Milhares de clientes e centenas de lojas com transações registradas em bases de dados, porém sem uso para efeitos mercadológicos até então. O trabalho consistiu em:
O modelo preditivo calculou a probabilidade de um cliente voltar à loja nos próximos meses, e o modelo de segmentação caracterizou os clientes considerando a cesta de produtos comprados. Os modelos nortearam a forma de abordar cada consumidor. Foram realizados testes-piloto com clientes de lojas específicas para validar o conceito, posteriormente ações de marketing direto foram realizadas. As lojas foram envolvidas diretamente e ofertaram itens em estoques para clientes com maior perfil de retorno à loja. Foram identificados clientes para eventos de reinauguração, lançamento de coleções e abertura em horários especiais, reconhecendo clientes especiais.
Os bancos de dados, implementados para uso recorrente, foram enriquecidos com os atributos que identificaram: a probabilidade de cada um continuar comprando, o segmento de interesse, as estratégias de relacionamento recomendadas para cada um. Isso gerou na companhia uma nova forma de pensar e lidar com a informação, retirando dela insumos para planejamento e execução. O projeto trouxe não só resultados financeiros positivos como também gerou uma nova cultura na empresa, que passou a lidar com grande desenvoltura com dados, informações e modelos matemáticos para otimizar o orçamento de comunicação e a satisfação do cliente.
