[:pt]CDP – A plataforma capaz de revolucionar a gestão de dados dos clientes[:]

[:pt]Com hábitos de compra e de consumo cada vez mais digitais por parte dos clientes, cresce diariamente a necessidade das empresas estarem alinhadas com essas novas necessidades. Todos os dias, o número de usuários em lojas online aumenta, a quantidade de e-mails registrados para recebimento de promoções e novidades dos e-commerces cresce, e o investimento nessas plataformas e tecnologias deve seguir esse mesmo fluxo.
O CDP chega para resolver dois grandes problemas do mercado omnichannel:
Integração de dados e atribuição de investimentos de mídia, além de entregar diversas outras vantagens. O Customer Data Platform integra os dados dos clientes das lojas físicas, online, web behavior e interações com a marca, permitindo às empresas uma visão única do cliente, porque mesmo comprando em diversos canais ele é a mesma pessoa e assim deve ser percebido. Essa visão unificada se mostra muito importante na hora de mensurar a atribuição dos investimentos feitos em todos os canais, e a partir dessas análises se torna possível entender a melhor alocação dos investimentos em estratégias de marketing.
Coletar e compilar todos esses dados recebidos diariamente dá um trabalho enorme, para isso são utilizadas diversas plataformas, milhares e milhares de linhas e planilhas geradas, a higienização e agrupamento destes dados, para daí sim conseguir “vê-los” com clareza e poder orquestrar as campanhas de comunicação com estes clientes.
Uma parte importante da orquestração dessas campanhas é mensurar os seus resultados, quão efetivas elas foram e de fato quanta receita geraram. E sem um CDP que demonstre a verdadeira atribuição devida à cada campanha ativada, essa mensuração de receita se torna praticamente impossível, pois sabemos que os clientes podem ser impactados por um e-mail marketing e realizar a compra na loja física; experimentar uma peça de roupa no pdv e finalizar a transação pelo aplicativo; comprar pelo site e depois trocar na loja, são diversas as possibilidades.
E como é possível saber se o investimento que a sua empresa faz no digital (disparo de emails, ads, redes sociais, promoções e segmentações) possui o retorno esperado? Como saber se as vendas referentes àquela ação foram realmente atribuídas a ela?
Integrando dados do CRM, web behavior, interação em campanhas, email, e-commerce, loja física, SAC, NPS e muito mais o CDP (Customer Data Platform), consegue enriquecer os dados de cada usuário, permitindo que sua empresa tenha uma visão única e completa de cada cliente.
Sabemos que já não é mais o produto ou o serviço que são o foco da venda, e sim o consumidor. Hoje quanto mais se sabe sobre os gostos e hábitos de um usuário e em quais canais ele navega, maior é a possibilidade de uma comunicação assertiva para aquela pessoa, entregando a mensagem certa, na hora certa, pelo canal certo, para a pessoa certa, aumentando a chance de conversão.
E quais os benefícios disso tudo?
Maior assertividade na comunicação gera aumento na conversão para as campanhas de marketing. Otimizar as ferramentas de captação de dados permite reduzir o tempo que os profissionais gastam nesta atividade. A comunicação certa, na hora certa, pelo canal certo fideliza e engaja o cliente. Sabendo como, quanto e em quais mídias investir ocasiona aumento do ROI no e-commerce e nas lojas físicas.
O CDP foi criado para que todo o foco do trabalho esteja voltado para o consumidor, em atender às suas necessidades e superar suas expectativas.
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[:pt]Como potencializar o seu CRM otimizando ferramentas de captação de dados[:]

