As estratégias empresariais devem contemplar, cada vez mais, novos recursos e práticas para manter os negócios competitivos e relevantes. Nesse cenário, a análise de dados qualificada é um diferencial, mas também uma exigência de um mercado mais disputado.

Inicialmente, podemos compreender o termo análise de dados como a capacidade de transformar grandes conjuntos de dados, estruturados ou não, em informações claras e aplicáveis à realidade prática.

Com a imensa quantidade de dados disponíveis atualmente, é preciso encontrar um equilíbrio entre usá-los de maneira estratégica e não se perder em meio a tantos elementos. Com isso, empregar ferramentas de Business Intelligence (BI) torna-se um caminho fundamental para dar suporte a uma estratégia eficaz. Pensando em tal desafio apresentado aos gestores de marketing, este conteúdo atende aos seguintes questionamentos:

  • qual a importância da análise de dados?
  • quais são as principais ferramentas?
  • como usar dados para alavancar as vendas?

Você está interessado em saber mais como os dados podem contribuir com o marketing da empresa? Continue conosco!

Qual é a importância da análise de dados?

A competitividade do mercado faz com que as decisões de negócio tenham que ser mais embasadas em cenários e informações reais do que na intuição dos gestores. Para que isso seja possível e a empresa minimize os erros e investimentos equivocados, é preciso realizar um trabalho constante, baseado em números reais.

Assim, entramos em um ambiente de mercado no qual mais empresas estão baseando as decisões e os planos de negócio em informações geradas pelos próprios clientes e parceiros, fazendo com que as escolhas sejam mais acertadas e eficazes em curto, médio e longo prazo.

Quando nos referimos ao marketing digital, esse cenário é ainda mais aguçado, pois a internet permitiu que mais organizações pudessem investir em estratégias online e tivessem subsídios para realizar análise de métricas e acompanhamento via relatórios. Ainda assim, contar com documentos detalhados não é o bastante se o gestor não souber como usar essas informações estrategicamente.

Portanto, mais do que um incentivo ao uso de dados, o objetivo deve ser que essas informações gerem insights para as empresas, não sendo mais suficiente apenas contar com ferramentas que geram dados que serão empilhados e esquecidos. Nesse novo cenário, o gestor de marketing precisa manter-se atento às novidades e às possibilidades das inovadoras soluções e ferramentas.

A aplicabilidade mais dinâmica da tecnologia permite que grandes conjuntos de dados sejam coletados, trabalhados e enriquecidos a partir do cruzamento de informações que permitem identificar padrões e preferências, compreender tendências e fazer previsões sobre o comportamento do consumidor, o negócio e o mercado.

O principal motivo que torna a análise de dados tão importante é que a empresa consiga manter a competitividade no mercado, principalmente pela relevância gerada ao cliente, considerando quais são as expectativas e características desse público e como fazer entregas mais alinhadas a essas demandas.

Quais os benefícios da análise de dados?

A importância dessa solução está associada aos diversos benefícios decorrentes de uma aplicação correta. Destacamos, a seguir, cinco deles, os quais podem te motivar a adotar essa prática. Confira:

  • conhecer os clientes: saber quem são seus clientes e quais as preferências deles é uma grande vantagem desse recurso, pois apenas com estratégias corretamente direcionadas será possível impactar positivamente os consumidores e obter melhores resultados em vendas;
  • segurança estratégica: diferentemente dos planos desenvolvidos com base em intuições e achismos, essa solução permite tomar decisões mais estratégicas, o que proporciona maior segurança para o negócio em longo prazo;
  • previsibilidade: ser pego de surpresa por uma nova tecnologia ou mesmo uma crise pode ser extremamente prejudicial para a marca. No entanto, com capacidade preditiva, há uma segurança maior de desenvolver planos que considerem esses cenários, minimizando os danos;
  • foco em metas: ao trabalhar com métricas, a empresa consegue ser mais pragmática com as metas estipuladas individualmente e em equipe, permitindo manter o foco e alcançar os objetivos almejados;
  • melhores resultados: por fim, esse conjunto de benefícios possibilita uma melhora dos resultados, otimizando campanhas e aumentando as vendas.

