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Big Data, Analytics e CRM: A Tríade Transformadora do Marketing Moderno

Categoria: Analytics

Onde os dados fluem em quantidades sem precedentes, a capacidade de coletar, analisar e utilizar informações detalhadas sobre os clientes se tornou crucial para o sucesso das empresas. Big Data, Analytics e CRM (Customer Relationship Management) formam uma tríade poderosa que está revolucionando o marketing moderno, permitindo que as empresas compreendam melhor seus clientes e …

1. O Poder do Big Data

Big Data refere-se ao volume gigantesco de dados gerados diariamente a partir de várias fontes, incluindo mídias sociais, transações de comércio eletrônico, dispositivos IoT (Internet das Coisas), e muito mais. A principal característica do Big Data é o seu volume, variedade e velocidade, o que requer tecnologias avançadas para coleta, armazenamento e processamento.

1.1. Volume

O volume de dados gerados é imenso e cresce exponencialmente. Com bilhões de dispositivos conectados, cada um gerando dados constantemente, as empresas têm acesso a uma riqueza de informações que antes era inimaginável.

1.2. Variedade

Os dados vêm em várias formas – estruturados (bancos de dados), semiestruturados (XML, JSON) e não estruturados (texto, imagens, vídeos). Essa diversidade permite que as empresas obtenham insights mais abrangentes e detalhados sobre os comportamentos e preferências dos clientes.

1.3. Velocidade

A velocidade com que os dados são gerados e precisam ser processados é outro desafio. Em um mundo onde as decisões precisam ser tomadas em tempo real, a capacidade de processar grandes volumes de dados rapidamente é essencial.

2. Analytics: Transformando Dados em Insights

Analytics é o processo de examinar grandes conjuntos de dados para descobrir padrões, correlações e outros insights significativos. No contexto do CRM, Analytics permite que as empresas entendam melhor seus clientes, prevejam comportamentos futuros e tomem decisões mais informadas.

2.1. Descritiva

A análise descritiva responde à pergunta “O que aconteceu?”. Utiliza técnicas de sumarização e visualização de dados para fornecer uma visão clara e concisa do comportamento passado do cliente.

2.2. Diagnóstica

A análise diagnóstica vai um passo além, explorando “Por que aconteceu?”. Identifica causas e fatores subjacentes aos padrões observados, ajudando a entender as motivações dos clientes.

2.3. Preditiva

A análise preditiva foca no futuro, respondendo “O que provavelmente acontecerá?”. Utiliza modelos estatísticos e machine learning para prever comportamentos futuros com base em dados históricos.

2.4. Prescritiva

A análise prescritiva vai ainda mais longe, oferecendo recomendações sobre “O que deve ser feito?”. Combina dados, algoritmos e técnicas de machine learning para sugerir ações que otimizem os resultados desejados.

3. CRM: Gestão Eficaz do Relacionamento com o Cliente

CRM é uma estratégia e tecnologia para gerenciar interações e relacionamentos com clientes e potenciais clientes. O objetivo é melhorar o atendimento ao cliente, aumentar a retenção e impulsionar as vendas.

3.1. Coleta e Organização de Dados

Os sistemas de CRM coletam dados de várias interações com os clientes, como compras, visitas ao site, interações em mídias sociais e chamadas de suporte. Esses dados são organizados em um perfil unificado de cliente, facilitando o acesso e análise.

3.2. Segmentação de Clientes

Com base nos dados coletados, as empresas podem segmentar seus clientes em grupos específicos com características semelhantes. Isso permite campanhas de marketing mais direcionadas e personalizadas.

3.3. Automação de Marketing

Os sistemas de CRM modernos muitas vezes incluem ferramentas de automação de marketing, que ajudam a gerenciar campanhas multicanal, enviar comunicações personalizadas e nutrir leads de maneira eficiente.

