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BigData no marketing digital: dicas para quem está começando

por Rodolfo Marcos Quarta-feira, 06 de novembro de 2019   Tempo de leitura: 15 minutos

Principais pontos trabalhando com grandes quantidades de dados no Google BigQuery em um cenário complexo de marketing digital de uma grande empresa brasileira.

O marketing digital consiste na aplicação de estratégias e técnicas de comunicação no contexto da internet com o objetivo de promover marcas, aumentar as vendas e fidelizar o consumidor. Diferentemente do marketing tradicional — também chamado de marketing offline — o marketing digital está associado a performance de resultados (mensuração de resultados). Os canais de comunicação são diversos: e-mail, busca paga, display, mídias sociais entre outros.

O marketing digital é uma estratégia não intrusiva uma vez que não interrompe o usuário enquanto ele navega na internet. Quando queremos impactá-lo com alguma propaganda realizamos a segmentação, ou seja, direcionar os anúncios apenas àqueles que possuem o perfil de interesse.

Os resultados obtidos e medidos através do marketing digital são dados que constituem matéria prima para análises muito enriquecedoras para qualquer negócio. São capazes de direcionar uma estratégia de marketing de forma eficiente e mais econômica, o que é mais performance com menos custo gasto com publicidade.

Se o negócio for online, o marketing digital é uma necessidade indispensável. O objetivo deste artigo é tornar claro ao leitor a profundidade e importância que dados relativos ao marketing digital possuem, sendo um divisor de águas ou mesmo fator determinante para continuidade de um negócio.

BigData

Imagine um cenário agressivo de investimentos em propagandas feito de forma incorreta e o prejuízo que isso pode trazer. Bem ruim não é mesmo? Um cenário que pode ser totalmente evitado com a coleta e análise de dados dentro de um BigData, que traz possibilidades de análise mais profundas que ferramentas de Analytics, tornando possível a aplicação de análises preditivas ao invés de análises descritivas convencionais.

O mercado de marketing digital é repleto de ferramentas e métricas que fazem parte da vida dos analistas, termos como KPIs (Key Performance Indicator), CPC (Cost Per Click) e ROI (Return Over Investment). Esses termos existem para auxiliar na mensuração de campanhas de marketing, avaliar investimentos e resultados em diversos tipos de mídias digitais como redes sociais, rede Search do Google e anúncios pagos em outras ferramentas. É por meio dessas, que os usuários passam enquanto navegam pela internet.

A integração de dados advindos de diferentes fontes é o fator que permite uma visão integrada e macro de todo o processo promovendo melhores resultados.

Google BigQuery

O BigData é uma peça fundamental do cenário e é o responsável por viabilizar tecnicamente a integração dos dados de todas as ferramentas e ambientes digitais por onde o usuário passa. Neste artigo, focaremos no uso do Google BigQuery, mas existem diversas outras ferramentas disponíveis no mercado para a centralização e manuseio de grandes quantidades de dados. Como soluções dentro do Amazon AWS e Azure que são aplicadas em escala pelo mercado.

Manter-se atualizado com todos os dados de marketing dos quais um negócio opera é uma oportunidade de análise de quais investimentos em mídia traz mais resultados, ou qual o perfil comportamental de usuário é mais propenso a realizar uma conversão.

A segmentação é a prática de formar grupos de audiências se baseando em algum critério. Podemos segmentar usuários por idade, sexo ou comportamento de navegação. A segmentação é uma técnica bastante efetiva para impactar usuários e obter bons resultados conforme é evidenciado pelo artigo 4 Ways To Save Money On Marketing.

Manter uma coleta de dados robusta é um potencializador da prática que vai tornar sua estratégia mais inteligente e lucrativa uma vez que proporciona a criação de audiências mais qualificadas.

