Aprenda a tomar decisões de Marketing baseada em dados!

O Marketing baseado em dados, também conhecido como marketing data-driven, nada mais é do que recolher informações sobre clientes e prospects para utilizá-las em suas campanhas. Dessa forma, é possível pensar no tema, abordagem e gatilhos dos criativos de forma mais assertiva, além de fazer uma distribuição inteligente da mídia, alcançando o público na hora e lugar onde estão mais dispostos a realizar a compra.

De acordo com uma pesquisa da Certain, as empresas que implantaram o marketing data-driven tiveram uma média de incremento de 10% a 20% no ROI. Aliado a outros benefícios, esse resultado faz com que cerca de 75% dos negócios — desde os de pequeno porte até os grandes — planejam implementar a prática em suas operações ainda esse ano, de acordo com a previsão da IBM. 

Além de um retorno financeiro mais expressivo, as práticas do marketing data-driven ajudam a criar uma cultura de dados nos negócios, melhorando as análises e tratamento da informação em todos os setores. De acordo com o estudo The Global Review of Data-Driven Marketing and Advertising 75% dos respondentes acreditam que a falta de experiência em análise de dados muita vezes dificulta a geração de insights; 86%  pensam que a eliminação de silos de dados nas organizações é fundamental; e 93% concordam que a colaboração entre áreas para análise das informações melhoram os resultados.

Ou seja, além do time de marketing, para dar certo uma estratégia de data-drive, a empresa toda precisa estar alinhada, reunindo os dados de venda, programação, back office e outros setores a fim de estimular a visualização e interpretação dos dados por todos, aumentando as possibilidades de uso da informação e pelo marketing. 

Estruturando uma área de marketing data-driven

Existem quatro passos fundamentais que norteiam a análise e aplicação de dados em estratégias de marketing: a coleta, o tratamento, o armazenamento e a visualização. 

Coleta – A primeira etapa é justamente incentivar uma cultura de coleta de dados no negócio. Aqui entra a questão de unificar a estratégia de dados, uma vez que essas informações podem ter origem em diferentes setores. A dor dos clientes pode ser mapeada pelo time de desenvolvimento, por exemplo, e explorada como gatilho pelo marketing; o perfil do consumidor pode ser traçado pela equipe de vendas e utilizado na segmentação das campanhas, outro exemplo. 

Por isso, essa etapa precisa ser parte da cultura do negócio e estimulada em todas as áreas. Existem 3 tipos de dados: os first, os second e os third party. Os 1st party são os proprietários do negócio, extraídos de CRMs, cookies, campanhas, pesquisas da empresa, etc, por essa característica são considerados os mais confiáveis; os 2nd party são os dados divididos por empresas parceiras, por exemplo, uma montadora de carros divide seus dados de persona para vendas com uma seguradora, e vice-versa, assim as duas enriquecem sua base e conhecem melhor o consumidor de forma geral; já os 3rd party são os dados  provenientes de bancos de dados e outras fontes, que ajudam a complementar as informações  dos negócios por meio de análises feita no mercado como um todo.
 
– Tratamento: De nada adianta ter um volume gigante de dados sem que seja possível interpretá-los, por isso, após estruturar a coleta, é preciso “limpar” as informações, ou seja, segmentá-las dentro da estrutura do negócio, organizá-las de acordo com a sua fonte, padronizar a escrita dos dados – e muitas vezes, corrigi-la também -enfim, deixar as informações limpas para que não exista nenhum ruído na hora de utilizá-las.

– Armazenamento: Um volume crescente de dados vindos de todas as áreas do negócio precisa ser armazenado em ambientes seguros e de fácil acesso para simplificar a ativação de tais informações, descentralizar os silos de dados dos negócios e ainda garantir a segurança de todas as informações ali presentes. 

Leia mais sobre –> Segurança da informação: como resguardar os dados da sua empresa?

Existem duas maneiras mais praticadas de armazenamento nas empresas: por meio de um data lake e  de um data warehouse. O primeiro é como se fosse um lago cheio de dados, abrigando informações de todos os formatos de forma organizada e que permite o uso por todos. Já o segundo permite apenas o armazenamento de dados estruturados, que também podem ser acessados por todos. A escolha entre um e outro deve ser feita a partir da estratégia do negócio. 

Falando nisso –> Saiba a importância do Armazenamento em Nuvem para sua empresa!

– Visualização: Independente do método de armazenamento, todos os dados devem estar acessíveis para a utilização estratégica nas áreas da empresa. Para o uso no marketing, plataformas como CDPs (plataforma de dados) ajudam a tirar insights e aplicar as informações no desenho de campanhas.

A CDP possui um dashboard personalizável que permite ao profissional de marketing cruzar as informações que quiser para tirar insights sobre os consumidores do negócio, a fim de desenhar campanhas estratégicas que diminuem o CAC e impulsionam o ROI.

Marketing data-driven na prática

Todo esse processo deve ser bem organizado para que os negócios tenham facilidade de estruturas campanhas data-driven. Por meio de uma CDP, os profissionais podem acessar as informações armazenadas em data lakes, por exemplo, que foram coletadas pelo time de vendas, de desenvolvimento e o próprio time de marketing. Assim é possível fazer o cruzamento e entender padrões como: pessoas que usam a funcionalidade de busca dentro do site para determinado produto, tem tal idade, são de tal sexo, buscam por tais produtos na internet e geralmente fazem a compra depois de duas visitas no site. 

Com esse cenário, a equipe de marketing consegue planejar a estrutura de campanha de forma assertiva, direcionando o criativo para o público certo, com o gatilho adequado e, por meio de uma DMP,  configurando a distribuição de acordo com o comportamento do público na internet, fazendo com que o criativo chegue para as pessoas certas no momento em que estão mais dispostas a realizar a compra. 
 

Autor convidado:

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