Semana passada começamos a nova série no GeekBI: As Soluções Clássicas. Clique aqui para acessar aquele post.

Hoje veremos a primeira destas soluções: Gerenciamento do Relacionamento com o Cliente, ou em inglês Customer Relationship Management. Sim, você leu corretamente: C R M. O bom e velho, famigerado CRM.


Boa parte do que eu vou trazer aqui pode ser visto no livro Data Mining Techniques, seminal sobre CRM e Data Mining em geral. Se você quer estudar o assunto, esse é o livro.


Relacionamento com o Cliente

Direto ao ponto: antigamente todo mundo comprava tudo – comida, roupa e outras coisas – ao vivo. Ia-se a uma loja, apontava-se o produto, dava-se o dinheiro e saia com ele pela porta. Simples assim. Olhávamos todos uns nas caras dos outros. Íamos a uma loja e não na vizinha porque gostávamos mais desta que da outra. Víamos o dono por ali, conhecíamos os atendentes, confiávamos na procedência dos produtos.

Essa convivência acabava por criar um relacionamento. Você sabe, aquela coisa que sua cara-metade discute ocasionalmente contigo, em uma sessão DR. ;-)

Aos poucos o fornecedor passava a conhecer os gostos do cliente, e este passava a confiar no fornecedor. Esse relacionamento trazia vantagens para ambos: o cliente recebia um atendimento melhor, personalizado, e o fornecedor fidelizava o cliente, tendo mais facilidade para planejar seu negócio e mais oportunidades de vendas. Resumindo, o cliente podia contar com o fornecedor para suprir suas vontades, e o fornecedor via seu faturamento e sua lucratividade aumentar graças à fidelidade do cliente.

Lembram-se como falava-se (ainda se fala?) em fidelizar o cliente? Em atendimento personalizado?

Aos poucos o mercado cresceu e sofisticou-se, e a distância entre o consumidor e o fornecedor foi aumentando. A quantidade de clientes ficou maior, a variedade dos gostos aumentou e a complexidade da linha de produtos acompanhou essa tendência.

Décadas atrás isso era um problema: mesmo na década de 80, o mero volume de clientes e a efemeridade do seu contato eram tamanhos que ficou difícil saber quem era esse cliente, e como atendê-lo melhor. Pense um supermercado, uma padaria, um posto de gasolina etc. São negócios que envolvem um volume considerável de clientes, que recebem um atendimento rápido: pega-se o produto, enche-se o tanque, paga-se e vai-se embora. Não raro esses negócios – que são apenas um exemplo – têm mais de um caixa. É muito difícil para um gerente conhecer os seus clientes nesse ambiente. Não temos mais tempo para jogar conversa fora, ou demorar muito escolhendo os produtos. É vapt-vupt.

Agora pense em redes de supermercados, padarias e postos de combustíveis. Jogue nisso tudo a Internet e a explosão do comércio eletrônico. Se antes o contato com cliente era fugaz, ao menos era físico. Com o e-commerce (precedido pelas onda das vendas por catálogos), o cliente nem mesmo aparecia mais na loja. Nem sequer temos mais uma “loja” no sentido de coisa de tijolos e cimentos!

Como construir um relacionamento com um ser quase mítico, que para todos os efeitos é invisível e que se move à velocidade da luz?

Customer Relationship

Com Data Mining.

Antes de continuar vamos abrir um parênteses sobre a terminologia.

A idéia de “gerenciar” o relacionamento é usar o conhecimento sobre a clientela para tornar cada contato uma nova oportunidade de aumentar a proximidade/fidelidade do cliente, de fazê-lo consumir de você e não do seu concorrente, ao menos na maior parte das vezes.

