100%
Dentro da expectativa acordada, modelo entregue
Uma empresa de grande porte do setor de locação e serviços de engenharia dependia de um processo manual e subjetivo para segmentar sua base de clientes, um modelo que funcionava em menor escala, mas se tornava cada vez menos sustentável à medida que o negócio crescia. Em parceria com a Objective, a companhia substituiu esse processo por uma abordagem orientada por dados, capaz de identificar padrões reais de comportamento e gerar agrupamentos consistentes, auditáveis e prontos para apoiar decisões comerciais com mais velocidade e precisão.
Destaques
Manual → IA
Segmentação automatizada e replicável
Ciclo de entrega ~3 meses
Da análise dos dados ao modelo em produção
Atualização contínua
Segmentação dinâmica conforme novos dados
Contexto e desafio da empresa
Uma base de clientes crescendo mais rápido do que a capacidade de segmentá-la. A empresa acumulava uma base ampla e diversificada de clientes, mas categorizava esse universo de forma manual, apoiada principalmente no conhecimento tácito das equipes de negócio. Esse modelo gerava três problemas concretos:
Inconsistências nos critérios de agrupamento
Que variavam conforme a pessoa responsável pela análise.
Retrabalho recorrente a cada ciclo de segmentação
Sem rastreabilidade ou padrão replicável.
Oportunidades comerciais não aproveitadas
Por ausência de visibilidade sobre os perfis reais da base.
Solução
Clusterização com aprendizado de máquina, ancorada em dados comportamentais e transacionais. A Objective desenvolveu um modelo de segmentação baseado em algoritmos de clusterização técnica de aprendizado de máquina não supervisionado que identifica grupos naturais dentro de um conjunto de dados, sem a necessidade de categorias pré-definidas. A implementação seguiu a metodologia CRISP-DM e foi construída sobre a plataforma Databricks, com envolvimento ativo do time de negócio do cliente em dois momentos-chave:
No início do projeto
Para contextualizar a lógica de segmentação existente, identificar variáveis relevantes e validar o entendimento dos dados.
Ao final de cada ciclo
Para avaliar se os agrupamentos gerados pelo modelo faziam sentido para o negócio, garantindo que a solução técnica fosse também interpretável e útil na prática.
Resultados
Segmentação dinâmica, auditável e orientada por dados, pronta para escalar com o negócio. A entrega substituiu um processo manual e subjetivo por um modelo automatizado, capaz de evoluir continuamente à medida que novos dados são incorporados. Os principais resultados qualitativos alcançados foram:
Agrupamento de clientes por padrões reais
De consumo, frequência, volume e relacionamento, sem dependência de critérios subjetivos.
Redução do esforço manual
De analistas de negócio no processo de segmentação.
Segmentação com rastreabilidade e base em evidências
Facilitando o direcionamento de campanhas de marketing e ações comerciais para os segmentos mais relevantes.
Solução interpretável pelo time de negócio
Com potencial de impacto direto em redução de custo de marketing e aumento de receita por melhor conversão.
Modelo dinâmico e auditável
Passível de atualização contínua conforme a base de clientes evolui.
