Nos últimos anos cada vez mais tem se falado sobre estratégias de Marketing Baseado em Dados, ou Data Marketing, e a importância desse tipo de prática, em especial quando se fala em Marketing Digital e Tráfego.
Estamos na era da informação, e saber aproveitar de forma eficiente toda a gama de tecnologias e conhecimento disponíveis no mercado é essencial para que se tenha uma estratégia de sucesso em marketing digital. Mas você sabe exatamente o que é o Marketing Baseado em Dados?
Nesse guia completo iremos te dar uma visão bem geral de como funciona esse tipo de estratégia através de 7 Pilares, de acordo como o nosso Sócio e Head de BI, Ian Brant.
1º Pilar: Mensuração
Esse passo sem dúvida é o mais importante, pois sem ele nenhum dos outros será possível. Apesar disso muitas vezes é o mais negligenciado, reduzindo a quase zero a possibilidade de resultados positivos da estratégia.
A lógica do Marketing Baseado em Dados é muito simples: coletar informações relevantes e usá-las para maximizar o retorno de campanhas e ações de marketing.
Mas se você não coleta informações, como poderá otimizar sua estratégia? Essa é a primeira coisa que você vai precisar fazer se quer ter uma estratégia eficiente de data marketing.
A princípio a mensuração é feita em duas frentes: interna e externa.
A frente interna diz respeito a todas informações que estão no seu domínio, isto é, no seu site. Informações como a localização dos usuários, perfil demográfico, tempo de duração do acesso, principais páginas acessadas, conversões e muitas outras poderão então ser coletadas.
Uma excelente ferramenta que permite esse tipo de acompanhamento é o Google Analytics, por ser uma das mais completas do mercado e gratuita.Se esse é o seu primeiro contato com Web Analytics, essa ferramenta do Google sem dúvida deve ser o seu ponto de partida.
Nesse artigo nós falamos sobre o Google Analytics (GA, ou simplesmente Analytics) com um pouco mais de profundidade.
Já a frente externa diz respeito a informações que são coletadas em ambientes externos ao seu site, antes da entrada do usuário.
A boa notícia é que a maior parte dessas informações já estará disponível nas plataformas de marketing como Facebook Ads, Google Ads, ferramentas de email marketing, etc..
O problema é que estamos falando de centenas de diferentes métricas, e saber interpretar todas elas nem sempre é uma tarefa fácil.
O mais importante é conhecer as principais e ter claro na sua estratégia quais delas serão de fato KPIs de acompanhamento dos seus esforços, de acordo com suas estratégias e objetivos.
Se o seu objetivo é criar reconhecimento a respeito da sua marca, por exemplo, métricas como Taxa de aumento de reconhecimento e alcance serão importantes para os seus resultados.
Já se o objetivo é vender, sem dúvida você deverá olhar, entre outros, para o ROI das suas campanhas.
Mas lembre-se: não basta apenas considerar métricas de resultado final como as mencionadas acima, pois elas te darão pouca informação útil para ajuste das suas campanhas. Entraremos nesse assunto com profundidade no 3º passo.
Por fim, é de extrema importância que você estabeleça conexões entre as duas frentes. No Google Analytics use os códigos de UTM para levar para essa ferramenta o máximo possível de informações da frente externa.
Faça também integrações com o Google Adwords e outras ferramentas para ter o máximo de informações a respeito do histórico das pessoas que realizarem ações específicas no seu site.
Se as pessoas estão comprando os seus produtos, você precisa saber de onde elas vieram, qual copy elas viram, em qual segmentação foram encontradas, se é remarketing ou não, e por aí vai.
Agora, se você tem alguma experiência com tráfego pago, provavelmente deve estar se perguntando: e as tags, ou pixels de conversão? As tags de conversão funcionam de modo semelhante ao Google Analytics, mensurando ações dos usuários no seu site.
Mas elas o fazem de forma muito mais enxuta, medindo apenas ações pré-definidas e devolvendo essas informações para a plataforma da qual fazem parte (Google Ads, Facebook Ads, etc).
Sem dúvida essas medições são importantíssimas para você obter o melhor resultado dos algoritmos de otimização dessas plataformas, mas no que diz respeito a Data Analytics elas possuem um grande problema: diferenças de modelo de atribuição.
