Customer 360

Mapeie seus dados de clientes

Aponte o Customer 360 para um conjunto de dados conectado e mapeie três elementos essenciais: um ID de cliente, uma data de transação e uma métrica como receita ou vendas. Adicione campos opcionais para uma análise mais rica: nome do cliente, status, produto, tempo de casa, data da primeira compra e dados demográficos como região, idade, gênero e canal de aquisição. Depois escolha o período: dos últimos 7 dias ao ano até hoje ou os últimos 36 meses.

• Obrigatório: ID do cliente, data da transação e uma métrica numérica (receita, vendas, valor, lucro)
• Opcional: demografia e atributos — região, idade, gênero, canal, produto, tempo de casa
• Período dos últimos 7 dias ao ano até hoje ou aos últimos 36 meses

Cinco análises em uma única execução

Uma única execução produz cinco análises conectadas da sua base de clientes. Cada uma é calculada a partir dos seus dados e explicada em linguagem clara com gráficos e um painel de AI Insights.

• Revenue Intelligence — concentração de receita (CR4), dependência dos principais clientes e sinais de crescimento
• Health Scoring — um score composto por cliente combinando engajamento, valor e sinais de retenção
• Cohorts & Retention — como coortes de clientes são retidas e gastam ao longo do tempo
• Behavior Patterns — segmentos de recência, frequência e valor monetário (RFM) com clustering de ML
• ML Churn Model — clientes em risco com scores de probabilidade e os principais impulsionadores

Leia a inteligência

Os resultados abrem com KPIs de destaque — valor médio por cliente, concentração de receita, saúde do portfólio e a contagem de clientes em risco — seguidos de distribuições, faixas de valor, principais clientes e uma projeção de CLV do portfólio. Os insights de IA traduzem tudo em ação: quem impulsiona a receita, quem está prestes a sair e onde focar retenção e expansão.

• A análise de concentração mostra quanto da receita depende do seu top 5% e top 20%
• A distribuição do health score sinaliza os clientes abaixo de um score de 50
• A projeção de CLV estima o valor em 12 meses dos seus principais clientes

Salve e compartilhe

Salve qualquer resultado diretamente em um Dashboard, uma Presentation ou Reports, imprima um relatório A4 limpo, copie uma tabela para a área de transferência ou baixe a análise como Excel. Busque clientes individuais por nome, ID ou região e abra qualquer um para uma visão de perfil detalhada.

Boas práticas

• Mapeie as colunas demográficas (região, idade, gênero, canal): elas desbloqueiam segmentação e filtros mais ricos
• Execute com pelo menos 12 meses de histórico para que segmentos RFM e sinais de churn tenham dados suficientes
• Observe a concentração (CR4): se seus 5 principais clientes carregam a maior parte da receita, a retenção ali é a prioridade
• Aja primeiro sobre a lista de churn: os clientes em risco ordenados por probabilidade são os resgates de maior alavancagem

Próximos passos

Com uma visão clara dos seus clientes, o Dynamic Pricing otimiza os preços que você cobra deles — a seguir na trilha de Análise.