O conceito de “gerenciamento de relacionamento” não é trivial. Pense no gerenciamento de recursos humanos: atribuir tarefas a pessoas, deslocar e direcionar times para as atividades da empresa e tudo mais. Troque “recursos humanos” por “relacionamento com o cliente” e estamos falando de reforçar um tipo de contato (por e-mail, chat, telefone) ou enfraquecer outro, de injetar dinheiro para propaganda neste e naquele segmento sobre este e aquele produto, ao invés de abrir um comercial na TV. De usar uma oportunidade de contato para incrementar as vendas ou a satisfação do cliente conosco.

Ou forma de pensar que ajuda a entender o termo é “alavancar”: através do gerenciamento dos relacionamentos com os clientes podemos alavancar (ajudar, empurrar) o crescimento da empresa. Usamos as interações para criar ações que movem a organização para mais próximo dos seus objetivos, da sua visão.

Depois de um tempo a frase parece fazer sentido, mas só com um pouco de familiariedade com uma grande operação voltada ao consumidor é que podemos abarcar completamente o conceito.


Continue pensando, uma hora sai! ;-)


Se você entendeu a idéia na seção anterior, que era aprender sobre o cliente para atendê-lo melhor, e com isso maximizar suas vendas, basta transpor isso para o mundo do cliente sem rosto, mas que interage com a empresa. Cada interação é uma oportunidade de conhecer melhor quem está do outro lado do balcão.

CRM = Data Mining

Vejamos: temos muitos clientes, muitos produtos e, mesmo que não individualmente falando, muitos contatos de clientes. O que são esses contatos?

  • Uma compra;
  • Uma re-compra (o cliente voltou para mais;)
  • Uma reclamação;
  • Um pedido de serviço;
  • Etc.

Cada vez que um cliente interage com a empresa, ele deixa um pouco dos seus dados – identificação, localização, interesses, valores, etc. São esses dados que, agregados e acumulados, dá uma montanha de dados que esconde um ouro. Ouro esse que pode ser desencavado com Data Mining. (Mais cliché impossível.)

E Aí?

Que resultados nos traz uma solução de CRM? O que ela consome?

Insumos

Uma solução de CRM analisa dados de todos os sistemas da empresa que tenham alguma interação com o cliente – e mesmo alguns que não têm. Os mais valiosos são aqueles que dão informação direta sobre o cliente: caixas (por isso é importante pedir o CPF, já que permite saber quem é o cliente), reclamações, trocas. Canais de atendimento, como call centers, também são valiosos (por isso que a maioria pede alguma identificação de quem liga.)

Os dados não precisam ser coletados em um DW – surpresa! – mas ajuda muito fazê-lo. Coletar dados históricos, integrá-los e limpá-los são os primeiros passos de qualquer projeto de Data Mining, e por isso mesmo são os primeiros passos do projeto de CRM. Se a empresa decide por uma iniciativa de coleta de dados isolada, estanque, descartando um DW, desperdiça boas oportunidades e gera alguns problemas:

  • DW é uma tecnologia estável, e projetos profissionais de DW consomem menos recursos, com melhores resultados. Nem preciso dizer que projetos amadores, de qualquer coisa, sempre dão dor-de-cabeça, né?
  • Gera retrabalho/duplicação de esforços: se apenas o projeto de CRM coleta e organiza os dados dos clientes, qualquer um que queira usar esses mesmos dados na empresa precisa atrapalhar o projeto de CRM, ou duplicar o trabalho em outro lugar;
  • Seria mais caro: a idéia de evitar o DW é – imagino – poupar o gasto com profissionais “do ramo” e ambientes especiais. Trocar um projeto profissional por outro amador tende a causar atrasos e dificuldades;
  • CRM é uma boa âncora para DWs corporativos. Como DWs podem ser usados pela empresa inteira, ter um bom argumento a favor de um DW – como o CRM – é um bom argumento para vender a idéia do DW;
  • CRMs tendem a dar bons resultados e ajudam a melhorar a imagem de todas as tecnologias de BI na empresa, facilitando a mudança de cultura necessária (um dia aborarei isso.)

