[:pt]Antecipar o que o consumidor quer, esse é o novo desafio da Era da Assistência [:]

por Marketing Pmwebem Vendas

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Se você trabalha com propaganda e marketing, já deve ter usado os sinais de intenção do consumidor nas suas estratégias. Eles servem para entender as vontades das pessoas e saber como entregar experiências relevantes a elas. Mas é possível ir além e antecipar o que o público ainda vai querer? É isso que as novas tecnologias de marketing permitem.
A jornada do consumidor é bem dinâmica, e é cada vez mais difícil para os profissionais entenderem os sinais de intenção que as pessoas deixam por aí. Isso porque, enquanto procuram o que precisam, as pessoas alternam entre vários canais e aparelhos. Elas podem começar no search e terminar vendo um vídeo, por exemplo. Foi isso que a Hawaiian Airlines descobriu usando o YouTube para estimular as compras das pessoas – e viu as reservas de voos decolarem 185%.
As marcas precisam fazer malabarismos ao trabalhar com dados digitais, além de usar modelos de probabilidade e remarketing. Mas todo esse trabalho manual não é suficiente. Os consumidores esperam mais: eles querem assistência em todas as etapas da compra. Por isso, os profissionais precisam estar sempre à frente: é hora de prever as necessidades das pessoas em todos os passos da jornada.
Por meio das buscas, é possível ter insights reais, e em escala, para entender a intenção do consumidor. Assim, em vez de fazer planejamentos fragmentados e correr atrás do que as pessoas querem, as marcas podem construir um mecanismo para prever as suas necessidades ao longo de toda a jornada.
Para isso, é preciso focar em três ações:

  1. Alinhar o marketing aos resultados da empresa;
  2. Explorar o customer lifetime value (valor do ciclo de vida do usuário, ou CLV);
  3. Fazer o mecanismo funcionar à base de automação e machine learning.

O resultado disso é uma experiência útil para os clientes e que traz novas oportunidades para os negócios.

Otimize a mídia para ter resultados

Tudo começa quando a sua empresa prioriza resultados em vez das métricas de mídia. Pense nisso: 89% dos profissionais de marketing usam métricas estratégicas – como receita bruta, share de mercado ou CLV – para mensurar a eficácia de suas campanhas.1
Por exemplo, a HomeAway, um site para alugar casas de temporada, está no ramo do turismo, no qual os clientes têm expectativas altas e baixa tolerância a erros. Assim, a empresa sabia que precisava estabelecer metas agressivas para crescer e continuar competitiva. Mas ela também percebeu que a abordagem tradicional de mídia não estava funcionando. Não dava para continuar com métricas de curto prazo e resultados isolados.

Por isso, em 2017 a HomeAway decidiu otimizar sua mídia, especificamente o search, de olho nas mesmas métricas usadas nos objetivos gerais da empresa. A estratégia anterior só mensurava conversões de último clique e que vinham de um único dispositivo. Agora a HomeAway trabalha para estimular lucros e usa atribuições data-driven para ajudar as equipes de marketing a entender a intenção, as interações e os sinais do consumidor que possam estimular o crescimento de longo prazo.

Use o customer lifetime value (CLV)

A segmentação nunca vai ser perfeita. Mas, quando a empresa começa a enxergar a segmentação com base no seu valor, ela vai estar disposta a gastar mais para alcançar (e conquistar) os melhores clientes.
Por isso, é preciso entender o valor total de um cliente, para estabelecer o preço do bidding e construir públicos. O CLV é o valor de todas as interações de uma pessoa com a empresa ao longo do tempo – e não só uma. Quando focam no CLV, as marcas atraem mais clientes importantes, estimulam o engajamento contínuo e até aumentam a retenção do público.
Por exemplo, a rede americana de papelarias Papyrus mergulhou no CLV e reconheceu que os integrantes do seu plano de fidelidade têm 66% mais valor que os outros clientes. Quando alinhou esse insight à otimização de mídia, os lucros da Papyrus aumentaram 10 vezes em apenas três meses.

“O que vemos é que nossos clientes especiais gastam mais e compram com mais frequência”, disse Dominique Schurman, CEO da Papyrus. “Outro benefício enorme de estar no programa é que podemos segmentar. A gente pode tentar conversar com os membros que se afastaram, talvez usando outro tom de voz ou uma perspectiva diferente” (você também pode conferir o case completo, em inglês, aqui).

Automação, automação, automação

Quer um jeito eficiente de antecipar a intenção do consumidor sem ter que fazer tudo isso na mão? Já é possível identificar e construir esses padrões com machine learning.
Quem usa ferramentas de automatização para unir todos os processos do marketing tem maiores chances de sucesso. A maioria dos profissionais de marketing acha que é mais fácil atingir os KPIs com um maior investimento em automação e tecnologias de machine learning.3 Os líderes do setor, porém, já estão promovendo mudanças mais abrangentes.
Segundo uma pesquisa feita pelo Google, em conjunto com o MIT Sloan Management Review, os profissionais líderes em mensuração têm uma percepção até duas vezes mais apurada sobre os investimentos feitos pelas suas empresas em automação e machine learning do que seus colegas não tão bem posicionados nessa área.4
E a HomeAway? Para eles, há um número infinito de atributos que embasam os bids relacionados a viagens para anúncios de search. Adotar a atribuição data-driven e bidding automático foi essencial para o seu sucesso. Em 2017, a HomeAway viu seu número bruto de reservas aumentar em 46% em relação ao ano anterior, e sua receita cresceu 115%.

Preveja intenção e estimule o crescimento

Agora fica mais fácil entender porque a concorrência mudou tanto. As pessoas esperam que as marcas saibam o que elas querem e estejam dispostas a ajudá-las. E as marcas que conseguem fazer isso vencem no final.
Ser capaz de entender o consumidor e descobrir suas intenções reais muda o jogo para os anunciantes. É melhor começar a construir um mecanismo que entrega o que importa: antecipar a intenção para estimular resultados que ajudam sua empresa a crescer.
Fonte: Think with Google

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