Ferramentas ajudam a entender qual produto ou serviço o participante quer, além de como ele deseja receber a oferta, quando e onde

Os programas de fidelidade avançam no Brasil. Estão presentes nos mais diversos segmentos, de companhias aéreas ao varejo, e os clientes já encontram uma variedade de programas para escolher. O aumento da demanda pelos programas e a acirrada competição entre as empresas que oferecem os benefícios têm feito essas companhias buscarem novas alternativas, que melhorem, ampliem e tornem seus programas mais eficientes para conquistar novos participantes, além de aumentar o engajamento – ou seja, o envolvimento, a interação e os resgates de pontos/milhas. A análise de dados apresenta-se como um meio para esse fim.

“Temos exemplo de um cliente onde a aplicação de inteligência de dados na revisão e redistribuição de metas comerciais contribuiu para aumentar em 21% o engajamento dos participantes do Programa e incrementado a receita em 11 milhões de reais apenas em 1 trimestre”, conta Fulvio Chaves, Gerente de DBM (Database Marketing) da LTM Fidelidade.

Conhecer o perfil do consumidor é peça chave para evoluir na fidelização, explica Paulo Curro, diretor-executivo da Associação Brasileira das Empresas do Mercado de Fidelização (ABEMF). Coletar, tratar, armazenar e analisar informações da maneira certa ajuda a criar uma relação mais próxima com o cliente, além de poder fazer ofertas exclusivas e customizadas para os participantes, algo valorizado por eles”, explica. Em um estudo da Bond Brand Loyalty, em parceria com a Visa, foi identificado que o nível de personalização e o fato de atender suas necessidades estão entre as questões que mais motivam os brasileiros a usarem os programas de fidelidade.

Algo que segue exemplos de outros mercados. O Instagram, por exemplo, em 2016, mudou a aparência dos feeds, antes sua listagem de postagens era em ordem cronológica, mas passou a ser classificada por níveis de engajamento. Funcionou assim: as pessoas viam primeiro os posts que, de acordo com dados de suas atividades anteriores, estavam mais de acordo com sua preferência e que passariam mais tempo olhando. Antes da alteração, os usuários estavam perdendo cerca de 70% das postagens, mas depois, passaram a ver, não só o que queriam, mas também quando tinham interesse.

“O conhecimento gera a inteligência necessária para dar os próximos passos”, conta o diretor-executivo da ABEMF. A análise de dados e do histórico pode definir toda tomada de decisão, “como que tipo de oferta, em que momento, em que canal. Já foi o tempo da oferta massificada. Hoje, esse processo é mais cirúrgico, e os dados são essenciais para isso”, diz Raphael Mello – CEO da LTM Fidelidade. Entre as ferramentas usadas nesse tipo de trabalho estão as plataformas de Big Data – que proporcionam a capacidade de coletar e armazenar grandes volumes de informações, posteriormente avaliados por meio de Analytics, por exemplo.