POR QUE O MARKETING ORIENTADO A DADOSgvarella.com/arquivos/gvarella_art-porque-o-marketing... · 2019-02-06 · BELO HORIZONTE, FEV / 2019 Av. dos Andradas, 2287, sl.1505, Sta. Efigênia

POR QUE O MARKETING ORIENTADO A DADOS

SUPORTA GRANDES DECISÕES?

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GVARELLA marketing digital para gerar negócios

INTRODUÇÃO: O MARKETING ORIENTADO

AOS DADOS E A CULTURA ANALÍTICA

Porque O Marketing Orientado a Dados suporta Grandes Decisões

O conceito do marketing orientado a dados está ligado a toda decisão de marketing

tomada com base na análise de dados e que tem como foco central atingir o consumidor.

Acredita-se que ações de marketing orientadas a dados podem gerar interações

inteligentes com os consumidores e propiciar uma boa experiência entre o consumidor e

a marca ao longo do seu ciclo de vida. E isso gera bons resultados: como engajamento,

bom relacionamento, vendas e retenção.

Os dados orientados ao cliente ajudam a entender suas jornadas, para você ofereça

experiências que se ajustem perfeitamente às necessidades e preferências de cada um.

Neste caso, quando uma empresa tem o marketing centrado no consumidor e leva em

conta os números para tomar decisões, ela está na verdade aprendendo cada vez mais

sobre o comportamento dos seus clientes. Com isso é possível colocar em prática uma

das máximas do marketing: enviar o estímulo certo, no momento certo para a pessoa

certa.

Afinal, os clientes querem que você saiba quem eles são e no que estão interessados,

independente de como eles interajam com você.

Contudo, algumas empresas ainda têm dificuldade de serem guiadas por números. É

natural confiarmos nas nossas percepções, instintos e deduções. Mas você já parou para

pensar que, ao se deparar com um problema:

. Pode não ter em mãos todas as informações.

. Pode ser influenciado por um dia ruim.

. Pode não ter a informação mais adequada para tomar a melhor decisão?

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Com base nesse raciocínio sugiram conceitos como:

. Data Driven: significa que qualquer progresso de uma atividade deva ser dirigida por

dados. Ou seja, tomada de decisões baseada em evidências.

. In god we trust all others must bring data*: significa que Deus como Criador do

Universo e originador de tudo o que é verdadeiro, é totalmente confiável. Ele não

precisa de dados para provar suas verdades. Todos os outros (humanos) precisam trazer

dados para provar suas reivindicações sobre afirmações ou verdades descobertas!

*A citação famosa foi atribuída ao W. Edwards Deming, um estudioso da gestão de qualidade moderna. Para

Deming a medição e a análise dos dados eram essenciais para alcançar um desempenho superior em todas as

facetas dos negócios.

PESQUISA

The Global Review of Data-Driven Marketing and Advertising

https://globaldma.s3.amazonaws.com/GDMA-and-Winterberry-Group--The-Global-

Review--January-2017.pdf

Winterberry Group - January 2017

Winterberry Group is a unique management consultancy that supports the growth of advertising,

marketing, media, information and technology organizations—helping clients create custom

strategies, capitalize on emerging opportunities and grow their value.

Participação: ABEMD Associação Brasileira de Marketing Direto

“Data-driven” means “customer-centric”

marketing and advertising.



https://globaldma.s3.amazonaws.com/GDMA-and-Winterberry-Group--The-Global-Review--January-2017.pdf

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CONFIDENCE IN DDMA

Thinking in general about your current business activities and conditions within your

respective marketplace, how confident are you in the value of “data-driven marketing

and advertising” and its prospects for future growth?

IMPORTANCE OF DATA

How important is data to your (or your clients’) current marketing and advertising

efforts?





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GREATEST POTENTIAL

Which of the following marketing channels, industry trends and/or other developments

do you believe offers the most potential to advance the practice and contributions of

DDMA in the years ahead?

Which has your organization (or your clients) evaluated or initiated in support of

improved DDMA efforts?*





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ANÁLISE DE DADOS E TOMADA DE DECISÕES

Os dados devem conduzir o marketing, ou pelo menos, deveriam. hoje em dia os dados

são a fonte das respostas, mas também geram perguntas que você nem sabia que

precisava fazer. Com uma análise avançada, os dados já não apenas informam mais: eles

também fazem previsões. Assim, você pode transformar previsões em ações mais seguras

com maior chance de sucesso.

Ouvir, aprender, enxergar, prever.

O tempo de desenvolver estratégias de marketing orientado a dados é agora!

