Provavelmente conheças a famosa canção do Rei Leão "Ciclo sem fim". Por mais louca que pareça, a análise de marketing tem algumas semelhanças com esta banda sonora. A análise de marketing poderia ser definida como um ciclo infinito que, como diz a canção, envolve tudo. Vamos explicar:
A análise é um ciclo progressivo de várias fases, e os ensinamentos de cada fase conduzem à fase seguinte, de modo que cada melhoria amplifica o impacto dos investimentos globais de marketing. Em última análise, tudo está ligado, e as fases do trabalho de marketing analítico como o dominó: os avanços numa fase libertam melhorias nas outras, tornando-o um ciclo interminável.
Abaixo, revelaremos as quatro principais fases da análise de marketing: 360 perspectivas do cliente, realização de análises de retorno do investimento (ROI), optimização de campanhas de marketing e implementação de abordagens analíticas avançadas baseadas na ciência dos dados.
Iniciar a viagem: Cliente 360
Para criar perfis 360º dos seus clientes, é necessário registar cada interacção dos clientes com a tua organização. Idealmente, estes perfis deveriam conter informações de cada ponto de contacto no negócio: todos os e-mails, chamadas telefónicas e chats trocados com esse cliente; todas as visitas ao website, interacções de aplicações e transacções de ponto de venda que o cliente tenha feito; todos os posts nas redes sociais que o cliente tenha partilhado; todos os eventos a que o cliente tenha assistido; e todas as interacções com o serviço de apoio ao cliente. As informações pessoais e demográficas complementam estas transacções e podem ser combinadas com dados de terceiros.
O objectivo aqui é criar uma visão holística da experiência do cliente com a empresa. Após definir os principais elementos de dados e os pontos de interacção relevantes, pode começar a classificar cada cliente em grupos com atributos semelhantes e atribuir cada grupo a um segmento de marketing. Com esta simples segmentação, mensagens e ofertas relevantes podem ser enviadas através de marketing multi-canal, a partir do qual as comunicações de saída e as respostas de cada indivíduo são acompanhadas.
Os marketeiros actuais estão a seguir uma variedade de estratégias analíticas diferentes, na esperança de progredir numa curva ascendente de maturidade de marketing.
Prosseguir a Análise do ROI
Todas as empresas analisam até certo ponto as suas despesas de marketing, mas muitas são travadas pela sua falta de profundidade analítica. Para conduzir uma análise eficaz do ROI, é necessário avaliar mais profundamente as campanhas. Por exemplo, dos 10 pontos de contacto que um cliente fez na web, que acções os levaram a concluir a sua compra? Responderam melhor aos anúncios de pesquisa do Google ou às ofertas personalizadas de e-mail?
O ponto de partida para uma atribuição consistente é reunir os dados que são armazenados em silo. É necessário poder visualizar e analisar todos os dados de um cliente a partir de um local central. Sem esta plataforma comum, não será possível completar o quadro do que aconteceu nos dias ou semanas que antecederam uma compra, quanto mais atribuir o valor de cada compra a partir de pontos de contacto significativos. Em suma, não saberá que despesas de marketing são responsáveis pelas receitas de condução.
Este conhecimento é especialmente importante para as empresas B2B, devido à duração e complexidade dos seus ciclos de vendas. Um ciclo de vendas B2B dura tipicamente 90 dias ou mais e pode incluir dezenas de contactos entre muitas pessoas. É essencial ter os resultados dessas interacções num só local para descobrir quais os investimentos de marketing que estão a proporcionar retornos úteis. Pode então criar relatórios ROI que o ajudam a compreender o impacto de diferentes tácticas através de canais e pontos de contacto. O objectivo é poder realizar estes processos rápida e automaticamente, para que possa analisar os gastos e fazer ajustes quando as campanhas estão a decorrer.
Optimizar as campanhas
O estado actual de muitas equipas de marketing é conhecido como "batch and blast", que consiste em entregar mensagens generalizadas a grandes grupos de clientes, independentemente dos dados recolhidos sobre as suas experiências individuais. Esta abordagem, também conhecida como macro-segmentação, envolve a utilização de um modelo para todos.
Muitos comerciantes não vão além da análise do "último clique", nem conseguem analisar mais do que um canal simultaneamente. Que campanha originou a compra? Quais os anúncios que estão a conduzir as melhores conversões? A optimização de um único canal não é suficiente. Os marqueteiros querem compreender como todos os pontos de contacto conduzem a uma compra.
De acordo com um estudo realizado pela Forrester num relatório de 2020 intitulado "Customer-Obsessed Marketing Demandas Unified Measurement", as campanhas multicanais podem melhorar a sua eficiência orçamental em 15-20%, desde que as acções dos clientes possam ser correctamente atribuídas a campanhas e tácticas de marketing.
