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Segmentação de Clientes e o Customer Lifetime Value (CLV)

A segmentação de clientes é uma estratégia essencial nas operações logísticas, permitindo otimizar a entrega de produtos e serviços e direcionar adequadamente recursos quase sempre limitados. Existem várias formas básicas de segmentar clientes, algumas delas incluem:

  1. Segmentação Geográfica, que envolve a divisão dos clientes com base em sua localização geográfica, como por cidade, região, país ou continente. Isso pode ser útil para operações logísticas, pois a localização geográfica pode afetar fatores como tempo de entrega e custos de transporte;
  2. Segmentação Demográfica, quando se divide os clientes com base em características como idade, gênero, ocupação, nível de renda, e tamanho da família. Esta segmentação pode ser útil para operações logísticas ao personalizar a entrega ou produtos;
  3. Segmentação por Volume de Compras, já que alguns clientes podem comprar em grandes volumes enquanto outros podem comprar em pequenos volumes. A segmentação com base no volume de compras pode ajudar a otimizar o armazenamento e a entrega de produtos;
  4. Segmentação por Frequência de Compra, que agrupa clientes que fazem pedidos regularmente, destacando-os de outros podem fazer pedidos esporadicamente;
  5. Segmentação Comportamental, que se baseia no comportamento de compra do cliente, incluindo suas preferências, lealdade à marca, e padrões de consumo;
  6. Segmentação Psicográfica, na qual os clientes são divididos com base em suas personalidades, estilos de vida, atitudes e interesses. Embora possa ser mais difícil de aplicar diretamente às operações logísticas, ainda pode fornecer insights úteis para a personalização do serviço;

Além dessas, uma abordagem particularmente valiosa é a segmentação por valor do cliente, ou Customer Lifetime Value (CLV). O CLV é uma previsão do total de valor futuro que um cliente pode gerar ao longo do tempo. Ele leva em consideração fatores como a frequência e o volume de compras do cliente, a rentabilidade dessas compras e o tempo estimado que o cliente continuará fazendo negócios com a empresa.

A segmentação de clientes por CLV ajuda a identificar clientes de alto valor, que são mais rentáveis e leais, e justificam um maior investimento de recursos, como muitas empresas de e-commerce, cartão de crédito e companhias aéreas já fazem. Permite também identificar clientes de baixo valor, onde pode ser menos rentável investir tantos recursos. Essa abordagem ajuda a otimizar as operações logísticas, priorizando recursos e oferecendo um serviço superior para clientes de alto valor.

 

O cálculo do CLV pode ser complexo, pois envolve previsões futuras e o uso de várias variáveis. Uma fórmula simples para calcular o CLV é a seguinte:

CLV = [(ARPU – CTS) x ((1-CR) / (1 + d – (1-CR)))] – CAC

Onde:

  • ARPU (Average Revenue Per User) é a receita média por cliente em um período de tempo;
  • CTS (Cost to Serve) é o custo de servir um cliente;
  • CR é a taxa de Churn, que é o percentual de clientes que param de fazer negócios com você em um determinado período;
  • d é a taxa de desconto, que é a taxa na qual você desconta os fluxos de caixa futuros, usualmente o WACC da empresa;
  • CAC é o Custo de Aquisição de um novo Cliente.

 

O Custo de Aquisição de Cliente (CAC) é calculado dividindo o total de despesas de marketing e vendas em um determinado período pelo número de novos clientes adquiridos no mesmo período.

CAC = MC / CA

Onde:

  • MC representa o total de despesas de marketing e vendas em um determinado período;
  • CA representa o número de novos clientes adquiridos no mesmo período.

 

Por sua vez, a taxa de Churn, ou taxa de cancelamento, é calculada dividindo o número de clientes que você perdeu durante um determinado período pelo número total de clientes que você tinha no início desse período.

Churn Rate = NC / TC

Onde:

  • NC é o número de clientes que você perdeu;
  • TC é o total de clientes no início do período.

Por exemplo, se você começou com 200 clientes e perdeu 20, sua taxa de churn seria de 10% (20/200).

 

Vamos agora a um exemplo numérico simples do cálculo do CLV, tomando como base a análise de uma base de dados anual:

ARPU: R$500

Custo de Servir (CTS): R$200

Churn Rate (CR): 20%

Taxa de desconto (d): 10% a.a

Custo de Aquisição de Cliente (CAC): R$100

 

Usando a fórmula CLV = [(ARPU – CTS) x ((1-CR) / (1 + d – (1-CR)))] – CAC, podemos substituir esses valores na fórmula e teremos:

CLV = [(500 – 200) x (0,8 / (1 + 0,1 – 0,8))] – 100

CLV = R$700

Portanto, o CLV neste caso seria de R$700. Isso significa que, com base nesses parâmetros, cada cliente traria um resultado de R$700 durante o tempo médio de permanência como cliente.

Essas métricas são cruciais para entender o valor e o custo dos seus clientes e podem ajudar a otimizar as operações logísticas, identificando onde investir recursos e como oferecer um serviço superior para clientes de alto valor. Por isso, é recomendado fazer este exercício segmentando sua base de clientes, o que poderá fornecer parâmetros mais específicos para as variáveis da equação e permitirá elaborar pacotes de serviços diferenciados para cada grupo de clientes.

https://ilos.com.br

Sócio Executivo do ILOS. Graduado em Engenharia de Produção pela EE/UFRJ, é Mestre em Administração de Empresas pelo COPPEAD/UFRJ com extensão na EM Lyon, França, e doutor em Engenharia de Produção na COPPE/UFRJ. Tem diversos artigos publicados em periódicos e em revistas especializadas, sendo um dos autores do livro: “Previsão de Vendas: Processos Organizacionais & Métodos Qualitativos e Quantitativos”. Suas áreas de pesquisa são: Planejamento da Demanda, Serviço ao Cliente no Processo Logístico e Planejamento de Operações. Atuou durante 8 anos no CEL-COPPEAD/UFRJ, ajudando a organizar a área de Ensino em Logística. Em consultoria, realizou diversos projetos na área de logística, como Diagnóstico e Plano Diretor, Previsão de Vendas, Gestão de Estoques, Planejamento da Demanda e Plano de Capacitação em empresas como Abbott, Braskem, Nitriflex, Petrobras, Promon IP, Vale, Natura, Jequití, entre outras. Como professor, ministrou aulas em empresas como Coca-Cola, Souza Cruz, ThyssenKrupp, Votorantim, Carrefour, Petrobras, Vale, Via Varejo, Furukawa, Monsanto, Natura, Ambev, BR Distribuidora, ABM, International Paper, Pepsico, Boehringer, Metrô Rio, Novelis, Sony, GVT, SBF, Silimed, Bettanin, Caramuru, CSN, Libra, Schlumberger, Schneider, FCA, Boticário, Usiminas, Bayer, ESG, Kimberly Clark e Transpetro, entre outras.

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