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Created with Fabric.js 1.4.5 A maioria dos clientes é do sexo masculino, sendo o de score 3 o mais representativo Análise de Perfil e definição de Personas Personas são personagens fictícios criados para representar os diferentes tipos de clientes/usuário de acordo com um perfil demográfico, atitude e/ou comportamento definido que poderia utilizar um site, uma marca ou produto de um modo similar. Personas são uma ferramenta ou método de segmentação de mercado. Newsletter Personas Visão geral Análise de perfil e definição de Encontrar grupos de características comuns entre os clientes que consomem o conteúdo da newsletter que possam nos auxiliar a sermos mais assertivos quantoaos assuntos abordados Score 1 Score 3 Score 2 Objetivo Filtro da análise Personas são personagens fictícios criados para representar os diferentes tipos de clientes/usuários de um produto ou serviço de acordo com o seu perfil demográfico e comportamentos definidos. Sendo assim, a definição de Personas é uma ferramenta ou método de segmentação da base de clientes Clientes que receberam e abriram pelo menos 2das últimas 8 edições (5ª à 12ª) da newsletterde acordo com o Score Extensão dos dados 29.669 aberturas21.903 Clientes36 matérias Análise de perfil 9% da base Aberturas: 60% da base 31% da base Homem Homem Homem Mulher Mulher Mulher Clientes que abriram3 edições ou mais Clientes que abriram3 edições ou mais Clientes que abriram3 edições ou mais Faixa Etária: Só foram consideradas as 4 faixas com maior número de clientes, a maior queda se dava na quinta faixa Só foram consideradas as 4 faixas com maior número de clientes, a maior queda se dava na quinta faixa Só foram consideradas as 4 faixas com maior número de clientes, a maior queda se dava na quinta faixa Estado Civil: Nº de Filhos: Profissão: Renda: UF: Sexo: observa-se que quanto maior o score maior é o número de aberturas a maioria dos clientes é do sexo masculino, principalmente os de score 3 a maioria dos clientes está na faixa dos 31 a 40 anos. Não apresenta grande diferenciação por score a maioria da base é casada. Não apresenta diferenciação significativa de acordo com o score a maioria dos clientes tem 1 ou 2 filhos, mas um percentual considerável não têm filhos a maioria dos clientes é profissional liberal, principalmente autônomo a renda média dos clientes aumenta de acordo com o score, sendo que a maioria ganha entre R$ 5000,00 e R$ 10.000,00 a maioria dos clientes é do sudeste, principalmente de São Paulo, não havendo muita diferenciação por score Personas RENATO COIFMAN CHABELMANN FERNANDO IGE KUSABARA Score 1 Score 2 Score 3 SexoRendaIdadeEstado civilUFProfissãoCategoriaFilhos SexoRendaIdadeEstado civilUFProfissãoCategoriaFilhos SexoRendaIdadeEstado civilUFProfissãoCategoriaFilhos MasculinoR$ 5000 a 1000031 a 40 anosCasadoSPMédicoAutônomo2 MasculinoR$ 10000 a 2000031 a 40 anosCasadoSPMédicoAutônomo2 MasculinoR$ 2000 a 500046 a 50 anosCasadoSPEmpresárioAutônomo2 Assuntos mais clicados * Essas Personas são clientes reais que estão na nossa base e que representam de maneira geral todos os demais dentro de cada ScoreObs: as fotos são meramente ilustrativas * Temas: os temas Dinheiro e Família são os mais acessados nos 3 grupos, sendo que o interesse pelo tema Dinheiro aumenta de acordo com o Score, enquanto pelo tema Família diminui MARCIO LUIS RODRIGUES ALVES Score 1 MARCIO LUIS RODRIGUES ALVES SexoRendaIdadeEstado civilUFProfissãoCategoriaFilhos MasculinoR$ 2000 a 500046 a 50 anosCasadoSPEmpresárioAutônomo2 FERNANDO IGE KUSABARA SexoRendaIdadeEstado civilUFProfissãoCategoriaFilhos Score 2 MasculinoR$ 5000 a 1000031 a 40 anosCasadoSPMédicoAutônomo2 Score 3 RENATO COIFMAN CHABELMANN SexoRendaIdadeEstado civilUFProfissãoCategoriaFilhos MasculinoR$ 10000 a 2000031 a 40 anosCasadoSPMédicoAutônomo2 Conclusões e recomendações De acordo com a análise dos dados, pode-se concluir que a segmentação por score não é a melhor forma de alcançar o objetivo proposto: encontrar grupos de características comuns entre os clientes que consomem o conteúdo da newsletter que possam nos auxiliar a sermos mais assertivos quanto aos assuntos abordados. Nesta análise, a única variável que diferencia as características de perfil por score é a renda, o que é de se esperar, pois o Score é um modelo para valoração do cliente, sendo este baseado no histórico do seu comportamento transacional e socioeconômico. Logo, não se apresenta como o filtro mais relevante para uma análise de interação dos clientes com os conteúdos da newsletter. Para uma análise e definição mais assertiva de Personas é preciso considerar os dados comportamentais e necessidades de acordo com ciclo de vida do cliente com a empresae os seus momentos de vida. Tendo isto em foco, recomenda-se que seja feita outra análise, utilizando-se como filtro a segmentação da TAM, uma vez que esta não considera apenas os dados demográficos e geográficos da nossa base de clientes, mas também dados qualitativos como: - Comportamento de Compra de Seguro- Atitudes em relação a Seguros- Necessidades e Preocupações- Estilo de Vida- Oportunidades- Produtos e Canais
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