A optimização de uma campanha envolve o aperfeiçoamento dos objectivos para melhorar a conversão dentro de segmentos de clientes e audiências específicas. Nesta fase, as organizações de marketing perfuram utilizando a análise para criar micro-segmentos, ou seja, segmentos de clientes mais granulares, permitindo uma maior personalização. Por sua vez, a micro-segmentação cria novos dados para uma análise mais profunda, o que afecta directamente a orçamentação e o planeamento. Por exemplo, pode considerar investir mais dinheiro na optimização dos motores de busca (SEO) e no marketing por correio electrónico se estes canais proporcionarem melhores resultados aos clientes a um custo mais baixo.
Que não deixes de...
Prestar atenção às acções que indicam a probabilidade de um cliente fazer uma compra - tal como quando um cliente vê um artigo em diferentes tamanhos, estilos e cores - e considera gastar mais dólares de campanha na reorientação destes segmentos. Analisar também os frutos de baixo peso, tais como clientes da web que adicionam produtos aos teus cestos mas nunca os compram. Podes voltar a visar estes grupos através de incentivos de acompanhamento para os levar a comprar.
Lembra-te, também, que através da análise do ROI, podes verificar que o que estás a fazer vale a pena e assim continuar com essas práticas ou mesmo enfatizá-las nas suas campanhas. Este tipo de análise é descritiva ou retrospectiva: determina-se o que aconteceu ontem ou na semana passada revendo dados históricos, tais como o exame de um painel de controlo de Business Intelligence (BI) que mostra os resultados de uma campanha recente.
A optimização de uma campanha é mais prescritiva e orientada para o futuro, uma vez que envolve a activação de dados para a próxima campanha (e idealmente a melhoria dos resultados antes do fim da campanha). Para influenciar o comportamento do cliente de forma significativa, é necessário adquirir, fundir e analisar continuamente dados, o que pode ser feito utilizando uma plataforma de dados baseada em cloud.
Conseguir conhecer 'de facto' os teus clientes
O marketing one-to-one envolve o conhecimento dos clientes como indivíduos. Este processo é ainda mais granular do que a micro-segmentação; à medida que cada cliente se torna o seu próprio segmento, há muito pouca dosagem. Para atingir este nível de personalização, é necessário controlar as escolhas individuais do cliente e adaptar o seu alcance em conformidade. As duas formas básicas de o conseguir são:
Personalização do serviço: descobrir as preferências pessoais de cada cliente e personalizar o seu alcance para eles. Pensar em como os serviços de subscrição de música popular (tais como Pandora e Spotify) recomendam canções e artistas com base no histórico musical de cada utilizador.
Personalização do produto: Isto proporciona aos clientes a capacidade de personalizar as ofertas com base nas suas necessidades únicas. Por exemplo, em Spotify é possível criar listas de reprodução, etiquetar canções favoritas e até criar grupos de amigos, para que o serviço seja ainda mais relevante para eles.
Este é o próximo passo no processo da fidelização de clientes e da agregação de dados de clientes para compreender as tendências de compra. Este marketing hiper-segmentado ou de "nicho" baseia-se nos mesmos princípios que o marketing de massas, mas com massas muito mais pequenas. Os segmentos a que se dirige continuam a ser receptores passivos das suas iniciativas. O marketing individual, pelo contrário, é altamente colaborativo. Os clientes recebem mensagens personalizadas com base no seu comportamento. Em alguns casos, os produtos, serviços e experiências são concebidos de forma dinâmica para cada indivíduo.
Ter em mente que...
Uma das principais vantagens do marketing one-to-one é que aumenta a lealdade do cliente. Os seus produtos e serviços tornam-se mais personalizados ao longo do tempo, aumentando o factor "viscosidade". À medida que os clientes investem mais esforço na personalização - quer seja na criação de listas de reprodução, na personalização de notícias ou no salvamento das suas preferências de moda - quanto mais conveniente é para eles permanecerem fiéis e menos provável é que se dêem ao trabalho de personalizar o website de um concorrente com essas mesmas preferências. Ninguém quer repetir a mesma coisa duas vezes. Não decepcione os seus clientes. Facilitar-lhes a decisão de ficar consigo depois de terem investido. Embora possa parecer óbvio, muitas empresas não fazem isto bem. Os compradores que olham para os casacos desportivos masculinos não querem ver anúncios de sapatos femininos: isso faz-lhes pensar: "Será que esta marca me apanha mesmo?". Faça optimizações óbvias e de senso comum para melhor servir os clientes, adaptando o seu alvo. Por exemplo, mostrar às pessoas que têm estado a olhar para as camisas dos homens blazers complementares, por isso pensam: "Tens razão, eu devia comprar um blazer a condizer com a minha nova camisa". Se o fizer correctamente, aumenta as receitas e evita a perda de clientes.
No caso do e-commerce, onde as interacções são 100% digitais, é possível rastrear o clickstream e definir regras para fornecer conteúdos personalizados com base em comportamentos de navegação passados e presentes. Embora estas tácticas personalizadas de marketing representassem em tempos a vanguarda do comércio electrónico, são agora necessárias para permanecer no jogo. Empresas de tecnologia de ponta como a Amazon e a Netflix colocaram a fasquia alta: muitos clientes esperam agora um serviço personalizado. Em mercados altamente competitivos, as marcas são punidas por não satisfazerem as expectativas básicas do cliente ou por não adequarem a experiência do cliente.
