Você já ouviu dizer que nem tudo que parece igual, realmente é?
Essa máxima é ainda mais verdadeira quando o assunto é score de similaridade. Este é um conceito que tem origem na biologia e consiste em comparar perfis e encontrar semelhanças entre eles.
No mundo dos negócios, esse score é usado para analisar dados e encontrar similaridades entre clientes e produtos, e a partir disso a empresa pode desenvolver uma série de estratégias.
Para que você possa entender melhor esse conceito e aplicar em suas estratégias, preparamos este conteúdo.
O que é um score de similaridade?
Um score de similaridade é um tipo de métrica que indica o quão parecidos ou similares dois perfis ou conjuntos de dados são entre si. Ele indica o grau de similaridade entre duas pessoas em termos de comportamento, personalidade e preferências.
Esse conceito é frequentemente utilizado em diversas áreas, como na biologia, onde se compara o DNA de diferentes organismos para determinar a proximidade evolutiva entre eles. E em estratégias empresariais para identificar perfis e interesses em comum entre diversas pessoas.
Mas como dissemos no início, é importante destacar que a similaridade não implica em igualdade, ou seja, dois perfis que apresentam alta similaridade não são necessariamente idênticos, acompanhe.
Diferença entre características iguais e similaridade
Embora o score de similaridade seja utilizado para encontrar perfis semelhantes, é importante lembrar que a semelhança não reflete em igualdade.
Cada pessoa é única e possui características próprias que podem fazer com que ela se diferencie de outras, mesmo que aparentemente parecidas. Por isso, como dissemos acima, nem tudo que parece igual realmente é.
A diferença entre características iguais e similaridade é que: a semelhança se refere ao fato de que duas coisas ou pessoas têm algumas características em comum, enquanto a igualdade se refere a duas coisas ou pessoas que compartilham todas as mesmas características.
Vamos deixar mais claro com um exemplo: duas pessoas podem ter a mesma idade, morar na mesma região e ter a mesma profissão, mas ainda podem ser de gêneros diferentes e, portanto, ao segmentar a base, elas vão pertencer a clusters diferentes. Isso ocorre porque embora algumas características sejam semelhantes, outras ainda são diferentes.
Assim, o score de similaridade é uma ferramenta útil para encontrar padrões e agrupar perfis que apresentam características comuns, permitindo uma análise mais precisa e refinada dos dados. Por isso, essa métrica não implica igualdade total, mas sim na existência de características comuns entre o que está sendo comparado.
Qual a importância da similaridade na análise de comportamento do cliente?
O score de similaridade é uma ferramenta importante na análise de comportamento do cliente, uma vez que ajuda a identificar perfis semelhantes e a identificar padrões de comportamento.
Com isso, instituições financeiras que oferecem uma gama de produtos, como cartões, seguros, investimentos e linhas de crédito, conseguem desenvolver estratégias mais efetivas e personalizadas. Um bom exemplo de uso dessa ferramenta é a adequação do cliente ao produto.
Vamos supor que, clientes com perfil de comportamento X (como alto volume de transações internacionais, uso frequente de canais digitais e gasto médio elevado) tendem a utilizar o cartão premium Y ou manter uma carteira de investimentos mais sofisticada.
Quando um cliente com esse mesmo perfil comportamental utiliza apenas um produto básico, isso pode indicar duas situações: uma oportunidade de upsell, ou um risco de churn, caso ele não perceba valor no que tem hoje e encontre opções mais alinhadas ao seu perfil em outro lugar.
Se, ao analisar sua base, você perceber que pessoas com perfil semelhante ao do cliente utilizam outros produtos mais aderentes, vale considerar uma abordagem personalizada. Oferecer uma alternativa mais alinhada pode aumentar a satisfação, melhorar a retenção e ainda ampliar o valor do relacionamento com o cliente.
Em resumo, a análise de similaridade é crucial para as empresas que desejam entender melhor sua base e oferecer produtos e serviços personalizados que atendam às suas necessidades específicas, o que vai aumentar a satisfação e fidelização do cliente no médio e longo prazo.
