big data – Página: 2 – Blog Pmweb – Marketing, Vendas, CRM, Hotelaria e turismo.

[:pt]Markie Awards 2016: Wine.com.br é campeã[:]

28/04/2016 por Marketing Pmwebem Vendas

[:pt]O Markie Awards é um reconhecimento mundial a ações de modern marketing que trazem inspiração e inovação ao mercado. Neste ano, a capixaba Wine.com.br recebeu a honraria na categoria “Content is king”.
Além do case campeão, outras duas marcas latino-americanas, figuraram entre os finalistas: Mercado Libre e Magazine Luiza. Todas elas têm em comum o uso da plataforma Oracle Responsys e os serviços estratégicos da Pmweb.
Abaixo você encontra alguns detalhes dessas histórias de sucesso que trazem consigo um denominador comum: todas têm a acuidade dos dados como base. Conheça três cases de data driven marketing reconhecidos internacionalmente:

Wine.com.br: content is king

A Wine.com.br é o maior e-commerce de vinhos da América Latina e terceiro maior do mundo. A empresa possui o ClubeW, maior clube de vinhos da América Latina com mais de 140 mil sócios. Em 2015, a Wine ampliou sua atuação para os mercados de cerveja e café em cápsula, com a WBeer.com.br e Mocoffe.
O objetivo principal do e-commerce Wine.com.br é democratizar o consumo de vinho no Brasil e na América Latina. Para isso, apoia-se em estratégias de marketing de conteúdo, que passam por redes sociais, blogs, e-mail marketing, vídeos e uma revista, que tratam da experiência de consumo do vinho. A empresa desenvolve conteúdo proprietário pautado em experiências relacionadas ao mundo do vinho e orientadas às personas da marca, desde o iniciante até o apreciador maduro, contando com alto engajamento e conversão todos os canais.

A importância das personas
Basicamente, a Wine.com.br desenvolve conteúdo pautado em cinco tipos de personas, classificadas em One (pessoas que estão começando a apreciar vinhos); Classic (apreciadores de vinhos oriundos das mais clássicas e tradicionais regiões do mundo); Premium (bebedores e conhecedores de vinhos sofisticados e nobres, com produção limitada); Sparkling (apreciadores de espumantes) e Fresh (pessoas que preferem vinhos brancos e rosés). Há também os consumidores curiosos, a quem o conteúdo gerado pelos sommeliers pode ajudar no momento da decisão de compra.
A partir do momento em que o cliente entra para a base é mapeado dentro dessa classificação de personas e também passa a fazer parte de um programa de lifecycle marketing por e-mail, desde as boas-vindas até recomendações de rótulos conforme suas preferências de consumo, histórico e comportamento de navegação. Por e-mail, ele recebe, além de ofertas, conteúdo relacionado às experiências do mundo do vinho, como receitas, dicas de consumo e outros. As newsletters também ligam o usuário ao Blog Sommelier Wine, que contém o Diário do Winehunter e ao canal do Youtube, que apresenta receitas desenvolvidas para harmonizações.
Quando o cliente passa a assinar o ClubeW, que também é classificado nas personas descritas acima, ele recebe, além da comunicação por e-mail, a Revista Wine dentro da WineBox, com conteúdo exclusivo.
A marca trabalha conteúdos proprietários também em mídias sociais (Facebook, Twitter e Instagram) com foco em relacionamento, alcançando, de modo geral, pessoas que apreciam vinho.
Alguns resultados
Em 2015, observou-se:
– Crescimento de 40% de acesso de novos usuários no site
– Engajamento em mídias sociais ultrapassa 2.000 menções semanais
– Aumento da base de opt-ins, que triplicou no ano passado e as campanhas com conteúdos informativos e promocionais enviadas por e-mail têm médias acima do mercado em taxas de abertura e clique
– Vendas via mídias sociais, que representam um percentual importante para o total da receita da empresa

Mercado Libre: Best Use of Data Analytics & Insights

Este case aborda as estratégias do Mercado Libre na extração e análise de dados de diferentes fontes. A partir disso, a empresa conseguiu desenvolver diversas ações de e-mail marketing que representaram um grande incremento de receita.
A companhia está presente em 12 países. A partir do uso de dados, atualmente é possível executar análises segmentadas de acordo com cada país e extrair uma profunda compreensão com relação a cada mercado e otimizar suas estratégias.