Trataremos desse assunto com profundidade no 6º passo, mas o que eu quero dizer aqui é que as informações que essas tags coletam são isoladas, ou seja, nós não conseguimos comparar as informações que coletamos na tag do Google Ads com as que obtemos via pixel do Facebook.
E quando falamos de estratégia de marketing baseada em dados, é importante que se tenha uma centralização das informações para que se possa comparar resultados e estratégias de forma confiável. É aí que entra o Google Analytics, que consegue fazer essa centralização de forma bastante eficaz.
Cuidado! Lembra que falamos que apesar de ser o mais importante, esse pilar é o mais negligenciado?
Isso acontece porque muitos anunciantes se iludem, achando que estão medindo tudo de forma correta, quando na verdade erros tanto de implementação quanto de interpretação dos dados fazem com que a coleta seja comprometida.
A partir daí, toda a otimização será feita com base em dados que não correspondem à realidade, comprometendo a performance das campanhas.
Como dica, você pode utilizar o Google Tag Manager gratuitamente para organizar todas essas tags em um só lugar e poder implementar vários tipos de acompanhamento de maneira facilitada, realizar diagnósticos, setups, e muito mais.
Sem dúvida é uma das melhores formas de garantir uma correta implementação do seu acompanhamento.
2º Pilar: Disponibilização
Esse passo vai parecer óbvio, mas não é: não basta mensurar tudo de forma correta, é preciso disponibilizar os dados para a sua equipe trabalhar com as informações que eles oferecem. Por mais óbvio que pareça, muita gente se esquece disso quando tenta implementar uma estratégia um pouco mais avançada de Marketing Baseado em Dados.
Veja, não estamos falando de enviar um email para todos os envolvidos com as informações de login e senha para acessar o Analytics, por exemplo. Isso não é disponibilização.
Estamos falando de oferecer para sua equipe uma forma inteligente e prática de acessar as informações no dia a dia do seu negócio.
Ainda não ficou claro? Se você dirige, provavelmente já utilizou algum aplicativo de GPS para te auxiliar no trajeto.
O que esses aplicativos nos dão é uma informação extremamente relevante com relação ao melhor caminho de um lugar para o outro, certo?
E não só isso: essa informação é apresentada de forma intuitiva, com um mapa que deixa claro o caminho a seguir e o caminho já traçado através de diferenças nas cores e com atualização em tempo real. Isso é disponibilização.
Agora imagine que, ao invés disso, o aplicativo te passasse exatamente a mesma informação de trajeto mas te enviasse essa informação por email, atualizando o caminho com um novo email a cada 5 minutos em sua caixa de entrada.
A informação mensurada é a mesma mas a disponibilização é diferente. E essa diferença tornaria a tecnologia praticamente inútil, concorda? Não faria muito sentido encostar o carro de 5 em 5 minutos para conferir o caminho no seu email.
Pegou a ideia? Os dados precisam estar disponibilizados da forma mais prática possível para quem for usá-los, para que seja possível acessá-los no dia a dia de trabalho sem que isso gere uma carga adicional por ter que ficar procurando informações em um monte de planilhas, plataformas ou e-mails.
Agora, como fazer isso? A dica é utilizar o Google Data Studio, uma ferramenta bastante útil para integração de dados e dashboards. Talvez você já esteja até achando que esse artigo foi patrocinado pelo Google, mas não é o caso.
Acontece que o Google é pioneiro e definitivamente líder nesse mercado, e aposta na estratégia de oferecer uma gama de ferramentas gratuitas e de qualidade para fomentar o uso de suas ferramentas pagas e amadurecer o mercado.
O Data Studio, é uma ferramenta bastante simples que permite centralizar em um único lugar informações das mais variadas fontes.
Algumas integrações, como as com produtos do próprio Google (Google Ads, Analytics, YouTube, etc) já são disponíveis gratuitamente e de forma bastante prática. Outras podem ser desenvolvidas ou adquiridas de terceiros.
3º Pilar: Análise e Otimização
Essa parte é a minha preferida e talvez seja o cerne do Marketing Analítico, ou Marketing Baseado em Dados. É aqui que a mágica acontece e a informação vira resultado para o seu negócio.
E o mais legal é que é tudo muito mais simples do que parece, até porque a lógica da qual vamos falar aqui você provavelmente já aplica na sua vida, de uma forma ou de outra.
