Porque o big data é o melhor amigo do marketing digital

Will Waugh

Will Waugh

Ao longo dos últimos anos a nossa equipa de marketing teve como missão encontrar o valor do negócio através da utilização de analíticas nos dados. O meu papel foi focar-me na criação da procura através de canais online, quer inbound como de outbound. Assim como a nossa pegada na web tem crescido ao longo do tempo o mesmo aconteceu com os nossos dados e o seu vínculo irreversível com o marketing digital. Como marketers digitais as analíticas do big data são o nosso melhor amigo. Isto porque recebemos o big data – estruturado e não estruturado – de actividades da web a partir de dezenas de pontos de contacto. Reconhecemos o potencial dos dados pelo que é imperativo transformar esta informação digital em valor de negócio.

Há algumas formas importantes de usarmos as analíticas de big data para melhorar o nosso marketing digital.

Marketing Digital e Analíticas de Big Data

  1. Pesquisa: conseguimos recolher e utilizar o comportamento da nossa maior fonte de tráfego. Usando as soluções SAS combinamos métricas de utilização acima da média – data, profundidade, duração, conteúdos de alto valor – com outras conversações online para identificar oportunidades de aquisição de clientes ou para desencadear alertas para as campanhas de marketing actuais. Isto é muito importante para nós, marketers.  Ainda gostaria que tivéssemos palavras-chave – em tempos critiquei Google para restringi-los – mas o que temos está a trabalhar para nós.
  2. Lead Nurturing (nutrição ou cultivo de leads): o big data analytics é uma bênção para a nutrição ou cultivo de leads. Não apenas melhora o que já fizemos como nos dá capacidades que não tínhamos. Por exemplo, ao melhorar o outbound dos emails com comportamento web e temas de interesse tornamo-nos mais proficientes com o nosso alvo. Pode dizer se estou interessado em ‘marketing digital’ ou nas ‘analíticas de big data’ através do dowload de um white paper ou de um relatório? Descobrimos que ao adicionar metadados e dados URL à equação conseguimos uma melhor identificação. Sendo que esta aproximação funciona muito bem, quer para a aquisição de clientes como para campanhas de marketing.
  3. Descritivas analíticas e de eCommerce: ainda sou novo no espaço do eCommerce mas aí há uma oportunidade significativa para as analíticas de big data. Quanto se tenta melhorar a experiência do consumidor através de múltiplos pontos de contacto, ao usar analíticas web (nós usamos o SAS Adaptive Customer Experience) consegue-se ter exemplos descritivos do percurso do cliente. O chamado histórico ou ciclo de compras. Por exemplo, seria um trabalho de adivinhação tentar identificar todos os passos de uma compra online de um cliente. Em vez disso usamos técnicas de data mining para juntar o comportamento web, a actividade offline e os dados do chat/inquéritos inbound para construir histórias sobre os que os clientes necessitam e querem desta experiência. Isto disponibiliza conhecimento para – entre outras coisas – trabalhar o design Interface de Utilizador, os requisitos de conteúdo, a gestão de oferta e a estratégia de conversão.

Tentei visualizar, aqui, o processo, mas não faz justiça ao rigor que está inerente ao exercício do ciclo de compra do cliente.

O ciclo de compra do cliente com potenciais pontos de dados

O ciclo de compra do cliente com potenciais pontos de dados

Marketing Digital e recursos Analíticos de Big Data

As analíticas de big data continuarão a forçar os marketers a modificar e desenvolver as competências. Há uma “mão cheia” de pessoas muito inteligentes online que estão a falar disso. Scott Brinker  é um deles e encorajo-os a segui o seu blog Chief Marketing Technologist. Também devo mencionar um conjunto de recursos informativos que o SAS desenvolveu, pesquisou e continua a investir em:

Will Waugh é um marketer interactivo no SAS. As suas áreas de especialização incluem: marketing digital, nutrição ou cultivo de leads, comércio electrónico, automação de marketing, pesquisa, analíticas de marketing e envolvimento da utilização das soluções SAS Customer Intelligence. A sua carreira se estende por várias disciplinas de marketing, incluindo publicidade promoção, analíticas de marketing e marketing digital e social.
Pode segui-lo no Twitter: @willwaugh

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