Fontes de dados
As métricas das campanhas desarrolhadas pela companhia são oriundas de:
Módulo Insights da plataforma Oracle Responsys, em que se pode todos os índices de desempenho relacionadas ao envio, como a taxa de abertura, cliques, bounces e etc;
Microstrategy, através por onde obtêm-se as métricas de negócios como ticket médio, volume de produtos vendidos, ROI e outros.
Esse conjunto entregam um poderoso extrato do alinhamento da estratégia de marketing a estratégia de vendas.
Alguns resultados
A principal ferramenta de data driven marketing do Mercado Libre é o e-mail marketing. Em 2014, esse canal representava apenas 1,5% do share de canais de vendas. Em 2015, o meio cresceu em tamanho e importância na empresa em comparação com outros canais, atingindo 5%, o que representa um aumento de mais de 200%.

Magazine Luiza: Best Integrated Consumer Marketing Program

O Magazine Luiza é o segundo maior varejista do Brasil lojas físicas e on-line. Para a marca, há uma única base da clientes e foi necessária alguma solução para a integração de ambas as verticais em um esforço omnichannel.
A tecnologia Oracle Responsys e os serviços estratégicos e de dados da Pmweb ajudaram o Magazine Luiza a orquestrar as plataformas e-mail e sms através da jornada do cliente em um programa de lifecycle marketing.
Assim, a marca pôde alcançar excelentes resultados, como mensagens SMS, que contribuíram com 17% do ROI das vendas de lojas físicas, além de aumentar as vendas on-line e ajudarem em reativação da base.
[:]

[:pt]Data is the new money[:]

28/12/2015 por Marketing Pmwebem CRM, Marketing

[:pt]

Dados. Dados. Dados.

Eles estão em todos os lugares e são mais importantes do que você imagina.

Quão importante é saber o histórico de compras para enviar uma nova oferta?
Quão essencial é saber onde o cliente mora para enviar uma promoção de aéreo?
Quão fundamental é saber o momento da vida do seu cliente? É hora de enviar oferta de panela ou assinatura de fralda?
Seu cliente é fã de cartão de crédito ou com um pequeno incentivo paga no débito ou no boleto?
Ele compra cervejas ou é fã de um bom vinho?
Ele mora sozinho ou com a família?
Ele tem carro ou usa transporte público ou táxi?
Tem animal de estimação?
Boa parte dessas informações está nas fontes de dados das empresas e não é utilizada da forma devida. Seu cliente é único e quer ser tratado de tal forma. Para tornar a comunicação individualizada, você precisa entender os seus dados, interpretar e extrair deles insumos para as suas decisões.

Vamos ver algumas origens de dados e como aproveitar eles nas suas estratégias:

– histórico de compras: é a relação de tudo aquilo que o cliente já adquiriu na sua loja, a forma como pagou, qual foi a entrega escolhida e etc. Com isso, sabe-se sobre a recorrência, o ticket médio, o quanto ele é suscetível a promoções e a datas especiais. Melhor ainda se você conseguir unir o histórico de compras online com as compras em pontos físicos, com isso, você poderá extrair ainda informação do tipo de produto que ele prefere comprar na web ou no ponto de venda e poderá inferir com mais assertividade sobre a relação deste cliente com a sua marca.
– histórico de crédito: mostra o comportamento do cliente como tomador de empréstimos e financiamentos, fala sobre quanto pegou emprestado, de quem foi, quanto tempo demorou a pagar, se pagou em dia, etc. Com bases nestas informações, instituições financeiras podem oferecer novos produtos com taxas especiais de financiamento, marcas podem abrir linhas especiais de crédito para um segmento específico de clientes ou ofertar outros serviços do mesmo grupo, expandindo o mix de produtos dentro da mesma carteira de clientes.
– web behavior: essa é uma fonte riquíssima de informação! Através dela que é possível identificar por quais produtos o cliente navegou, se clicou, quanto tempo permaneceu na página, se leu as recomendações, quantas vezes visitou a mesma página, se procurou produtos similares ou substitutos. Mostra também o comportamento do cliente com o website, oferecendo insights valiosos para que a empresa possa sempre aprimorar a experiência web do cliente, facilitando a busca de produtos e reduzindo o número de cliques, tudo para aumentar a conversão.
– in store behavior: da mesma forma que mapeamos o comportamento do cliente no website, é possível acompanhar a jornada dele dentro da loja. Por quais corredores ele passou, por quais produtos se interessou, quais olhou e não colocou no carrinho. Ele ficou passeando e olhando os produtos ou foi direto para o que ele precisava? Os dados in store são muito valiosos e são tendência ao redor do mundo.
– fidelidade: um cliente fiel é um cliente que tem uma taxa de recompra positiva. A recompra se dá por diversos motivos: uma experiência de compra satisfatória, produtos de qualidade, pagou um preço que achou correto e foi bem atendido. Todos os quesitos fazem o cliente voltar a fazer negócios com uma marca. Como existem inúmeros graus de fidelidade, as marcas criam diferentes segmentações de acordo com o nível de engajamento e, através disso, oferece diferentes benefícios e condições exclusivas. Um cliente fiel é um cliente que se lembra da sua marca, que a tem como preferência de compra e que, muitas vezes, aceita algum tipo de inconveniente por conta da positiva relação já construída.
– interesse: é importante que você saiba um pouco mais sobre o seu cliente, independente dos seus canais. Dados demográficos sobre a idade e o sexo, juntamente com os interesses expressos nas suas atividades online como as categorias de afinidade, segmentos de interesse no mercado. Com base nestas informações, é possível fazer inferências específicas para entender comportamentos e previsões.
Com tantas informações à disposição, mandar a mesma mensagem para todos os clientes é como mandar ele embora da sua loja. Crie campanhas que façam sentido para o destinatário. Automatize suas estratégias com tecnologia. Faça e-mails com conteúdo dinâmico. Use essas informações para se aproximar do seu cliente.
Data is the new money. Não economize.
[:]

Indique um amigo: o paradoxo do aumento de base

10/11/201519/04/2023 por Marketing Pmwebem Marketing

As campanhas conhecidas como Indique um amigo fazem parte da estratégia de crescimento de base das empresas com operação digital. Basicamente, essa abordagem incentiva que os clientes atuais informem à marca o e-mail de amigos e familiares para que eles também passem a fazer parte da sua base de contatos, geralmente oferecendo algum benefício, caso o e-mail indicado aceite receber seus emails.
Até aí tudo bem? Mais ou menos.

Onde mora o problema?

Apesar de ser uma ação relativamente simples, ela resulta em um dos aspectos mais sensíveis do e-mail marketing: o envio de emails sem a permissão do cliente.
A grande questão é que, após um cliente indicar o endereço eletrônico de um amigo, a marca precisa se comunicar com a pessoa indicada para que ela aceite receber e-mails promocionais desta marca. O resultado é o paradoxo: como enviar um e-mail pedindo a permissão para começar a enviar e-mails? Mas não se preocupe, existe uma solução.

Solucionando o paradoxo

Primeiramente, é importante ter em mente o que talvez seja o maior mandamento do e-mail marketing: nenhum conteúdo promocional deve ser enviado para um contato que não tenha dado a permissão explícita para recebê-lo. Portanto, a comunicação da ação de Indique um Amigo deve ser pensada de forma relacional e não promocional. Ou seja, o objetivo é iniciar um relacionamento com esse novo contato, e não forçar uma venda logo de cara.

Existem duas abordagens possíveis para a implementação desta ação. Veja quais são:

1) Se sua empresa possui um IP Transacional
A maior parte das ferramentas de e-mail marketing permitem enviar mensagens transacionais para clientes opt-out. Sendo assim, quando um atual cliente fizer a indicação de um e-mail, o endereço indicado deve ser incluído na sua base de contatos como opt-out, visto que ele ainda não deu permissão para receber e-mails.
Tendo um IP transacional, será possível enviar um e-mail para este contato, dizendo que ele foi indicado para fazer parte da sua base de relacionamento. A comunicação deve ser transparente e deixar claro quem o indicou.
Um call-to-action simples e chamativo deve levá-lo a confirmar que, de fato, deseja receber os e-mails da sua empresa. Somente ao clicar nesse call-to-action, a pessoa deverá ser tornar opt-in na sua lista e começar a receber seus conteúdos promocionais, o que pode ser feito de modo automático ou manual por meio de uma campanha de boas-vindas.

