Marketing Analytics consiste em uma área que visa realizar a coleta e análise de dados. Essa tecnologia ajuda o gestor a entender as padronizações no comportamento das informações, analisar estratégias e tomar decisões.
O Marketing Analytics se relaciona ao Big Data, tendo em vista a coleta e a avaliação de dados que estão na internet. Ele funciona baseado em etapas como: coleta, integração e transformação de dados.
Como aplicar o Marketing Analytics e quais seus benefícios?
Marketing Analytics é o uso de dados e informações pela área de marketing para embasar e avaliar suas estratégias, ações e campanhas. Ao aplicar tecnologia e ciência de dados aos seus processos analíticos, a área de marketing pode entender o que impulsiona as ações do consumidor, refinar suas campanhas de marketing e otimizar seus indicadores, como o retorno do investimento (ROI).
Apesar da abundância de dados disponíveis hoje e da importância do conceito e do uso de Big Data, ainda encontramos muita dificuldade em transformar estes dados para que eles se tornem informação relevante sobre seu negócio e sobre seu consumidor.
Então, o que fazer para aplicar Marketing Analytics?
Uma solução de Marketing Analytics deve ter como objetivo transformar dados em informação. Mas para isso, existem etapas anteriores que definem se a solução irá cumprir sua função. Então, vamos falar agora das três etapas fundamentais do Marketing Analytics. Confira!
Rastrear e coletar dados
A primeira etapa é rastrear quais são os dados importantes para a sua área de marketing e para sua estratégia e fazer sua coleta e extração.
Integrar os dados
Após rastrear e coletar os dados relevantes para seu negócio, é importante integrá-los em um lugar comum, para se conseguir ter uma visão única e completa do seu cliente e de seu negócio.
Processar e transformar os dados
Depois de coletar os dados e integrá-los, eles precisam ser processados e transformados para gerarem análises relevantes e serem visualizados de uma forma amigável.
A implementação de uma solução de Marketing Analytics com coleta, integração e transformação dos dados traz inúmeros benefícios, como traçar melhores estratégias, conhecer profundamente seu consumidor e construir uma comunicação personalizada com ele.
A seguir, você vai entender como aplicar as análises permitidas por uma solução de Marketing Analytics considerando as etapas do funil de vendas e os principais desafios da área e quais são as inteligências que estas análises geram:
1. Atração
Nessa etapa inicial do funil, o foco é identificar o público-alvo. Afinal, para que uma campanha seja efetiva e aderente, deve-se garantir que ela está atingindo as pessoas certas e potencialmente interessadas na solução ou produto que está sendo ofertado.
Para isso, ferramentas como a Análise de Cluster e RFM são indicadas.
A Análise de Cluster é um método utilizado para segmentação. Esse recurso consegue agrupar pessoas considerando diferentes variáveis.
Como resultado, fica mais fácil direcionar conteúdo para um grupo específico conforme os objetivos da campanha.
Já RFM é uma sigla para Recência (R), Frequência (F) e Valor Monetário (M). Essa ferramenta de análise classifica clientes de acordo com esses parâmetros, contribuindo para que a comunicação e os esforços de marketing sejam direcionados para o perfil certo.
2. Conversão
Aqui, o desafio é chamar atenção do seu público-alvo e engajá-lo com as ações planejadas. O targeting preditivo é uma solução que auxilia nessa empreitada.
Ele ajuda a identificar quais são os clientes mais receptivos aos e-mails, mensagens e ofertas que você envia. O targeting preditivo mostra quem são os usuários mais engajados com seu negócio e quais são os melhores canais e meios para interagir com eles.
3. Venda
Nesse estágio, o grande desafio é atingir cada um dos perfis de consumidores traçados na estratégia de forma personalizada, a fim de gerar um envolvimento que resulte em uma venda.
Um recurso de Marketing Analytics a ser usado é o algoritmo de recomendação. Esses algoritmos conseguem enviar sugestões diferentes para diversos públicos e perfis, com base em uma análise que mede a probabilidade de que o usuário impactado vá gostar da oferta.
Dessa forma, é possível enviar recomendações diferentes de uma mesma campanha, mudando seu conteúdo conforme o perfil, garantindo que mensagem certa chegue à pessoa certa.
4. Fidelização
Por fim, a fidelização tem o objetivo de compreender profundamente o consumidor a fim de entregar uma experiência ainda mais customizada com a marca, respeitando seu perfil.
Isso porque fidelizar clientes é muito mais efetivo — e econômico — do que investir em esforços para atrair novos consumidores.
Então, para reter clientes é necessário manter a comunicação, sinalizando que a marca está presente. Assim, o consumidor fica com o nome da marca em mente e, no momento oportuno, pode voltar a fazer negócios com ela.
Para tal, podemos aplicar ferramentas de Marketing Analytics como:
Predição de compra
É usada para identificar, por meio de análises, quando usuários têm a intenção de fazer suas próximas compras.
Predição de LTV
LTV é uma sigla para Lifetime Value, e se trata de um indicador de desempenho (KPI) que mede o lucro que cada cliente gera enquanto se relaciona com uma empresa.
Entender o ciclo de vida do cliente ajuda a empresa a saber mais sobre o seu potencial e explorar melhorias que possam tornar essa relação mais longeva.
Predição de churn
O churn é outro importante KPI que mede a taxa de saída de clientes.
É uma métrica relevante para detectar antecipadamente consumidores que provavelmente vão deixar de se relacionar com a empresa, mapear possíveis motivos e investigar formas de reverter o problema.
Como o Marketing Analytics agrega valor para uma empresa?
Uma solução tecnológica de Marketing Analytics agrega benefícios como:
- aumento da previsibilidade;
- campanhas mais assertivas;
- embasamento para a tomada de decisão;
- mensuração dos resultados das estratégias.
A Leega fornece o serviço de Marketing Analytics a partir da união de uma arquitetura em nuvem com a aplicação de engenharia de dados e machine learning, para potencializar os processos e as ações de marketing.
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