Tomar decisões com base em “achismos” já não cola há muito tempo. Você precisa incorporar o marketing baseado em dados na sua rotina para otimizar investimentos e garantir a maximização do impacto das suas ações.
É somente com o data-driven marketing que sua empresa conseguirá entender profundamente o comportamento do consumidor, como personalizar a comunicação (e outras estratégias) de maneira eficaz e como garantir resultados mensuráveis e escaláveis.
No conteúdo de hoje você vai aprender o bê-a-bá do marketing baseado em dados: entenda o conceito desde sua origem, os benefícios desse método, como obter e aplicar dados em todas as etapas do funil de vendas.
O que é marketing baseado em dados?
Marketing orientado por dados significa usar informações detalhadas sobre seus clientes, o mercado e seus concorrentes para tomar toda e qualquer decisão. Isso garante que estratégias sejam construídas com base em dados concretos, o que aumenta as chances de sucesso.
A internet dispõe de uma quantidade massiva de dados, temos cada vez mais ferramentas disponíveis capazes de coletar informações importantes… Diferentemente do passado, quando estratégias eram guiadas por experiências anteriores ou estudos limitados, o volume de dados digitais não para de crescer, o que garante que empresas gerem insights precisos e tomem as melhores decisões.
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Conceito e evolução do termo data-driven marketing
Embora o termo data-driven marketing tenha ganhado popularidade nos últimos anos, suas raízes são antigas. Para se ter uma ideia, o conceito de marketing baseado em dados foi mencionado pela primeira vez em 1976, pelo professor John A. Nesheim.
Com o avanço da internet e das tecnologias digitais, a partir dos anos 90, o método se tornou uma prática indispensável.
Diferença entre marketing tradicional e orientado por dados
O marketing tradicional se baseia em suposições e dados genéricos, e, por isso, não consegue medir, nem estimar o impacto exato de suas ações. Já o marketing orientado por dados garante uma tomada de decisões mais assertivas, ao utilizar informações detalhadas sobre comportamento, preferências e jornada do cliente.
Exemplos práticos em campanhas digitais
Na prática, o data-driven marketing pode ser aplicado em ações, como:
- Segmentação de anúncios por público: as campanhas publicitárias são direcionadas a grupos específicos ao invés de uma massa genérica;
- Personalização de conteúdo: envolve a análise de dados para descobrir quais assuntos, problemas ou interesses são mais importantes para cada grupo de clientes;
- Definição de canais de distribuição: garante a escolha dos melhores lugares e plataformas para divulgar um conteúdo ou anúncio;
- Personalização da experiência em toda a jornada: pensando no funil, o marketing baseado em dados garante ajustes precisos em CRO com o intuito de garantir uma experiência única e otimizada para cada pessoa;
- Personalização do atendimento ao cliente: com base em histórico de compras, interações anteriores e preferências, marcas conseguem oferecer um suporte mais eficiente, rápido e relevante para cada usuário.
Pequenas, médias e grandes empresas apostam em diferentes estratégias.
Quantas vezes o Spotify já te recomendou artistas que você não conhecia e que passaram a fazer parte da sua rotina? Com base no que o usuário ouve, a plataforma consegue identificar seus gostos e, assim, recomendar artistas e podcasts alinhados às suas preferências.
E o LinkedIn? A rede social coleta informações e, a partir delas, consegue sugerir oportunidades de emprego e mostrar um feed de conteúdos relevantes com base no seu perfil.
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Benefícios do marketing baseado em dados
Com o marketing digital com dados, empresas conseguem tomar decisões fundamentadas, segmentar e personalizar melhor qualquer tipo de campanha, otimizar investimentos e garantir um retorno por investimento elevado.
1. Melhor segmentação e personalização de campanhas
Uma vez que os dados permitem a segmentação, é possível identificar diferentes perfis de consumidores e direcionar campanhas específicas para cada um deles. Na prática, empresas conseguem atacar diferentes usuários de maneiras personalizadas, segundo seus interesses, necessidades e comportamentos.
A Netflix, por exemplo, não indica doramas para quem gosta de assistir filmes de terror. O algoritmo do streaming consegue analisar os títulos assistidos pelo usuário, quais ele gostou para recomendar produções similares.
2. Otimização de investimentos e ROI mais alto
Além da segmentação, o data-driven marketing permite que empresas identifiquem quais canais, mensagens e públicos geram resultados melhores. Em consequência, é possível direcionar o orçamento para ações que realmente geram retorno.
Em estudo sobre o Salesforce Marketing Cloud, a Forrester identificou que organizações que adotaram plataformas de marketing orientado por dados obtiveram um retorno sobre o investimento (ROI) de até 299% em três anos.