É sempre uma questão de escolher entre diferentes opções para tomar uma decisão, e fazer isso com base nas suas experiências e resultados anteriores.
Para entender melhor vamos voltar ao exemplo de encontrar o melhor trajeto. Imagine-se lá nos anos 90, quando a tecnologia de GPS ainda não estava acessível para o cidadão comum.
Imagine que você está começando em um novo emprego, mas ainda não tem certeza de qual o melhor caminho da sua casa para o seu trabalho.
Imagine também que existem 5 possibilidades de caminho: A, B, C, D e E. Na segunda você toma o caminho A, na terça o caminho B, na Quarta o C e assim por diante.
Além disso, todo dia você calcula o tempo que leva para ir e o que leva para voltar do trabalho. Ao longo do tempo você varia em que dia toma qual caminho, em que horário, etc..
Se você começar a guardar essas informações, eventualmente você poderá chegar na melhor combinação de caminhos possível com base em diferentes dias da semana, horários, etc..
Você pode descobrir que o caminho A é caminho mais curto, mas descobre também que no geral ir por esse trajeto de manhã não é uma boa opção pois há uma escola infantil no caminho e nesse horário há um congestionamento de carros parando para deixar as crianças.
Mas você também descobre que esse é um excelente caminho para voltar na quarta, pois é um dia que você sai do trabalho um pouco mais tarde, e por isso já terá passado o horário escolar e você poderá pegar aquele trajeto mais curto sem muito trânsito. Entendeu a ideia?
É claro que esse é um exemplo bastante simples ,que considera pouquíssimas variáveis, mas a lógica está aí.
Além disso, se for apenas para economizar alguns poucos minutos no trânsito talvez todo esse esforço não faça muito sentido, mas quando começamos a levar a conversa para o marketing digital você verá que esse esforço será traduzido em resultado para as suas campanhas.
Nada melhor que um exemplo prático pra ficar mais claro. Dê uma olhada nessas duas equações abaixo:
Por mais simples que sejam, essa equações englobam todas as variáveis envolvidas na otimização de tráfego pago em marketing digital.
Poderíamos até unificá-las em uma só pra ficar ainda mais direto, mas para fins didáticos deixaremos como está.
(Sabemos que matemática é o terror de muitas pessoas mas não se assuste, a ideia é bastante simples)
Para começar a entender melhor o que essas equações nos dizem, observe primeiramente que as variáveis da direita são variáveis de objetivo ou resultado, ou seja, variáveis meta.
Quanto menor o CPA (Custo por Aquisição) e quanto maior o ROI melhor. As variáveis da esquerda são variáveis de ajuste, ou seja, variáveis que vamos atacar nas nossas campanhas para tentar alcançar as metas que temos de CPA ou ROI.
Vamos focar nossa atenção na primeira equação. Se eu quero pagar o menor valor possível na aquisição (uma aquisição pode ser um lead gerado, uma compra, um cadastro ou qualquer outra conversão que seja o objetivo das suas campanhas), ela nos mostra que, para isso, nós precisamos da maior Taxa de Conversão possível e no menor Custo por Clique possível.
Agora dê uma olhada nessa figura:
O que ela nos mostra são alguns dos parâmetros que influenciam em cada uma dessas variáveis de ajuste.
E é aqui que a coisa começa a ficar mais interessante, pois perceba que cada um desses parâmetros é um universo por si só em termos de dados gerados e possibilidades de otimização.
Se você deseja diminuir o CPC das suas campanhas, é preciso entender muito bem a concorrência, a relevância dos anúncios que estão sendo exibidos para cada público, o copy dos anúncios, os lances, as palavras-chave, as segmentações, e por aí vai.
Já para aumentar a taxa de conversão eu preciso entender com bastante cuidado o meu público alvo, a minha página de vendas ou de captura, as otimizações para conversão nessas páginas (CRO), a oferta, o momento de compra, a localização do usuário, etc
Note que eu trouxe aqui apenas alguns exemplos das variáveis de parâmetro nesse caso.
É importante que você dedique um tempo para entender como tudo isso se aplica ao seu negócio.