Vantagens do Big Data no cenário de marketing

  • Análises comportamentais de usuários, permitindo segmentação e personalização de conteúdo adequada aumentando a retenção e engajamento;
  • Identificação de gargalos em fluxos de conversão, os pontos nos quais os usuários param dentro de um processo antes de realizar compras, seja por motivos técnicos ou de baixa usabilidade de seu site ou aplicativo;
  • Identificação de tendências de comportamentos a partir de análises estatísticas temporais avançadas e Machine Learning permitindo tomar medidas preditivas quanto a importantes decisões.
  • Identificação de oportunidades de investimentos ou cortes de determinadas mídias que não trazem usuários que geram resultados ao funil;
  • Análise de dados em tempo real. Processamento em streaming de dados capazes de evidenciar oportunidades pontuais e identificação de problemas;
  • Análises de fraude em curto tempo de resposta;
  • Análise em tempo real envolvendo IoT (Internet of things), como cases de Uber e Spotify que fecharam projetos inovadores envolvendo a “internet das coisas”.

Fluxo de dados comum no cenário de marketing digital

Dinâmico, o mercado de marketing digital está em constante transformação devido à evolução dos próprios dispositivos e da tecnologia em si, que avança levando conteúdo mais rapidamente e com maior interatividade aos usuários de smartphones e notebooks.

A quantidade e variedade de dados coletados neste cenário é crescente demandando profissionais, processos e técnicas adaptáveis e escaláveis. A eficiência da área de engenharia de dados em uma empresa está diretamente correlacionada ao tempo de resposta que ela capaz de fornecer e o grau de automação dos processos de integração, cruzamento e processamento dos dados que serão consumidos por outras áreas.

No momento atual, em uma empresa consolidada no cenário de marketing digital, é possível definir um processo simples comum, conforme demonstrado no diagrama logo mais abaixo. Essa divisão é mais evidente em ambientes empresariais maiores, onde a necessidade de fragmentação de processos e equipes é mais acentuada. Enquanto que em uma empresa de cenário pequeno/médio pode ocorrer dessa divisão ser menos evidente e mais canalizada em práticas diárias de um conjunto pequeno de pessoas.

Visão macro e simplificada do fluxo de dados em marketing digital

Visão macro e simplificada do fluxo de dados em marketing digital

  • Uma campanha de marketing é elaborada objetivando algo: awareness, conversão etc. Para isso é definida uma segmentação de usuários que serão impactados pelos anúncios. Essa segmentação é baseada em audiências que são uma série de identificadores (e-mail, advertisingId, telefone, dentre outros) que provêm de diferentes ferramentas de mídia, audiências internas e externas da empresa. Esses identificadores são exportados via arquivo para as plataformas dos anunciantes.
  • O planejamento de mídia é feito. Os criativos e mídias são elaborados e publicados. São mantidos os controles sobre onde serão veiculados e qual a verba da campanha em cada anunciante.
  • Dentro do ambiente onde os usuários são direcionados pelos anúncios, métricas de conversão são capturadas e analisadas por ferramentas de análise (Google Analytics, Firebase, AppsFlyer).
  • Os resultados da etapa anterior são reportados às áreas de interesse e usados como base para elaboração de melhorias e inovações, gerando então informações que retroalimentam todas as etapas dos passos anteriores, incluindo audiências mais precisas para futuras novas campanhas medindo sua eficiência.

Apesar da visão cíclica apresentada acima, na prática, o observado é que nem sempre os processos começam na etapa de segmentação, podendo ser iniciado em qualquer outra etapa — a medida que necessidades e oportunidades surgem.

A engenharia de dados é a responsável por dar ritmo, velocidade e comunicação entre as etapas do ciclo.

Divisão pré-clique e pós-clique

Dentro do contexto de marketing digital, existe uma diferenciação básica entre dados pré-clique e pós-clique. Essa diferenciação não é oficial, mas funciona bem para termos práticos. Mas afinal, que “clique” é este ao qual nos referimos?

No caso, é o clique do anúncio veiculado nas plataformas de mídia. Cliques, visualizações e valor investido são exemplos de dados pré-clique, pois são métricas coletadas antes, e até o momento que o usuário realiza o clique no anúncio. Tempo médio em uma página, conversões e visualizações de landing pages são métricas pós-clique, pois são coletadas após o clique do anúncio assim que o usuário é redirecionado.

Quando cruzamos o pré e o pós-clique dimensionamos métricas importantes como o CPA (Cost Per Acquisition). O CPA —  ou custo por aquisição, em português — é a divisão do investimento total feito pela quantidade de aquisições que os usuários realizaram.