3. Tomada de decisão mais rápida e fundamentada
Quando falamos em mundo digital, ter agilidade e velocidade na tomada de decisões conta muito. Nesse cenário, obter informações em tempo real permite que equipes de diferentes áreas tomem decisões mais rápidas.
Por exemplo, diante de uma queda repentina no desempenho de uma campanha de comunicação, o time de marketing pode analisar os dados obtidos até então e identificar qual é o problema em muito menos tempo, garantindo vantagem competitiva frente aos concorrentes.
Fontes primárias vs. fontes secundárias: tipos de dados e como obtê-los
Sabia que existem diferentes tipos de dados? Eles são classificados em primários, coletados diretamente pela empresa, e secundários, obtidos por terceiros.
Os dados primários podem ser coletados por meio de pesquisas, entrevistas, formulários, feedbacks de clientes ou registros internos. Alguns exemplos são:
- Dados de CRM: histórico de compras ou interações de atendimento;
- Comportamento de navegação no site: cliques, tempo na página ou rolagem na página;
- Respostas a pesquisas de satisfação
- Interações com e-mail marketing: taxa de abertura ou rolagem na página;
- Dados de vendas diretas;
- Interações nas redes sociais
Para coletar dados primários, marcas podem utilizar ferramentas, como CRMs, Google Analytics e até as redes sociais. Plataformas como Facebook, Instagram e LinkedIn oferecem dados sobre interações, preferências e engajamento do público.
Os dados secundários são coletados externamente, através de pesquisas, relatórios de mercado e estudos acadêmicos. Com eles, dá para identificar tendências, fazer um benchmarking dos concorrentes e ter uma visão ampla sobre o cenário competitivo.
Relatórios de pesquisa do IBOPE, dados governamentais fornecidos pelo IBGE, estudos de mercado feitos por grandes empresas como McKinsey são alguns exemplos de fontes de dados secundários.
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LGPD: como coletar e usar dados com responsabilidade
Em se tratando da coleta de dados primários, marcas precisam estar em conformidade à Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD), independentemente do meio (seja físico ou digital). Por isso, é importante frisar que se o seu site coleta, armazena, processa ou compartilha qualquer tipo de dado pessoal de usuários (como nome, e-mail, CPF, endereço IP, dados de navegação via cookies etc), ele precisa seguir às regras dispostas na lei.
Isso significa que o domínio deve:
- Ter uma Política de Privacidade e Termos de Uso clara e acessível, informando os dados coletados, para qual finalidade, como são armazenados e com quem são compartilhados
- Obter o consentimento claro e explícito do usuário, sobretudo para o uso de cookies
- Implementar a segurança dos dados com criptografia e certificados SSL
- Permitir que os usuários corrijam ou solicitem a exclusão dos seus dados
Ferramentas para implementar uma estratégia data-driven
Para a estratégia funcionar, você precisa ter acesso às ferramentas certas. É com elas que seu time conseguirá gerenciar grandes volumes de dados e fazer análises precisas. Nesse sentido, algumas recomendações incluem:
Plataformas de automação e análise de dados
- Ferramentas de análise de dados da web: como o Google Analytics, são ferramentas que rastreiam o comportamento dos usuários dentro de um site. Elas avaliam como o público chega e como está navegando dentro do seu domínio;
- Ferramentas de análise de mídias digitais: são específicas para redes sociais. Facebook, Instagram e LinkedIn, por exemplo, oferecem plataformas para contas comerciais avaliarem dados sobre o desempenho dos posts, engajamento e demografia da audiência, por exemplo;
- Plataformas de automação de marketing: RD Station, HubSpot e Salesforce Marketing Cloud são algumas das ferramentas que permitem automatizar fluxos de comunicação, segmentar leads, nutrir relacionamentos e monitorar como cada campanha está performando.
Painéis de BI e dashboards inteligentes
Os painéis de Business Intelligence (BI) auxiliam analistas a transformar dados brutos em informações visuais. Sobretudo para empresas com grande volume de informações, essas plataformas facilitam a visualização das principais métricas e KPIs para uma tomada de decisão com dados.
Algumas ferramentas conhecidas incluem:
- Looker Studio: conhecida no meio do marketing, facilita a criação de dashboards interativos e personalizados, consolidando as informações que você mais precisa em um só lugar;
- Power BI: é uma ferramenta mais avançada. Desenvolvida pela Microsoft, é indicada para criação de relatórios completos, reunindo informações de múltiplas fontes de dados;
- Tableau: outra ferramenta avançada, ela consegue explorar grandes volumes de dados e criar visualizações avançadas diferenciadas.
