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Como otimizar as suas campanhas com os dados que você deixa morrer

Saiba como evitar o desperdício de informações importantes que poderiam render resultados melhores para suas campanhas

Em vez de ler, que tal ouvir o artigo? Experimente no player abaixo:

 

 

Quando me pediram para escrever sobre esse tema que você decidiu ler, fiquei pensando: até 1994 já havia muitos dados, mas eles ficavam tão distantes e era tão lento o processamento que, quando finalmente conseguiam chegar nas nossas mãos, eles eram inúteis (ou quase). Havia muito pouco o que fazer, pois o problema já havia acontecido tempos atrás.

Depois, veio o tempo em que a internet se vangloriava de coletar muitos dados e de deixá-los razoavelmente à mão. Porém, poucos sabiam ler os resultados, ou os dados estavam tão fragmentados em bancos de dados organizados de formas distintas, que o resultado não era muito diferente de antes da Internet.

Um estudo da Business Software Alliance afirmou que 2,5 quintilhões de bytes são criados todos os dias. São dados de toda natureza: pessoais, sensíveis, comportamentais, etc. Quando trabalhados com as ferramentas corretas, podem gerar perfil de compra e dar a propensão à realização da compra, entre outras coisas, mas numa precisão e rapidez incríveis.

A grande questão é: antes de escolher qualquer ferramenta, quais são as coisas nas quais tenho que prestar atenção? O título fala em dois pontos: otimização e dados que você deixa morrer, portanto, vamos a eles.



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Colete dados e use a seu favor

Uma parte da otimização das campanhas está em uma mudança de hábito do marketing.  Pela minha observação, boa parte dos profissionais de marketing concentra suas ações na aquisição paga dos seus novos clientes. Pois bem, há milhares de possibilidades criativas, não pagas e extremamente eficientes de adquirir novos usuários-consumidores-clientes-“eyeballs”.

Essa forma de pensar é conhecida como growth hacking e é bem familiar no circuito das startups. Ela valoriza tudo: criatividade, testar hipóteses e até errar, menos queimar caixa com ações de marketing pouco eficientes.

Otimizar não é apenas rever conceitos de marketing e ser mais criativo, investindo menos ou nada para obter novos clientes. Otimizar também é entender melhor a jornada de consumo de informação do cliente para cada vertical de consumo, para cada produto.

Há produtos com os quais o nosso envolvimento é baixo, pois há pouco risco envolvido. Quando me refiro a risco, falo de risco financeiro (valores unitários altos) e/ou de riscos sociais (o que os outros vão pensar de mim se eu comprar esta marca e não aquela).

Para essa visão de otimização, o ponto fundamental é que os dados isolados dizem pouco sobre como cada ponto de contato com a informação do produto ou marca influencia na tomada de decisão. Na verdade, o que muitos profissionais ainda fazem é descontinuar um investimento em mídia, sem realmente entender o quanto ele contribuiu para a decisão final.

Um bom trabalho de atribuição pode ajudar a entender esses investimentos em mídias digitais e o ROI. O Marketing Mix Modeling (MMM) pode ajudar muito nessa tomada de decisão com foco em vendas e na seleção correta do mix de mídias, caso seu negócio tenha presença física e faça mídias tradicionais.

Aqui vale abrir parênteses: MMM é uma análise estatística, com regressões multivariadas em dados de séries temporais de vendas e marketing para estimar o impacto de várias táticas de marketing (mix de marketing) sobre as vendas e, em seguida, prever o impacto de futuros conjuntos de táticas. É frequentemente usado para otimizar mix de publicidade e táticas promocionais em relação à receita de vendas ou lucro. Atribuição é considerado um subset dessa técnica.

Quais são os dados que deixo morrer?

Quanto aos “dados que a gente deixa morrer”, é uma questão de atitude. É descobrir jeitos de pegar os dados, pegar os dados certos e ter um propósito para eles.

Há muitos dados que deixamos morrer. Pontuo alguns deles:

  • dados de navegação anteriores à chegada do usuário à sua propriedade digital;
  • dados de comportamento dentro das propriedades que não usamos para otimizar as campanhas;
  • dados capturados em canais diferentes que raramente são tratados numa única instância, com o propósito de entender o comportamento de compra em canais diferentes (ex.: loja física e loja online).

Os dois primeiros pontos podem ser resolvidos com a coleta do que chamamos de First Party Data. Isso pode ser feito por meio da implementação de um pixel. Ele é pensado para coletar os dados que planejamos usar em ações de comunicação que dependam de segmentação dos clientes por comportamentos de interesse.

Um exemplo é o abandono de produtos no carrinho ou mesmo no check out. Neste caso, podemos pedir a uma DSP (Digital Signal Processor) que compre mídia para estes clientes, aceitando um valor específico de teto. Afinal, o cliente abandonou o carrinho com um ticket médio que justifica o investimento.

No terceiro ponto, criar uma estratégia para trabalhar dados vindos de diferentes bancos de dados e cruzá-los, tendo como finalidade eliminar ineficiências de investimentos e obter maior ROI ou ROAS (Return on Average Ad Spending) é a solução.

Como é possível notar, otimizar e não desperdiçar os dados é possível de muitas formas, mas é preciso ter um objetivo e um plano para alcançar os resultados. Talvez o mais complicado seja ter gente qualificada para fazer esses trabalhos, mas isso é assunto para outro post.

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