Clusterização, modelagem e projeções

7. Clusterização, Modelagem e Projeções

• O que é

A disciplina de transformar dados em decisões de marketing segmentado e preditivo.

Aqui, você sai da análise descritiva (olhar para trás) e entra em análise preditiva e prescritiva: descobrir padrões, agrupar comportamentos e projetar cenários futuros para guiar ações de marketing com mais precisão.

Quando usar

• Definição de ofertas por segmento (clusters de clientes com necessidades distintas).
• Forecast de vendas e projeções de funil.
• Distribuição de mídia baseada em propensão de conversão.
• Definição de personas quantitativas (não só qualitativas).

O que medir

• RFM → Modelagem de clusterização de usuários classificados em níveis de Recência, Frequência e Monetização
• Silhouette Score → qualidade de clusterização (quanto os grupos são coesos e distintos).
• RMSE (Root Mean Squared Error) → erro médio em previsões.
• R² (Coeficiente de Determinação) → o quanto o modelo explica a variabilidade dos dados.
• MAPE (Mean Absolute Percentage Error) → erro percentual médio em previsões de vendas.
• Uplift por cluster → ganho incremental gerado por segmentações.

Ferramentas

• SQL + BigQuery → consultas e segmentações em escala.
• Tableau / Power BI / Looker → visualização de clusters e projeções.
• Google Analytics 4 + BigQuery Export → análise de coortes e comportamento.
• Avançado: Sci-kit Learn machine learning em python

Cursos e Leituras Recomendadas

• RFM. RFM é um tanto quanto simplório, mas vale o estudo. Para aplicação eu recomendo variações desse sistema incluindo a variável D (Diversidade de produtos) RFM-D ou RFMS (S significa sensibilidade que é relacionada a aspectos socioeconômicos)
  • RFMS
  • RFM-D
• Forecasting: Principles and Practice - Rob J. Hyndman & George Athanasopoulos: Online e gratuito uma das referências globais em forecasting e previsão
• Coursera - Machine Learning for Marketing (foco em clustering, churn prediction e LTV modeling).
• DataCamp - Customer Segmentation in Python.
• Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras & TensorFlow - Bases práticas de machine learning.

Marcos Machado

CMO e CGO. Ex-Kavak, Ex-Nelogica. Hoje na GCB Investimentos.

Olá, sou o Marcos Machado. Construí times de marketing, produto e growth em unicórnios como Kavak e Nelogica, e hoje lidero marketing e vendas na GCB Investimentos. Nada disso veio de fórmula: veio de método, teste e muito erro no caminho. Esta plataforma é meu caderno de operação aberto. Os frameworks que uso, os números que acompanho e os erros que já paguei caro pra aprender. Se eu aprendi, você também pode. Pegue o que servir.

Sobre o Marcos