A grande questão é, como aplicar essa metodologia às estratégias da sua companhia?
Para isso, você deverá contar com pelo menos a ajuda de uma ferramenta com expertise em análise de dados de clientes, mas existem alguns passos práticos para começar a identificar as similaridades entre os perfis da sua base.
Como criar um score de similaridade na sua base em três passos
Criar um score de similaridade na sua base de dados pode ser um processo complexo, mas é uma estratégia valiosa. Veja a seguir um passo a passo em três etapas.
Passo 1: agregue diferentes fontes de dados à sua base
Para criar um score de similaridade, é bastante relevante agregar diferentes fontes de informação. Essas fontes podem incluir dados de geolocalização, comportamento do cliente, histórico transacional, renda entre outras amostragens que possam ser relevantes para o seu contexto.
Passo 2: Identifique métricas de similaridade / distância adequadas
Para encontrar semelhanças entre perfis, é necessário calcular o grau de diferença entre indivíduos com base nos dados levantados. Nesse passo é necessário entender o conjunto de dados para escolher métodos adequados.
Passo 3: prepare uma hipersegmentação
Para encontrar semelhanças entre perfis, é necessário realizar uma segmentação detalhada. Isso permitirá que você identifique grupos de clientes com características semelhantes e assim possa aplicá-los em clusters com base em suas similaridades. A hipersegmentação é o que tornará o seu cluster cada vez mais específico.
Passo 4: faça a análise com base nos perfis encontrados para entender similaridades na sua base
Com a segmentação pronta, é hora de fazer a análise. Nesse processo, você deve identificar os clientes mais semelhantes e entender quais produtos esses clientes têm em comum.
Isso permitirá que você avalie o quão compatível é aquele produto com o perfil do consumidor em questão a partir de um score de similaridade cliente/produto.
Quer facilitar essa análise? Conheça o Matera Insights
Se você quer fazer sempre as melhores recomendações para seus clientes com base na similaridade dele com os seus produtos/serviços, a Matera Insights pode ajudar.
Entre as principais vantagens podemos citar:
Automatização do processo
Executar esse tipo de análise em escala, especialmente em bases com milhares ou milhões de clientes, é inviável com o uso de planilhas ou ferramentas de BI tradicionais.
A automatização é essencial para lidar com grandes volumes de dados e gerar insights precisos com agilidade.
Com o uso de tecnologias como machine learning e inteligência artificial, é possível identificar padrões, calcular scores de similaridade e recomendar ações personalizadas de forma contínua e escalável, tudo isso com mais velocidade e consistência do que seria possível em processos manuais.
Análise feita com diferentes fontes de dados
Para identificar com precisão a similaridade dos clientes com seus produtos, a solução Insights enriquece os seus dados cadastrais com dados transacionais, dados de comportamento, dados de produto, entre outros.
Recomendação personalizadas
Quanto mais precisa for a análise do perfil comportamental e transacional do cliente, mais eficaz será a personalização das ações comerciais.
Ao identificar similaridades entre perfis e produtos, como a aderência de determinados comportamentos a tipos específicos de cartão, seguro ou perfil financeiro, é possível estruturar campanhas direcionadas com maior potencial de aceitação e relevância.
Com esse nível de inteligência, também é viável segmentar a base de forma estratégica: priorizando perfis com maior probabilidade de conversão, foco em retenção de longo prazo ou buscando o melhor equilíbrio entre rentabilidade e permanência do cliente.
Conclusão
O score de similaridade é uma ferramenta poderosa para identificar padrões de comportamento e agrupar clientes com características comuns, permitindo análises mais precisas e decisões mais orientadas por dados.
No contexto atual, segmentar não é mais suficiente. Para avançar em estratégias realmente personalizadas, é essencial entender o cliente em profundidade, reconhecer o que funciona em cada perfil e aplicar esse conhecimento de forma inteligente em toda a base.
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