3.4. Melhoria do Atendimento ao Cliente

Ao ter uma visão holística do cliente, as empresas podem oferecer um atendimento mais personalizado e eficaz, resolvendo problemas de maneira mais rápida e precisa.

3.5. Fidelização e Retenção

Com insights detalhados sobre o comportamento e preferências dos clientes, as empresas podem criar programas de fidelidade e estratégias de retenção mais eficazes, aumentando a lealdade do cliente e reduzindo a rotatividade.

4. A Integração de Big Data, Analytics e CRM

A verdadeira transformação acontece quando Big Data, Analytics e CRM são integrados. Essa integração permite que as empresas:

4.1. Tenham uma Visão 360 Graus do Cliente

Ao combinar dados de várias fontes e analisá-los de maneira integrada, as empresas obtêm uma visão completa do comportamento e das preferências do cliente.

4.2. Personalizem a Experiência do Cliente

Com insights detalhados, as empresas podem personalizar a experiência do cliente em tempo real, oferecendo produtos e serviços que atendam exatamente às suas necessidades e desejos.

4.3. Tomem Decisões Baseadas em Dados

A integração permite decisões mais informadas, baseadas em dados precisos e insights acionáveis, melhorando a eficácia das estratégias de marketing e aumentando o retorno sobre o investimento (ROI).

4.4. Melhorem a Eficiência Operacional

Automatizando processos e utilizando análises avançadas, as empresas podem otimizar suas operações, reduzir custos e melhorar a produtividade.

Conclusão

Big Data, Analytics e CRM juntos formam a espinha dorsal do marketing moderno. Ao explorar o poder dos dados e utilizá-los de maneira estratégica, as empresas podem não apenas entender melhor seus clientes, mas também construir relacionamentos mais fortes e duradouros. Essa tríade transformadora está redefinindo a maneira como as empresas se conectam com seus clientes, impulsionando o sucesso em um mercado cada vez mais competitivo.

Marketing Preditivo: Uso de Dados Históricos e IA para Prever Comportamentos Futuros e Tendências de Consumo

Categoria: Analytics

No cenário atual do marketing digital, a capacidade de antecipar as necessidades e desejos dos consumidores é um diferencial competitivo crucial. O marketing predictivo surge como uma poderosa ferramenta, permitindo que empresas usem dados históricos e inteligência artificial (IA) para prever comportamentos futuros e tendências de consumo. Esta abordagem não só melhora a eficácia das …

O Que é Marketing Preditivo?

Marketing predictivo refere-se ao uso de técnicas de análise de dados e algoritmos de IA para prever ações futuras dos consumidores. Ao analisar dados históricos, como transações de compra, interações em redes sociais, e padrões de navegação, as empresas podem identificar tendências e comportamentos que indicam como os consumidores podem agir no futuro. Essas previsões permitem que as empresas ajustem suas estratégias de marketing para melhor atender às necessidades dos clientes.

Componentes Principais do Marketing Preditivo

Coleta de Dados: O primeiro passo no marketing predictivo é a coleta de dados relevantes. Isso inclui dados demográficos, histórico de compras, interações em mídias sociais, comportamento de navegação, e qualquer outra informação que possa fornecer insights sobre os consumidores.
Análise de Dados: Com os dados coletados, é necessário realizar uma análise aprofundada para identificar padrões e tendências. Ferramentas de análise de dados e big data são essenciais neste estágio, permitindo que grandes volumes de dados sejam processados e analisados de maneira eficiente.
Modelagem Preditiva: A modelagem preditiva envolve a criação de modelos matemáticos que podem prever comportamentos futuros com base nos dados históricos. Algoritmos de machine learning são frequentemente usados para criar esses modelos, ajustando-se continuamente à medida que novos dados são coletados.
Aplicação de IA: A inteligência artificial é utilizada para refinar os modelos preditivos e melhorar a precisão das previsões. IA pode identificar relações complexas entre variáveis que podem não ser evidentes para analistas humanos, proporcionando insights mais profundos e precisos.