E isso é parte do ponto de vista da tecnologia. A outra parte deste lado seriam as máquinas, que podem ser muito grandes em função dos volumes de dados envolvidos, e os softwares, que podem ser Software Livre ou proprietário, mas definitivamente são escolhas secundárias.

Olhando para o lado dos recursos humanos, um projeto de CRM requer um Analista de Data Mining com experiência em CRM. Como esse profissional é um bocado caro para ter na folha de pagamentos (primeiro pela especialização, segundo pelo uso relativamente limitado de suas maiores habilidades), o mais comum é recorrer a uma boutique de Data Mining para trazer esse especialista para o projeto, temporariamente. O time do projeto é completado, via de regra, por gente da casa, com membros da TI para ajudar na parte de coleta e tratamento dos dados, e gente do negócio para ajudar na priorização e construção dos modelos.

Entregáveis

Eu adoro dizer que o entregável de um projeto de Data Mining é dinheiro, muito dinheiro!!, mas isso costuma não colar. Pena. :-) A próxima melhor definição dos resultados entregues por uma solução de CRM é “incrementar o valor do cliente”, que é feito através de ações planejadas com o auxílio da inteligência obtida da análise dos dados. Mas com o que se parece, o que é essa “inteligência”? Qual é, concretamente, o entregável do projeto, qual é o produto?

Como eu já coloquei em outro post, o entregável de um projeto de Data Mining são modelos matemáticos. Cada um destes modelos automatiza o processo de decisão em relação à próxima interação com o cliente. Há tantos modelos possíveis que eles são agrupados em várias categorias: Sales Promotion, Survival Analysis, Churn Prevention etc. etc. etc. Vamos ver alguns dos modelos mais famosos.

Para começar, um dos modelos mais interessantes é o Lifetime Value do cliente, que é uma estimativa do valor do cliente por todo seu relacionamento ao longo do tempo, ou dentro de um horizonte, como alguns meses ou anos. De posse dessa estimativa podemos avaliar com mais clareza se vale a pena ou não manter um determinado freguês. Suponha que certo cliente peça um desconto. Vale a pena dar esse desconto para ele? Se fôssemos o dono da loja, sabendo tudo de tudo, seria fácil decidir:

  • Cliente novo?
    • Sim. Parece do tipo que dá lucro?
      • Sim: dê o desconto;
      • Não: recuse o pedido;
    • Não. Cliente valioso?
      • Sim: dê o desconto;
      • Não: ofereça um desconto menor.

Agora, como ajudar a moça do call center da Americanas.com a decidir? Montando o mesmo script baseado no Lifetime Value!

A saída dessa ação pode ser encaixada com os resultados dados por outros modelos, como os que atuam no incremento das vendas. Imagine se ao invés de recusar o desconto, ou simplesmente concedê-lo, a tal atendente ainda tenha no script ramificações para:

  • Up-selling: vender algo mais caro ou mais valioso (com maior lucratividade;)
  • Cross-selling: fazer o cliente comprar alguma outra coisa, não aparentemente relacionada;
  • Recomendações: recomendar algo mais do mesmo tipo, para aproveitar o desconto.

Cada uma destas ideias é um modelo que o CRM pode gerar.

E que estratégia a organização deve perseguir? Adquirir clientes, ou se esforçar para aumentar a lealdade dos já existentes? (Pegadinha: clientes novos custam muito mais caro que os já adquiridos, por isso é sempre importante investir na manutenção da sua clientela.) Um projeto de CRM ajuda a desenhar estratégias oferecendo modelos para:

  • Campanhas de retenção, para evitar perder o cliente para a concorrência;
  • Estímulo de uso, para fazer o cliente se lembrar que possui um serviço, ou se lembrar de voltar a nos procurar;
  • Programas de fidelidade, que estimulam o cliente a decidir por nós ao invés de pela concorrência;
  • Redução de atrito: já é difícil segurar o freguês, então pelo menos vamos tentar não empurrá-lo para longe, que é o objetivo deste modelo, de Churn Reduction.

