A ponte entre Mídia e Business Intelligence

por Ludyson Kalyn Segunda-feira, 30 de novembro de 2020   Tempo de leitura: 4 minutos

Sempre fui um apaixonado por novas tecnologias e pela integração entre elas. Curioso desde pequeno, gosto da experimentação, das aventuras e das descobertas, características pessoais que me ajudaram muito na construção da minha carreira. Atuando na GhFly, passei três anos trabalhando na área de Mídia, lidando diretamente com mídia paga. Como criatividade nunca foi o meu ponto mais forte, passei esse período buscando formas de fazer a mídia trabalhar a meu favor.

Em algumas situações, conversando com analistas mais novos, percebia o espanto deles quando eu compartilhava minhas experiências com contas que investiam mais de R$ 100 mil por mês, com uma estrutura de campanhas extremamente enxuta e um resultado excelente. Ou quando falava sobre um cliente com mais de oito mil produtos e pouquíssimos anúncios. Resultados significativos conquistados com uma abordagem simples, mas, ainda assim, bastante estratégica. O segredo? A curiosidade para entender o funcionamento dos algoritmos e como eles poderiam facilitar o trabalho.

Entendendo a demanda, conquistando o sucesso

Dois cases representam bem esse conceito. Entre meu portfólio de clientes, atendi um varejista que trabalhava com promoções semanais. Toda segunda-feira eu recebia uma planilha com mais de 50 produtos para rodar dentro daquele período. Era inviável desenvolver peças gráficas e subir novos anúncios semanalmente. Percebi que a saída era criar um conjunto de produtos no catálogo do Facebook e usar um carrossel dinâmico para os públicos que eu já sabia que convertiam bem. Resultado: uma campanha no ar em 30 minutos, com ROI excelente, aumento nas vendas e cliente satisfeito.

Na mesma empresa, a principal dificuldade era cobrir 100% dos produtos. Isso porque o público-alvo era diverso e a companhia atuava em vários segmentos (de pneus a toalhas de banho). Após diversos testes, a saída que encontrei consistiu em adotar uma campanha de venda de catálogo — direcionada para o Brasil inteiro — usando 100% dos produtos.

O formato de direcionamento de público amplo no Facebook Ads possibilita alcançar as pessoas que manifestaram interesse em seus produtos (ou em produtos similares), mesmo que ainda não tenham visitado seu site ou aplicativo. Na prática, ela entende que o usuário está atrás de um smartphone X, procura o item no catálogo e exibe o anúncio. Além disso, costuma ter um aprendizado maior, pois o algoritmo precisa de muitas tentativas para identificar os padrões de usuário e produto.

Como resultado, após dois meses de aprendizado, a campanha começou a crescer, tanto em volume como em ROI. Chegou a ser a principal da conta, apresentando um ROI superior às outras, com criativos manuais e segmentações específicas.

Integrando Mídia e BI

Hoje, como coordenador de Business Intelligence, vejo que tudo isso era só uma das etapas que ligavam (e ainda ligam) as áreas de Mídia e Business Intelligence. Os cases citados só foram viabilizados porque tínhamos um catálogo de produtos robusto e um pixel bem implementado, que mandava os melhores sinais para a mídia e direcionava o algoritmo.

Com o consumidor cada vez mais exigente, o criativo tem ganhado espaço no resultado. Afinal, a otimização do orçamento e a escolha do público-alvo estão em constante processo de automatização. Ter um trabalho de BI impecável e um time de Mídia com uma visão técnica é essencial, pois é a base que vai permitir explorar áreas que ainda não são tão automatizadas e que podem diferenciar a as campanhas.

Imagino que vamos caminhar para estratégias automatizadas, como, por exemplo, a campanha de app do Google Ads. Nela, a área de Mídia determina o objetivo e orçamento, o BI envia os sinais corretos, a Criação disponibiliza os criativos e a parte de inteligência artificial faz o resto do trabalho. A nossa missão, portanto, será fornecer os insumos, analisar os resultados e prover os melhores inputs.

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