Marketing analytics: como realmente usar dados em sua estratégia

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.

Embora os CMOs entendam a importância de investir em Marketing Analytics, muitos lutam para desmistificar os dados de desempenho de marketing, as métricas de indicadores principais e as métricas de diagnóstico para mostrar sua proposta de valor. Na verdade, a pesquisa de dados e análises de marketing do Gartner 2020 revelou que mais de 50% dos líderes de marketing sênior pesquisados não estão satisfeitos com os resultados alcançados por meio de seus investimentos em dados. Portanto, apenas 54% das decisões de marketing foram baseadas em análises de marketing. Eles citaram dados de baixa qualidade, recomendações pouco claras e falta de resultados acionáveis como os principais motivos para não depender de análises para tomar decisões.
Então, como os CMOs podem melhorar a eficácia de suas análises de marketing? Este whitepaper destaca diferentes maneiras de obter mais valor Marketing Analytics e obter melhores resultados de negócios.

Como o Marketing Analytics capacita os profissionais de marketing

O marketing costumava ser um campo de intuição criativa e tomada de decisão sólida. Hoje, mais empresas estão dependendo do Marketing Analytics para orientar suas decisões. Por exemplo, aqui estão algumas das maneiras pelas quais Analytics está capacitando os profissionais de marketing hoje:

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

Email 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

A análise da jornada do cliente está permitindo que os profissionais de marketing analisem de perto o comportamento individual do cliente em vários pontos de contato de engajamento em toda a jornada de compra. Mapear as jornadas do cliente, entender suas preferências e atender às suas necessidades de engajamento pode ser uma ótima maneira de gerar resultados de negócios orientados para o cliente e experiência do cliente em todos os canais.

5. Otimizando campanhas de SEO

Marketing Analytics também pode ajudar as empresas a rastrear e otimizar campanhas de SEO. Com os dados de engajamento do cliente na ponta dos dedos, as empresas podem gerar resultados tangíveis de suas iniciativas de SEO, identificando conteúdo de alto desempenho, taxa de engajamento superior, benchmarking de concorrentes, otimizando páginas de destino de melhor desempenho, comparando visitantes orgânicos com não orgânicos e assim por diante.

6. Escuta Social usando NLP

Ferramentas avançadas de escuta social incorporadas a tecnologias de IA, como o Natural Language Processing (NLP), podem ajudar os profissionais de marketing a avaliar o sentimento do cliente, rastreando as menções da marca nos canais sociais e otimizando as campanhas de acordo. Com a escuta social, as marcas de CPG obtêm uma compreensão mais nítida da percepção do público em tempo real em relação ao lançamento de novas marcas/produtos.

Desafios que impedem as iniciativas de Marketing Analytics

Há uma percepção de que nem todas as empresas podem usar Marketing Analytics para tomar as decisões certas no momento certo e obter ganhos significativos. Por exemplo, alguns CMOs acreditam que os processos de Marketing Analytics são muito complicados, enquanto alguns assumem que uma empresa de seu tamanho não pode se beneficiar da implementação de métricas. Mas nenhuma dessas suposições é verdadeira. Desde que os dados sejam cuidadosamente selecionados e Marketing Analytics seja implementada adequadamente, empresas de qualquer tamanho podem crescer e prosperar.
No entanto, alguns desafios/obstáculos de Marketing Analytics precisam ser abordados para obter insights práticos.

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

As equipes de marketing têm terabytes de dados sobre tudo, desde comportamento do cliente e padrões de compra até mudanças demográficas do consumidor e tendências de mercado emergentes. No entanto, essa quantidade de dados torna-se inútil se não puder ser estruturada e analisada para impactar substancialmente os esforços de marketing contínuos e futuros.