E mesmo quando temos alguns desertores, há modelos que apoiam iniciativas reparadoras. Uma dessas chama-se Customer Reactivation que, como o nome mesmo diz, tenta motivar um freguês que não nos procura a voltar a entrar em contato. Um modelo mostra que cliente é mais propenso a ser recuperado por esta ou aquela ação.

Falando em problemas como clientes, outro conjunto de modelos lidam com o risco que um cliente representa e como manter baixo esse risco. Coisas que o departamento financeiro sempre quer saber como quem tem tantos porcento de falhar no pagamento? Dos clientes que estão atrasando ou deixando de pagar, quais têm maior propensão a pagar alguma coisa, e quanto?


Sempre que eu menciono um destes exemplos você pode tentar imaginar o que estaria acontecendo na proverbial lojinha. A reativação, por exemplo, pode ser uma visita ao cliente, só para bater papo, ou para levar algo que ele gosta. Um pouco de tato pode evitar vender fiado para quem sabemos que vai dar trabalho, e a redução de atrito pode ser um pedido de desculpas por uma burrada. E o estímulo ao uso? Que tal um brinde, que ele aproveitaria melhor se comprasse algo? Não estou brincando: o programa Cliente Mais do Pão-de-Açúcar me deu, uma vez, uma tigela para comer cereal. Fofo, não? (Deu certo, só para constar – por algum tempo eu passei a comprar cereais com mais regularidade.)


Não é Para o Meu Bico

Uma espécie de regra geral para projetos de Data Mining é “precisa de grandes volumes de dados”. Ainda que grande seja uma coisa relativa, hoje em dia nunca é menos de milhões de linhas – milhões de linhas de vendas, de interações com clientes, de produtos, de acessos etc. Isso é uma coisa natural, por que a maioria desses métodos são de inferência: fazem estimativas a partir de um comportamento observado. É como o caso da moeda: não dá para saber se ela é viciada com apenas um arremesso. Precisamos de uma quantidade que mostre a tendência para sair mais cara ou mais coroa, ou então termos uma certeza razoável de que é uma moeda “normal”. Quanto mais dados, menor ou mais delimitado é o erro em relação a uma estimativa. Inversamente, quanto menos dados, maior a incerteza da estimativa.

Essa necessidade de um certo volume de dados não é motivo para barrar análises com menos dados. O erro será maior, mas alguma informação sempre é melhor que nenhuma. Projetos de Data Mining, em geral, e de CRM em particular, podem ser encetados por sua organização mesmo que você não disponha de montanhas e montanhas de dados. Apenas seja mais precavido em relação às iniciativas que vão usar os resultados para alavancar o crescimento da empresa.

Para demonstrar isso, eu deixo vocês com um caso real. Há vários anos, numa das minhas turmas da 4Linux, tive um aluno dono de um supermercado, de São Carlos. Ele queria dispor de relatórios e análises sobre seus dados (principalmente dos caixas) e, como era muito caro contratar um projeto, decidiu fazer tudo ele mesmo. Eu fiquei impressionado, afinal ele era o dono do supermercado (acho que tinha algum sócio, não me lembro), que não era uma loja pequena. Assumir um projeto técnico com uma empresa inteira para tocar, não importa quão pequena, é um desafio e tanto. Bom, ele terminou o curso, e voltou para São Carlos.

No começo de 2015, estimulada pelo Caio Moreno, o Prof. Coruja, a comunidade de Pentaho de São Paulo se juntou para um Meetup. Qual não foi minha surpresa ao reencontrar esse empresário lá?! Já fiquei impressionado de vê-lo se deslocar para um encontro num final de dia, começo de noite, de uma quarta-feira em São Paulo, mas eu fiquei de queixo caído quando ele falou o que estava fazendo: não apenas implantou BI no supermercado, como agora estava atrás de Data Mining para fazer CRM!!! :-O A meta dele era simples, modesta até, mas mesmo assim seria capaz de melhorar a rentabilidade do negócio: se eu não me engano, ele queria reduzir perdas por vendas a prazo. O simples fato de passar da administração do risco de manual para automática já teria impacto positivo no negócio dele.