Benefícios do Marketing Preditivo

Personalização em Escala: Uma das maiores vantagens do marketing predictivo é a capacidade de personalizar ofertas e comunicações em grande escala. As empresas podem segmentar seus públicos de maneira mais precisa e enviar mensagens personalizadas que ressoam com cada segmento.
Melhora na Retenção de Clientes: Ao prever comportamentos futuros, as empresas podem identificar clientes em risco de churn e implementar estratégias para reter esses clientes. Isso pode incluir ofertas especiais, programas de fidelidade, ou melhorias no serviço ao cliente.
Otimização de Campanhas de Marketing: Com insights preditivos, as empresas podem otimizar suas campanhas de marketing para obter melhores resultados. Isso inclui a escolha dos melhores canais de comunicação, a personalização de mensagens, e a alocação eficiente de orçamentos de marketing.
Antecipação de Tendências de Mercado: O marketing preditivo permite que as empresas identifiquem tendências emergentes antes que elas se tornem populares. Isso dá às empresas uma vantagem competitiva, permitindo que elas ajustem suas estratégias e produtos para atender às demandas futuras.

Casos de Uso no Marketing Preditivo

Recomendação de Produtos: Plataformas de e-commerce utilizam marketing predictivo para recomendar produtos que os clientes provavelmente comprarão com base em suas compras anteriores e comportamentos de navegação.
Previsão de Vendas: Empresas podem usar modelos preditivos para estimar a demanda futura de produtos, ajudando na gestão de inventário e na tomada de decisões estratégicas de produção.
Campanhas de Retargeting: Anúncios direcionados com base em comportamentos passados dos usuários podem ser otimizados para alcançar clientes que demonstraram interesse em produtos, mas ainda não concluíram a compra.
Engajamento em Redes Sociais: Análise preditiva pode ajudar as empresas a identificar os melhores momentos para postar nas redes sociais e os tipos de conteúdo que geram maior engajamento.

Desafios e Considerações Éticas

Apesar dos muitos benefícios, o marketing preditivo também apresenta desafios. A precisão dos modelos preditivos depende da qualidade dos dados, e a privacidade dos consumidores deve ser uma prioridade. As empresas devem garantir que estão em conformidade com regulamentações de privacidade, como GDPR e LGPD, e que os dados dos consumidores são protegidos contra uso indevido.

Conclusão

O marketing preditivo está transformando a maneira como as empresas interagem com os consumidores, proporcionando insights valiosos que ajudam a antecipar tendências e comportamentos. Ao aproveitar o poder dos dados históricos e da inteligência artificial, as empresas podem criar experiências mais personalizadas e eficazes, construindo relacionamentos mais fortes e duradouros com seus clientes. À medida que a tecnologia continua a evoluir, o marketing preditivo se tornará ainda mais sofisticado, oferecendo oportunidades infinitas para inovação e crescimento no mundo do marketing digital.

Personalização em Marketing: Estratégias para Personalizar a Comunicação com os Clientes Usando Dados e Analytics

Categoria: Analytics

No cenário competitivo atual, a personalização em marketing emergiu como uma estratégia essencial para as empresas que buscam se destacar e criar relacionamentos duradouros com os clientes. Com o avanço da tecnologia e a crescente disponibilidade de dados, as empresas têm agora a oportunidade de entender melhor seus clientes e oferecer experiências personalizadas que atendam …

1. Compreendendo a Importância da Personalização

A personalização vai além de simplesmente usar o nome do cliente em uma comunicação. Trata-se de oferecer conteúdo, produtos e experiências que ressoem com as preferências individuais e comportamentos dos clientes. A personalização eficaz pode levar a um aumento significativo na satisfação do cliente, maior lealdade e, em última análise, melhores resultados financeiros.

