As Novas Regras do Marketing Orientado por Dados

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As Novas Regras do Marketing Orientado por Dados

O marketing orientado por dados se tornou uma abordagem essencial para líderes de marketing que buscam melhorar suas estratégias e desempenho. Com a evolução das regulamentações de privacidade e a crescente complexidade das jornadas de compra, adaptar-se às novas regras desse campo é crucial para o sucesso. Vamos explorar os princípios fundamentais e os desafios enfrentados pelos profissionais de marketing em 2024.

Princípios Fundamentais do Marketing Orientado por Dados

1. Priorizar Dados de Primeira Mão

Coletar dados diretamente de seus próprios canais, como websites e aplicativos, é essencial. Esses dados são mais precisos e confiáveis, além de ajudar a construir uma visão detalhada do comportamento do cliente.

2. Conectar Fontes de Dados

Centralizar dados comportamentais de primeira mão, dados de CRM, desempenho de campanhas e dados fornecidos por terceiros é fundamental. Idealmente, essas informações devem estar em uma única fonte de verdade, facilitando a análise e a tomada de decisões.

3. Segmentar o Público

Usar os dados disponíveis para desenvolver perfis de clientes ideais (ICP) e personas de compradores permite segmentar o público de acordo com características importantes, como indústria, cargo, tamanho da empresa e localização.

4. Personalizar Conteúdo e Mensagens

Criar variações de conteúdo e mensagens personalizadas para os diferentes segmentos do público pode proporcionar uma experiência mais relevante e envolvente para os clientes.

5. Avaliar o Desempenho das Campanhas

Analisar métricas de engajamento e taxas de conversão ajuda a entender o que está funcionando e o que precisa ser ajustado. Esse processo contínuo de teste e refinamento é vital para melhorias incrementais ao longo do tempo.

6. Testar, Experimentar e Refinar

Inovar e experimentar novas abordagens, ajustando as estratégias com base nos resultados, é crucial para se manter competitivo. Medir, ajustar e medir novamente deve ser um ciclo constante no marketing orientado por dados.

7. Analisar e Reportar

Ter uma compreensão clara de como as atividades de marketing se traduzem em vendas é essencial. Definir métricas e abordagens claras para análise e compartilhamento de resultados fortalece a eficácia das estratégias de marketing.

Desafios do Modelo Tradicional de Marketing Orientado por Dados

1. Regulamentações de Privacidade

Desde 2018, regulamentações como GDPR e CPRA aumentaram as exigências sobre a obtenção, uso e compartilhamento de dados dos consumidores. Além disso, empresas de tecnologia, como Apple e Google, introduziram suas próprias proteções de privacidade, complicando ainda mais o acesso a dados de terceiros.

2. A Medição em "Dark Social"

Grande parte da jornada de compra dos consumidores ocorre em canais privados ou offline, como aplicativos de mensagens, e-mails ou recomendações boca-a-boca. Essas atividades são difíceis de monitorar e medir, desafiando os modelos tradicionais de atribuição de marketing.

3. Diferença Entre Medição e Atribuição

Embora medir o comportamento dos leads seja importante, a atribuição precisa de cada ponto de contato no processo de compra nem sempre é prática ou útil. Muitos aspectos da jornada do cliente são difíceis de rastrear, e a obsessão pela atribuição pode levar a uma dependência excessiva de canais "comprovados", limitando a inovação.

4. Falta de Experimentação

A dependência excessiva de dados históricos pode restringir a inovação. É importante usar tanto dados quantitativos quanto qualitativos para entender o público, sem deixar que isso elimine ideias não comprovadas.

5. Dificuldades Práticas na Aplicação de Dados

Muitos profissionais de marketing enfrentam desafios para aplicar efetivamente os dados coletados. Problemas como "paralisia por análise" e silos internos dificultam a utilização de insights em ações concretas.

Melhorando o Marketing Orientado por Dados

Para melhorar as estratégias de marketing orientado por dados, é fundamental otimizar campanhas com base em dados de engajamento, utilizar pontuação de leads para qualificar MQLs para vendas e fomentar a experimentação contínua. O objetivo final é conhecer melhor os clientes e ajustar continuamente as táticas para alcançar os melhores resultados.

27/06/2024 - 15:11