Se o valor total investido em anúncio foi de R$1.000,00 e foram realizadas 100 compras de determinado produto, o CPA é de R$10,00. O CPA é uma métrica útil em negociações uma vez que depende diretamente da qualidade dos usuários que atraem: sem conversão, sem pagamento.

Plataformas e ferramentas

Uma breve introdução das ferramentas que fazem parte do dia-a-dia de marketing digital em uma empresa.

Google Analytics: plataforma web e mobile para mensuração de dados de interação de usuários, relatórios de ações e páginas visualizadas. Integração com diversas outras ferramentas do Google.

AppsFlyer: plataforma mobile para mensuração de atribuição de instalação e eventos, conta com ferramentas de audiências e detecção de fraudes. Traz relatórios de quantas instalações cada mídia gerou.

Adjust: plataforma de mobile analytics e atribuição de instalações, permite realizar análises avançadas. Concorrente de AppsFlyer.

AppAnnie: plataforma de analytics, consolida métricas de diversas ferramentas de anunciantes e lojas de aplicativos AppStore e Google Play.

Google Firebase: plataforma mobile completa com vários recursos, incluindo mensuração de telas e eventos por meio do Firebase Analytics. Conta também com funcionalidades para testes A/B e configurações remotas. Traz um amplo conjunto de opções.

SuperMetrics e Funnel.io: ferramentas utilizadas para coleta de dados pré-clique de ferramentas de mídia, de forma centralizada. Métricas como cliques, impressões e valor gasto.

Sisense: ferramenta de análise avançada com diversas funcionalidades integradas. Conta com integradores e conectores de diferentes fontes de dado em um repositório em nuvem.

Vale a pena investir algum tempo conhecendo as opções de ferramentas para buscar aquelas que atendem às suas necessidades.

Visão integrada dos dados

A previsão é que a necessidade de integração dos dados cresça, visto que a quantidade de dados e as fontes pelas quais eles surgem só aumenta. A popularização de smartwatches trará em breve uma gama de informações referentes à saúde e atividade dos usuários que poderão servir como parâmetros para novas análises.

Manter uma coleta de dados consistente e em qualquer dispositivo que o usuário se conecte é uma oportunidade fantástica para criar uma experiência única e inovadora, economizar dinheiro com propaganda, ter resultados melhores nas campanhas realizadas, além de análises profundas e reveladoras sobre comportamentos e hábitos.

Cruzamento de dados entre diferentes plataformas

A medida que os usuários visitam o fluxo esperado para realizar uma conversão, seu primeiro contato é com o anúncio que, por consequência, o direciona para um website ou aplicativo onde de fato ocorrerá a ação desejada.

A cada momento dentro deste processo, diferentes ferramentas são utilizadas e métricas são coletadas, desde o primeiro clique pago em uma busca até a chegada no website, o preenchimento dos dados de pagamento e o clique do botão comprar.

A princípio, essas ações são coletadas isoladamente por cada uma das ferramentas de análise, porém, com a técnica de cruzamento de dados, todos estes momentos isolados podem ser agrupados para termos uma visão completa, acompanhando o funil de cada usuário.

Uma chave, também denominada de identificador único — assim como o CPF — é o dado que permitirá o cruzamento dos dados em diferentes bases. Essa chave é anonimizada e criptografada.

Além da visualização completa de toda a jornada, por meio do cruzamento de dados, também é possível análises mais abrangentes como número de conversões por veículo de mídia (Facebook Ads, Google Ads e Twitter), quantos cliques em média um usuário precisa para converter ou até mesmo o tempo médio gasto em cada uma destas etapas do processo de compras.

Do ponto de vista técnico, o identificador único pode ser uma combinação de dados de um usuário combinados e criptografados, como e-mail, telefone ou até mesmo o CPF. Uma vez que o identificador único é gerado, basta configurá-lo para cada ferramenta. É de grande importância a integração e o cruzamento dos dados em um Big Data.

Dicas práticas para empresas que estão começando com marketing digital

Comece com um planejamento básico de mídia, se ainda não possui um. Defina o investimento adequado e o público alvo da campanha, além do objetivo que pode ser awareness ou conversão por exemplo. É importante estabelecer e manter controle dos custos de cada ferramenta de mídia, assim fica simples calcular o retorno sobre cada uma delas.

