Marketing Preditivo: ciência de dados auxiliando na assertividade das tomadas de decisão

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Em tempos de transformação digital e de orçamentos mais curtos, cresce e muito a importância da assertividade como um todo e muito tem se falado sobre Marketing Preditivo.

O principal motivo disso é razoavelmente simples: sua empresa gostaria de falar com o público certo, dialogar com o discurso certo e na hora exata.

Nem sempre há recursos para muitos ciclos de tentativa e erro, tão comuns em estratégias de negócio e visto em diversas empresas, essa é uma experiência.

Com base neste cenário podemos concluir que o valor do Marketing Preditivo é elevado, valendo-se da ciência de dados e seus cálculos estatísticos para aumentar as chances de sucesso, especialmente de ações digitais.

Utilizando ferramentas de cloud computing e de machine learning (Inteligência Artificial), as empresas podem tirar a arbitrariedade do trabalho e se aproximar dos dados na hora de tomar decisão, tudo isso de forma ética.

Cloud Computing permite a escalabilidade de processamento sob demanda, fundamental para lidar com o volume de dados que podemos processar.

Machine Learning, uma fatia de inteligência artificial, provavelmente a vertente que mais ganhou com a combinação de Big Data + Escalabilidade, tem permitido a criação de soluções antes impossíveis ou restritas a corporações com grande poder de investimento em soluções, como o Marketing Preditivo.

Para este engajamento, é importante questionar o quanto o julgamento imparcial das eventualidades promove a alavancagem dos níveis de motivação comercial, considerando claramente que o incentivo ao avanço tecnológico, assim como a mobilidade dos capitais pode auxiliar a preparação e a composição das ações a serem executadas.

Por ora, como aproveitar, no dia a dia do negócio, a grande quantidade de informações sobre consumidores e empresas disponíveis? Analisando dados!

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Marketing Preditivo

Marketing Preditivo é uma técnica que permite às empresas um profundo conhecimento antes de qualquer execução, oportunamente as iniciativas tem mais chance de acerto ou erro.

É o processo de alavancar a busca de seus dados e usá-los de forma absolutamente estratégica para aprimorar seus relacionamentos com seu público-alvo.

Quando sua empresa obtém uma compreensão mais profunda do seu cliente, consegue não só entender melhor suas necessidades, mas também prevê-las.

Dessa forma é possível entregar soluções para problemas que ele possa ainda nem ter visto. Assim sua empresa ganha status de facilitadora – e o coração do seu cliente.

Diferença entre Marketing Preditivo e Analytics

A grande diferença entre estes estes dois conceitos é poder olhar para o futuro e ganhar um poder maior de ação – coisa que o Analytics sozinho não fará por você e sua empresa.

Modelos preditivos são a grande solução que muitas empresas buscam hoje em dia, como forma de se antecipar às necessidades de seus clientes, uma vantagem única que coloca sua marca à frente da concorrência.

Análise Preditiva

É uma tecnologia que gera previsão de resultados, baseada em um histórico de dados e algoritmos estatísticos, que tem por objetivo fornecer tendências para as companhias utilizarem em suas estratégias.

Ao consolidar esses padrões históricos de comportamento, as análises preditivas conseguem identificar probabilidades de resultados futuros.

Aplicabilidade da Análise Preditiva

Melhore sua inteligência sobre seus clientes

As informações contidas em seu banco de dados podem ser um bom começo para entender melhor seus clientes. Agregue isso a uma plataforma preditiva, que reúna dados de clientes colhidos em todas as áreas de sua empresa: marketing, vendas, finanças, suporte técnico e produto.

Conheça quem são seus melhores clientes: a pessoa certa

Com todos estes dados em mãos, é hora de criar perfis de seus melhores clientes.

  • Como é a sua jornada de compras? 
  • Como eles se tornam clientes fiéis?
  • Que esforço de marketing gerou mais engajamento entre eles, suas razões para comprar seu produto?

Assim é possível entender quais desses atributos se combinam e se correlacionam para transformar um prospect em um cliente.

Crie campanhas de marketing mais impactantes: a coisa certa na hora certa

Agora que você sabe como seu cliente ideal se comporta através das etapas de sua jornada de compra, use a análise preditiva para determinar o tipo de ação que mais ajudou a converter as vendas.

Aumente a lealdade dos seus clientes e reduza pontos de conflito

É mais caro conquistar novos clientes do que manter os já convertidos.

Assim como você pode usar o marketing preditivo para criar perfis dos seus melhores clientes, pode também usar para identificar clientes com alto risco de atrito.

Com essa informação em mãos, você pode tomar medidas preventivas para garantir a assertividade do processo.

Análise Preditiva e Big Data

As previsões são criadas a partir do cruzamento de diversos tipos de dados, que identificam padrões de comportamento baseados em diferentes ações – tudo viabilizado por um Big Data.

Isso significa que não somente é analisada a quantidade e frequência de compra, mas sim o nível de satisfação do cliente, os feedbacks que ele reportou, sua localização, faixa etária e até hobbies.

Diante de uma avaliação holística de todos esses dados é que as tendências podem ser apontadas e as decisões serão baseadas em fatos e não em sentimentos.