As oportunidades, portanto, são imensas, mas ainda subutilizadas. Uma pesquisa da KPMG Capital, realizada com executivos de finanças e inteligência de mercado, mostrou que, apesar de 99% dos entrevistados considerarem que Big Data é importante na tomada de decisão, 85% têm dificuldades em analisar os dados e apenas 25% aplicam os insights na estratégia da empresa. Podemos constatar que boa parte do potencial da solução ainda não tem gerado efeitos reais nos planos de negócio.

Como fazer a análise de dados?

Devido ao longo caminho entre saber a importância da análise de dados e adotar essa solução na prática, apresentaremos algumas das etapas que devem ser consideradas pelos gestores que desejam usar dados para fortalecer o marketing. Devem ser consideradas ao menos três etapas:

Coleta

Para que seja possível adotar a solução, a empresa precisa, inicialmente, contar com soluções para coletar dados dos usuários. Ferramentas de CRM (Customer Relationship Management) são bons exemplos, mas não apenas. Mais adiante, vamos destacar algumas das principais plataformas que podem ser usadas.

Além da coleta de dados online, a empresa também pode se beneficiar de uma estratégia de Onboarding de Dados, que inclui o cruzamento de informações offline, levantadas internamente, o que propicia um banco de dados mais robusto e, consequentemente, mais completo.

Pensando em termos de marketing digital, existem diversas fontes de informação que podem ser exploradas pelos analistas, como:

  • ferramentas de BI;
  • publicações das mídias sociais;
  • relatórios internos e externos;
  • pesquisas de mercado;
  • indicadores macroeconômicos;
  • contatos realizados pelos clientes via SAC;
  • pesquisas de satisfação do cliente.

Nem sempre a empresa precisa usar todos esses canais, sendo relevante selecionar aqueles que geram informações mais importantes para a estratégia de negócio. Ainda assim, esses dados terão pouco valor sem as etapas seguintes.

Mineração

A mineração de dados, também chamada de data mining, consiste no uso de tecnologias e técnicas para automatizar a análise de dados, com o objetivo de identificar padrões e tendências, inclusive preditivas. Esse recurso é indicado para tratamento de grandes conjuntos de dados, mas não é o único que pode ser usado por gestores.

O customer analytics, que se trata da análise mais voltada para compreender o comportamento do consumidor cruzando informações de compra com dados demográficos, de navegação e psicográficos, também ajuda o gestor a ter insights.

A técnica usada para tratar os dados, portanto, pode variar, mas é importante que haja uma definição clara de qual será usada e por qual razão. Quando se utiliza as ferramentas de marketing, muitas dessas informações já vêm tratadas, o que facilita a etapa seguinte.

Interpretação

Para que haja aplicabilidade dos dados, eles precisam se transformar em informações claras e compreensíveis. Por exemplo, saber que 10 mil usuários acessaram seu site em um dia é um dado, mas não ajuda a definir nada. Por sua vez, saber que 60% desse tráfego ocorreu por dispositivos móveis e 45% teve origem nas redes sociais já é muito mais relevante para a estratégia de marketing da empresa.

Portanto, quando falamos em usar dados na estratégia, fazemos referência a como as práticas serão otimizadas visando atender às demandas identificadas nos levantamentos realizados. Essa etapa de interpretação e execução é fundamental para que a empresa tenha uma tomada de decisão mais racional e voltada para resultados.

Análise de dados e marketing digital

Apesar de poderem ser usados em diferentes áreas da empresa, no setor de marketing, os dados têm uma importância diferenciada. As estratégias digitais possibilitaram que esses recursos estejam muito mais próximos do dia a dia dos gestores, entretanto, o uso ainda não explora todos os potenciais disponíveis.

