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No universo do marketing, o mar está para a tecnologia

por Leonardo Naressi Quinta-feira, 18 de outubro de 2018   Tempo de leitura: 14 minutos

O ano de 2018 tem sido um furacão para quem trabalha com Marketing Digital, especialmente para as empresas cada vez mais data-driven / guiadas por dados.

Os marcos regulatórios de privacidade de dados que antes eram uma sementinha plantada na União Europeia (que consolidaram na GDPR), ganharam escala global e hoje já viraram leis rígidas em muitos países e até no Brasil (LPDP/LGPD).

Mas e em relação às tecnologias para marketing (MarTech e AdTech), quais foram (e continuam sendo) os principais desafios?

Para aprofundar este assunto, vou resgatar um post interessante do Gartner de fevereiro/2018, que colocava holofotes em 6 tópicos quentes em tecnologia para marketing que seriam destaque para este ano:

Mobile marketing analytics

A tendência no mercado norte-americano aponta para um recorde: 2018 será o ano em que o investimento em anúncios para Mobile ultrapassa TV.

No mercado brasileiro, o investimento ainda não passa perto desse patamar. Porém, já é perceptível um aumento nas iniciativas Mobile.

Entre nossos clientes, por exemplo, todos aprofundaram ou ao menos iniciaram suas análises focadas no comportamento nas plataformas móveis. E por que isso é importante? Campanhas e ações de marketing para Mobile são bichos muito diferentes do que a maioria das empresas sempre esteve acostumada. Tags ou SDKs? AdId ou IDFA? Atribuição para App Install ou para Conversão? Como integrar e de-duplicar tudo isso?

Sim, este mundo ficou mais complexo. Nossa recomendação? Abrace os recursos necessários e priorize para não se perder. Obrigatoriamente você precisará ir além do seu Google Analytics ou Adobe e mergulhar em Firebase, AppsFlyer e Adjust. Este ano, passamos por tudo isso e eventualmente ainda integramos dados específicos de Apps via Data Lake / Data Warehouse / BigQuery para conseguir responder às perguntas mais profundas.

Cross-device identification (XDID)

A fragmentação das plataformas digitais de comunicação já deixa os marqueteiros de cabelo em pé desde o surgimento de buscadores, redes sociais e mídia programática. Mas, o desafio agora é mais profundo: Cross-platform / Cross-device! Não só os consumidores estão pulando de site em site, entre notícias, links patrocinados e vídeos, como estão fazendo isso ora no smartphone, ora no smartwatch, ora na TV e eventualmente no computador. Uma pesquisa inglesa (Future of Britain) já apontava para esta tendência em 2014. E de lá pra cá o troca-troca só aumenta.

E agora? Como saber que o controle remoto está na mesma mão do relógio e do celular? Como identificar o seu cliente de forma unificada nos diferentes digitais? É aí que entram as necessidades e soluções de identificação cross-device. E para isso não existe uma bala-de-prata (ainda).

Se a principal dor é unificar perfis de usuários para retargeting, as plataformas de mídia programática já oferecem remarketing cross-device. Se o que precisamos é centralizar as audiências com inteligência cross-device, usamos um bom DMP e se precisamos analisar e atribuir as campanhas usamos alguma solução de atribuição bem configurada.

Já existem alguns fornecedores de “grafos de device” para facilitar. Mas ainda não são um padrão nos projetos e eventualmente temos que construir nossas próprias soluções. Aqui, para fazer uma atribuição cross-device para campanha mobile em um projeto recente, construímos nosso próprio de-duplicador com identificadores específicos dos devices para conseguir uma análise muito mais precisa que as disponíveis nas soluções de mercado.

Para quem está ansioso por uma solução mais “automágica”, aguardem o “Google Signals”. O recurso do Google Analytics que está em testes e que usa dados dos usuários identificados no Gmail, Youtube, Android, etc, em qualquer device, para deduplicar usuários mesmos que não façam login no seu ambiente.