[:pt]Data is everywhere! Os dados estão por toda parte e em todos os pontos de contato de uma marca com seus clientes. A coleta e tratamento dessas informações é uma tarefa árdua, que demanda muito tempo e alinhamento dos times de data services. A boa notícia é que já existem softwares que facilitam e otimizam esse trabalho e podem fazer toda diferença na hora de gerir e utilizar os dados dos seus clientes.
Um estudo feita pela Forbes mostra que as empresas utilizam cerca de 16 diferentes ferramentas para coletar e tratar os dados dos seus clientes, chega a cansar só de pensar o trabalho e retrabalho que isso deve dar. Outro estudo, agora feito pela Harvard Business Review, afirma que cerca de 80% do tempo das equipes responsáveis por essas funções é gasto na coleta e tratamento destes dados.
Se hoje entende-se que dados são o novo petróleo, não podemos permitir que seja gasto tanto tempo e dinheiro (porque tempo é dinheiro) para refiná-los. Assim como uma refinaria desenvolveu tecnologia para extração, coleta e tratamento de petróleo e aprendeu a transformá-lo em gasolina de forma ágil e eficiente, já existem tecnologias para captação, tratamento e integração de dados com agilidade e eficiência, transformando-os em inteligência para as corporações, que geram comunicação, personalização e vendas.
Hoje, a coleta e integração dos dados dos clientes dentro das empresas ainda funciona de forma compartimentada, gerando uma enorme grey area entre as equipes, onde as informações não conversam entre si, não falam o mesmo idioma e acabam não sendo estocada no mesmo lugar, e isso é um grande problema, que gera muito retrabalho e níveis de eficiência muito baixos.
A boa notícia é que, compreendendo essa necessidade latente do mercado, empresas de tecnologia já desenvolveram soluções completas para essa problemática, oferecendo ferramentas que sozinhas são capazes de suprir todas essas demandas. Funcionando como um “centro de comando” por onde passam todos os dados oriundos dos clientes, tratando e compreendendo essas informações de forma padrão, essas plataformas são capazes de gerar inteligência com precisão e agilidade jamais antes vistas.
Parece bom demais pra ser verdade, né? Mas pode acreditar que é.
Quer saber mais a respeito? Fica de olho nas nossas redes sociais, que logo iremos apresentar tudo sobre ela, aguardem.. [:]

[:pt]Como a “Internet das Coisas” vai alterar o valor das “Coisas”[:en]How the Internet of Things will change the pricing of things[:]

[:pt]O número de “coisas” interconectadas online ultrapassará a população humana em uma margem de três para um até 2020, de acordo com estudo da Gartner. De casas de bonecas a máquinas de lavar, pílulas, robôs e carros, essas coisas vão fazer o upload e o download de ricos fluxos de dados, cujo valor poderá chegar a centenas de bilhões de dólares.
Os fabricantes tradicionais de produtos enfrentam novos e complexos desafios na monetização dos serviços possibilitados pelos produtos “inteligentes”. Eles precisarão redefinir quem são seus clientes e como esses clientes valorizam os serviços baseados em dados. Será preciso adotar modelos de precificação não convencionais nestes setores – modelos que podem acomodar vários níveis de preços e frequências de pagamento. E será necessário mudar de uma abordagem baseada em ciclos de vida de produtos distintos para uma baseada em um fluxo contínuo de inovação de serviço orientada à dados.
Para conseguir isso hoje, uma empresa deve responder a quatro perguntas que são semelhantes, mas exigem percepções que são fundamentalmente diferentes.

  1. Quem são nossos clientes?
  2. Como eles valorizam nossos serviços de IoT?
  3. Como devemos cobrar deles?
  4. Quanto devemos cobrar deles?
  5. As respostas a essas perguntas ajudam as empresas a determinar a natureza, o tamanho, a viabilidade e os modelos de preços dos serviços de IoT.

Pense em lâmpadas. Consumidores que compram lâmpadas “burras” as usam até que elas acabem e as substituam. Uma lâmpada “inteligente”, no entanto, atua como um nó em uma rede, e não como um objeto de vidro e metal parafusado em um soquete. À medida que os consumidores aprendem a gerenciar seu ambiente de iluminação e seu uso em dispositivos, as interfaces de programação de aplicativos (APIs) permitem que os desenvolvedores de software criem novos formatos de uso, como ativação / desativação, escurecimento automático e conexão a dispositivos de música. Com esse espírito, a empresa de tecnologia holandesa Philips Lighting lançou um “sistema de iluminação pessoal sem fio” chamado Hue, cuja API levou a um ecossistema de aplicativos para melhorar a experiência do usuário.