2) Se sua empresa não possui um IP transacional
Nesse caso, implementar o indique um amigo pode ser um pouco mais difícil, mas também é possível. Os indicados precisarão entrar como opt-in na sua lista de contatos, porém não devem receber campanhas promocionais até que ele clique no call-to-action da campanha de Indique um Amigo, confirmando que deseja receber os e-mails da sua marca.
Uma forma de facilitar a operacionalização dessa abordagem é, caso a pessoa não clique no call-to-action num determinado período (por exemplo, nos próximos 30 dias), ele automaticamente é transformado em opt-out. Isso garante que, no futuro, ele não receba conteúdos promocionais por engano. Caso contrário, e-mails enviados sem autorização podem gerar altas taxas de spam complaint, o que pode contribuir para os demais e-mails caírem no spam e reduzir a entregabilidade geral.
Agora que o paradoxo foi resolvido, você já sabe como fazer a correta implementação da ação de indique um amigo, aumentando sua base de contatos sem ferir as escolhas dos seus clientes e prospects.

Follow them and you will rock!

[:pt]O que é data driven marketing[:]

30/10/2015 por Marketing Pmwebem CRM

[:pt]Data driven marketing tem uma definição tão óbvia quanto parece. É o marketing orientado a dados e refere-se a decisões e ideias que surgem a partir da análise das informações coletadas sobre o cliente. É a base do machine learning e do marketing preditivo. É também sobre quantidade e qualidade.
A quantidade de dados no mundo está dobrando a cada dois anos, e atingirá 40 trilhões de gigabytes em 2020, de acordo com estatísticas do Gartner e IDC. Em 2020, a quantidade de dados no mundo terá aumentado 50 vezes desde 2011. Portanto, há dados demais para gerenciar usando processos tradicionais. Os processos que você usou um ou dois anos atrás já estão obsoletos. É essencial atualizar continuamente sua tecnologia e suas operações de marketing, e como você interage com os clientes.
É necessário simplificar os dados e o acesso a eles. A melhor maneira de fazer isso é através da tecnologia, com o uso de plataformas de marketing automation – ou automação de marketing.

Aplicações do data driven marketing

Ações de marketing orientadas a dados têm o consumidor como centro da estratégia e tendem a gerar mais engajamento, uma vez que, se bem desenvolvidas, entregam mensagens relevantes e geram resultados em vendas. Nessas ações, pense em pessoas, não em usuários.
Veja algumas práticas:

Data driven marketing foi o que garantiu às Lojas Colombo o Markie Awards de Customer Centricity
Data drive marketing e a Black Friday
Data driven marketing e o consumidor omnichannel
Data driven marketing e individualização da estratégia
Data driven marketing e o case da Wine Vinhos

Por que investir

Se apesar de tudo isso, você ainda não está convencido sobre a importância do uso dos dados em marketing, ainda temos um último argumento: ROI. As ações via data driven marketing são 100% mensuráveis e você conseguirá facilmente apontar o ROI de seus esforços totais. Eles vão mostrar o que deu e que não deu certo. Assim, basta olhar pra frente e criar hipóteses para melhoria e crescimento futuro.
[:]

[:pt]Individualização, data-driven marketing e o consumidor omnichannel[:]

27/10/2015 por Marketing Pmwebem CRM, Marketing

[:pt]As pessoas estão se conectando com marcas através de múltiplos canais, o que significa que as marcas devem fazer mais para impulsionar a fidelidade dos clientes. Portanto, as equipes de marketing precisam aproveitar insights das diversas fontes de dados disponíveis para criar diálogos interessantes e relevantes com os clientes. É o chamado data-driven marketing.
Quanto mais personalizada a experiência, mais feliz o cliente. E o cliente feliz não é apenas aquele que deseja comprar mais, ele é engajado, e – talvez o mais importante – se torna um defensor de sua marca.
É importante considerar que cada consumidor está na sua própria e única jornada. Motivações para experimentar, comprar ou permanecer fiel mudam de pessoa a pessoa. Mas as empresas podem se apropriar desse momento usando a tecnologia para coletar, interpretar dados e criar campanhas contextualizadas que são acionados por comportamento individual. É preciso ter uma visão que permita usar o big data para automatizar e entregar uma comunicação ainda mais personalizada, que aumenta o engajamento, as vendas e fortalece o relacionamento entre cliente e marca. Veja como algumas estratégias de data-driven marketing para a Black Friday.
Também é necessário contextualizar qualquer mensagem usando uma série de fatores, incluindo a localização, o clima, idade e sexo do cliente, marcas favoritas e produtos, histórico de navegação, comportamento e histórico de compra do passado e carrinhos abandonados.
Aqui estão nossas cinco principais dicas sobre como trabalhar individualização num esforço de data-driven marketing.