2. Coleta de Dados: O Primeiro Passo para a Personalização

A base de qualquer estratégia de personalização é a coleta de dados. As empresas precisam reunir informações relevantes sobre seus clientes a partir de diversas fontes, como:

Dados de Navegação: Monitorar o comportamento dos usuários em sites e aplicativos.
Dados de Compras: Histórico de compras e preferências de produtos.
Interações em Mídias Sociais: Engajamento e feedback em plataformas sociais.
Dados Demográficos: Informações básicas como idade, localização e gênero.
Feedback Direto: Pesquisas e avaliações fornecidas pelos próprios clientes.

3. Análise de Dados para Entendimento Profundo

Após a coleta de dados, o próximo passo é analisar essas informações para obter insights acionáveis. As técnicas de analytics permitem identificar padrões e segmentar os clientes com base em comportamentos e preferências. Algumas abordagens incluem:

Segmentação de Clientes: Dividir a base de clientes em segmentos distintos com características e necessidades semelhantes.
Análise Preditiva: Utilizar modelos preditivos para antecipar comportamentos futuros e necessidades dos clientes.
Análise de Sentimento: Avaliar o sentimento do cliente em relação à marca e aos produtos por meio de feedback e interações em mídias sociais.

4. Implementação de Estratégias de Personalização

Com os insights obtidos, as empresas podem implementar diversas estratégias de personalização:

Conteúdo Personalizado: Oferecer conteúdo relevante e personalizado em e-mails, sites e aplicativos. Por exemplo, recomendações de produtos com base no histórico de compras.
Campanhas de Marketing Segmentadas: Criar campanhas específicas para diferentes segmentos de clientes, abordando suas necessidades e interesses específicos.
Experiência de Usuário Personalizada: Adaptar a experiência do usuário em plataformas digitais para refletir as preferências individuais. Isso pode incluir desde layouts personalizados até ofertas exclusivas.
Automação de Marketing: Utilizar ferramentas de automação para enviar mensagens personalizadas em momentos estratégicos do ciclo de vida do cliente.

5. Ferramentas e Tecnologias de Personalização

Para implementar estratégias de personalização eficazes, as empresas podem contar com diversas ferramentas e tecnologias:

Plataformas de Gestão de Dados (DMPs): Centralizam e analisam grandes volumes de dados de clientes.
Sistemas de Gestão de Relacionamento com o Cliente (CRM): Ajudam a gerenciar interações e dados de clientes de forma eficiente.
Plataformas de Automação de Marketing: Facilitam a execução de campanhas personalizadas em escala.
Inteligência Artificial e Machine Learning: Potencializam a personalização ao fornecer insights mais profundos e permitir previsões mais precisas.

6. Desafios e Considerações Éticas

Apesar dos benefícios, a personalização em marketing também enfrenta desafios significativos, incluindo:

Privacidade e Segurança de Dados: Garantir que os dados dos clientes sejam protegidos e usados de maneira ética é fundamental.
Equilíbrio entre Personalização e Invasão: Encontrar o equilíbrio certo entre oferecer valor ao cliente e não parecer invasivo.
Manutenção da Relevância: Continuamente atualizar e refinar as estratégias de personalização para manter a relevância à medida que as preferências dos clientes evoluem.

Conclusão

A personalização em marketing, quando executada corretamente, pode transformar a maneira como as empresas se conectam com seus clientes. Utilizando dados e analytics, é possível oferecer experiências personalizadas que não apenas atendam, mas superem as expectativas dos clientes. No entanto, é essencial abordar essa estratégia com uma mentalidade centrada no cliente, priorizando a privacidade e a ética no uso dos dados. Com as ferramentas e abordagens certas, a personalização pode se tornar um diferencial competitivo poderoso, impulsionando o crescimento e a lealdade do cliente.

Ao adotar essas estratégias, a sua empresa estará bem posicionada para navegar no dinâmico cenário de marketing digital e criar relacionamentos significativos e duradouros com seus clientes.