Os serviços de IoT criam fluxos de valor em uma rede, e não ao longo de uma cadeia de valor tradicional. Em uma rede, é mais difícil, mas não menos essencial, definir quem cria valor para os clientes, quem cria valor em outros nós da rede e quem obtém esse valor. As lâmpadas inteligentes transformam os consumidores de “compradores ocasionais e anônimos de lâmpadas” em “consumidores de iluminação conectada”. Se os consumidores optarem pela rede, seus dados de uso podem gerar insights valiosos não apenas para o fornecedor de lâmpadas, mas também para outras empresas dentro da rede mais ampla, que podem incluir empresas de serviços públicos, designers de interiores e empresas de produtos eletrônicos de consumo. O desafio é descobrir o valor dos dados da IoT para cada um desses clientes em potencial.
As empresas B2B precisam pensar de forma mais abrangente sobre seus clientes em potencial. Estas são as empresas que não vendem diretamente aos consumidores, mas cujos produtos tornam outros produtos inteligentes. Pense em uma empresa que equipa carros de passageiros com sensores que detectam e transmitem informações detalhadas em tempo real sobre as condições da estrada. Se o fornecedor do sensor coletar e analisar esses milhões de pontos de dados, ele poderá oferecer serviços valiosos para qualquer número de clientes.

O valor de um serviço IoT pode diferir significativamente por cliente e caso de uso, mesmo se o fluxo de dados subjacente for idêntico. Essas diferenças geram disposição para pagar. As empresas precisam examinar e quantificar cada caso de uso completamente para identificar e entender os clientes-alvo atuais e futuros e, em seguida, projetar, empacotar e avaliar os serviços especificamente para eles.
Conhecer a natureza dos casos de uso, os clientes diretos e indiretos para eles e seu valor estimado é o primeiro passo crítico. Esses resultados podem levar a empresa a passar diretamente para a questão de preço final: quanto devemos cobrar? O segundo passo correto, no entanto, é remover a palavra “muito” dessa questão e focar em “como”.
O valor de um serviço IoT pode diferir significativamente por cliente e caso de uso, mesmo se o fluxo de dados subjacente for idêntico. Essas diferenças geram disposição para pagar. As empresas precisam examinar e quantificar cada caso de uso completamente para identificar e entender os clientes-alvo atuais e futuros e, em seguida, projetar, empacotar e avaliar os serviços especificamente para eles.
Muitas empresas subestimam a importância da pergunta “Como devemos cobrar?”. Os fabricantes tradicionais estarão mais familiarizados com o pagamento único, que é comum para bens duráveis. Nesse modelo de precificação, o produto segue do fabricante para o usuário final por meio de transações ocasionais. Os produtos vendidos sob este modelo tendem a ser reparados ou substituídos, em vez de aprimorados. Se esse modelo de preços fosse aplicado aos serviços de IoT, o consumidor pagaria uma taxa de acesso única por dados ou informações. Isso seria análogo a uma garantia estendida, segundo a qual os clientes fazem um pagamento por serviços predefinidos que podem usar, se e quando certas condições se aplicarem.
Embora esse modelo de precificação faça todo o sentido para produtos fabricados em um modelo de negócios convencional de “manutenção de peças de produtos”, ele não é adequado aos serviços de IoT. Para esses serviços, os modelos de preços mais comuns são assinaturas, pagamento por uso e compartilhamento de valor.
Uma empresa pode usar diversos modelos de precificação para serviços de IoT em paralelo para atender a diferentes grupos de clientes, semelhantes aos planos de dados móveis que incluem tarifas fixas e opções de pagamento por uso. Para determinar quais modelos de precificação são apropriados, uma empresa precisa se aprofundar no que seus clientes, fornecedores e outros parceiros em potencial pensam sobre os casos de uso. 
A monetização de serviços da IoT representa uma oportunidade que nenhuma empresa pode ignorar. O quanto uma empresa aproveita isso dependerá de sua imaginação, disposição e capacidade de enxergar além dos modelos de negócios e ideias sobre os quais a empresa atua. Os fabricantes tradicionais estão sendo obrigados a entrar em um mundo inteiramente novo. É uma oportunidade empolgante – que exige que as empresas repensem muitas das perguntas que há muito tempo tomam como garantidas.
Artigo original aqui.[:]

