O envio de ofertas personalizadas exige o entendimento do perfil de consumo dos clientes de supermercados. Um dos caminhos para atingir esse objetivo passa pela clusterização, técnica usada para agrupar os clientes por semelhança com base nos dados dos carrinhos de compra, ou seja, dos produtos consumidos.
Antes de detalhar a clusterização, é preciso pontuar a diferença com a segmentação. A segmentação é um processo mais simples, com menos variáveis. Encontrar, por exemplo, os clientes de determinado bairro, de um sexo específico e que compraram na loja pelo menos uma vez.
Perfil de consumo dos clientes
Na análise de clusters, a compreensão sobre os clientes vai mais a fundo ao levar em conta aspectos comportamentais. A partir do histórico de compras, em qual perfil de consumo a pessoa se encaixa? Diversos grupos podem ser mapeados dentro da loja – o vegano, o churrasqueiro, os pais com criança em casa. Esses são apenas alguns exemplos.
Importante lembrar, só é possível clusterizar os clientes que identificam as compras com o CPF. Para chegar aos clusters de clientes da loja, são usados os dados armazenados nos sistemas de gestão empresarial (ERP) e de relacionamento com o cliente (CRM).
Afinal, supermercados produzem um volume considerável de dados importantes todos os dias. Os principais são registrados a cada compra – itens no cupom, composição do carrinho, horário, valor e o CPF do cliente, se for o caso.
Ofertas personalizadas para os clusters
Algoritmos processam essa grande base de dados e identificam quais clientes têm perfil de consumo semelhante. Depois de criados esses grupos de consumidores, a loja passa a ter à disposição uma maneira eficaz de enviar ofertas personalizadas, que atendem à característica de compra do consumidor.
É como existissem, por exemplo, oito tipos de carrinhos que são diferentes por causa do mix de produtos contido neles. Com a tecnologia, passa a ser possível enfileirar cada cliente no carrinho mais semelhante ao seu perfil de consumo. O número de tipos de carrinhos, vale ressaltar, varia de loja para loja.
Clusterização para elevar ticket médio
A clusterização dos clientes abre a oportunidade de ofertar produtos que não são comprados pelos clientes na loja, mas fazem sentido para o seu perfil de consumo. Na prática, estimula o aumento do ticket médio.
Além disso, minimiza a chance de ofertar SKU’s rejeitados pelo cliente. Ou seja, tem o potencial de fazer o consumidor confiar mais nas promoções disparadas pelo supermercado, sem ignorá-las.
Mas como começar a trabalhar com a clusterização? O volume de dados processado exige profissionais especializados e o uso de ferramentas de big data. Também é possível criar clusters de clientes por meio de linguagem de programação, como o Python.
A clusterização é uma das maneiras de usar inteligência artificial para melhorar os resultados em supermercados. De aplicar, mais especificamente, o aprendizado de máquina (machine learning, em inglês), que é um ramo da IA.
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