Metodologia de segmentação de clientes B2B orientada a lucratividade e os efeitos no Lifetime Value (LTV)

Abstract

Resumo: As organizações, atuando em mercados cada vez mais limitados ou saturados, enfrentam constantemente o desafio de fidelizar seus clientes e têm um processo de venda complexo para a progressão do negócio, seja na expansão das frentes já existentes ou na criação de novas. Essas organizações buscam impedir que seus clientes existentes se tornem inativos, enquanto orientam na priorização de novas empresas a serem prospectadas, alocando recursos em seus orçamentos para sustentar o portfólio e atender a requisitos estratégicos. Esta pesquisa visa realizar um estudo analítico sobre a importância da metodologia de segmentação de clientes orientada à lucratividade e sobre seus efeitos no Lifetime Value (LTV). Trata-se da aplicação da descoberta de conhecimento em bancos de dados (KDD - Knowledge Discovery in Databases). Como limitações, o estudo contemplará o cenário de empresas do segmento financeiro nacional, dependentes do fator de inadimplência e atuantes no modelo B2B (Business to Business), utilizando informações públicas do cadastro de pessoas jurídicas. Por meio dos resultados obtidos, verifica-se que a metodologia segmentada de clientes orientada ao LTV contribui para as inferências sobre investimentos estruturais, para a formação das metas de conversão dos negócios, para o tempo de vida dos clientes e para a definição de projetos comerciais, como expansão ou abertura de novas frentes de campanhas de marketing. Isso auxilia na compreensão dos limites das expectativas quanto ao grau de assertividade das projeções. O método, portanto, abre espaço para proposições de melhoria relacionadas às variáveis CAC (Customer Acquisition Cost) e Churn, que compõem a formulação matemática do LTV. Diante disso, este trabalho propõe uma metodologia de segmentação de clientes baseada em variáveis de lucratividade, com o uso de algoritmos de aprendizado de máquina, visando aumentar a assertividade da priorização comercial e apoiar a tomada de decisão estratégica com base em dados. Para obter resultados mais consistentes em retenção de clientes, alocação eficiente de recursos e previsão do comportamento futuro dos leads e clientes atuais, a proposta busca integrar técnicas de clusterização, análise fatorial e modelos preditivos, alinhadas ao processo de KDD, possibilitando inferências mais precisas e personalizadas sobre o valor de cada cliente ao longo do tempo

Abstract: Organizations operating in increasingly constrained or saturated markets constantly face the challenge of retaining their customers and managing a complex sales process necessary for business progression, whether by expanding existing fronts or creating new ones. These organizations strive to prevent current customers from becoming inactive while prioritizing new prospects, allocating budget resources to sustain the portfolio and meet strategic requirements. This research aims to conduct an analytical study on the importance of profitability-oriented customer segmentation methodology and its effects on Lifetime Value (LTV). It involves the application of Knowledge Discovery in Databases (KDD). As a limitation, the study will focus on companies in the national financial sector that are dependent on default rates and operate under the B2B (Business to Business) model, using publicly available data related to corporate registration. The results show that a segmented customer approach oriented toward LTV contributes to inferences about structural investments, setting business conversion goals, determining customer lifetime, and defining commercial projects such as expansion or the launch of new marketing campaigns. This helps to better understand the limitations of expectations regarding the accuracy of projections. Therefore, the method introduces propositions aimed at improving variables such as CAC and Churn, which are part of the mathematical formulation of LTV. In this context, the study proposes a customer segmentation methodology based on profitability variables, using machine learning algorithms to increase the accuracy of commercial prioritization and support data-driven strategic decision-making. To achieve better results in customer retention, efficient resource allocation, and forecasting future behavior of leads and current clients, the proposed approach integrates clustering techniques, factor analysis, and predictive models aligned with the KDD process, enabling more precise and personalized insights into each customer's lifetime value