O uso das tecnologias Big Data no marketing personalizado
Tenho acompanhado a adoção das ferramentas Big Data para aprimoramento do marketing nas organizações, visando o aumento das vendas, da popularidade das marcas e do marketing personalizado. Venho através desta publicação mostrar o porque disto e dar uma ideia de como provocar sua equipe à discutir este assunto.
Uma matéria da The Economist de 2013, mostra que no continente americano são gastos anualmente 170 bilhões de dólares em atividades de marketing direto, com margens de conversão baixíssimas, sendo de 3% para materiais impressos, 0.1% para e-mails e 0.01% para propagandas online.
Para se tornarem mais eficientes, as empresas estão buscando conhecer melhor seus clientes, analisando todas as fontes de dados disponíveis sobre estes e não apenas as variáveis demográficas tradicionais (idade, sexo, estado civil, endereço residencial e faixa salarial).
As empresas estão buscando um entendimento mais profundo dos perfis psicológicos de seus consumidores.
Os pesquisadores normalmente avaliam cinco grandes fatores de personalidade, sendo eles neuroticismo ou instabilidade emocional, extroversão, amabilidade, escrupulosidade e abertura para novas experiências, e com base nestes resultados criam uma ligação com as tendências de compras.
O grande desafio até então era como integrar e analisar todos os dados que possam influenciar esta avaliação e para todos os clientes. Com a evolução das tecnologias Big Data, se tornou possível criar um grande repositório de dados, comumente conhecido como “Data Lake”.
Data Lake é uma plataforma escalável para armazenar uma quantidade muito grande de dados, multi-estruturados e de múltiplas origens com gestão centralizada.
Em um Data Lake podemos disponibilizar dados internos (transações, logs, imagens…) e de mídias sociais (facebook, twitter…) para os cientistas de dados analisar. Como resultado deste trabalho teremos segmentações diferenciadas dos clientes, podendo direcionar cada campanha de marketing para grupos específicos, maximizando os resultados.
Estou colocando algumas perguntas abaixo para serem utilizadas como base para um brainstorming de Big Data para Marketing personalizado:
1. Como os dados das atividades de nossos clientes, entre eles informações da navegação na Web, do uso das aplicações Mobile, das compras efetuadas, das intenções de compras e das buscas efetuadas, podem ser utilizados para desenvolver perfis de personalidade, valores e necessidades mais apropriados aos nossos consumidores?
2. Embora a personalidade e os valores de nossos consumidores sejam relativamente constantes, suas necessidades podem mudar com mais frequência, principalmente influenciados pelos eventos de vida e a faixa etária. Quais seriam as vantagens de desenvolvermos um perfil específico para o contexto ao invés de assumirmos um perfil fixo, independentemente da situação?
3. Como o negócio pode usar estes perfis para determinar os consumidores que devem receber quais materiais de marketing?
4. Como poderemos criar campanhas personalizadas?
5. Se enriquecermos os dados dos nossos clientes utilizando dados de mídias sociais para personalizar nossas campanhas de marketing, listas de desejos ou a página inicial de nossa loja virtual, teremos retornos? Quais são os possíveis retornos?
6. Saber quem são as pessoas com comportamentos, gostos e características semelhantes a um grupo de clientes, nos ajudaria a prospectar novos clientes?
Se chegar à conclusão de que conhecer mais sobre os seus clientes (KYC – Know your customer) e não clientes potenciais, pode vir a gerar uma vantagem competitiva, então é hora de começar a trabalhar nisto no planejamento estratégico de sua organização.
Referências:
Profiting from the Data Economy: Understanding the Roles of Consumers, Innovators and Regulators in a Data-Driven World by David A. Schweidel
Account Executive | Novos Negócios | Estratégia de Vendas | Projetos de Telecomunicações | Experiência do Cliente
1 a👍
Lead Data Architect @ F1RST Digital Services | Databricks | Azure | AWS | Masters Degree | AI | Lifelong Learner | Lakehouse Expert
8 aBoa reflexão Silmara, mas adicionaria mais um COMPONENTE, a prática diz que se não houver uma boa equipe de AD (Arquitetos de Dados) e de governança de dados, apoiando nesse mapeamento (os pontos de contato, sistemas que de alguma forma interagem com cliente) qualquer iniciativa de customer journey falhará.