[:pt]Netflix e Spotify perguntam: dados de usuários podem ser utilizados para propaganda?[:en]Netflix and Spotify Ask: Can Data Mining Make for Cute Ads?[:es]Netflix y Spotify preguntan: ¿la minería de datos puede generar anuncios divertidos?[:]

[:pt]Na semana do dia 10 de dezembro (2017) o Netflix decidiu aproveitar o clima de final de ano para fazer uma brincadeira, aproveitando os dados dos seus usuários. Então, o serviço de streaming colocou no Twitter a seguinte questão: “Para as 53 pessoas que assistiram a um “Príncipe de Natal” todos os dias nos últimos 18 dias: quem machucou você?”

O tweet tinha intenção de ser uma brincadeira, relacionada a um filme caseiro que a empresa lançou em novembro. Mas enquanto muitos viram o humor, outros ficaram assustados com a especificidade da informação, com alguns clientes reclamando de que a Netflix parecia estar usando seus dados para zombar de quem que haviam assistido o filme.
Não é segredo que as empresas acumulam informações detalhadas sobre os hábitos e preferências de seus consumidores. Para serviços de streaming esses dados alimentam as recomendações que cada usuário recebe em seu perfil. Mas as empresas também correm um risco quando transformam essas descobertas em marketing, seja através de postagens nas redes sociais ou em propagandas.
Uma mensagem que uma pessoa pode entender como “inesperada e inteligente” pode ser facilmente interpretada por outra como um lembrete intimidador de que seus dados estão nas mãos de terceiros.
“Isso dá ao público uma espécie de visão sobre as formas como as principais empresas de conteúdo estão reunindo e usando nossos dados”, disse Jeffrey Chester, diretor do Centro para a Democracia Digital sem fins lucrativos, que defende a proteção e a privacidade do consumidor. “Atrás da facilidade de acesso a conteúdos de vídeo e áudio estão aplicativos sofisticados de vigilância e análise de usuários, e não há nada engraçado sobre isso”.
Outros ridicularizaram essa preocupação na semana em que houve esta movimentação na rede social, dizendo que a piada de Netflix era inofensiva e observando que as pessoas estavam reclamando em uma plataforma de mídia social que se envolve em práticas similares de coleta de dados.

O Spotify está lançando sua terceira campanha baseada em dados de usuários. O serviço de streaming de música recentemente utilizou anúncios em outdoors com uma mensagem construída em torno do tema “Objetivos 2018”.

Estratégia semelhante foi usada em 2016, quando também fez uso de dados de usuários. Em uma delas dizia: “Querida pessoa que ouviu “Sorry” 42 vezes no Dia dos Namorados, o que você fez?”. A empresa disse que este ano tinha mais de 140 milhões de usuários regulares, com 50 milhões pagando planos de inscrição mensais e outros usando um livre serviço que vem com anúncios segmentados.

O posicionamento da empresa no último ano foi de evitar campanhas que pudessem rir de hábitos incomuns de seus usuários. Ainda de acordo com o Spotify, em todas as propagandas onde houve algum tipo de utilização de informação sigilosa de usuário, houve autorização para que se pudesse utilizar: “As pessoas geralmente ficam felizes em participar”, disse o executivo, que observou que a coleta de dados não foi uma surpresa, dado que a Spotify fornece aos usuários suas recomendações semanais e listas de fim de ano.
Pessoas e publicações como AdWeek e AdAge chamaram a campanha de “divertida”, “brincalhona” e “hilária”. Embora isso tenha continuado em grande parte este ano, também houve críticas de que algumas das mensagens podem passar dos limites.

E o burburinho da Netflix não pareceu ajudar.