Dominando os KPIs de Marketing: Guia Essencial para sua estratégia digital

Categoria: Analytics

Introdução No mundo digital de hoje, entender o desempenho de suas estratégias de marketing é crucial. Os Indicadores-chave de Desempenho, ou KPIs, são ferramentas essenciais que ajudam os profissionais a avaliar esse sucesso de forma quantificável. Este artigo explora os principais KPIs de marketing e como você pode utilizá-los para otimizar suas campanhas. O que …

Introdução

No mundo digital de hoje, entender o desempenho de suas estratégias de marketing é crucial. Os Indicadores-chave de Desempenho, ou KPIs, são ferramentas essenciais que ajudam os profissionais a avaliar esse sucesso de forma quantificável. Este artigo explora os principais KPIs de marketing e como você pode utilizá-los para otimizar suas campanhas.

O que são KPIs de Marketing?

KPIs de marketing são métricas usadas para avaliar o sucesso das iniciativas de marketing. Eles fornecem insights valiosos sobre diferentes aspectos das campanhas, como alcance, engajamento e conversão, ajudando profissionais a tomar decisões informadas.

Principais KPIs de Marketing para Monitorar

Tráfego do Site: Mede o número de visitantes, essencial para entender o interesse em seu conteúdo.
Taxa de Conversão: Fundamental para medir a eficácia das páginas em converter visitantes em clientes.
Custo por Lead (CPL): Avalia o custo efetivo de geração de leads.
Taxa de Cliques (CTR): Indica a eficácia dos anúncios e e-mails em gerar cliques.
Engajamento em Redes Sociais: Reflete como o conteúdo está resonando com o público.
Entre outros KPIs importantes como ROI, Taxa de Rejeição, e Lifetime Value (LTV).

Como Usar KPIs de Marketing Efetivamente

Para usar KPIs de forma eficaz, é vital definir objetivos claros e monitorar essas métricas regularmente. Analisar os dados coletados permitirá ajustar as estratégias em tempo real, maximizando o retorno sobre o investimento.

Por que é Crucial Analisar os KPIs?

Monitorar KPIs permite uma análise detalhada do que funciona ou não em suas estratégias de marketing. Isso não apenas ajuda a otimizar o gasto, mas também melhora a eficácia geral das campanhas, garantindo um uso mais eficiente dos recursos.

Conclusão

KPIs são indispensáveis no arsenal de qualquer profissional de marketing. Com uma análise cuidadosa e estratégica, essas métricas podem levar suas campanhas ao sucesso, garantindo que cada decisão seja baseada em dados concretos.

Governança de Dados e Arquitetura na Nuvem: Estratégias Essenciais para Empresas Modernas

Categoria: Analytics

Introdução à Governança de Dados A governança de dados é um conjunto de práticas que asseguram a gestão eficaz dos dados corporativos ao longo de todo o seu ciclo de vida. Este processo envolve a definição de políticas para garantir que os dados sejam precisos, acessíveis, protegidos e usados de maneira ética. A eficiência dessa …

Introdução à Governança de Dados

A governança de dados é um conjunto de práticas que asseguram a gestão eficaz dos dados corporativos ao longo de todo o seu ciclo de vida. Este processo envolve a definição de políticas para garantir que os dados sejam precisos, acessíveis, protegidos e usados de maneira ética. A eficiência dessa prática é crucial para organizações que valorizam a segurança da informação, a conformidade regulatória e a tomada de decisões baseada em dados confiáveis.

Benefícios da Governança de Dados

A implementação de uma governança de dados robusta oferece inúmeros benefícios. Primeiramente, melhora a qualidade dos dados, o que se traduz em análises mais precisas e decisões mais informadas. Em segundo lugar, fortalece a conformidade com leis e regulamentos, como GDPR na Europa ou LGPD no Brasil, mitigando riscos legais e financeiros. Além disso, contribui para uma melhor reputação corporativa, demonstrando compromisso com a proteção e a integridade dos dados.

