Santa Catarina — Mensurar dados pode ser uma boa estratégia para obter insights de clientes, gerenciar melhor uma empresa, além de ajudar na tomada de decisões assertivas de um negócio.

Isso porque para conseguir traçar uma estratégia eficaz é necessário conhecer a fundo o consumidor, bem como melhorar a experiência dele frente a um produto ou serviço que uma empresa oferece. O Data Driven Marketing, por exemplo, é um ótimo aliado para isso, pois além de ajudar na obtenção de dados, permite que uma marca possa saber quais estratégias deram certas e quais foram erradas.

Essa temática foi debatida nesta quarta-feira (26/10) durante o RD Summit, evento de Marketing e Vendas no qual o Metrópoles está presente para fazer a cobertura dos principais cases que permeiam os setores.

O palestrante convidado da vez foi Cristiano Nobrega, CEO da Tail by Totvs, que explanou sobre o Data Driven Marketing. “Dados trouxeram uma verdadeira revolução na história. Com eles, os clientes ficam no centro da estratégia, além de que seu uso revolucionou a maneira como se faz marketing, premissa que ocorreu nos últimos dois anos em que tudo se exponencializou”, ressaltou.

O Marketing de Precisão também foi debatido durante o evento. De acordo com Nobrega, a vertente trouxe a capacidade de direcionamento de comunicações para o público que realmente interessa. Pois antes todos ficavam reféns do Marketing de Massa. “Era a velha história de mandar o conteúdo em grandes quantidades e observar quem se interessava ou engajava com o material”, rememorou ele, enfatizando que, quando se começa a usar dados em perfis, a capacidade de direcionar uma campanha com a oferta certa só aumenta.

Marketing Preditivo e Marketing de Precisão

Nobrega também elencou recursos necessários para o Marketing Preditivo, que ajuda a prever o comportamento do consumidor. Entre eles, destaca-se a solução para tornar os dados acessíveis e em prontidão; viabilizar dados de diversos pontos de contato; e, por último, usar dados externos de diferentes origens confiáveis.

Em relação ao Marketing de Precisão, as premissas devem apresentar solução para coletar e gerenciar dados pessoais, agrupar perfis em audiências (demografia, interesses e afinidades) e usar opções de targeting disponíveis nas plataformas de mídia. “Tudo isso hoje também se soma às capacidades das plataformas como Facebook, Instagram e TikTok. Todas elas possuem capacidades de direcionamento de campanhas, tanto em mídia paga quanto eventualmente ofertas ou conteúdos que você está direcionando quando alguém está visitando uma determinada página”, explicou.

Variáveis

Três variáveis foram elencadas por Nobrega em relação aos dados. A primeira delas foi a Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais (LGPD), que trouxe uma série de regulações para utilização de dados pessoais. Em segundo lugar, vem a mudança iminente nos cookies da internet e, por último, a escassez de dados próprios acessíveis e em prontidão.

“Sabemos que um dado no histórico de vendas no e-commerce ou na loja física que a marca possua é algo extremamente precioso, mas sabemos também que para maioria dos casos esses dados são escassos”, garantiu.

Como aplicar o Marketing Preditivo

A revolução do Marketing Preditivo já vem ocorrendo aos poucos. É um tema sobre algoritmo que ajuda nas melhores tomadas de decisão ou recomenda as melhores ações.

“Para aplicar o Marketing Preditivo é necessário ter uma visão 360 do cliente, análise de cohorts (de toda a base de clientes, quais grupos mais se destacam sob alguma variável); campanhas direcionadas (disparadas por ferramentas de marketing direto ou mídia digital paga); insights de geo-behavior (análise do deslocamento por mobile services); além de indicar interesses e propensões de Churn (quais são os clientes em risco de abandonar seu produto)”, explanou Cristiano Nobrega.

Dados em prontidão

No término da palestra, Nobrega citou alguns dos principais dados que precisam estar em prontidão sobre os clientes. Entre eles, destacam-se:

• Dados de CRM (Gestão de relacionamento com o cliente)
• Cadastros on-line
• Visitantes do website
• Dados de lojas físicas
• Dados de campanhas e histórico de compras