Sabias que...?
O sucesso do marketing é alcançado através de uma série de melhorias incrementais. Ter dados consistentes permite refinar continuamente a segmentação e a segmentação. Por exemplo, pode começar classificando os clientes em três segmentos. Depois pode oferecer conteúdos personalizados e experiências à medida para esses segmentos com base na análise do comportamento comum. Finalmente, crie mercados de um onde possa enviar ofertas personalizadas a cada indivíduo.
Conseguir um tratamento pessoal sem ser intrusivo
Quando vistos em agregado, os dados do cliente ajudam a detectar tendências gerais para obter uma imagem mais clara do comportamento provável do cliente. Deve equilibrar estas observações generalizadas com os dados específicos que recolhe sobre consumidores individuais. Tenha em mente que existe uma linha ténue entre personalização e intrusão, especialmente com novos clientes.
Os corretores de dados e os mercados acumularam milhares de atributos sobre milhões de pessoas, incluindo propensões, segmentos e afinidades, bem como dados sobre as suas compras directas. Pode utilizar estes dados para enriquecer os seus registos de clientes, mas tenha cuidado para não ultrapassar a linha entre ajuda e intrusão. Como se sentiria se um vendedor desconhecido lhe enviasse uma mensagem dizendo: "Adoramos o seu novo mobiliário de sala de estar! Veja estas cortinas complementares". Ou pior: "Ouvimos dizer que está à espera de um bebé - já conheces a nossa nova linha de roupa infantil?"
Estas precauções são especialmente importantes na publicidade nas redes sociais. As empresas de comunicação social não costumam vender dados dos utilizadores, por si só. Eles vendem previsões sobre o comportamento dos utilizadores. Os seus motores de recomendação e modelos de propensão avaliam os gostos, antipatias, posts, comentários, grupos de amigos, seguidores e outras inferências implícitas e explícitas de cada utilizador. À medida que estas previsões são aperfeiçoadas, os anúncios tornam-se mais direccionados.
Não deixar tudo nas "mãos" de uma máquina...
Ter consciência das limitações dos motores de inteligência artificial (IA) que alimentam as plataformas das redes sociais. Estes serviços podem agrupar dados de utilizadores de um milhão de maneiras diferentes e visar grupos e subgrupos muito específicos com os seus respectivos anúncios e ofertas. No entanto, as correlações são tão úteis como a exactidão da informação em que se baseiam. Este tipo de focalização automática pode conduzir a melhores resultados de marketing, mas algumas destas correlações podem basear-se em pressupostos falsos que confundem, incomodam ou mesmo perturbam os seus clientes. Quer que os consumidores vejam os seus anúncios como sugestões do que podem querer, não como suposições sobre quem eles são. A última coisa que deseja é que os clientes se perguntem como sabe tanto sobre eles.
Aplicar a Análise Avançada
As equipas de marketing procuram análises avançadas para destilar dados de envolvimento em conhecimentos específicos a um nível pessoal. Depois de ter definido pontos de dados suficientes à escala, pode iniciar iniciativas analíticas avançadas. Tal como nas outras fases da curva de maturidade da análise de marketing, a motivação é a mesma: o desejo de um melhor envolvimento do cliente, campanhas mais eficientes e taxas de conversão mais elevadas. A diferença com esta fase é o grau de automatização (velocidade e granularidade). Os Data Scientists constroem modelos de Machine Learning que prevêem como os potenciais clientes responderão às diferentes campanhas, ofertas e canais com base nas características inferidas sobre cada oportunidade a partir dos dados disponíveis. Os modelos Data Science podem fazer recomendações em tempo real, analisando os cliques e movimentos de cada utilizador enquanto visitam a web. Os casos típicos de utilização da Data Science incluem análise de rotatividade e retenção, sugestões de vendas, as próximas melhores recomendações de ofertas e análise do sentimento do cliente. Um modelo de data science pode abordar muitas variáveis em simultâneo. Por exemplo, o modelo pode determinar as variáveis óptimas para fornecer potenciais membros do ginásio com base no seu sexo, número de filhos, código postal e nível de rendimentos. O modelo pode recomendar novos serviços aos membros com base nos seus hábitos diários, graças aos dados sobre as transacções que fazem quando se inscrevem nas aulas, quando se ligam a máquinas diferentes ou quando passam os seus cartões para aceder aos serviços de ginásio. serviços de ginásio. Todos os dias, o modelo afina as suas sugestões com base no que aconteceu ontem, na semana passada ou no mês passado, optimizando as receitas e construindo a lealdade dos clientes, sugerindo uma paleta única de serviços para cada membro.
DICA importante:
Os modelos de Machine Learning ajudam a segmentar os clientes, prever o churn, melhorar a retenção e recomendar produtos com base no comportamento dos compradores que obtêm dos dados das redes sociais, e-mail, dados clickstream e fontes de dados de terceiros. Para optimizar o Data Science no seu negócio, execute os seus modelos utilizando os dados mais recentes e mantenha todos os seus dados num único local para fácil acesso, análise e colaboração. Referências: Todos os direitos reservados Snowflake