Essa análise também pode explorar ferramentas de BI e Big Data. Elas permitirão entender que tipo de cliente a marca deve buscar e quais serviços são mais efetivos para esse fim. Desse modo, a otimização dos processos de relacionamento será muito mais ágil e precisa.
Encomende pesquisas
A sua empresa também pode encomendar pesquisas para entender em detalhes o perfil do seu cliente. Esses levantamentos de dados devem ser feitos por profissionais especializados, que entendem as suas demandas e os melhores canais para encontrar os registros dos consumidores. Isso facilitará a montagem de uma persona abrangente e com as informações certas para a empresa ter alto nível de competitividade em seu dia a dia.
Todo gestor de empresas deve trabalhar para ampliar a competitividade da sua marca. Isso pode ser feito com o investimento em novas tecnologias, a otimização dos processos de gestão e o uso de indicadores. Isso auxilia times a terem um fluxo de trabalho de alta qualidade e a evitar riscos tradicionais da área.
Quem aposta em conhecer o perfil do cliente, por outro lado, tem um diferencial que poucos conseguem atingir. Essa escolha dá ao negócio a habilidade de ampliar a sua eficiência e melhorar o seu posicionamento, otimizando todos os contatos do consumidor com a marca. Por isso não deixe de investir nessa abordagem no seu dia a dia!
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Materia muito interessante
Obrigada pelo artigo 🙂 Acho que eu tenho uma equipe que pode obter cada sucesso 🙂 Mas sem kanbantool.com, nao conseguimos arranjar e controlar todas tarefas. Ferramentas digitais podem ajudar bastante – tal como manager ou teamledaer, mas mais suave 🙂 Eu planejo o dia do trabalho com kanban e todas tarefas sao cumpridas. Eu sei que nao cada um gosta trabalhar assim, mas comigo funciona 🙂
Parabéns por trazer a CRISP-DM de volta ao tablado. O “produtocentrismo” que assola o mercardo de BI pressiona os players a comprar o último brinquedo, a seguir a última moda, quando quase tudo que tem algum uso prático já existe há décadas – como o CRISP-DM
Seria legal um artigo um artigo comparando-o com SEMMA. Pode ser muito interessante para quem entrou na área há menos de 20 anos.
Gostaria de entender se a utilização da Big data nas empresas gera algum tipo de desvantagem nas pessoas que lá trabalham ?
Sobre o comentário do João Kechichian, concordo em relação às empresas não terem claro o que querem, e concordo com o Leandro sobre a abordagem de “Qual o seu problema” para dar as sugestões.
Mas vale ressaltar que as empresas não conseguem identificar o que querem por não terem claro um Planejamento Estratégico e objetivos bem descritos. Isso facilita muito perceber quais indicadores serão necessários acompanhar para atingir os resultados esperados.
Bom dia,
Há muita diferença das versões do livro The Data Warehouse Toolkit?
Vejo que ele esta na 3 edição.
Posso comprar apenas a 3 ou devo comprar todas?
Oi Marcos!
Há algumas atualizações com conceitos mais atuais. Não precisa comprar todas as edições não, apenas a 3a já cobre tudo que precisa.
Sim e não. A maior diferença é entre a primeira edição e as restantes. Da segunda edição em diante, quando a Margy Ross assumiu o livro, é tudo mais ou menos o mesmo.
A primeira edição, que por acaso chegou a ser publicada em português, é a melhor, na minha opinião. Ela é mais concreta, menor e mais focada. Se conseguir achá-la, compre. Vale ouro.
eu precisava para compor você uma pouco de note ajudar diga obrigado again com o extraordinário conselhos você compartilhado nesta página . Foi certamente maravilhosamente generoso com você dando abertamente tudo o que muitas pessoas {poderiam ter | poderiam possivelmente ter | poderiam ter | teriam | distribuído para um ebook para gerar alguma massa para eles mesmos , especialmente considerando que you poderia ter tried it se você nunca desejado . Those estratégias também agido como outras pessoas tenha semelhante desire como my own entender bom negócio mais relacionado este assunto . Eu tenho certeza há alguns mais agradáveis ocasiões ahead para pessoas que ver seu site
[…] de BI — Business Intelligence ou, traduzindo, Inteligência Empresarial — é justamente o diferencial que uma empresa precisa para tratar dados gerados por vários meios. Veja alguns contextos que podem servir de […]
[…] para aumentar seu lucro ou diminuir seus custos operacionais. Esse é o conceito básico de Business Intelligence utilizado como diferencial […]
Olá Leandro.
Acredito que o potencial da área de Business Intelligence dentro das empresas pode ser maior do que se imagina hoje.
Trabalho com consultoria de B.I. para agencias e empresas, e enfrentamos diariamente dois grandes problemas.
1- Padronização dos dados: Como utilizamos muitas fontes de dados, todo o processo, desde o que a implementação, até a parte operacional, precisa ser muito bem estruturada. Sem o padrão das informações perde-se muito tempo com “correção”, sendo que “tempo” não é o que temos para identificar um padrão, pois no dia seguinte ele pode mudar se não o tratarmos.
2- Pessoas que não sabem o que querem: Corporações não sabem o que querem, logo querem tudo. O problema é que sabemos que não tudo não é necessário, se consegue identificar padrões e otimizações com metade do volume. Sendo assim o processo de otimização passa a ser inteligente para ser operacional.
O futuro da área esta encaminhando para segmentações e clusterizações dinâmicas para analise de Big Data, mas se o processo de todos envolvidos precisa ser muito bem desenhado e a área de B.I. precisa ter este knowhow também.
Obrigado e muito bom seus artigos.
Oi João, obrigado pelo seu comentário! Concordo com você!
Realmente, a padronização dos dados é o ponto mais sensível mesmo. Aqui estimamos em torno de 60% a 70% do tempo em um projeto de BI apenas para esta parte.
Sobre as pessoas não saberem o que querem, aqui vemos como uma certa vantagem. Muitas vezes não é nem exatamente não saber o que querem, mas não saberem o que é possível fazer. Com isso, parte do nosso trabalho aqui é exatamente entender do que o cliente sofre aí então sugerir algumas coisas. Tentamos não ir para uma abordagem de “o que você quer” mas sim de “quais são seus problemas”.
Isso me deu até a ideia de criar um post focado nisso, vou deixar anotado para o futuro!
Existe uma técnica chamada Árvore de Realidade Presente, da Teoria das Restrições, que lida justamente com essa barafunda de problemas e entendimentos. Eu experimentei a mesma frustração que você, João, e decidi resolver esse problema. A imagem https://geekbi.files.wordpress.com/2020/10/bi_toc-crt-x.png é um resumo do que eu tenho até agora.
Adoraria uma contribuição. “O cliente não sabe o que quer” já está lá. “Dados são sujos” e “Dados são bagunçados” me parecem boas adições.
O que você acha? E você, Leandro?