A Netflix, que tem mais de 100 milhões de inscritos, enfatizou que o uso de dados para melhor servir os usuários era uma parte importante de seus negócios e que as informações comportamentais foram coletadas anonimamente.
A empresa frequentemente compartilhou informações interessantes sobre os hábitos dos telespectadores no passado, disse Jonathan Friedland, PR da Netflix. Mas ele ressaltou que a Netflix não usa dados de clientes para vender anúncios em sua plataforma, como o Google e o Facebook fazem, ou vendê-lo para outras entidades.
Dados sobre os hábitos de visualização da Netflix são “fascinantes para as pessoas”, disse Friedland. “Não é como se você estivesse violando a privacidade de ninguém, porque a principal proposição aqui é que nós conhecemos nosso cliente e tentamos apresentar aquilo que de fato você quer assistir”.
E você, o que acha sobre a utilização dos dados de usuários para campanhas?
Artigo original aqui.[:en]

Last week, Netflix decided to have some holiday fun courtesy of its user data. So the streaming service took to Twitter to pose the question, “To the 53 people who’ve watched A Christmas Prince every day for the past 18 days: Who hurt you?”

The tweet was meant to be an entertaining jab at a cheesy holiday film that the company released last month. But while many saw the humor, others were creeped out by the specificity of the information, with some complaining that Netflix appeared to be using its data in a flip manner that mocked some customers.

It’s no secret that companies, especially those born in the digital age, are amassing deep and detailed troves of information on the habits and preferences of their consumers. For streaming services, that data fuels the recommendations. But companies are also taking a bit of a risk when they turn those findings into marketing, whether through conversational social media posts or advertisements from Spotify with lines like “Take a page from the 3,445 people who streamed the ‘Boozy Brunch’ playlist on a Wednesday this year.”

A message that one person might see as clever and unexpected can just as easily be seen by another as an ominous reminder that Big Data is often lurking just around the corner.

“This gives the public a kind of view into the ways that the major content companies are gathering and using our data,” said Jeffrey Chester, head of the nonprofit Center for Digital Democracy, which advocates for consumer protection and privacy. “Behind the ease of being able to access video and audio content are very sophisticated customer surveillance and analytics applications, and there’s nothing funny about that.”

Others scoffed at such concern last week, saying Netflix’s joke was harmless and noting that people were complaining on a social media platform that engages in similar data collection practices.

Spotify is in the midst of its third ad campaign featuring tag lines rooted in highly specific listener data. (Indeed, several people called Netflix out for seeming to copy Spotify with its post.) The music streaming service recently bought ads on billboards and buildings with a marketing message built around the theme “2018 Goals,” with cheeky messages that sometimes have a political bent.

“Deliver burns as well as the person who streamed ‘Bad Liar’ 86 times the day Sean Spicer resigned,” one proclaims. Another says, “Eat vegan brisket with the person who made a playlist called ‘Leftist Elitist Snowflake BBQ.’”

Spotify ran a similar campaign last year, bidding farewell to 2016 with messages like “Dear person who played ‘Sorry’ 42 times on Valentine’s Day, what did you do?” One message even referred to a specific Manhattan neighborhood: “To the person in NoLiTa who started listening to holiday music way back in June, you really jingle all the way, huh?” The company said this year that it had more than 140 million regular users, with 50 million paying for monthly subscription plans and others using a free service that comes with targeted ads.

Spotify’s marketing executives said last year that they avoided lines that appeared to be laughing at people’s habits in favor of those that celebrated unusual behavior. They also said they sought permission from people when using their playlist names in ads. The people were usually delighted to be asked, the executive said, who noted that the data collection wasn’t a surprise given that that’s how Spotify provides users with its weekly recommendations and year-end lists.

People and publications such as AdWeek and AdAge called the campaign “amusing,” “playful” and “hilarious.” While that has largely continued this year, there has also been criticism that some of the messages veer too close to making fun of users.

And the Netflix hubbub didn’t seem to help.

Netflix, which has more than 100 million members, emphasized that the use of data to better serve users was a main part of its business and that its behavioral data was collected anonymously.

The company has frequently shared interesting information about viewers’ habits in the past, said Jonathan Friedland, a Netflix spokesman. But he pointed out that Netflix does not use customer data to sell ads on its platform, as Google and Facebook do, or sell it to other entities.

Tidbits on Netflix viewing habits are “fascinating to people,” Mr. Friedland said. “It’s not like you’re breaching anybody’s privacy, because the core proposition here is we know you and try to put the right” films and TV series in front of you.