Estabeleça uma relação de confiança com seus clientes

O primeiro passo para um projeto de personalização é estabelecer uma relação de confiança com os clientes. Dessa forma, eles irão fornecer mais informações pessoais, o que permitirá ocorrer a individualização. Quanto mais dados uma empresa for capaz de reunir sobre seus clientes, mais refinadas e orientadas as mensagens de marketing se tornam.

Não rastreie pessoas que não querem ser rastreadas

Construir um relacionamento com os clientes não inclui monitorar aquelas pessoas que não querem ser monitoradas. As marcas precisam ter permissão explícita para recolher determinadas informações sobre os usuários.
Sua empresa é liberada para pedir o máximo de informações que quiser, mas isso tem de ser ponderado, considerando que algumas pessoas não ficarão felizes com essa coleta de dados sobre eles.

Crie segmentos de um (ou individualização!)

Aprendemos na faculdade que é preciso criar segmentos de clientes com base em características comuns que compartilham. Agora, com uma maior quantidade de dados que estão sendo coletadas sobre as pessoas, estamos vendo segmentos de um serem desenvolvidos. É exatamente sobre isso que comentamos no artigo “Mais individualização, menos segmentação”.
Mensagens individualizadas têm base em preferências e informações demográficas e, portanto, se tornam relevantes por si só. Quando alguém vê ofertas altamente personalizadas e mensagens dirigidas especificamente a si, acaba se tornando mais propenso a responder a esse tipo de marketing.

Ofereça promoções e ofertas personalizadas e em real-time

Os clientes são muito mais propensos a responder a uma oferta ou promoção, se ela é personalizada e enviada para eles enquanto eles estão realmente com intenção de compra um produto ou um serviço. Quando a comunicação de ofertas é individualizada, as pessoas são mais receptivas e tendem a comprar mais, elevando o ROI da operação.

Ofereça mensagens personalizadas por idade

Outra forma que um varejista pode realmente personalizar mensagens de marketing aos seus clientes é descobrir as diferentes faixas etárias seus clientes e oferecer-lhes o conteúdo com base nesse fator demográfico.
Está cada vez mais claro que a individualização do marketing, principalmente pelo canal e-mail merkting, é a chave para campanhas de sucesso, conduzindo receita incremental e que as interações em tempo real contextualmente relevantes são extras e não opcionais para os profissionais de marketing.
Fonte: Econsultancy[:]

[:pt]Black Friday e data driven marketing[:]

21/10/2015 por Marketing Pmwebem Marketing

[:pt]A Black Friday já figura entre as três principais datas para o e-commerce brasileiro. De acordo com uma pesquisa da E-bit/Buscapé, cerca de 80% dos consumidores online já aguardam o período para fazer compras.
Para a Black Friday 2015 falta pouco mais de um mês e as empresas devem desde já apostar no relacionamento para garantir as vendas. Nossos especialistas comentaram sobre cinco fatores extremamente relevantes para que o evento seja um sucesso de público e vendas.

Como trabalhar e-mail marketing na Black Friday

Black Friday é um momento em que os clientes estão esperando conteúdo promocional, por razões óbvias. Mas, ao mesmo tempo, todo o país está fazendo isso. Portanto é importante conseguir se destacar dos concorrentes, apresentando e-mails com conteúdo relevante e que leve em conta o perfil de compra e os interesses que o cliente já declarou.
Parece distante, mas é bom começar agora a ativação da Black Friday por meio de conteúdos secundários em campanhas de e-mail, como snippets e banners oferecendo ofertas exclusivas para quem clicar, por exemplo.
Do ponto de vista da entregabilidade, é fundamental enviar e-mails apenas para opt-ins e evitar contatos inexistentes. Os envios blast, ou seja, para a toda base, podem acontecer, desde que obedeçam a uma régua de relacionamento – começando pelos mais engajados, priorizando contatos com histórico de interação e tentando reativar os menos engajados.
Portanto, é preciso considerar todo o histórico do consumidor para garantir que, mesmo na Black Friday, todo o ciclo de vida dele faça sentido.

