Segmentação de clientes de farmácias comunitárias com aplicação em KNIME Analytics Platform

Abstract

A segmentação de clientes em farmácias comunitárias é um tema ainda pouco explorado, com a maioria dos estudos focados em E-Pharmacy, porém bastante critico, tendo em conta a competitividade deste setor. Este estudo busca fornecer uma perspetiva de como a segmentação de clientes pode aprimorar a personalização das estratégias de marketing em farmácias comunitárias. Para tal, são desenvolvidos dois modelos de segmentação, baseados numa amostra de dados de uma farmácia comunitária, com um total de 6 805 clientes e abrangendo o período de 2022 a 2024. Foi criado um modelo de análise RFM, com recurso ao algoritmo de K-means, e para a segmentação demográfico-produto é aplicado o algoritmo de agrupamento hierárquico. Como resultado, foram identificados seis segmentos de clientes em cada uma das análises, permitindo caracterizar cada segmento e definir estratégias específicas. Além disso, foi realizada uma análise conjunta das segmentações demográfico-produto e RFM, obtendo-se cruzamentos que possibilitam desenvolver estratégias de marketing ainda mais direcionadas. O contributo com maior relevância desta investigação é fornecer conhecimento sobre a segmentação de clientes direcionado para farmácias comunitárias e, assim, permitir que estas definam com maior precisão estratégias de marketing mais eficazes.

Customer segmentation in community pharmacies is an underexplored topic, with most studies focusing on E-Pharmacy, however, it is critical due to the competitiveness of this sector. This study provides a perspective on how customer segmentation can improve the personalization of marketing strategies in community pharmacies. Therefore, two types of segmentation models are developed based on a sample of data from a community pharmacy, with a total of 6,805 customers and covering the period from 2022 to 2024. An RFM analysis model was created using the K-means algorithm, and the hierarchical clustering algorithm was applied for demographic-product segmentation. As a result, six customer segments were identified in each analysis, making it possible to characterize each segment and define specific strategies. In addition, a joint analysis of the demographic-product and RFM segmentation was carried out, obtaining cross-checks that allow even more targeted marketing strategies to be developed. The main contribution of this research is to provide knowledge on customer segmentation for community pharmacies, enabling them to define customer profiles more accurately and thereby establishing more effective marketing strategies.