De acordo com uma pesquisa da Social Media Trends, 25% das empresas brasileiras não analisam nenhuma métrica na estratégia das redes sociais. Isso demonstra que, apesar do crescimento do uso de dados, muitos negócios ainda desenvolvem planos “às cegas”.

A seguir, destacamos duas possibilidades do uso dos dados no marketing digital, uma voltada para as redes sociais e outra para o conteúdo.

Redes sociais

Como vimos, nem sempre as análises quantitativas e qualitativas estão presentes nas estratégias, mesmo nas de marketing digital, o que gera consequências bastante negativas para os negócios, visto que os canais digitais exigem ainda mais que as decisões sejam baseadas em métricas, para que bons resultados sejam alcançados.

As principais redes sociais usadas atualmente, como Facebook, Twitter, Instagram, YouTube e outras, disponibilizam relatórios em um tipo de analytics, permitindo que todo o comportamento dos usuários e os resultados sejam analisados. Entretanto, para ter retorno, é preciso ir além e identificar quais são as principais métricas geradas nesses canais. Destacamos algumas a seguir:

  • alcance: essa métrica ajuda a saber quantas pessoas estão visualizando seus posts sociais, sendo necessário acompanhá-la diariamente, principalmente relacionando-a com o engajamento;
  • taxa de conversão: mostra quantas conversões tiveram origem nas redes sociais e ajuda a identificar quantos usuários querem ter um contato mais próximo com a marca;
  • ROI: além do retorno sobre investimento do marketing como um todo, as campanhas sociais também devem ter essa métrica analisada. Para tal, deve-se fazer a seguinte operação: (lucro do investimento – custo do investimento)/custo do investimento;
  • engajamento: uma das métricas mais relevantes, pois ajuda a identificar o quanto as publicações estão sendo interessantes para os consumidores. Podem ser acompanhados curtidas, compartilhamentos e comentários, por exemplo;
  • crescimento do canal: apesar do número de curtidas isolado ser uma métrica de vaidade, usar esse dado para compreender a aderência ao canal é importante para identificar a relevância dele. Além dos seguidores, acompanhe conjuntamente o engajamento e o tráfego social.

Lembre-se, ainda, de que dados negativos também geram informação. Por exemplo, acompanhar seleções de ocultar publicação, denunciar como spam e descurtidas mostram quais conteúdos não são bem aceitos pelo público.

Marketing de Conteúdo

Ainda que no marketing de conteúdo o uso de dados tenha menor expressão, cada vez mais essa junção gera bons frutos e apresenta-se como uma prática viável e eficaz para melhorar os resultados do funil de vendas.

Nesse caso, também existem algumas métricas que podem ser acompanhadas e cruzadas pela equipe de marketing para compreender quais materiais têm gerado melhor retorno para a estratégia. Algumas ideias são:

  • engajamento: uma das principais métricas para analisar os conteúdos do seu site é analisar o engajamento dos visitantes, o que inclui tempo de permanência na página, cliques, comentários no post e outros índices que mostrem quais conteúdos têm sido mais acessados pelos usuários;
  • navegação: acompanhar o comportamento de navegação também pode ajudar no desenvolvimento de materiais. Por exemplo, quais conteúdos o usuário acessa e em qual ordem? Essa e outras informações contribuem para definir melhor a jornada de compra e entender como o consumidor se informa sobre o tema;
  • diversidade de materiais: os dados também podem ser usados para enriquecer os conteúdos produzidos e ajudam a analisar o retorno dessas ações. Invista em materiais ricos e diversificados, com gráficos, tabelas, infográficos e imagens;
  • compartilhamento: o número de compartilhamentos do conteúdo é um dos principais indicativos da relevância daquele texto para o público, portanto, acompanhe essa métrica e também incentive seus visitantes usando call-to-action nos posts.

Existem diversas vantagens de se apropriar do uso de dados para executar uma estratégia de conteúdo. Entre elas, podem ser destacadas a autoridade da marca, a relevância para o público, o tempo de jornada de compra, a redução do custo de aquisição do cliente e a fidelização.