Big data is your data

Para que as campanhas de e-mail marketing sejam relevantes e falem com a pessoa certa, no momento certo e com a mensagem certa, dados são o combustível para isso. Durante o período promocional, ocorrerão muitos envios, portanto é necessário que a segmentação dos dados seja apurada e as integrações constantes e eficazes. Foco no data-driven marketing, ou marketing orientado a dados.
Nosso time de data services sugere que haja cargas históricas antes Black Friday para evitar sobrecarga na plataforma de envios de e-mail e suas integrações. Além disso, nesse momento o senso de tempo é importante, pois acontecerão novos cadastros, abandono de carrinho e outras ações inerentes ao período. Dessa forma, o time de tecnologia deve estar a postos para evitar intercorrências.

Como aumentar a base na Black Friday

Sugere-se a publicação de uma landing page umas três semanas antes com contagem regressiva para a Black Friday. A intenção é que a página sirva como um pré-cadastro para as promoções, uma espécie de teaser com categorias de produtos que vão estar em liquidação para já se ter uma segmentação por interesse.
Para aumentar a base de contatos nesse período, apenas uma mudança na página de cadastro para as cores da Black Friday já faz uma diferença no aumento dos opt-ins.
Após o cadastro, é fundamental que os novos usuários sejam impactados com uma campanha de welcome, ou boas-vindas, o que pode, inclusive, prepará-lo para a compra com um clique.

A operação na sua mão

Compartilhe a meta da Black Friday com seus operadores logísticos, pois tão importante quanto vender é entregar os produtos e não frustrar os consumidores. Além disso, a comunicação deve estar alinhada com o call center, para que o time esteja preparado para auxiliar os clientes e evitar transtornos.

Marketing de conteúdo

Uma dica de marketing de conteúdo para a Black Friday é sair na frente com conteúdo informativo nas mídias sociais. Oferecer cupons de descontos extras são ótimas maneiras de engajar. Além disso, um exemplo prático, que tal trocar um benefício por um tweet?

E depois?

A Black Friday é uma ótima oportunidade para o início do relacionamento, um primeiro passo de uma grande jornada.
Aproveitar o opt-in e a primeira compra no período para manter o relacionamento ao longo do próximo ano com ofertas relacionadas com o que a pessoa comprou. Para que este não seja só um cliente de Black Friday, mas de todas as datas.[:]

Dados são o novo marketing?

05/10/2015 por Marketing Pmwebem 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]Da água para o vinho: o crescimento da Wine a partir do uso de big data[:]

17/08/2015 por Marketing Pmwebem CRM

[:pt]De todas as coisas por que o Brasil é conhecido, ser um dos mercados de mais forte crescimento no consumo de vinho não é uma delas. Mas isso está prestes a mudar. E o responsável por essa mudança é a Wine, que está criando uma cultura de apreciação da bebida por meio de ações de marketing que usam um conhecimento profundo da base de clientes.
A Wine.com.br tomou a incomum – alguns dirão ousada – decisão de tentar desenvolver uma cultura de amor ao vinho em um país onde ela mal existia antes. O momento coincide com um aumento na apreciação do produto. De acordo com pesquisa da Euromonitor International, a sede do brasileiro para o vinho importado crescerá 42% até 2016, representando o mais rápido crescimento do mercado de vinhos no mundo. Em contraste com a França, onde 45 a 50 garrafas são consumidas por pessoa por ano, o consumo de vinho per capita anual no Brasil é de apenas duas ou três garrafas.
“Sentimos que ou não dispomos de um mercado no Brasil ou existe um enorme potencial”, diz o CIO da Wine, Jorge Tung.
A startup brasileira está usando a tecnologia em nuvem e uma profunda análise de dados para identificar potenciais clientes, mantendo a carteira atual engajada através de campanhas de marketing altamente personalizadas e impulsionadas por análises de comportamento.