Ouvir, coletar e integrar dados, transformar dados em ação: enviar oferta personalizada

relevante e no tempo correto. = boa experiência de consumo.

https://www.youtube.com/watch?v=ar4rR9FWBqg&t=26s



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TEORIA TRINITY - Avinash Kaushik

Metodologia orientada a insights acionáveis que aborda a interação entre as dimensões

de comportamento (Análise do fluxo de cliques), resultados (Para o cliente e para a

empresa) e experiência (Por que fazem o que fazem?). A integração entre essas

dimensões ocorre por meio da implementação das chaves-primárias: shopper_id,

session_id, site_id, test_value





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FERRAMENTAS

O cenário é dominado por ferramentas que usam principalmente dados coletados por

web logs ou tags JavaScript. A maioria das empresas usa ferramentas como Google

Analytics, Omniture Site Catalyst, Webtrends, Clicktracks ou Xiti para entender o que

acontece em seus sites.

O maior impacto do Google Analytics foi o de criar uma democracia

de dados em massa. – Avinash Kaushik

- WEBTRENDS- INDEXTOOLS

- YAHOO! WEB ANALYTICS

- CRAZY EGG

- PIWIK

- OPEN WEB ANALYTICS

- MINT

- OMNITURE – SITECATALYST

- FEEDBURNER – PARA BLOGS

- PESQUISAS: 4Q

- AD PLANNER E INSIGHTS PARA PESQUISA DA GOOGLE,

- QUANTCAST

Princípios Fundamentais de Análise de Dados

<Analisar métricas de forma isolada/> Nunca analise

métricas isoladas. Crie um contexto com dimensões e/ou

outras métricas para melhor interpretação dos resultados.

<Relacionar métricas distintas/> É recomendável relacionar

apenas métricas que dividam o mesmo contexto. Caso

contrário não fará sentido.





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CONTEXTO DO PARADOXO DOS DADOS – Avinash Kaushik

“Puxa vida, se eu soubesse o tamanho das roupas íntimas de nossos

clientes, eu poderia correlacionar esses dados com suas assinaturas

de revistas, e então saberíamos como melhor vender laptops leves

para eles. ”

De um lado uma malha complexa com alto volume de dados disponíveis de outros poucos

insights para tomar decisões.

“Mas depois de algumas semanas nesse mundo, eu estava chocado com o fato de que

mesmo com todos esses dados, eu não estava nem um passo mais perto de identificar

critérios acionáveis sobre como melhorar nosso site ou como nos conectar com nossos

clientes. ”

MODELO WEB ANALYTICS 1.0 X MODELO WEB ANALYTICS 2.0 - Kaushik

<Números absolutos x Tendências/> Verifique que tipo de

coleta de dados sua ferramenta analítica executa. Há

ferramentas que trabalham com amostragens. Nesse caso é

necessário compreender os números como tendência e não

como números absolutos.





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MINDSET WEB ANALYTICS 1.0 - “O QUE” VERSUS “POR QUE”

Você tem tão pouco insight acionável retirado do estudo do fluxo de cliques porque o

fluxo de cliques se limita a responde O QUE e não POR QUÊ.

Temos dados de onde as pessoas vieram, quais palavras-chave ou campanhas produziram

os cliques, qual foi o tempo médio da visita e muito mais. É bem importante saber o que

aconteceu, mais e ainda mais crítico saber por que as pessoas fazem o que fazem em

seu site.

MINDSET WEB ANALYSTICS 2.0

No novo modelo criado por Kaushik, as perguntas–chave são ampliadas: O que? Quanto,

Por quê? Que mais?

O que? – Medição Básica de fluxo de cliques.

Quanto? – Lucros x custos, satisfação / fidelidade do cliente.

Por que? – Experimentação, Testes a/b/c e pesquisas (Voice of Customer)

O que mais? – Compare dados de concorrentes.





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A MUDANÇA DE MINDSET – WEBANALYTICS 1.0 X WEBANALYTICS 2.0

ESTRATÉGIA DE MULTIPLICIDADE – WEBANALYTICS 2.0

A fonte única da verdade não existe. Várias ferramentas e fontes de dados diferentes

permitem que você veja várias facetas da realidade. Na estratégia da Multiplicidade, a

verdade é a soma de multiplos constituintes.





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PRIORIZAÇÃO PARA FERRAMENTAS X MATURIDADE DA EMPRESA

Pequenos Negócios

1. Fluxo de cliques, 2. Múltiplos Resultados, 3.

Voz do Cliente.

Negócios de Porte Médio


Voz do Cliente, 4. Testes

Negócios de Grande porte


Voz do Cliente, 4. Testes, 5. Inteligência

Competitiva, 6. Análise Profunda de Back-end

(Coradiant), 7. Estrutura do site e falhas

(Maxamine).

