Análise de marketing

Para entender os clientes com perfis unificados, as equipes de marketing precisam ter fontes de dados unificadas em uma única plataforma de análise de marketing. A análise de marketing não se trata de analisar os canais, mas sim as jornadas do cliente. Essa mudança de paradigma ocorre porque as interações com o cliente já não se limitam apenas a alguns pontos de contato previsíveis. Tais interações agora abrangem vários canais, pontos de entrada e plataformas online.

A análise de marketing analisa dados para avaliar o desempenho do marketing. Trata-se da análise dos dados de marketing de vários sistemas com a finalidade de obter insights e tomar decisões informadas. Ao aplicar tecnologia e processos analíticos a dados relacionados ao marketing, as empresas podem entender o que impulsiona as ações do consumidor, refinar suas campanhas de marketing e otimizar o retorno do investimento.

Fundamentalmente, a análise de marketing vai além de descrever o que ocorreu (análise descritiva, por exemplo, “Quantos leads adquirimos no último trimestre?”). Ela tem um objetivo mais relevante que é entender o motivo pelo qual os eventos aconteceram (análise de diagnóstico, por exemplo, “O que está causando a queda no tráfego do nosso site?”). A análise de marketing visa prever resultados futuros e recomendar as ações ideais.

Para colocar a análise de marketing em prática, é preciso seguir alguns processos principais:

• Fonte e integração de dados: o processo começa com a fonte de dados provenientes de vários sistemas operacionais de marketing. Plataformas de publicidade, sistemas de CRM, ferramentas de automação de marketing, análise da web, dados de uso do produto e fontes de dados offline, como registros de centrais de atendimento ou registros de compras em lojas, são algumas dessas fontes. O objetivo fundamental é coletar os dados de todos esses canais, reuni-los para fornecer importantes insights do cliente em tempo real e quebrar com eficiência os silos de dados.
• Gerenciamento e repositório de dados: uma vez fornecidos, esses dados distintos devem ser extraídos, transformados (limpos, padronizados e estruturados) e combinados em um repositório central. Em geral, esse repositório é um data warehouse ou data lake, normalmente hospedado na nuvem. Trata-se de uma etapa fundamental para criar a visão unificada e abrangente do cliente necessária para uma análise integral.
• Análise e visualização: depois que os dados são agregados e preparados, softwares e ferramentas de análise de marketing são empregados para realizar vários tipos de análises (descritiva, de diagnóstico, preditiva, prescritiva). Os insights resultantes são apresentados geralmente por meio de visualizações interativas, painéis e relatórios. Eles ajudam os profissionais de marketing a identificar padrões, tendências e insights relacionados a KPIs, como valor vitalício do cliente (CLV), custo da conquista de cliente (CAC) e taxas de conversão.

• O Customer Journey Analytics fornece uma visão exaustiva do comportamento do cliente em todos os dispositivos e canais para ajudar as equipes de marketing a entender seus clientes de modo eficaz. Criar perfis unificados dos clientes simplifica a coleta de insights acionáveis para as equipes de marketing e pode oferecer os seguintes benefícios:
• Demonstrar o ROI: uma função principal é acompanhar como os esforços de marketing afetam a criação de pipeline e a receita, empregando uma atribuição de campanha precisa. Essa capacidade é essencial para mostrar que o marketing gera receita, em vez de ser considerado como um gasto.
• Otimizar o investimento e os gastos com recursos: as organizações podem alocar orçamentos e recursos de maneira mais eficaz ao compreender quais canais e campanhas oferecem os resultados mais valiosos. Os modelos de atribuição multicontato são particularmente vitais nesse contexto.
• Melhorar o planejamento, o desempenho e a programação de campanhas: a análise baseada em dados ajuda a criar campanhas mais estratégicas, com melhor direcionamento, mensagens mais precisas e no momento certo, o que melhora o desempenho.
• Melhorar a eficiência do fluxo de trabalho: identificar gargalos e ineficiências nos processos, sistemas e fluxos de trabalho de marketing, melhorando a produtividade.
• Melhor previsão e acompanhamento de KPIs: permite uma previsão mais precisa dos resultados da campanha e do desempenho em relação aos principais indicadores de desempenho (KPIs), com painéis automatizados que reduzem o tempo de geração de relatórios.
• Compreender melhor o cliente: a análise identifica os fatores que impulsionam as ações do consumidor, suas preferências, padrões de engajamento e pontos problemáticos, o que fornece uma compreensão mais rica do público-alvo.
• Experiências otimizadas do cliente: os insights proporcionados pela análise permitem a entrega de mensagens e experiências mais direcionadas, relevantes e personalizadas, o que aumenta o engajamento do cliente e as taxas de conversão.