Quais são as variáveis que interferem no seu custo por clique? Ou no ranqueamento do seu site? Ou na taxa de abertura dos seus emails? Ou na taxa de recompra dos seus clientes? O que eu trouxe aqui é um exemplo do que significa otimizar com base em dados e como isso pode ser feito em um exemplo.
Agora você poderá dar os primeiros passos e fazer um exercício de encontrar quais são as variáveis objetivo para as suas campanhas ou para o seu negócio, quais são as variáveis de ajuste que você deve acompanhar para atingir os seus objetivos e quais são as variáveis de parâmetros a serem atacadas.
4º Pilar: Experimentação e Metodologia
Se você está lendo esse artigo, eu tenho certeza que você já sabe o que é um teste A/B, portanto não vamos nos alongar muito nesse assunto.
A ideia é bastante simples: a única forma de descobrir qual é o melhor criativo, o melhor copy, o melhor público, etc, é testando. E a melhor forma de testar uma hipótese é isolar as diferentes versões (versão A / versão B) da variável a ser testada e obter uma amostra de resultados.
A partir dessa amostra e dos resultados obtidos descobrimos qual versão do elemento que estamos testando é melhor, com base nos objetivos da campanha em questão.
Tendo isso em mente e partindo do pressuposto que testes A/B já são uma constante na maior parte das estratégias digitais, o que queremos aqui é abordar algumas questões importantes que a esmagadora maioria dos profissionais de marketing não leva em conta quando realiza seus testes.
Relevância Estatística: cuidado com o tamanho das suas amostras! A estatística é, a grosso modo, uma ciência matemática capaz de fazer previsões com boa confiabilidade.
Mas ao contrário do que muitas pessoas pensam, essas previsões muitas vezes contrariam diretamente a nossa intuição, e para que essas previsões façam sentido é preciso seguir regras bem estabelecidas, validadas ao longo de séculos de estudo e comprovações tanto teóricas quanto experimentais.
Se não seguirmos essas regras, estaremos apenas nos enganando, tomando decisões de forma aleatória e nos iludindo de que estamos o fazendo de forma analítica.
Dessas regras, talvez a mais importante para o nosso contexto seja a da relevância estatística dos nossos testes.
Antes de chegarmos a qualquer conclusão, é preciso entender se o tamanho das amostras e os resultados obtidos proporcionam uma boa confiabilidade estatística para que uma decisão seja tomada.
Sem esse ponto garantido, o resultado do nosso teste não é muito mais válido do que um simples chute ao acaso.
Mas calma que ninguém vai precisar sofrer aprendendo aqueles conceitos confusos e complexos da estatística amostral!
A não ser que queira, é claro. Uma forma muito simples, fácil e gratuita de fazer essa validação é utilizando a Calculadora de Teste A/B da Resultados Digitais.
Ela permite que você insira os resultados do seu teste, selecione a confiabilidade desejada, e então te diz o resultado, indicando a versão vencedora, ou avisando que o teste realizado não teve validade estatística, caso a confiabilidade selecionada não tenha sido alcançada.
Isolamento da variável: outro ponto de extrema importância é garantir o isolamento da variável que está sendo testada.
É preciso ter muito cuidado com relação a isso, pois muitas vezes achamos que chegamos a um resultado interessante, quando na verdade foi outra coisa que produziu aqueles dados.
Para se realizar um bom teste, é preciso ter certeza de que a única variação entre as duas versões está na variável que estamos testando.
Se o seu objetivo é testar o copy, por exemplo, o criativo das duas versões tem que ser o mesmo! Caso contrário você não tem como saber se foi a diferença no criativo ou no copy que trouxe os resultados e o seu teste não irá chegar em lugar nenhum.
O mesmo vale para todas as variáveis que interferem no resultado que se está avaliando. Por esse motivo, garantir um bom isolamento no seu teste é mais que essencial.
Viés da Plataforma: principalmente quando se fala de anúncios pagos, cada plataforma (Facebook Ads, Google Ads, etc) possui seu próprio algoritmo de entrega desses anúncios.
É preciso conhecer bem esses algoritmos para realizar um bom teste e evitar uma interferência, pois muitas vezes eles podem tomar decisões que influenciam no seu resultado, como priorizar uma versão do anúncio, por exemplo. A melhor forma de evitar esse problema é utilizar as ferramentas de teste A/B disponíveis em cada plataforma.
