Com mais de 100 campanhas lançadas anualmente, a Virgin Mobile, operadora móvel de redes virtuais do Reino Unido, tinha o objetivo de melhorar a eficácia das ações de relacionamento com os mais de quatro bilhões de clientes. Para isso, buscava um software que identificasse os clientes mais adequados para cada uma dessas ações, visando reduzir o custo de cada uma, diminuir o índice de reclamação dos clientes e ainda aumentar a receita por usuário proveniente de cada campanha. A operadora, então, recorreu ao software de análise preditiva da SPSS, que leva o mesmo nome da empresa, para obter estes resultados.
A solução permite que a Virgin Mobile analise os dados dos clientes e os resultados de campanhas anteriores de marketing direto, ajudando na identificação de segmentos para novas ações de incentivo e relacionamento. Segundo Caroline Schmidt, controller de CVM da Virgin Mobile, para as empresas sobreviverem em um mercado tão competitivo como é hoje, é fundamental que elas adotem um enfoque novo com relação a CRM (Customer Relationship Management). “Com a concorrência cada dia mais acirrada, a fidelidade do cliente é fundamental para o sucesso ou o fracasso de uma companhia. Desta forma, uma empresa só conseguirá melhorar a eficácia de suas ações de relacionamento com o cliente se realmente conhecê-los a fundo”, diz Caroline.
O software SPSS permite que a operadora se aproxime mais dos clientes e a auxilia na identificação de qual campanha funcionará melhor para cada um deles. De acordo com Caroline, esta é uma situação onde todos ganham: os clientes, pois só recebem comunicados específicos aos seus interesses, e a Virgin Mobile, que ganha com o aumento das taxas de respostas e do retorno sobre os investimentos em cada campanha. “Esta é a verdadeira nova geração de CRM”, completa a executiva.
Com o SPSS, a Virgin Mobile passou a conhecer melhor os clientes porque a solução combina informações de situações passadas, eventos atuais e ações futuras, permitindo que a operadora tenha um quadro completo dos clientes e consiga, de certa forma, antecipar as necessidades e o comportamento deles, como no caso da possibilidade de mostrar a probabilidade de um cliente abandonar os serviços da operadora e, assim, adotar medidas para evitar que isso aconteça. Por exemplo, os clientes que ultrapassarem os minutos durante um certo tempo recebem uma mensagem de texto lembrando os benefícios do programa de fidelidade e recompensas, quando estiverem próximos de seus limites, em vez de participarem de uma campanha ad hoc.