Implemente uma ferramenta de analytics, que são ferramentas que vão coletar e analisar o comportamento dos usuários). Se for um site, comece com Google Analytics ou Google Firebase, em caso de aplicativo. Estas ferramentas são suficientes para que você tenha visibilidade de seu funil básico.

Uma vez implementada a(s) ferramenta(s) de analytics, a campanha está pronta para ser publicada nas mídias que você escolheu, e o comportamento dos usuários impactados serão monitorados a partir deste momento. Não se esqueça de parametrizar os links pagos.

Assim que a campanha estiver no ar, é possível ter acesso a várias métricas dentro de cada plataforma, como Google Ads ou Facebook Ads. Essas métricas pré-clique incluem a quantidade de vezes que um anúncio foi visto, quantidade de cliques e valor gasto até o momento.

Até uma visão de palavras procuradas em mecanismos de buscas pode ser vista que levaram os usuários a clicarem no anúncio. Todas essas informações devem ser coletadas e centralizadas em uma base de dados que pode ser um arquivo .csv, banco de dados ou uma planilha Excel a princípio. Esta será a base pré-clique.

Exporte os dados de analytics para um banco de dados: uma vez que os dados estão disponíveis para consulta em uma base externa, as opções de extrações e cruzamentos são superiores. A manipulação de bases de dados brutas requer profissionais especializados, mas o esforço compensa se o objetivo for uma visão aprofundada. No caso do Google Analytics e Firebase, é possível exportar com facilidade para o Google BigQuery que provê uma integração nativa para exportação.

Integre os dados de pré-clique e pós-clique: todos os dados exportados e centralizados fornecem os requisitos para análises completas que têm enorme potencial de gerar insights e melhorias de processos e produtos. Crie indicadores de qual mídia investir ou diminuir custos.

Com os dados integrados, também é possível a criação de audiências, que serão grupos de usuários impactados pelo produto/serviço mais aderente ao perfil. Exporte as audiências para as ferramentas de mídia antes de iniciar uma nova campanha.

Para finalizar, elabore gráficos e tabelas dinâmicas no Google DataStudio. Depois de todo o esforço técnico, que requer um processo de integração de dados, uma boa visualização sumariza os principais pontos e KPI’s, permite rápida identificação de problemas e são ótimas para tornar visualmente agradáveis as apresentações e reuniões de StoryTelling sobre seu negócio com os investidores ou para própria relatoria interna.

Exemplo de Dashboard que faz a relação de valor investido e quantidade de solicitações de aluguel em aplicativo de imóveis

Cases

Alguns cases nacionais e internacionais que mostram o sucesso da aplicação do BigData.

Amazon: referência em tecnologia, a empresa já alcançou o valor de US$ 1 trilhão. É um case de marketing digital. Através de algoritmos especializados, a Amazon é capaz de identificar quais produtos possuem mais aderência com seus consumidores fazendo-os comprar mais. A solução é tão eficiente que já é expandida para outros e-commerces como serviço.

Shell: mesmo não sendo uma empresa do ramo digital, a companhia conseguiu economizar tempo e recursos descobrindo as melhores áreas para perfuração em busca de petróleo. Usando o BigData para analisar dados coletados de ondas sísmicas de baixa frequência, conseguiu prever o tamanho provável dos recursos de petróleo e gás.

Pão de Açúcar: através do monitoramento de frequência dos usuários desde 2015, a rede provê descontos para aqueles que sumiram por um tempo incentivando-os a voltarem.

InCeres Sistemas para agricultura de precisão: a empresa ligada a ESALQ/USP se destacou por desenvolver uma plataforma web que gerencia dados de fertilidade do solo e controle de pragas, aumentando a produtividade no campo e economizando recursos.

Conclusão

Conforme mostrado pelo artigo, o marketing digital é peça chave nos negócios atualmente, e construir um processo que traga as vantagens do BigData para o cenário comercial é um divisor de águas e um mar de possibilidades a ser explorado. Com as dicas para quem está iniciando, já é possível criar uma coleta de dados capaz de responder os pontos fortes e fracos relacionados a cada dimensão da operação do negócio. É possível ter um retorno satisfatório de como o Big Data pode transformar uma empresa inteira investindo pouco.

Leia também: Apenas 1% dos sites brasileiros é acessível para pessoas com deficiência

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