Planejamento,Gestão, Frequência: esse ponto é menos técnico, mas igualmente importante.
Dada a quantidade de variáveis que podem ser testadas, e mesmo a dinâmica acelerada que todo profissional de marketing digital enfrenta, fica difícil realizar bons testes seguindo todas as regras e dando atenção a todos os pontos listados acima.
A dica para que isso seja feito é primeiro ter um bom planejamento. Antes de sair por aí testando, se planeje, tire um tempo pra pensar nos seus objetivos, em onde esses testes irão te levar.
Pense no seu orçamento, no seu período de teste. Planilhas de controle ajudam muito nesse sentido. Considere também com que frequência você irá conseguir realizar tais testes.
Se você tem pouca liberdade para criar diferentes versões de criativos, por exemplo, tente ser mais objetivo, testando elementos maiores e que provavelmente terão influência mais significativa no resultado.
Caso contrário, você pode se aventurar em testes mais aprofundados, testando elementos menores da imagem, desde que tenha um bom controle e, como já foi dito, planejamento desses testes.
Consolidação dos aprendizados: por fim, mas definitivamente não menos importante, tome um tempo para consolidar os seus aprendizados!
Do que adianta fazer testes atrás de testes, se você não usa os conhecimentos obtidos para nada?
Tenha uma forma simples, fácil e objetiva de guardar os seus resultados e os aprendizados que você obtiver nos seus testes, para que você possa aplicar esse conhecimento no futuro e se aprofundar cada vez mais nesses aprendizados.
Lembre-se que no fim, o maior valor que esses testes irão te trazer é ter um domínio cada vez maior do seu negócio! Mas para isso, é preciso saber se organizar para não jogar esforço fora.
5º Pilar: Automação
Talvez uma das maiores vantagens do Marketing Baseado em Dados com relação a outros tipos de marketing é que, diferente de características mais subjetivas envolvidas na publicidade tradicional como beleza, ou sentimento gerado, dados podem ser lidos por máquinas.
E se as máquinas podem ler os seus dados, elas podem realizar tarefas e até mesmo tomar decisões por você com base neles, permitindo que você e sua equipe possam usar esse tempo liberado para realizar atividades mais estratégicas para o seu negócio..
De todos os pontos falados até aqui, esse talvez seja o mais difícil para a maioria, pois envolve um pouco de código e programação.
Não é o nosso objetivo entrar nesse tipo de detalhe, mas é preciso ter em mente as possibilidades que esse tipo de ferramenta pode trazer para qualquer negócio ou esforço digital.
Mas ao contrário do que pode parecer, algumas automações são muito mais simples do que se pensa! Não se deixe intimidar se você não tem muita familiaridade com código.
Muitas das principais ferramentas utilizadas no marketing digital possuem interfaces de automação que não envolvem linguagens de programação.
O Google Ads, por exemplo, possui as regras automatizadas, que permitem que uma série de ações sejam tomadas de forma automática, com base em critérios que você mesmo define.
O Facebook também possui uma ferramenta semelhante para a sua plataforma de anúncios.
Já para quem sabe pelo menos um pouquinho de programação, com conhecimento muito básico de JavaScript já é possível realizar uma série de automações mais avançadas e, consequentemente, mais personalizadas para o seu negócio.
Além disso, em alguns casos já é possível encontrar uma série de Scripts prontos que podem ser imediatamente aplicados ou personalizados. O Google disponibiliza uma série de Scripts para Google Ads, que podem realizar uma série de tarefas e otimizações nos seus anúncios por você.
6º Pilar: Atribuição
Este é um pilar mais avançado, mas de extrema importância principalmente para anunciantes que trabalham com muitas fontes diferentes de tráfego.
Atribuir nada mais é do que dar a cada uma dessas fontes a sua devida participação no resultado final do seu negócio. Mas é quando esses resultados começam a se sobrepor que essa conversa começa a ficar um pouco mais complicada.
Se você capta um lead pelo Facebook e um tempo depois, após o envio de alguns disparos de email marketing , ele realiza uma compra, de quem foi o mérito dessa venda? Das suas campanhas de Facebook Ads ou da sua Estratégia de Email?