OUTRAS METODOLOGIAS

Métricas para Piratas: AARRR (Dave McClure)

Trata-se de um framework para medir o sucesso de um negócio. Com ele é possível

analisar o ciclo de vida do usuário com a marca, desde sua primeira visita ao site, até se

tornar um cliente engajado, que faz recomendações.

São 5 momentos distintos que ajudam compreender melhor essa trajetória: 1 -

Aquisição, 2 - Ativação, 3 - Retenção, 4 - Referência e 5 - Receita





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RFM Analysis For Successful Customer Segmentation

A Análise RFM significa (Recência, Frequência, Monetária). É uma metodologia para

segmentar clientes com base em seu comportamento de compra: quão recente, com que

frequência e quanto eles compram.

É possível compreender quais clientes gastaram mais, quais deles compraram muitas

vezes, e quais clientes fizeram compras recentes, ou pararam de comprar já há algum

tempo. Com base no cruzamento desses três critérios teremos grupos maiores ou

menores pontuações. Este é o escore RFM.

Customer

Segment

Activity Actionable Tip

Campeões Comprou recentemente, compra com

frequência e gasta o máximo!

Recompense-os. Podem ser early adopters

para novos produtos. Promoverão sua marca.

Clientes Fiéis Gastam muito dinheiro conosco e com

frequência. Responsivos às promoções.

Sugira produtos de maior valor para recompra.

Solicite reviews. Engaje-os!

Cliente Fiel Potencial Clientes recentes, mas gastaram uma boa

quantia e compraram mais de uma vez.

Oferecer um programa de adesão / fidelidade,

recomendar outros produtos.

Novos Clientes Comprou recentemente, mas não

frequentemente.

Fornecer suporte onboard, dar-lhes sucesso

inicial, começar a construir relacionamento.

Promissor Compradores recentes, mas não gastaram

muito.

Crie brand awareness, ofereça testes gratuitos.

Clientes que precisam de

atenção

Valores de recência, frequência e valores

monetários acima da média. Ainda não

compraram recentemente.

Faça ofertas de tempo limitado, recomenda

com base em compras passadas. Reativá-los.

Prestes a dormir Velocidade abaixo da média, freqüência e

valores monetários. Os perderá se não fizer

reativação.

Compartilhe recursos valiosos, recomenda

produtos / renovações populares com

desconto, reconecte-se com eles.

Em risco Gastou muito dinheiro e comprou com

frequência. Mas há muito tempo. Precisa trazê-

los de volta!

Envie e-mails personalizados para reconectar,

oferecer renovações, fornecer recursos úteis.

Não pode perdê-los Fez grandes compras, e muitas vezes. Mas não

retornam há muito tempo.

Ganhe-os de volta através de renovações ou

produtos mais novos, não os percam na

competição, fale com eles.

Hibernação A última recompra demorou para acontecer,

gastou pouco e compra raramente.

Outros produtos relevantes e descontos

especiais. Recriar o valor da marca.

Perdido Menores recência, frequência e pontuação

monetária.

Reviva o interesse pelas campanha, ignore o

contrário.





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A coluna R ser ordenada considerando a regra do melhor resultado ao pior para: recência

de compra. Após a ordenação, os clientes devem ser divididos em cinco grupos. Ao

primeiro grupo no topo da coluna e que temo os melhores resultados será atribuído o

valor 5, o segundo grupo com o segundo melhor resultado receberá o valor 4m e assim

por diante na escala de (5 até 1).

Após feito com a primeira coluna as demais: frequência, ou valor monetário receberão o

mesmo tratamento. É importante criar colunas Customer ID para ajudar posteriormente

a identificarmos os clientes após ordenações.

O RFM Score é composto no fim pela concatenação dos números atribuídos aos 5 grupos

de cada coluna.





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O ANÁLISE DE DADOS E TOMADA DE DECISÕES

Caso 1: Considere a situação: uma agência de publicidade desenvolve uma campanha

cuja direção de criação surpreendeu bastante o cliente. A campanha ganha até prêmio

do Clube de Criação, mas meses depois, o cliente acaba questionando o resultado

efetivo de vendas e o retorno sobre o investimento. E agora, o que fazer?

Caso 2: Você é o novo analista de mídias sociais de uma empresa grande do segmento de

produtos de beleza (Self Care), e cria um planejamento de marketing para o Facebook.

Após implementar o planejamento, definir a intensidade de publicação, pautas e

editorias, falta o investimento para impulsionar o conteúdo de R$ 10.000,00. Após

avaliar as necessidades, você apresenta o plano ao gestor da área, contudo, ele te

solicita garantias para retorno dessa verba. O que você faria?