Para construir sua base de consumidores, a empresa lançou, em 2010, um clube do vinho baseado em assinaturas, o ClubeW. A iniciativa serve para incentivar os membros a tentar novas experiências, compartilhar seus comentários, e, consequentemente, voltar para mais vinho. “Demorou quatro anos para adquirir 40 mil membros e a maioria dos bebedores de vinho são experientes”, diz Tung.
O passo seguinte foi tentar converter alguns dos 77,6% dos brasileiros adultos que não bebem vinho, começando com a geração em ascensão: os millennials. A partir da parceria entre Tung e o CMO Richard Flores, a Wine enviou recomendações personalizadas de vinho aos clientes potenciais.

Não é milagre, é tecnologia e Big Data

O motor das campanhas de e-mail de marketing automatizado da Wine.com.br é a Oracle Responsys Marketing Suite, representada no Brasil pela Pmweb. A plataforma permite que a empresa desenvolva conteúdo individualizado de acordo com o nível de experiência do consumidor com o vinho. Essa capacidade torna-se particularmente importante na evolução dos clientes: de bebedores de vinho de entrada para entusiastas e, finalmente, para conhecedores.
“Mover alguns dos nossos insumos de marketing para a nuvem nos permitiu reagir e adaptar mais rápido”, diz o CMO Flores. “Este tem sido um divisor de águas, uma vez que nossos volumes têm dobrado a cada ano.”
A plataforma, integrada com o data warehouse da empresa e seu sistema de recomendação proprietário, permite à Wine testar os dados de compra e de feedback de consumo dos clientes, bem como cruzar perfis correlatos para produzir recomendações futuras. O sistema, então, sugere os melhores produtos ou campanhas para cada cliente individualmente.

Machine Learning

A partir das ações acima, algumas regras de comunicação são estabelecidas, tais como a frequência de e-mails enviados, opt-outs e histórico de compras. Cada interação, bem-sucedida ou não, é registrada. O feedback é enviado para a data warehouse que, em última análise, realimenta o sistema de recomendação para que ele siga aprendendo com os novos dados. “Quanto mais nós usamos a integração, melhor e mais preciso o sistema se torna”, diz Tung.
O resultado ajuda a Wine a rever as campanhas com baixo engajamento e a cultivar interações e relacionamentos significativos com os seus clientes. “Apesar de a maioria ter dois conjuntos de clientes – experientes apreciadores de vinho e os novos entrantes – nós não queremos tratar os clientes como perfis, mas como indivíduos únicos”, diz Tung.

Desde que a Wine.com.br entrou no mercado, em 2008, cresceu de R$ 9 milhões (US $ 2,8 milhões) em seu primeiro ano ao estimado em R$ 300 milhões (US 95,5 milhões dólares americanos) em 2015. No processo, tornou-se o a terceira maior empresa de vinhos de e-commerce no mundo e o varejista online da bebida número um vinho da América Latina.
A Wine também começou a vender cerveja artesanal (WBeer.com.br) e, no ano passado, adquiriu uma empresa de cápsulas de café, a Mocoffee. Rogerio Salume afirma: “Temos o privilégio de trabalhar com o que acreditamos e com amor. Assim entregamos momentos de prazer e felicidade para cada um dos nossos clientes.”
Afinal, segmentação não basta. É preciso individualizar a comunicação.

Fonte: Forbes

[:]

[:pt]Marketing e tecnologia da informação: mais próximos do que nunca[:]

06/07/2015 por Marketing Pmwebem CRM

[:pt]Há algum tempo observamos uma ruptura no perfil do profissional de marketing atual. Entendia-se que, para trabalhar nessa área, a pessoa deveria ter habilidades mais criativas e relacionadas às ciências humanas, menos matemáticas e exatas. Mas essa linha está cada vez mais fina e delicada, uma vez que o desafio desse tipo de profissional é transformar dados em ações. E essas ações precisam ter o consumidor como centro da estratégia.