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

marketing resolvendo problemas de privacidade de dados

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

A IA permite que os profissionais de marketing descubram insights e tomem decisões de marketing informadas para atingir os objetivos da marca de forma eficaz. Ao integrar dados de sistemas ERP, CRM, dados de varejistas, Google Analytics, mídias sociais e provedores de dados de terceiros, a IA permite que as empresas desenvolvam estratégias de marketing direcionadas e orientadas por dados para aumentar seu ROI.
Ao longo da jornada de compra, a IA pode melhorar a maneira como as marcas atraem, engajam e convertem clientes em potencial, oferecendo casos de uso como compra de mídia, otimização de anúncios, avaliação de leads, recomendações personalizadas, automação de marketing e melhoria de lifetime value do cliente.

3. Crie painéis de dados fáceis de ler

Experiência do usuário na jornada de compra - um homem usando um tablet e computador
Um painel de dados de marketing complicado pode dificultar a maneira como as empresas rastreiam seus KPIs. É por isso que os painéis com visuais amigáveis são essenciais para o sucesso de toda equipe de marketing. Esses painéis ajudam a equipe a analisar as tendências do mercado e obter insights de suas campanhas com facilidade. Em suma, um painel ideal deve mostrar todas as análises relevantes de fontes de dados e ser personalizável em tempo real.

4. Integrar modelos de atribuição

Simplificando, o modelo de atribuição no marketing representa um conjunto de regras que determina como sua ferramenta de análise aplica determinados valores para cliques, conversões e vendas. Porém, vários modelos de atribuição foram introduzidos nos últimos anos, permitindo que os profissionais de marketing experimentem formatos diferentes e encontrem aquele que é perfeito para eles. No entanto, deve-se notar que nenhum modelo de atribuição único pode fornecer uma visão holística do cenário de marketing omnicanal de hoje.
Portanto, os profissionais de marketing devem experimentar diferentes modelos de atribuição e combiná-los como parte de uma estratégia de atribuição omnicanal para entender os pontos de contato que impulsionam o ROMI. Com isso, os profissionais de marketing terão insights de cada modelo de atribuição permitindo selecionar os mais construtivos para atingir os objetivos da empresa.

5. Revise regularmente as métricas

Em vez de revisar os esforços de Marketing Analytics no final de um mês ou no final da campanha, os CMOs devem fazer da análise de análise um componente integral de seus objetivos diários. Isso permitirá que eles alterem ou ajustem suas campanhas ativas em tempo real. Ao monitorar regularmente as métricas e avaliar os dados de tendências, as equipes de marketing podem fazer alterações em tempo real em suas campanhas e torná-las mais eficazes.

6. Forje parcerias sólidas de análise

É imperativo que as equipes de Marketing Analytics realizem análises de qualidade que resultem em campanhas mais envolventes e lucrativas. Portanto, eles precisam ser treinados ou se envolver com especialistas em dados para avaliar grandes conjuntos de dados a fim de obter insights, entender as tendências do consumidor e da MarTech e aproveitar várias ferramentas de automação e análise de dados. As empresas também devem considerar adicionar mais poder analítico às suas equipes.

7. Promova uma cultura de tomada de decisão baseada em dados

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É imperativo que as equipes de Marketing Analytics realizem análises de qualidade que resultem em campanhas mais envolventes e lucrativas. Portanto, eles precisam ser treinados para avaliar grandes conjuntos de dados para obter insights, entender as tendências do consumidor e da MarTech e trabalhar em várias ferramentas de automação e análise de dados. As empresas também devem considerar adicionar mais poder analítico às suas equipes.

Conclusão

As empresas podem desenvolver novas estratégias de marketing para atrair clientes e atender às suas expectativas com a infinidade de dados disponíveis. No entanto, a chave para o sucesso do marketing está na precisão com que os dados são coletados, analisados ​​e aproveitados para tomar decisões informadas. É aqui que Marketing Analytics pode ajudar os CMOs a alcançar os resultados desejados. A mudança para uma abordagem centrada em análise pode levar tempo, mas os benefícios de fazer isso podem ser substanciais.

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