Responder essa pergunta é importante para que se saiba qual está sendo o resultado de cada uma das suas estratégias e fontes de tráfego. É preciso saber o que está dando bons resultados e deve ser mantido e o que deve ser mudado ou melhorado pois não está gerando frutos.
O primeiro e mais básico passo é ter um modelo de atribuição único. Muitos anunciantes avaliam seus resultados pelos dados de conversão mostrados nas plataformas de anúncio.
O problema é que esses dados são sobrepostos! Para entender melhor, suponha o seguinte cenário: um usuário entra no seu site por um anúncio do Google Ads, lê alguns artigos e sai sem realizar nenhuma compra.
Alguns dias depois, esse mesmo usuário é impactado por um anúncio de Remarketing de Facebook Ads e realiza uma compra. Na visão do Google Ads, essa compra foi uma conversão para a campanha que levou o usuário para o site no começo.
Mas o Facebook também irá contabilizar essa mesma compra como conversão na sua campanha de Remarketing, o que irá gerar no fim uma conversão duplicada, pois foi contabilizada duas vezes em duas diferentes plataformas.
Um modelo de atribuição único resolve esse problema, e aí o Google Analytics entra mais uma vez na jogada, pois ele consegue conversar de forma integrada com todas as suas fontes de tráfego, e atribuir a conversão apenas para uma delas, no modelo que chamamos de Last Click, ou simplesmente Último Clique.
Ele recebe esse nome pois sempre irá atribuir a conversão para a última fonte, ou o último clique que trouxe o usuário para o seu site antes da conversão. Não é o modelo ideal, mas só de ser um modelo de acompanhamento único já é um grande avanço.
Mas talvez você tenha reparado que essa atribuição pelo último clique não é muito justa. É claro que a mídia de entrada, aquela que apresentou o seu site para um novo usuário tem um grande mérito no momento que esse mesmo usuário finalmente realiza uma compra.
Para resolver esse problema, podemos utilizar modelos de atribuição personalizados (isso é possível dentro do próprio Analytics, ou utilizando uma ferramenta dedicada para esse tipo de análise).
Uma alternativa seria um modelo First Click (Primeiro clique), que atribui à conversão à mídia de entrada, que seria o Google Ads no nosso caso. Também é possível criar modelos que dividem uma única conversão em diferentes fontes, como 50% para o primeiro clique e 50% para o último, por exemplo.
Podemos personalizar esses pesos como quisermos, inclusive entre fontes intermediárias, que são frequentes quando estamos lidando com jornadas de compra mais longas.
Agora você provavelmente deve estar se perguntando: qual é o melhor modelo? Infelizmente essa resposta não existe.
Tudo depende do seu negócio, da jornada de compra do seu cliente, das suas fontes, e por aí vai. A boa notícia é que podemos criar modelos totalmente personalizados para o nosso negócio, de modo a aprimorá-lo à medida que vamos coletando mais dados e mais aprendizados sobre o nosso negócio e os nossos esforços no marketing digital.
7º Pilar: Adaptabilidade
O sétimo e último pilar do Marketing Baseado em Dados deve servir de sustentação para todos os outros: adaptabilidade.
Tenha em mente que o mercado de marketing digital ainda é novo e está em constante transformação. Novas tecnologias e práticas surgem a todo momento, e é importante que se tenha agilidade para adaptar a nossa estratégia e as nossas práticas em consonância com o mercado.
Tendo um bom conhecimento das suas fontes de tráfego e das estratégias que cada uma delas permite você poderá estar à frente do seu concorrente e se antecipar às tendências do mercado.
E se de quebra você ainda tiver uma boa coleta de informações, poderá usá-las para se adaptar de forma inteligente, trazendo eficiência e resultados para o seu negócio.
Para finalizar, é importante mencionar a importância de ter o apoio de uma equipe técnica competente em programação e análise de dados para que se tenha um bom poder de adaptabilidade.
Felizmente a quantidade de ferramentas já disponíveis no mercado é gigantesca e devemos nos aproveitar disso. Mas poder desenvolver micro-ferramentas e adaptar as existentes para o seu negócio é algo que por enquanto é possível apenas com o auxílio de um bom desenvolvedor.
Se você ainda não tem uma pessoa assim na sua equipe, talvez seja a hora de começar a ir atrás, ou até mesmo buscar um parceiro terceirizado.