No mar de dados em que vivemos atualmente, coletados a partir de pessoas e até sensores, as análises preditivas fornecem o embasamento essencial de direção, para que as empresas alcancem seus objetivos com sucesso.

Isto é feito a partir das previsões do que pode acontecer, para que se possa responder no tempo adequado, a fim de seguir no caminho mais exato, seguro, rentável e eficiente.

Aplicações promissoras utilizando Marketing Preditivo

Previsão de ROI de campanhas digitais

Toda empresa que já está em operação há algum tempo conta com resultados passados que podem dar origem a um modelo computacional, baseado em estatística, para indicar o melhor direcionamento para cada investimento digital. É possível simular o ROI de uma campanha antes de executá-la. O mais importante é que esses modelos matemáticos sejam vivos, fazendo parte de um ciclo evolutivo. A cada novo resultado de investimentos, a fórmula é atualizada. Com isso, a assertividade tende a crescer até superar o índice de 70%.

Sugestão de investimento baseado em metas

O Marketing preditivo não apenas permite se antever os resultados de acordo com as ações e os recursos, mas também pode percorrer o caminho inverso, indicando qual o investimento adequado de acordo com as metas estipuladas. Da mesma forma que a aplicação anterior, um cálculo matemático vivo fornece estimativas cada vez mais assertivas sobre o quanto é preciso aportar de verba. Este uso também serve como uma espécie de balizador para saber se uma meta é factível.

Profiling de consumo

O Marketing preditivo também garante ao negócio analisar quais públicos são acionados por cada campanha e, assim, investir em ações mais personalizadas para cada cluster. O envio de um e-mail Marketing único para uma extensa base de clientes e prospects, por exemplo, custa a perda de autoridade e de relevância. É importante dividir as pessoas por perfil para fazer a oferta correta.

Predictive Lead Scoring

Grande parte das empresas, hoje, já aplica técnicas de geração de leads, mas a maioria ainda erra no tratamento que dá a essa base de contatos. Com um número alto de prospects, nenhum negócio consegue ter um time de vendas suficientemente numeroso a ponto de conseguir ligar para todos. A capacidade de rankear os leads de acordo com o potencial para conversão é fundamental para direcionar esforços e investimentos. Além de pinçar os possíveis futuros clientes que precisam ser abordados, a técnica aponta quais prospects devem ser introduzidos nas diferentes fases da régua de nutrição. Isso racionaliza custos e faz com que o trabalho possa ser mais personalizado.

Oferta contextual

Mostrar algo sistematicamente para um usuário que visualizou um produto, mas não fechou a compra, por meio do retargeting, é comum. Só isso, no entanto, pode não ser suficiente. Outra tática, a oferta contextual busca compreender a jornada de compra do cliente que apresenta mais chance de conversão. Como é a navegabilidade dele? Com essa informação posso tentar conduzir mais prospects por esse mesmo caminho, tirando possíveis distrações do percurso. É possível incluir aqui dados externos à interação na internet. Uma companhia que alugue geradores, por exemplo, pode levar em consideração os níveis dos reservatórios das usinas hidrelétricas de cada região do país na hora de priorizar investimentos na comunicação de ofertas a clientes.

Detecção de anomalias na jornada do usuário

Se no tópico anterior a atenção estava voltada para o que está dando certo, gerando demanda, agora o foco está no que está dando errado. Não raro, problemas de navegação e de usabilidade impedem usuários de chegar a formulários de coleta de dados ou ao fechamento da compra. Neste ponto, o importante é analisar porque grupos que têm alta taxa de conversão não estão concluindo este estágio chave para um negócio. Existem técnicas que permitem entender onde está a falha.

Enriquecimento de dados contextual

Os formulários usados para captação de leads não podem ser tão extensos que afastem os usuários que buscam ter acesso a um conteúdo. Já para as empresas pode ser importante ter um número grande de dados sobre cada prospect para conseguir implementar uma comunicação personalizada e relevante. Por isso, outra aplicação do Marketing preditivo é o de enriquecer a lista de informações sobre cada contato, sem precisar que ele forneça esses dados. Há motores de enriquecimento que buscam dados públicos por meio de uma varredura na internet.

Previsor de churn

“Churn Rate” é a métrica de perda de clientes e se aplica principalmente a serviços recorrentes, como assinaturas, academias, seguros, entre outros. A probabilidade de evasão de um cliente também pode ser calculada por modelos matemáticos que consideram variáveis referentes ao perfil e dados de comportamento na internet. Se a propensão a esse movimento é descoberta com antecedência, a empresa pode agir para evitá-lo, fazendo promoções direcionadas ou investigando gargalos no serviço.

Conclusão

Os conhecimentos em Big Data, Analytics e Machine Learning tem permitido a criação de novos produtos e ofertas focadas no aumento da conversão e geração de negócios.

Muitos de nós não estão vivendo seu sonho porque estão vivendo seus medos

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Fernando Matos

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Fernando Matos é bacharel em ciências da computação pela UNIP e Pós Graduado em gerenciamento de projetos pela USP. Possui mais de 17 anos de atuação na área de tecnologia da informação. Profissional com grande experiência, preparado para o Gerenciamento de Projetos em TI, de Sistemas Corporativos, de Redesenhos de Processos e para Liderança de Equipe de TI.


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