Integração de dados em tempo real
Sua empresa precisa tomar decisões com base em dados extraídos em tempo real? A integração de dados provenientes de diferentes plataformas pode ser obtida através de ferramentas, como:
- Apache Storm: projetada especificamente para processamento de dados em fluxo (stream processing) em tempo real;
- Amazon Kinesis: é um serviço da AWS que permite coletar, processar e analisar grandes fluxos de dados em tempo real.
Apache Storm e Amazon Kinesis são ferramentas indicadas para especialistas, como engenheiros de dados e desenvolvedores com experiência em computação e programação.
Para quem está começando e ainda não tem tanta experiência, a coleta e organização dos dados pode ser feita em plataformas mais amigáveis, como o Google Looker Studio.
Como aplicar dados em cada etapa do funil de marketing
Em marketing, profissionais consideram o funil de vendas como representação da jornada do cliente. Todos os dados que você coleta podem ser aproveitar no topo, meio e fundo, de modo a guiar a movimentação do usuário até a tomada de ação.
Topo: dados para atrair
No topo do funil, a ideai central é atrair pessoas que tenham interesse no seu produto e serviço. Nesse estágio, vale a pena buscar dados demográficos e de comportamento de busca para ter clareza sobre quem é, de onde vem e como o usuário se comporta online.
Através do Google Analytics, redes sociais e campanhas digitais, marcas conseguem coletar dados primários para direcionar melhor suas campanhas.
Meio: dados para nutrir e engajar
Após capturar a atenção do usuário, ele passa a fazer parte do funil. Agora, ele deve ser levado do topo ao meio da jornada. Nesse momento, o objetivo é educar potenciais clientes e engajá-los com sua marca, transformando o interesse em consideração.
Nessa etapa, ter um CRM se torna essencial, pois com ele será possível melhorar a segmentação de leads. Com base nos seus interesses, páginas de visitadas e frequência de interação com a marca, por exemplo, marcam podem personalizar mensagens, exibir diferentes banners com testes A/B dentro do site ou desenvolver webinars e eventos com base nos interesses de cada persona.
Fundo: dados para converter e reter
No fundo do funil, o intuito é converter o lead em cliente. A partir de análises do histórico de compras, feedbacks e interações com a marca, empresas conseguem otimizar a conversão e até bolar estratégias de retenção e fidelização.
Nessa etapa, vale a pena verificar as taxas de abandono de carrinho (no caso de e-commerces), oferecer descontos exclusivos para leads com alto interesse que não converteram; realizar pesquisas de satisfação para identificar melhorias, entender por que clientes insatisfeitos devolveram produtos ou serviços.
Com dados em mãos, o céu é o limite!
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Barreiras comuns e como superá-las
Ficou animado para colocar a tomada de decisão com dados em prática? Criar uma empresa data-driven envolve esforço, comprometimento e paciência. As mudanças não vem do dia para a noite e é preciso que todas as áreas se comprometam a trabalhar juntas em prol de um ambiente colaborativo.
Falta de cultura analítica
Duas das maiores barreiras na adoção da cultura data-driven são a mentalidade e a cultura da empresa. Muitas organizações ainda tomam decisões com base em achismos ao invés de confiar em dados concretos. Começar o projeto com muitos números pode assusta
Para superar essa situação, capacitar o time através de cursos online e workshops pode ajudar. Mas, além disso, a liderança precisa inspirar.
Líderes devem demonstrar continuamente como os dados auxiliam o dia a dia, até mesmo em suas próprias decisões. Então, comece de pouco em pouco: um projeto aqui e ali, com números fáceis de mensurar. Vagarosamente, você verá seu time se desenvolver e confiar cada vez mais nos dados.
Dados desconectados ou mal interpretados
Integrar dados provenientes de diferentes fontes é complicado. Algumas informações podem se perder no meio do caminho, outras podem ser duplicadas… Mais uma vez, a capacitação da equipe é imprescindível.
Junto a isso, utilize ferramentas para centralizar e harmonizar os dados sem estresse. Com o Looker Studio, por exemplo, profissionais podem coletar informações disponíveis em diferentes plataformas do Google e criar dashboards personalizados, com KPIs bem estruturados e claros. Assim, fica mais fácil focar no que realmente importa e a partir daí, estimular o pensamento crítico.
Soluções para PMEs com orçamentos reduzidos
Ambas as barreiras podem ser superadas, inclusive para pequenas e médias empresas. PMEs podem sentir que o marketing baseado em dados é algo apenas para grandes corporações com orçamentos ilimitados, mas não é bem assim. Há alternativas acessíveis e até gratuitas como o Google Analytics e o Looker Studio, que permitem a coleta e análise de informações relevantes sem grandes investimentos.
Pesquisas de satisfação, análise da concorrência e do mercado e o feedback direto dos clientes são outras formas práticas de obter insights valiosos.
Você não precisa de muito para começar!
Como a Search One coleta, analisa e transforma dados em resultados
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