Funções e Cultura de Dados

Entre as funções essenciais da governança de dados estão o controle de acesso, a proteção contra acessos não autorizados e ataques cibernéticos, e o estabelecimento de padrões de qualidade dos dados. Importante também é a promoção de uma cultura de dados dentro da organização, onde todos os envolvidos compreendam a importância dos dados e sigam as melhores práticas de sua utilização.

A Revolução da Arquitetura de Dados na Nuvem

A arquitetura de dados na nuvem é um facilitador crítico para a governança de dados. Com a nuvem, as empresas podem escalar recursos de maneira flexível e econômica, acessar ferramentas avançadas de segurança e gerenciamento, e implementar políticas de governança consistentes em várias plataformas. A nuvem permite a integração eficiente de grandes volumes de dados de diferentes fontes, facilitando análises avançadas e obtenção de insights valiosos para o negócio.

A combinação de uma governança de dados eficaz com uma arquitetura de nuvem adaptável e segura não é apenas uma necessidade operacional, mas também uma vantagem estratégica significativa. Organizações que implementam essas estratégias estão melhor equipadas para enfrentar os desafios do mercado moderno e aproveitar ao máximo suas capacidades de dados.

Entenda as novas leis de mercados digitais da União Europeia

Categoria: Analytics

Em julho do ano passado, o parlamento da União Europeia (UE) aprovou um pacote de legislações que prometem impactar fortemente o mercado de serviços digitais no continente. Caso se comprovem efetivas, podem se tornar comuns no mundo. As leis já passaram a valer desde a aprovação, mas seu cumprimento só passará a ser cobrado a …

As leis já passaram a valer desde a aprovação, mas seu cumprimento só passará a ser cobrado a partir de maio deste ano.

As principais leis desse pacote são o Ato de Serviços Digitais, ou DSA (Digital Services Act), e o Ato de Mercados Digitais, ou DMA (Digital Markets Act), que têm impacto direto no modelo de negócios das gigantes da tecnologia, as conhecidas big techs - Google, Apple, Microsoft, Amazon etc.

Entenda cada uma e seus impactos.

Digital Services Act (das)

Regula as obrigações de plataformas digitais na intermediação entre seus produtos e os usuários, definindo que tudo o que é ilegal off-line seja também no on-line. As empresas serão obrigadas a combater crimes que eventualmente aconteçam em seus serviços.

As obrigações vão desde assegurar o direito à reclamação até medidas de proteção de menores, passando, claro, pelo controle rígido da desinformação.

Digital Markets Act (DMA)

Essa lei tem como objetivo reduzir o poder das big techs, abrindo caminho para maior concorrência no mercado de tecnologia.

A lei estabelece um “público-alvo”, os chamados gatekeeper, que são definidos por 3 critérios:

Dimensão: empresas do setor que tenham volume de negócios superior a 7,5 bilhões de euros nos últimos três anos.
Volume de usuários: mais de 45 milhões de utilizadores finais e ativos mensalmente na UE e mais de 10 mil negócios ativos.
Posição sólida e duradoura: o que se presume, tendo em vista os critérios anteriores.

A lei visa, principalmente, a plataformas que, de alguma maneira, funcionam como um meio para que outras empresas alcancem seus públicos, abrangendo serviços de busca, de troca de mensagens, navegadores web, sistemas operacionais e assistentes virtuais.

A DMA impede, por exemplo, que esses gatekeepers imponham condições injustas para que usuários continuem utilizando seus serviços, possibilitando desinstalar apps da própria plataforma que já foram pré-instalados; impedir que softwares sejam instalados em conjunto com o sistema operacional; impossibilitar o fornecimento de dados de desempenho de publicidade etc.

A multas por não cumprimento

As empresas que não cumprirem as novas leis sofrerão penalidades pesadas. O não cumprimento do DSA ocasionará multas de até 6% do faturamento global das companhias. Vale ressaltar que, em caso de recorrência, o serviço pode ser banido de toda a UE.