[:es]La semana pasada, Netflix decidió divertirse en las fiestas gracias a sus datos de usuario. Entonces, el servicio de transmisión de video se llevó a Twitter para plantear la pregunta: “A las 53 personas que han visto A Christmas Prince todos los días durante los últimos 18 días: ¿Quién te hizo daño?”
El tweet era una broma entretenida sobre la película navideña que la compañía lanzó el mes pasado. Pero mientras que muchos vieron el humor, otros se dejaron llevar por la especificidad de la información, y algunos se quejaron de que Netflix parecía estar usando sus datos de una manera que se burlaba de algunos clientes.

No es ningún secreto que las empresas, especialmente aquellas nacidas en la era digital, están acumulando una gran cantidad de información detallada sobre los hábitos y preferencias de sus consumidores. Para los servicios de transmisión, esa información alimenta las recomendaciones. Pero las empresas también se arriesgan un poco cuando convierten esos hallazgos en marketing, ya sea a través de publicaciones en redes sociales o anuncios.
Un mensaje que una persona puede ver como inteligente e inesperado puede ser visto por otra persona como un recordatorio ominoso de que Big Data a menudo acecha a la vuelta de la esquina.
“Esto le da al público una especie de opinión sobre las formas en que las principales compañías de contenido están reuniendo y utilizando nuestros datos”, dijo Jeffrey Chester, director del Centro sin fines de lucro para la Democracia Digital, que defiende la protección y privacidad del consumidor. “Detrás de la facilidad de poder acceder al contenido de audio y video hay aplicaciones de análisis y vigilancia de clientes muy sofisticadas, y no tiene nada de gracioso”.
Otros se burlaron de tal preocupación la semana pasada, diciendo que la broma de Netflix era inofensiva y que la gente se quejaba en una plataforma de redes sociales que se involucra en prácticas similares de recopilación de datos.

Spotify se encuentra en medio de su tercera campaña publicitaria con líneas de etiqueta enraizadas en datos de oyentes altamente específicos. (De hecho, varias personas llamaron a Netflix por parecer copiar Spotify con su publicación). El servicio de transmisión de música recientemente compró anuncios en vallas publicitarias y edificios con un mensaje de marketing basado en el tema “Metas 2018”, con mensajes descarados que a veces son sutilmente políticos.

“Sea sarcástico como la persona que transmitió ‘Bad Liar’ 86 veces el día en que Sean Spicer renunció”, proclama uno. Otro dice, “Come pechuga vegana con la persona que hizo una lista de reproducción llamada ‘Leftist Elitist Snowflake BBQ'”.
Spotify publicó una campaña similar el año pasado, despidiéndose de 2016 con mensajes como “Querida persona que escuchó ‘Lo siento’ 42 veces en el Día de San Valentín, ¿qué hiciste?”. Un mensaje incluso se refería a un vecindario específico de Manhattan: “A la persona en NoLiTa, que comenzó a escuchar música navideña en junio, tienes el espíritu navideño, ¿eh? “. La compañía dijo este año que tenía más de 140 millones de usuarios habituales, con 50 millones pagando planes de suscripción mensual y otros usando un servicio gratuito. servicio que viene con anuncios dirigidos.

Los ejecutivos de marketing de Spotify dijeron el año pasado que evitaron las líneas que parecían estar riéndose de los hábitos de las personas a favor de aquellos que celebraban un comportamiento inusual. También dijeron que pidieron permiso a las personas cuando usaban sus nombres en los anuncios. La gente generalmente estaba encantada de que se le preguntara, dijo el ejecutivo, que notó que la recopilación de datos no era una sorpresa dado que así es como Spotify proporciona a los usuarios sus recomendaciones semanales y listas de fin de año.
Las personas y publicaciones como AdWeek y AdAge calificaron la campaña de “divertida”, “lúdica” e “hilarante”. Si bien esto ha continuado en gran medida este año, también ha habido críticas de que algunos de los mensajes están demasiado cerca de burlarse de los usuarios.

 
Y el alboroto de Netflix no pareció ayudar.

