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[Dúvida] Como complementar análise de dados para CRM?

Acabei de assistir à entrevista "O impacto da tecnologia no Marketing" com o Fábio Schimidt (VTEX) e o Marcell Almeida (PM3), que aula incrível!

Dois pontos me marcaram muito:

Métrica além do ROAS – eles mencionaram que o LTV merece mais atenção e que olhar só para o ROAS pode ser enganoso. Isso me fez repensar como avalio campanhas de CRM.

Programação para marketers – a fala de que "todas as pessoas precisam aprender programação, lógica e o básico de tecnologia" ressoou forte. No dia a dia de CRM, sei que usamos dados em grande escala, mas quero me aprofundar.

Minha dúvida prática é: quais habilidades em análise de dados vocês recomendam para quem quer atuar com CRM (especialmente em SaaS B2C e B2B2C)?

Já tenho noções de Excel intermediário e estou começando a estudar SQL. Também vi que ferramentas como Power BI, Python e até noções de estatística são bem-vindas. Mas fico na dúvida:

Por onde começar para ter maior impacto rápido no dia a dia?

Quais métricas (além de LTV, churn, ativação) são essenciais para um analista de CRM?

Alguma dica de projeto prático que eu possa fazer para mostrar esse conhecimento?

Se alguém já trabalha ou estuda CRM e dados, adoraria trocar ideias.

Obrigada desde já!

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Ei! Tudo bem, Ana Luiza?

A análise de dados voltada para CRM e estratégias de Marketing é o que separa uma comunicação genérica de uma personalização de alto impacto. Focar em LTV (Lifetime Value) em vez de apenas ROAS é o caminho certo para entender a saúde real de um negócio SaaS ou B2C.

Por onde começar para ter impacto ?
O SQL é o seu melhor ponto de partida. No dia a dia de CRM, os dados geralmente estão em bancos de dados (Data Warehouses) e saber extrair essas informações sem depender de outras áreas vai acelerar muito o seu trabalho. Com o SQL, você consegue segmentar bases de clientes por comportamento de compra ou engajamento de forma muito mais ágil que no Excel.

Métricas essenciais além do LTV e Churn
Para um analista de CRM focado em performance, recomendo acompanhar:

  • Taxa de Retenção por Coorte (Cohort): Para entender em qual mês o usuário costuma abandonar o produto.

  • Recência, Frequência e Valor (RFM): Fundamental para segmentar quem são seus clientes fiéis e quem está em risco.

  • Payback do CAC: Quanto tempo o cliente demora para "se pagar" dentro da operação.

Sugestão de projeto prático
Crie uma Análise de Clusterização RFM utilizando SQL ou Excel (com tabelas dinâmicas). Pegue uma base de dados pública de vendas e classifique os clientes em grupos como "Campeões", "Em Risco" e "Hibernando". Depois, desenhe qual seria a régua de comunicação (e-mail, push ou WhatsApp) ideal para cada um desses grupos. Isso demonstra domínio técnico e visão de negócio. Aqui você pode usar a IA para te auxiliar no processo de construção do projeto.

Espero ter ajudado e conte com o nosso apoio no fórum.

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