No caso do DMA, os valores são ainda maiores: 10% do faturamento global ou até 20% em caso de recorrência. Fique por dentro de cada novidade no mundo do marketing digital e dos impactos que elas podem gerar na vida de todos nós. Para isso, continue nos acompanhando!

Saiba o que é inteligência de dados

Categoria: Analytics

Para que empresas tomem as melhores decisões, é crucial que suas estratégias tenham embasamento sólido, o que pode ser alcançado por meio dos dados gerados pelo negócio. Mas não basta apenas ter uma base de dados com muitas informações armazenadas; é preciso que todas elas sejam analisadas e que se extraia o que é mais relevante. É para isso que a inteligência de dados …

Para que empresas tomem as melhores decisões, é crucial que suas estratégias tenham embasamento sólido, o que pode ser alcançado por meio dos dados gerados pelo negócio.

Mas não basta apenas ter uma base de dados com muitas informações armazenadas; é preciso que todas elas sejam analisadas e que se extraia o que é mais relevante. É para isso que a inteligência de dados serve.

Quais são as vantagens da inteligência de dados?

Com dados bem analisados, fica simples formular insights que ajudarão a sua empresa a se adaptar rapidamente às tendências de mercado.

Além disso, eles trazem oportunidades para a inovação dentro do negócio, o que impacta diretamente na produtividade e na competitividade.

Como implementar a inteligência de dados?

Para que seus dados sejam utilizados de maneira inteligente, é crucial contar com ferramentas de automação, que permitem gerenciar um grande volume de dados de maneira prática e objetiva.

Para isso, a Átimo desenvolve ferramentas de automação adequadas para as necessidades da sua empresa. Elas ajudarão você a elaborar estratégias cada vez mais eficientes.

4 Tendências para o Marketing Digital em 2022!

Categoria: Analytics

O ano de 2021 foi favorável para o marketing digital. Estratégias novas, muitas empresas entrando no digital, e muitos serviços físicos passando para o on-line, facilitando a vida das pessoas. E 2022 promete ser um ano muito promissor, confira abaixo quatro tendências que prometem vir fortes para o marketing digital. Chatbots Tendência desde o ano …

Chatbots

Tendência desde o ano passado, os chatbots cada vez mais vêm fazendo parte das empresas, facilitando a conversação entre cliente e marca. Porém, será preciso humanizar esse serviço e aumentar a abrangência de assuntos que os bots podem ser capazes de responder. Com as possibilidades de evolução, esse serviço promete deixar de ser opção e se tornar uma necessidade.

Marketing Interativo

O Marketing Interativo está na mira das agências e dos influenciadores, trazendo pontos em alta quando se trata de redes sociais. As lives e o social selling (vendas dentro das redes sociais) são os maiores exemplos disso. As lives permitem a conexão ao vivo da marca ou do influenciador com os seus seguidores e clientes, além de permitir colabs ao vivo com qualquer pessoa, dando preferência para aquelas que tragam autoridade para o nicho.

Assinaturas dentro do Instagram

Nesse comecinho de 2022, o instagram já começou a testar a Assinatura, que tem como proposta oferecer uma vantagem para os seguidores de determinado criador de conteúdo, marca ou influenciador. Essa nova ferramenta permitirá colocar conteúdos exclusivos para os seguidores (algo que alguns já faziam, porém na parte de melhores amigos, que sofreu diversas mudanças no último semestre) que assinarem os serviços do criador.

Novos desafios para a LGPD Com as pessoas cada vez mais se entendendo não só como usuários mas como indivíduos digitais, novas repartições jurídicas devem surgir. A imersão digital não para de crescer, e a proteção de cada pessoa on-line é cada vez mais necessária para tudo que está em jogo. Novos conceitos como o metaverso não se adequam mais às leis existentes, e o número de usuários vai crescer muito até o fim deste ano, requisitando uma forte atenção. (Nós da Átimo Digital atendemos a todos os requisitos de segurança digital, fale com a gente!)