Netflix, que tiene más de 100 millones de miembros, enfatizó que el uso de datos para atender mejor a los usuarios era una parte principal de su negocio y que sus datos de comportamiento se recopilaban de forma anónima.
La compañía ha compartido con frecuencia información interesante sobre los hábitos de los lectores en el pasado, dijo Jonathan Friedland, un portavoz de Netflix. Agregó que el tweet de la semana pasada podría haber inspirado una reacción intensa, en parte porque “se redujo a un nivel individual en oposición a un nivel de tendencia más amplio”. Pero señaló que Netflix no utiliza datos de los clientes para vender anuncios en su plataforma , como lo hacen Google y Facebook, o venderlo a otras entidades.
Los comentarios sobre los hábitos de visualización de Netflix son “fascinantes para la gente”, dijo Friedland. “No es como si estuvieras violando la privacidad de nadie, porque la proposición central aquí es que te conocemos y tratamos de poner las películas y series de televisión correctas frente a ti”.
Texto original aqui.[:]

Dados são o novo marketing?

[:pt]Eu não sei se é só comigo, mas acho que todas essas startups globais parecem estar loucas coletando e trabalhando seus dados para atingir cada vez mais clientes. Mais e mais empresas começam a se perguntar por que e o que acontecerá se elas perderem esse barco. Bem, há uma razão por trás disso que eu chamo de “90% revolução” e – alerta de spoiler – isso provavelmente vai mudar a nossa forma de se comunicar com o mercado para sempre.

Mas por quê?

Digamos que sua empresa tem uma participação de mercado de 10%. No passado, os sistemas operavam somente com os dados próprios, oriundos de transações, utilizando 1st party data. Na era digital, os seus clientes usam dezenas de sistemas para descobrir, pesquisar, comprar e usar produtos em tempo real, através de dispositivos móveis e sociais, tornando latente o uso de 3rd party data.
Agora, os conjuntos de dados anônimos por trás desses comportamentos de compra tornam-se acessíveis para publicidade e marketing através da tecnologia. E aqui vem os “90% revolução”: se os dados de consumo de terceiros ficam disponíveis como um serviço, trabalhar utilizando somente os antigos 10% não fariam você se sentir em uma espécie de “voo cego”?

Em outras palavras, dados são o novo marketing?

Vamos entender com três casos da vida real:
Em primeiro lugar, por que não começar diminuindo significativamente o seu gasto com publicidade sem impacto negativo? Como? Filtrando em tempo real os dados de seus clientes com os dados de publicidade, você evita gastos duplo para alcançar os contatos que você já conhece. Pense nisso, é incrível como muitas vezes os clientes retornam clicando nos anúncios do Google simplesmente pela facilidade. E além da economia de dinheiro, você também não vai abordar seus clientes fiéis como prospects em todos os canais. Esta estratégia clássica cria por si só um ROI imediato para a maioria dos clientes. Em nosso artigo sobre o efeito da segunda venda, esse conceito fica muito claro.
Outro caso é o uso da modelagem look alike. Isso significa que, para atingir a melhor base com dados de terceiros, você deve identificar a audiência que mais se parece com os seus clientes. Se esses prospects anônimos visitam seu site ou veem os seus anúncios, você pode personalizar toda a comunicação em tempo real para conduzir a conversão. Este caso demonstra que o marketing moderno é sobre o contexto de cada interação com o cliente – dados são apenas a ferramenta.
Intenção de dados é o último caso, uma vez que ajuda a transformar a publicidade, do “gritar” para o “ouvir”. Como? Pense em todas as interações em sites de comércio eletrônico, financeiro, varejo ou de viagem que indicam a nossa intenção de comprar alguma coisa. Como pesquisar, ler blogs, comparar produtos, calcular empréstimos, etc. Ao adicionar um cookie único para conjuntos de dados de intenções semelhantes, as empresas podem abordar os prospects em um contexto altamente relevante – enquanto o indivíduo permanece anônimo.
Para ler mais sobre as melhores práticas de dados, faça o download do Modern Marketing Essentials Guide to Data Management. Este guia revela dicas para ajudar os profissionais a definir objetivos de marketing e comunicação com uma auditoria de dados e a serem mais estratégicos com as informações que você estão sendo coletadas acessadas.
Fonte: Modern Marketing Blog[:]