Hoje, marketing é igual a performance. Gestores contratam mais do que ações: querem

assertividade nos investimentos.

Nesse cenário, o analista de marketing deve ter uma postura proativa para monitorar

processos / projetos e compreender quais métricas são realmente relevantes para

retratar o desempenho e identificar falhas. Mais do que isso, ele deve difundir o

conceito nas diversas áreas de que as decisões sempre devem ser tomadas com base na

consulta e interpretação de dados.

Todas essas medidas são importantes na conformação de uma cultura WA (Web

Analytics) e podem garantir que as organizações se mantenham saudáveis. Dessa forma,

problemas e dúvidas são respondidos com análises de números relevantes e não com

adivinhações; processos críticos das diversas áreas são monitorados em busca de

anomalias e oscilações; e medidas corretivas são tomadas, visando a melhoria contínua e

os bons resultados.

É justamente para isso que serve web analytics: para buscar

os “porquês” por trás dos “o quês” para orientar os

“comos”. CARNEIRO, Ruy et al. [2011].





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ANÁLISE WEB E CULTURA ANALÍTICA

Uma vez que a necessidade de consulta de dados é recorrente, como fazer para diminuir

o esforço da geração de relatórios gerenciais? Um analista deve passar a maior parte do

dia estudando o comportamento do negócio e não criando relatórios. O que realmente

importa nesse processo é que a informação relevante chegue no momento da tomada de

decisão do cliente, em tempo hábil, e de forma direta.

Uma forma de diminuir o esforço da geração dos relatórios é dar maior autonomia de

consulta para as áreas clientes e criar algumas rotinas automatizadas de relatórios. Uma

boa maneira de promover a autonomia de consulta às métricas é a capacitação das

áreas. Essa medida é necessária para que haja compreensão do significado de números,

oscilações, picos e vales, bem como o contexto em que eles se encontram. Com as áreas

devidamente instruídas, é mitigado o risco de decisões tomadas com base em equívocos

de interpretações.

Todo esse trabalho inicial gera frutos no futuro. Com a promoção da autonomia das

áreas e automatização de publicação de relatórios, você estará livre para fazer outras

tarefas menos operacionais, como analisar dados e propor soluções.

NECESSIDADES TRANSFORMADAS EM INDICADORES

Conhecer o funcionamento das áreas e as tarefas/processos críticos (as) para o sucesso é

fundamental para que sejam identificadas as principais métricas com melhor

possibilidade de traduzir as necessidades do gestor. Portanto, nessa etapa, o objetivo é

elencar os dados em ordem de relevância para acompanhar o desempenho da área, com

base nas metas do negócio.

Uma das perguntas fundamentais para o mapeamento das necessidades das áreas

clientes é: que tipo de ação pode ser tomada em decorrência de um indicador negativo?

A resposta a essa pergunta te ajudará a compreender o real motivo pelo qual o cliente

precisa daquele dado. Nesse caso, para cada oscilação anômala de um indicador, há uma

ação corretiva para a situação, que designará até mesmo a periodicidade da publicação

de relatório.

Há várias métricas Web Analytics que podem interessar para as áreas internas da

empresa:

• Produto/Design: resoluções de tela, uso de features (imprimir, enviar por e-mail,

etc.), tempo de realização de uma atividade no site, páginas de saída, etc.





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• TI: navegadores, páginas de erro, requisições ao servidor, etc.

• Comunicação: assuntos mais buscados, artigos mais lidos, posts mais comentados,

vídeos mais assistidos, inscrições a feeds RSS, taxas de rejeição, etc.

• Marketing: fontes de tráfego, cobertura, alcance, freqüência, conversão,

satisfação, etc.

• Comercial: evolução de visitas e visitantes únicos, page views, seções mais

acessadas, dados geográficos, etc.

• E-commerce: Ticket médio por categoria de produtos, taxas de abandono no

carrinho de compras.

IMPLANTAÇÃO DA CULTURA WA: RESULTADOS ESPERADOS

Ao introduzir a cultura analítica, os resultados começam a aparecer progressivamente de

setor em setor.

Após os primeiros envios de relatórios, os gestores passam a comentar os dados

apresentados, convocar reuniões para discussão sobre os problemas identificados, e o

mais importante: começam a sugerir soluções de melhoria, ou adotam as ações

corretivas já pré-estabelecidas.

Todo esse processo garante que a tomada de decisão dentro da empresa seja mais

segura e assertiva, beneficiando gestores e trazendo resultados positivos e concretos.



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