Índice
- Como aprimorar a jornada do cliente com análises preditivas
- 6 benefícios da aplicação do data driven marketing nas empresas
- Conclusão
A jornada do cliente está presente nas estratégias de marketing e pode ser traduzida como um conjunto de ações que antecedem e levam até a decisão de compra.
A ideia é estimular o prospect com conteúdos ou ofertas relevantes para cada etapa da jornada, assim começa a construção da sua percepção de valor de produtos e serviços até ser levado à conversão.
Por isso, antever e monitorar os passos percorridos pelo futuro cliente até sua tomada de decisão é essencial para vender mais e melhor, além de possibilitar uma experiência de consumo muito mais personalizada para cada tipo de público atendido pela empresa.
E é aí que se encontra a grande vantagem de aplicar o data driven marketing a essa análise preditiva, a qual permite que a empresa, por meio de dados estratégicos, crie um modelo de comportamento para cada prospect e o utilize para abastecer a jornada.
No entanto, com volumes cada vez maiores de informações a serem analisadas, a tarefa se tornou mais complexa e exige cuidados para que a interpretação dos dados agregue referências com o maior grau de precisão possível.
Grandes aliadas neste momento são as ferramentas de Big Data Analytics, que dão eficiência e escalabilidade ao processo.
Veja ao longo do texto, como aprimorar a análise preditiva e a jornada do cliente com o apoio da tecnologia do Big Data para o data driven marketing.
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Como aprimorar a jornada do cliente com análises preditivas
O primeiro passo para construir a jornada do cliente é moldar a persona que se deseja alcançar. Para isso, busque dados estratégicos que ajudem a definir este perfil.
Estes insumos podem vir de bases internas, como do cadastro de quem já é cliente e dos leads que já entraram em contato de alguma forma com a empresa – por pesquisas na internet, dúvidas tiradas via SAC, interação nas redes sociais, leitura de blog posts, download de materiais de referência e até por ações fora do ambiente digital (como participação em eventos e distribuição de folders e panfletos impressos).
A partir dessas informações, o time de marketing consegue segmentar os públicos de acordo com as características de seu interesse, agrupando-os por diferentes características, como por exemplo:
- frequência de compra;
- valor médio de compra;
- período de compra mais frequente;
- forma de pagamento usual;
- produtos e serviços procurados;
- pontos de contato com a empresa;
- dados sociodemográficos (idade, sexo, renda, cidade, estado etc.);
- faturamento (B2B);
- número de funcionários (B2B);
- decisor/influenciador da compra (B2B), entre tantas outras variáveis.
Com base na segmentação, define-se então os modelos comportamentais e demográficos das personas a serem trabalhadas, e assim é possível customizar as ações para cada uma delas e em cada etapa da jornada do cliente.
O Big Data Analytics é inserido nesse processo trazendo mais possibilidades para a definição das personas, grande agilidade e precisão para segmentá-las e para realizar as análises preditivas.
São estas ferramentas que irão examinar rapidamente grandes volumes de dados históricos e presentes, inclusive captados de fontes externas (confiáveis e atualizadas), para projetar tendências. Com isso, pode-se, por exemplo, acrescentar mais variáveis à segmentação e dividir os perfis de personas em nichos ainda não explorados.
Outro ponto importante do Big Data Analytics é a possibilidade de encontrar mais clientes. Podemos dizer que estas plataformas funcionam como um garimpador, pois com elas a empresa consegue também “clonar” o perfil de um cliente que já está na carteira, e buscar outros com as mesmas características. Por ter um perfil ideal, fica mais fácil inseri-lo e trabalhá-lo na jornada do cliente até a sua conversão.
Toda esta busca e ampla combinação de informações estratégicas vai apontar claramente para as empresas quais as reais necessidades e desejos das suas personas.
O resultado são ações de marketing totalmente data driven, mais eficientes para a jornada do cliente, com recursos de campanha alocados corretamente, maior capacidade de atrair e reter consumidores, ampliar o ticket médio e até diminuir o churn.
Isso porque uma empresa que é capaz de entender melhor seus atuais e futuros clientes, consegue criar um relacionamento de confiança e um senso de autoridade que podem ser decisivos na hora da decisão de compra.
6 benefícios da aplicação do data driven marketing nas empresas
Assim, a aplicação do mindset data-driven no marketing, apoiado por ferramentas de Big Data Analytics, traz benefícios como:
- Identificar com precisão as características e perfil do público-alvo;
- Buscar mais prospects com o perfil ideal para compra;
- Cruzar com rapidez as informações internas e externas para segmentar o mercado por pontos comuns;
- Alocar com eficiência os recursos para campanhas de atração e retenção, escolhendo os canais adequados para cada público;
- Prever os resultados com maior precisão;
- Analisar e avaliar o impacto do trabalho desenvolvido, identificando pontos de melhorias ou novas possibilidades.
Conclusão
Portanto, sempre que seu time de marketing tiver a necessidade de otimizar campanhas e ações, use o Big data Analytics para dar precisão às análises preditivas, prevendo padrões de comportamento dos clientes e impactando-os no momento certo da sua jornada de compra.
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