Multi Touch Attribution (MTA)

Com a crescente complexidade na estrutura das campanhas digitais, ficou mais difícil entender se a agulha mexe quando fazemos Vídeo ou só quando anunciamos em buscadores. E as redes sociais? Quanto contribuíram para o resultado final? Anunciantes e agências atrás de análises mais realistas ou completas já começaram a demandar soluções mais robustas para Atribuição Multicanal para as campanhas digitais.

A maioria das plataformas de Digital Analytics já oferece recursos básicos para esse tipo de análise. Mas o desafio está em mudar a cultura de avaliação para evitar a contagem padrão, chamada de last-click. Ela reporta apenas um dos canais usados pelos clientes com o canal responsável pela conversão. Executivos e gestores já começaram a abraçar a ideia, mas ainda há muito a fazer. Quem ainda mede conversões e resultados da maneira antiga, precisa de muita discussão, conteúdo e apoio para quebrar as barreiras internas e evoluir para modelos mais robustos.

Temos estimulado e apoiado muitso clientes e parceiros a dar esse passo. Geralmente recomendamos começar com as soluções já disponíveis (Google Analytics, Adobe Analytics, Data-Driven Attribution, App Install Attribution, etc). E, em seguida, adotar modelos e ferramentas mais adequadas e precisas para a necessidade específica de cada empresa / produto / serviço. Seja para entender a contribuição dos canais digitais, para calcular a influência das campanhas de TV e Rádio nas conversões digitais, para calcular o mix ótimo de cada canal off e on, ou para atribuir os resultados das campanhas para Apps considerando App Installs e Conversões, o importante é colocar o assunto na mesa e mudar como enxergamos o resultado das campanhas com uma visão mais completa da jornada do consumidor.

Predictive Analytics

Coletar dados sobre a experiência dos usuários no seu site ou app; integrar com dados de desempenho das suas campanhas de mídia; comparar com as taxas de abertura e cliques dos e-mails enviados e reportar tudo isso num bonito e acessível Dashboard. Quem nunca vislumbrou esse como o caminho completo das nossas iniciativas em Analytics?

Acontece que o cenário de praticamente todas as verticais está mais exigente e competitivo do que uma solução padrão de B.I. consegue apoiar com reports. Além de integrar e descrever os dados, os gestores precisam agora de uma visão mais acionável, construída com análises preditivas. Mas, o que isso quer dizer?

Significa que além da visão do retrovisor oferecida nos dashboards, já podemos (e devemos) usar estatística e matemática para prever o engajamento e a conversão de cada prospect, suspect ou cliente e planejar os próximos passos a partir de resultados estimados com muita precisão. Não se engane, não é nenhum bicho de sete cabeças.

Algumas das soluções de Digital Analytics ou plataformas de mídia já oferecem pequenos recursos introdutórios nesse tema. Mas, eventualmente você precisará de um cientista de dados mergulhando um pouco mais em datasets, scripts e modelos em R, Python, Pandas, Tensorflow. Enfim, mais um tema costumeiramente abordado por nós, data-nerds, mas que enfim começa a ganhar a sala do diretor de marketing.

E isso é bom! O que já passou aqui pelas nossas mãos e pode te inspirar: modelos preditivos de propensão à conversão a partir do comportamento on+off; modelo para previsão do lift do investimento de TV em resultados digitais; modelo de previsão de demanda e vendas; modelos de LTV (Lifetime Value) Preditivo e muitas outras possibilidades.

O que isso ajuda o negócio do Marketing? Num primeiro momento, suporta decisões com mais agilidade e automação. Mas os benefícios vão além disso, encontrando oportunidades que antes só descobriríamos na base da tentativa-e-erro ou nem passaríamos perto de saber.

