Data Driven Marketing

Recentemente tive o privilégio de participar como um dos autores do livro “Trends MKT na Era Digital: o Futuro do Marketing“, com o capítulo 4 sobre Data Driven Marketing, organizado por Martha Grabriel, Rafael Kiso e Luciano Kalil. E ainda este mês aceitei o convite da minha amiga Martha para ministrar uma palestra sobre este tema no evento Digitalks Executive que aconteceu presencialmente no auditório da Unibes Cultural em São Paulo e que foi simultaneamente transmitido online, aberto para todos os interessados. Neste post quero fornecer alguns insigths introdutórios esperando contribuir com todos os que estudam ou praticam marketing digital em agências e em empresas.

Introdução

Em 2021 dos quase 20 bilhões foram investidos em publicidade no Brasil pelas grandes agências, 33,5% foram em mídias digitais. Percentual maior que os 26,7% de 2020. Ou seja, o marketing digital cresceu consideravelmente desde seu início de atuação, quando muitas destas agências quase não acreditavam no seu poder.

A evolução do marketing digital

Esta linha do tempo que segue, mostra claramente a evolução do marketing digital e tecnologias relacionadas, ele acompanhou a mudança do comportamento do consumidor e sua relação com as mídias e as marcas. A realidade é que a concorrência aumentou, o consumidor ficou mais exigente e o marketing precisou evoluir para atendê-lo melhor em sua jornada e experiência de consumo.

A evolução dos sistemas de marketing

A partir de 2003 (nos estados unidos e poucos anos depois por outros países, que incluem o Brasil), o marketing digital começou com o envio de e-mails e SMS em lote.

A partir de 2007 surgiram os canais digitais, ou seja, a Web, seguido das Mídias sociais e Mobile, cujo foco do marketing era a personalização.

Em 2010 iniciou uma visão unificada mapeando a jornada do cliente com foco numa análise preditiva, ou seja, mais orientada a dados.

A partir de 2013 a experiência do cliente ganhou relevância, com uma visão omnicanal, buscando maior interação com o cliente.

E de 2016 para cá a orientação a dados, junto com a inteligência artificial possibilitou um engajamento em tempo real, com chatbots, notificações via Apps e outros recursos que permitiram um marketing mais ágil e iterativo, com melhor relação causa-efeito, ROI mais preciso, menos desperdício de chumbo nas campanhas, e como consequência clientes mais satisfeitos e engajados.

O diagrama que segue mostra esta evolução.

Mas afinal o que é data driven marketing?

Data Driven Marketing (DDM), ou Marketing orientado a dados, consiste no uso de estratégias e táticas de marketing, obtidos a partir de insights baseados em grande volume e/ou variedade de dados de consumidores e do mercado, coletados a partir de diversas origens e formatos e analisados apropriadamente via algoritmos adequados.

O desafio de alta complexidade do data driven aos profissionais de marketing tem o potencial incrível de: alcançar o usuário certo, na hora certa, com a mensagem certa, no lugar certo e motivá-lo para uma ação adequada.

Além disso, o DDM fornece ao gestor melhor atribuição de causa-efeito dos resultados das campanhas publicitárias.

A distância entre o desejo e a capacidade de ter um DDM

Uma pesquisa recente da Leap (KPMG & Distrito) aponta que 98% dos executivos brasileiros consideram o uso de dados uma ferramenta essencial para o setor de marketing de crescimento.

Porém vemos que ainda há uma lacuna entre desejo e capacidade, pois ao consultar nas estatísticas de registro.br o número de domínios Internet registrados até 21 de junho de 2022 no Brasil, obtivemos 4.965.192 (aproximadamente 5 milhões). Por outro lado, ao consultar o número de sites que tem o google analytics instalado e operante nesta mesma data, obtivemos apenas 847.681 sites (menos de 1 milhão), ou seja, temos apenas aproximadamente 17% das organizações brasileiras com domínio registrado usando o Google Analytics atualmente. Usou-se o Google Analytis para comparação por saber-se que se trata de uma ferramenta básica, utilizada pela maioria dos profissionais de marketing digital que acompanham as estatísticas (métricas) de acesso e uso dos sites que acompanham. Comparações similares poderiam ser feitas com ferramentas focadas em análises de perfis de mídia social e mobile das empresas.

Além disso, temos uma diferença crescente no tempo entre a coleta de dados e o entendimento sobre eles nas organizações. Nos dois gráficos da imagem que segue, podemos ver claramente esta diferenças. A esquerda vemos uma grande lacuna, cada vez maior na linha do tempo em empresas típicas, e a direita vemos que organizações orientadas a dados e IA, com maior entendimento e por consequência maior e melhor uso dos dados em suas decisões organizacionais.