[:pt]Data management: práticas essenciais para o sucesso[:]

[:pt]Dados são o combustível de todas as nossas atividades de marketing. Nossos clientes e potenciais clientes são experientes e trazem altas expectativas para personalização em todas as interações. Sem os dados certos – e no momento certo – ou sem as estratégias mais eficazes para gerir as fontes de dados, qualquer comunicação ou oferta estará morta já no início.
Fazer campanhas generalizadas, tentando mandar tudo para todo mundo não funciona em marketing, afinal clientes são pessoas. E pessoas são diferentes. É hora de utilizar dados para encantar sua audiência e proporcionar as experiências pessoais que seu público espera e merece.

Data Management
Data Management

Data management: uma selva a desbravar

Como um profissional do modern marketing, a essa altura você já deve ter ouvido falar muitas vezes na Big Data. Grosso modo: há mais dados disponíveis no mundo neste momento para suas ações do que em qualquer momento da história.
Vamos entender, agora, o básico a respeito dos níveis de dados.
First Party Data
Este são os seus dados. São as informações que você coletou a partir de ações ou comportamentos dos visitantes do seu site, combinadas com os dados da sua gestão de relacionamento com clientes (CRM), dados de mídias sociais, inscrições ou de dados multi-canal recolhidos de sites móveis ou apps.
Second Party Data
Essencialmente, são os dados first-party de outrabase que você pode usar para ajudar a alcançar seus objetivos de marketing. Por exemplo, você pode formar um relacionamento mutuamente benéfico com outra empresa em que ambos compartilham entre si suas respectivas informações first-party.
Third Party Data
Estes dados são consolidados a partir de sites e canais de terceiros. A third-party ajuda os profissionais de marketing a atingirem um público mais amplo, e quando usado em conjunto com uma campanha, pode ajudar a alcançar grupos de audiência mais diversificados e orientados.

Data management: checagem

Algo que a equipe de marketing precisa fazer constantemente é ter uma boa verificação da realidade à moda antiga. Porque quando se trata de dados, eles sempre vêm em duas formas distintas.

  1. Auditoria
  2. Uma auto-avaliação honesta

A auditoria de dados é exatamente o que o nome diz: uma verificação de todos os dados que você tem atualmente na base ou “o processo de realização de uma auditoria de dados para avaliar como os dados da empresa estão aptos para determinada finalidade. Isso envolve a criação de perfil de dados e a avaliação do impacto da escassez de dados de qualidade sobre o desempenho da organização e dos lucros”.
Estes são os locais principais de onde vêm os dados e que precisam ser auditados:

  • Website
  • CRM
  • Business Intelligence (BI)
  • Aplicações e sites mobile
  • E-mail (Interações ou scores traqueados via marketing automation)
  • Mídias sociais
  • E outros

Quanto à auto-avaliação honesta, nós identificamos três situações principais em se tratando de dados. E você não pode avançar para o próximo passo, a menos que você tenha resolvido estes desafios:
Seus dados estão sujos. Essa é a situação mais assustadora. Você tem um banco de dados ou vários que você não acredita como sendo nem 30% preciso. Faça isto: Obtenha um plano sólido de limpeza de dados e execute-o! Não tenha medo de jogar fora o que não presta.
Suas bases não estão unificadas. Você está confiante na qualidade das informações dos seus, mas tudo ainda está separado em caixinhas. Tomar decisões e estratégias envolve a coleta de informações de todo o lugar. E isto não é escalável, depende de um processo manual. Faça isto: Explore formas de integrar a sua coleção de dados e relatórios e parta para a ação.
Dados estão ok! Os dados estão integrados, mas você sabe que pode fazer mais. Neste nível de sofisticação de dados, qualquer coisa que você pode fazer para melhorar para incrementar o desempenho da base é bem-vinda. Faça isto: busque ideias práticas para transformar seus dados em ações de marketing significativas.
Leia mais sobre o que é Big Data neste link.

Fonte: Marketing Cloud Blog 

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