Nunca mais falei com ele, infelizmente, mas não tenho a menor dúvida que conseguiu, e que hoje deve estar fazendo mais alguma coisa surpreendente e inteligente.

Customer Intelligence

CRM é um termo que ficou meio desgastado – sabe, como OLAP, metadados e o próprio BI. Como o conceito de “gerenciamento do relacionamento” não é algo transparente, imediatamente apreensível, muitas empresas se apoderaram dele para usar em qualquer coisa e surfar a onda do mercado (de novo.) Daí hoje em dia temos CRM que maneja envio de e-mails (mala-direta), CRM que recebe/dispara teleatendimentos (call center), CRM que monitora redes sociais (social-thingamajig) blá blá blá. Nenhum destes casos responde pela “coisa”. Para se livrar desses mal-entendidos, a empresa líder de BI, o SAS, renomeou o campo como Customer Intelligence (“excelente” abreviação: SAS CI – entenderam? Sasci, Saci. Kkkk…)


Bom, o SAS já renomeou quase tudo de BI (incluindo BI, que virou BA), por isso não há nenhuma novidade aqui. Para mim, porém, o termo Customer Intelligence é tão opaco quanto Customer Relationship Management, o que sempre me conduz à mesma conclusão: a ideia não é ajudar, é ser dono exclusivo de buzzwords. SAS, SAS, tsc, tsc… Adiante.


A solução SAS é completa, com planejamento, estratégia, gerenciamento de campanhas, medida de eficiências etc. Não vou entrar nela porque o post é sobre CRM e não sobre o SAS e seus produtos, mas vale a pena conhecê-la. Se quiser ver um pouco mais da cara do resultado de um projeto de Data Mining, que fica por trás de um projeto de CRM, pode ler um pouco sobre o SAS/Enterprise Miner.

Conclusão

Uma forma de entender a disciplina BI é como uma ferramenta de apoio à decisão, ou de automação da decisão. Neste sentido, projetos de Data Mining produzem recursos empregados na automação das decisões de uma empresa, melhorando a precisão dessas decisões e aumentando a velocidade com que são tomadas. Em uma empresa moderna, que dependa de computadores no seu métier diário, minguém consegue manter tudo dentro da cabeça para conseguir entender o que precisa ser feito, e como. Só BI consegue isso, através de Data Mining, em geral, e CRM, em especial, no aspecto da clientela.

Gerenciamento do Relacionamento com Clientes, ou CRM, é um projeto que busca entender o Cliente para melhor atendê-lo.

Um projeto de CRM entrega modelos matemáticos que alimentam desde o planejamento estratégico até a implementação de iniciativas e ações na empresa, sempre com o objetivo de maximizar o valor do cliente, enquanto ajuda a organização a prestar um serviço de maior qualidade. Em outras palavras:


Um projeto de CRM dá ao cliente um atendimento melhor, personalizado, e ao fornecedor a maximização do valor de cada cliente.

Projetos de CRM são ganha-ganha.


Porque tão poucas empresas investem em Data Mining, para mim, é um mistério. Que quase nenhuma tenha um projeto de CRM, então, é um mistério envolto em um enigna.

No próximo post (que não será semana que vem): Credit Scoring. Até lá! ;-)

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2 comentários sobre “As Soluções Clássicas – CRM

  1. Excelente!. “Porque tão poucas empresas investem em Data Mining, para mim, é um mistério. Que quase nenhuma tenha um projeto de CRM, então, é um mistério envolto em um enigma.” …rs. O dia que vc descobrir esse enigma não esquece de publicar!

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