Marketing tradicional versus orientado a dados

Nas empresas tradicionais os poucos critérios de segmentação usados, geralmente demográficos, são selecionados pelos gestores com base em opinião e dados superficiais.

Em DDM, os critérios de segmentação são muitos, derivados de inteligência baseada em dados, podendo ser qualquer comportamento, característica ou interação, desde que indique um segmento com semelhanças comportamentais específicas e seja preditivo nos resultados. A classificação e priorização dos clientes ocorre em tempo real.

As diferenças podem ser melhor vistas nas linhas e colunas da tabela que segue.

Benefícios e desafios do DDM

Entre os benefícios destaca-se:

  1. Personalização (melhores campanhas e CX)
  2. Clareza (mais e melhores dados e entendimento sobre os clientes)
  3. Experiência do cliente
  4. Experiência multicanal (facilitada pela integração dos dados dos canais)
  5. Integração com vendas e TI (colaboração)
  6. Desenvolvimento de produto (entendendo melhor o cliente e suas necessidades)
  7. Facilitação de testes A/B

E como desafios destaca-se:

  1. Equipe (mentalidade e habilidades data driven, treinamento no uso de plataformas e ferramentas, conexão com cientistas e engenheiros de dados, …)
  2. Compromisso (de todo o pessoal de Marketing em todos os níveis)
  3. Integração (dados integrados de alta qualidade)
  4. Disponibilidade de Dados (nem sempre facilmente acessíveis, principalmente em B2B)
  5. Ferramentas e Plataformas adequadas

Aplicações de IA de uso no marketing

Dados são fundamentais para aplicações que se utilizam de algoritmos de aprendizado de máquina (machine learning), aprendizado profundo (deep learning) e outros facilitadores da inteligência artificial (IA) treinados para gerar modelos que são testados. Estes modelos permitem que as aplicações processem novos dados realizando classificações, agrupamentos, predições, etc. Segue uma lista das aplicações mais comuns de DDM que se utilizam da IA no marketing:

  • Chatbots para desenvolvimento de leads, suporte ao cliente e venda cruzada ou upselling.
  • Análise e encaminhamento de chamadas de entrada (inbound call).
  • Comentários do cliente e análise, classificação e resposta de e-mail.
  • Automação de campanha de marketing (incluindo e-mails, geração de página de destino e segmentação de clientes).
  • Análise do mix de marketing.
  • Merchandising de produtos on-line.
  • Precificação
  • Recomendações de produtos ou serviços e ofertas altamente personalizadas.
  • Compra de anúncios digitais programáticos.
  • Pontuação de leads de vendas.
  • Planejamento, compra e execução em mídia social.
  • Análise de sentimento na mídia social.
  • Posicionamento de anúncio de televisão (parcial).
  • Geração de narrativa de análise da web.
  • Operação e otimização do site (incluindo testes A/B e outros).

Considerações finais

O marketing tradicional evoluiu para incluir o digital e ampliar os canais para atender os usuários, clientes e consumidores de forma mais interativa e personalizada. O marketing digital evoluiu para orientado a dados, incluindo as estratégias, técnicas, plataformas e ferramentas, além é claro de pessoas habilitadas para fazer o trabalho com mais agilidade, precisão e métricas. Isso permitiu aos gestores de marketing gerenciarem melhor e explicarem melhor os resultados mais bem sucedidos obtidos em suas campanhas publicitarias. Para conseguir isso é preciso criar uma cultura corporativa e mentalidade de gestão orientada a dados.

Autor

Nei Grando – diretor executivo da STRATEGIUS, é consultor e palestrante em estratégia, inovação, transformação digital, organizações exponenciais e cidades inteligentes; pesquisador em inteligência artificial; conselheiro de empresas e mentor de startups. Autor do blog neigrando.com – Mestre em ciências pela FEA-USP, graduado em TI pela UEM, com MBA em Administração pela FGV e cursos de extensão em Estratégia e Gestão do Conhecimento (FGV) e Inovação e Redes Sociais (ESPM). Teve duas empresas de software e soluções de TI, onde conduziu o desenvolvimento de portais e plataformas digitais de negócios, internet-banking, home broker, CRM, GED, GC e outros. É o organizador e um dos autores do livro “Empreendedorismo inovador”, e autor em outros três. Como professor, ministrou as disciplinas de “Strategic Thinking” e “Planejamento Estratégico” em curso MBA da FIAP, “Intelligence Driven Decision” e “Fundamentos de Inteligência Artificial” em curso MBA da ESPM e como prof. convidado, no curso “Laboratório de Startups” do CIC-ESPM. .

Referências

  • Capítulo 4 do livro “Trends MKT na Era Digital: o Futuro do Marketing“.
  • Estudos do autor para a disciplina Fundamentos de Inteligência Artificial da ESPM.
  • Estudos do autor para a palestra ministrada no evento Digitalks Executive.

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