Artificial intelligence (AI)

Robôs dominando o planeta ou escravizando os seres humanos são visões apocalípticas do aprendizado de máquina e seus impactos na sociedade. Mas estamos muito longe disso (ainda). Até lá, algoritmos cada vez mais inteligentes estão viabilizando soluções que parecem mágica no mundo do marketing: atendimento ao consumidor automatizado, planejamento automático de campanhas, otimização precisa de orçamentos e conversões, classificação de textos e imagens em tempo quase-real.

O ponto de inflexão nessa área de pesquisa, que tem mais de décadas de história, é a disponibilidade de recursos massivos de processamento (máquinas e “nuvens” cada vez mais baratas e poderosas) e o acesso à grandes conjuntos de dados sobre tudo, desde históricos de consumo de produtos a monitoramento climático. Dados + Tecnologia + Algoritmos. Simples assim.

Na prática, nosso mundo de marketing já pode beber dessa fonte também. Seja em recursos integrados às plataformas de marketing e mídia ou por meio de frameworks, APIs e “kits” de programação que permitem desenvolvedores e cientistas de dados incluírem recursos avançados baseados em inteligência artificial. Estamos no comecinho disso tudo, mas quem ainda não viu algum chatbot espertão ou ainda o Watson da IBM responder algo como se fosse um velho amigo, acha que isso não existe. Não só existe, como está presente nas discussões e definições de vários projetos que trabalhei nos últimos meses. #QueMeda

Customer data platforms (CDPs)

Quando precisamos juntar o que sabemos dos nossos clientes entre os dados sobre seu comportamento digital em nossos sites e apps e toda as informações que temos sobre eles em várias outras bases de dados das empresas (CRM, Atendimento, Financeiro, etc) as possibilidades são muitas.

Começamos pelo onboarding de dados para ativação nas plataformas de marketing. Mas, logo, o processo acabou demandando soluções mais robustas como as DMPs (Data Management Platforms).

O problema começa quando precisamos ir mais fundo do que uma plataforma como os DMPs podem ajudar. DMPs e outras plataformas de AdTech foram feitas para viverem no mundo digital e anonimizados dos cookies e deviceIds, sem correr de operar e manipular dados PII (Personally Identifiable Information) dos usuários.

Mas, e quando precisamos aprimorar nossa visão dos clientes enxergando tanto os dados pessoais, quanto seu histórico transacional em paralelo com suas interações digitais e ainda conseguir segmentá-los e abordá-los com precisão em qualquer plataforma de marketing? É aqui que entram os CDPs.

CDP é mais do que uma plataforma, é um conceito que pode ser implementado de diversas maneiras. Cada empresa pode criar seu Data Lake privado reunindo informações completas de seus clientes e ainda integrar informações digitais que permitam esse “match” com os cookies e deviceIds.

Ainda existe a possibilidade de contratar plataformas de gestão de relacionamento e dados que já funcionam com esse conceito e que já comuniquem com as plataformas de marketing digital para uma ativação ágil e precisa. Além desses exemplo, os caminhos são muitos, mas essa com certeza é uma preocupação recente na vida do gestor de marketing.

Onde e como consolidar as informações dos meus clientes para fazer da aquisição, user experience e relacionamento, caminhos guiados por dados?

Aqui, os projetos que levamos aos clientes nesse tema tem ido desde as sementinhas mais iniciais com integração de dados offline/CRM dentro de plataformas digitais, como Google Analytics, por exemplo, até implementações completas de DMPs ou ainda construção de Data Lakes / Data Warehouses focados nos dados e nas ativação de campanhas de marketing.

Só tudo isso?

É, tecnologia é e será por muito tempo ainda um diferencial no marketing na relação com o consumidor. E os desafios estão sempre em renovação. Todos estes temas apontados pelo Gartner há alguns meses já estão fervendo, mas muita água vai rolar embaixo dessa ponte. Outras siglas e conceitos ainda estão esperando a hora certa para brotar e precisamos ter olhos críticos para testar e adotar o que faz mais sentido para os projetos de nossos clientes.

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