A dependência dos dados para o desenvolvimento de estratégias efetivas traz à tona outro tipo de profissional: o de tecnologia de informação. Esse cara não pode mais ser o arquétipo do programador fechado em sua baia, olhando para códigos com fone nos ouvidos e sem olhar para os lados. Ele não pode mais somente se preocupar com os aspectos técnicos, mas com o ramo do negócio como um todo. O profissional de TI precisa entender a missão da empresa. O setor de tecnologia de informação tem de ser um departamento aberto, voltado para fora. É papel dos profissionais de TI saber como seu trabalho pode ajudar a alcançar os objetivos da empresa.
Quando as áreas de marketing e TI relacionam-se em sintonia e em torno de um objetivo comum, fica mais fácil elaborar e desenvolver um projeto de business inteligence, que vai beneficiar a empresa e seus clientes. Ambos os setores têm de compreender as necessidades e os processos um do outro e isso se resolve com entendimento mútuo. TI entendendo a missão de marketing e o marketing compreendendo TI como um apoio estratégico que dá as melhores soluções tecnológicas.
Dados consistentes e bem modelados são fundamentais para estratégias assertivas de comunicação. Por exemplo, o Luizalabs, braço de tecnologia do Magazine Luiza, desenvolveu um programa próprio de recomendação de produtos. O sistema capta os dados de comportamento do usuário no site e essas informações são recebidas e parametrizadas pela Pmweb e utilizadas em ações de e-mail marketing automatizadas. Essa inteligência artificial garante conteúdos relevantes para cada cliente do Magazine Luiza: se ele navegou e clicou em artigos esportivos, se o cliente navegou e clicou em produtos de informática receberá recomendações da categoria na próxima comunicação por e-mail.
A ferramenta de recomendação foi possível graças à sinergia entre os times de TI e marketing, que trabalharam em torno de um objetivo comum: aprimorar o relacionamento online com o cliente. Aliás, unir a diversidade de competências comuns a marketing e tecnologia da informação em prol do consumidor será diferencial de uma marca em tempos de big data.[:]

[:pt]Machine learning – você precisa saber a respeito[:]

05/05/2015 por Marketing Pmwebem CRM

[:pt] machine-learning-2
Faz poucos dias o site How Old Do I Look caiu nas graças da internet. Usando tecnologias de reconhecimento facial (assim o Facebook faz com as fotos, em que ele sugere marcar seus amigos), o sistema analisa fotos e mostra quase instantaneamente a idade e o sexo das pessoas que estão nas imagens. Confesso que dá um medinho de parecer mais velho para a máquina, mas comigo ele acertou quase em todas. É divertido.

Um dos princípios por trás dessa tecnologia é a machine learning, em que os sistemas criam alguns parâmetros com base em comportamentos e características e ‘aprendem’ conforme novas ações ou dados vão surgindo. Na última década, a aprendizagem das máquinas nos trouxe carros que dirigem sozinhos, pesquisas na web mais eficazes e uma melhor compreensão do genoma humano. O conceito de machine learning está tão difundido hoje, que você provavelmente tem contato com isso diversas vezes por dia e nem sabe. Muitos pesquisadores também acham que essa é a melhor maneira de fazer progressos no sentido de trazer nível humano à inteligência artificial.
Atualmente ela é considerada a tendência, em dados e análise, mais importante para todo mundo, não apenas para aqueles que estão tentando usá-la para aumentar a receita e oferecer novos valores para consumidores.
Trazendo para a realidade do lifecycle marketing, vai levar os sistemas a identificarem o melhor momento e o indivíduo com quem se comunicar. No e-commerce, promete auxiliar no sistema de recomendação de produtos a partir da segunda ou da terceira compra, quando há mais insumos de web behavior, permitindo antecipar comportamentos de compra ao implementar programas de cross sell e up sell, por exemplo, com mais assertividade.

Mas, para tudo isso acontecer, é preciso, antes, ter três premissas aplicadas na sua empresa:

Contratar uma tecnologia que possua insumos para machine learning
Ter profundo conhecimento da aplicabilidade dos dados first, second e third party
Aproveitar todo conhecimento sobre os dados e praticar data-driven marketing

Para saber mais:
A Stanford University oferece um curso online gratuito de Machine Learning. Os vídeos das aulas também tem legendas em português. Uma boa oportunidade!
Fontes:
How Old Do I Look
Stanford University
Advertising Age[:]