Diogo Kammers

Customer Experience · Glossário CX

Customer Analytics

Customer Analytics é a disciplina que aplica estatística, modelagem e ciência de dados sobre comportamento, transações e interações dos clientes para apoiar decisões estratégicas.

Em resumo

Customer Analytics é a disciplina que aplica estatística, modelagem e ciência de dados sobre comportamento, transações e interações dos clientes para apoiar decisões estratégicas.

Definição

Customer Analytics transforma dados de clientes em modelos preditivos e descritivos. Cobre desde análises descritivas (o que aconteceu) e diagnósticas (por que aconteceu) até preditivas (o que vai acontecer) e prescritivas (o que fazer).

Aplicações comuns

  • Segmentação comportamental (RFM, clustering).
  • Modelos de propensão a Churn.
  • Cálculo e projeção de Customer Lifetime Value.
  • Análise de jornada e funil (Touchpoint drop-off).
  • Personalização e recomendação.

Stack típico

  • Camada de dados: data warehouse (BigQuery, Snowflake, Redshift).
  • Modelagem: Python/R, dbt.
  • Visualização: Looker, Metabase, Power BI.
  • Ativação: CRM, CDP, ferramentas de marketing.

Perguntas frequentes

Qual a diferença entre Customer Analytics e BI? BI responde "o que aconteceu". Customer Analytics inclui também previsão e prescrição focadas no cliente.

Precisa de cientista de dados para começar? Não. Análises descritivas e segmentação RFM podem ser feitas em planilha ou BI. Modelos preditivos exigem mais maturidade.

Quais métricas básicas começar a medir? Retenção por coorte, CAC, LTV, churn voluntário/involuntário e tempo até primeiro valor.

Como Customer Analytics se relaciona com Customer Insights? Analytics produz padrões; insights são a interpretação acionável desses padrões.