Nos últimos anos, Marketing Analytics evoluiu como parte integrante dos esforços de marketing corporativo. As empresas o têm usado para gerar valor em suas iniciativas de marketing, desde a otimização de campanhas de e-mail marketing até o mapeamento das jornadas do cliente em pontos de contato digitais.
Sua estratégia de marketing é realmente orientada por dados?
O mundo do marketing evoluiu de uma arte de promover para a ciência com dados no centro da tomada de decisões. Hoje, com uma riqueza de dados e análises na ponta dos dedos, espera-se que as empresas criem estratégias de marketing que não apenas atraiam e retenham clientes, mas também aumentem o retorno dos gastos com marketing.
O que é Marketing Analytics?
A princípio, é um termo abrange o mercado de recursos de análise em plataformas de marketing de ponta a ponta e ferramentas especializadas. Essas plataformas e ferramentas permitem que os profissionais de marketing coletem, analisem, modelem e visualizem dados para otimizar campanhas de marketing e publicidade, entendendo melhor os clientes em potencial e seus comportamentos nos canais.
Como o Marketing Analytics capacita os profissionais de marketing
Hoje, Marketing Analytics pode desempenhar um papel fundamental para ajudar as empresas a traçar estratégias de marketing orientadas por dados que impulsionam o crescimento e o sucesso dos negócios. Você pode monitorar o desempenho da campanha e eliminar as suposições, ao analisar a jornada de compra do cliente. À partir disso, as equipes de marketing podem criar uma experiência ainda mais personalizada para o cliente. Esse é apenas um dos exemplos sobre como a orientação por dados levam à maximização do ROI.
1. Otimização de campanhas de e-mail marketing
Marketing Analytics ajuda os profissionais de marketing a acompanhar e monitorar de perto as principais métricas e KPIs de e-mail marketing, como compartilhamento de e-mail e taxa de encaminhamento, taxa de cliques , taxa de abertura, taxa de cancelamento de assinatura, taxa de rejeição e taxa de conversão. Ao analisar essas métricas, as empresas podem ajustar suas estratégias de e-mails para gerar o máximo de engajamento para vários grupos de público.
2. Teste A/B
O teste A/B, também conhecido como teste de divisão, é frequentemente aproveitado pelos profissionais de marketing principalmente em setores como CPG e BFSI para determinar quanto impacto uma ou mais versões de uma variável, como um site ou página de destino, tem no público. Ao contrário dos métodos tradicionais, as ferramentas de teste A/B orientadas à Marketing Analytics podem ajudar os profissionais de marketing a obter um melhor ROI do tráfego existente, iniciar modificações de UI/UX de baixo risco em uma plataforma de engajamento ou mensagens, reduzir a taxa de rejeição, otimizar palavras-chave para melhor tração e assim por diante sobre.
3. Hiperpersonalização
Hoje, Marketing Analytics está capacitando os profissionais de marketing a se envolverem ainda mais com diversos aspectos de seus clientes. Marketing Analytics está oferecendo às empresas a opção de rastrear comportamentos, preferências e padrões de engajamento dos clientes ao longo da jornada de compra e criar personas de usuário personalizadas. Essas personas de usuário estão sendo aproveitadas para entregar mensagens personalizadas, escolhas de produtos personalizados, descontos de PDV em produtos e assim por diante. A personalização impulsionada por análises de marketing está ganhando força rapidamente, principalmente em setores como o de e-commerce.
4. Mapeie as jornadas do cliente em pontos de contato digitais
5. Otimizando campanhas de SEO
6. Escuta Social usando NLP
Desafios que impedem as iniciativas de Marketing Analytics
1. Falta de processos adequados de engenharia de dados
A maioria dos projetos de análise com falha em todos os setores pode ser atribuída à falta de modernização de dados e à ausência de governança de dados completa. Um roteiro de Marketing Analytics de longo prazo não pode colher resultados tangíveis até que as empresas apresentem uma estratégia sólida de engenharia de dados que envolva a migração sistemática de cargas de trabalho de Marketing Analytics para a nuvem, criando pipelines de dados robustos e resilientes com dados limpos prontamente disponíveis e facilitando a disponibilidade de dados para todos usuários.
2. Dificuldade em acessar grandes conjuntos de dados
Uma pesquisa recente revela que os cientistas de dados gastam uma média de 45% de seu tempo na manipulação e formatação de dados. Isso significa que cientistas de dados e profissionais de marketing lutam para organizar os enormes blocos de dados disponíveis para avaliá-los e analisá-los.
3. Dados não confiáveis e de baixa qualidade
Além de ter que filtrar grandes quantidades de dados, as empresas também sofrem com dados de baixa qualidade que impactam diretamente na eficiência operacional, satisfação do cliente e orçamentos de marketing. Um estudo realizado pela Forrester descobriu que 26% das campanhas de marketing foram afetadas por dados abaixo do padrão. O estudo também revelou que 21% dos orçamentos de mídia da empresa pesquisada foram desperdiçados devido a dados imprecisos e não confiáveis. Esses números são surpreendentes, pois 82% dos entrevistados disseram que priorizam a qualidade dos dados coletados e analisados. Sem manter a qualidade dos dados, as equipes de marketing não podem colher os benefícios do Marketing Analytics.
4. Falta de habilidades analíticas suficientes
Mesmo que as empresas tenham acesso a dados de qualidade, elas podem não ter acesso a pessoal analítico qualificado. Os novatos em dados geralmente têm um conjunto de habilidades de dados limitado. Além das habilidades de dados de nível básico, como relatórios básicos, eles podem não ter a capacidade de analisar ou ver os fatores e desafios subjacentes. Isso acaba inibindo a eficácia do Marketing Analytics. Uma pesquisa de CMO indica que cerca de metade dos entrevistados carece de estatísticos qualificados e processos/ferramentas sofisticados para informar melhores decisões por meio de análises de marketing. Os CMOs precisam priorizar investimentos na contratação de profissionais qualificados com experiência na solução de casos de uso complexos de Marketing Analytics para enfrentar esses desafios.
5. Disparidade entre as capacidades do modelo e os objetivos da empresa
Não é uma tarefa simples rastrear análises de marketing. As empresas precisam ter uma estratégia/roteiro para aumentar sua eficácia de marketing. Com o plano de Marketing Analytics certo, eles podem ver quais programas são bem-sucedidos e tornar os esforços futuros mais impactantes.
7 práticas recomendadas para aprimorar Marketing Analytics
Aqui estão algumas práticas recomendadas para melhorar a eficácia do Marketing Analytics:
1. Defina KPIs eficazes para avaliar os esforços de marketing em relação aos objetivos
As empresas devem definir indicadores-chave de desempenho que possam ajudá-los a entender se os colaterais de suas campanhas de marketing impactam o público-alvo e contribuem para o ROI. Antes de mergulhar no Marketing Analytics, é importante definir objetivos e metas de marketing específicos.
Alguns dos KPIs mais comuns incluem custo por aquisição de lead, receita de vendas, valor da vida útil do cliente, taxa de tráfego para lead e pesquisas orgânicas. Depois que os KPIs são determinados, as equipes de marketing podem garantir que as ferramentas corretas sejam implementadas para coletar e analisar dados para facilitar as decisões de marketing disponíveis.
2. Aproveite a IA em toda a cadeia de valor de marketing
3. Crie painéis de dados fáceis de ler
4. Integrar modelos de atribuição
5. Revise regularmente as métricas
6. Forje parcerias sólidas de análise
7. Promova uma cultura de tomada de decisão baseada em dados