No entanto, para que essa solução seja implementada corretamente na empresa, é fundamental contar com a estrutura adequada para execução de um plano mais racional e efetivo. Para isso, o uso de ferramentas torna-se indispensável.

Quais são as principais ferramentas?

A escolha da ferramenta de análise de dados que será utilizada na empresa depende, em grande medida, das demandas do negócio, considerando o fluxo de dados, os objetivos da campanha, o orçamento disponível e outras questões.

Para atender a essas diferentes necessidades, destacamos cinco ferramentas indicadas para melhorar a coleta, o tratamento e a análise dos dados da sua empresa. Confira!

1. Google Analytics

O Google Analytics é, de fato, a plataforma de dados mais usada por profissionais de marketing. De acordo com a pesquisa TechTrends 2017, feita com pessoas da área, 94% afirmaram utilizar essa ferramenta. Em segundo lugar como plataforma mais usada, está o Google Search Console, com 34,3%.

A ferramenta faz o levantamento de dados de acesso em sites, blogs e e-commerces, sendo bastante relevante que os gestores acompanhem as métricas disponibilizadas, ainda que não sejam as únicas. A plataforma oferece informações sobre acesso, interação e comportamento dos usuários, que podem ser separadas para diferentes análises.

Uma vantagem do Analytics é que ele é gratuito e os dados são apresentados em formato de gráficos e tabelas, facilitando a leitura e a interpretação. Como ponto negativo, está a falta de personalização da ferramenta.

2. Hariken

A Universal Data Manager (UDM), da Hariken, é uma ferramenta bastante completa para empresas que almejam usar dados de modo inteligente e melhorar os resultados do negócio com decisões mais estratégicas. Ela possui integração com mais de 240 outras ferramentas, para as quais é possível exportar os dados e, assim, utilizá-los como for mais conveniente para a equipe.

A ferramenta tem como objetivo rastrear o comportamento do usuário nos sites do cliente, levantando dados de acesso e navegação ligados a diferentes estratégias de marketing, como redes sociais, site, e-mail marketing, links patrocinados e mídia programática. Esse conhecimento gerado permite melhorar a taxa de conversão e otimizar os recursos.

Assim, a empresa tem todas essas informações unificadas e cruzadas em uma mesma ferramenta, que possui diversas opções de segmentação e análise. Os recursos ficam disponíveis em um painel de controle, facilitando o acesso e aplicação dos dados.

3. Stilingue

A ferramenta Stilingue é voltada para o levantamento de dados de influenciadores e engajamento em canais digitais, possibilitando a coleta de informações em redes sociais, vídeos, blogs e buscadores. Utilizando inteligência artificial, é realizada a análise dos dados e a identificação de tendências.

Um diferencial dessa ferramenta é o exame do Instagram Stories, fazendo com que seja possível medir alcance, impressões e comentários desse recurso. Há, ainda, a possibilidade de segmentação dos dados para análise. A plataforma funciona com assinatura mensal pelos serviços.

4. Fluxo Azure

Essa ferramenta de BI da Microsoft utiliza uma nuvem híbrida própria para permitir diferentes tipos de análises de dados e integração entre as informações levantadas.

Nesse sistema, o cliente consegue desenvolver, implementar e gerenciar aplicativos próprios criados com base em dados e inteligência artificial. O serviço ainda é integrado a outras ferramentas da Microsoft, e isso permite operacionalizar a coleta e a análise dos dados do negócio.

5. IBM Watson

Por fim, temos a ferramenta de gestão de dados da IBM. Ela opera na nuvem utilizando tanto análises cognitivas como também inteligência artificial. O foco é a experiência do usuário, gerando e analisando dados específicos do comportamento do cliente durante a navegação, mas também com processamento de cenários que permitem uma visão mais ampla do negócio.

Juntamente com a plataforma de aprendizado de máquina, a IBM ainda fornece outras ferramentas complementares, para melhorar as possibilidades de gestão de negócios a partir desses recursos.

O ideal é que, ao definir que a empresa dedicará um investimento à área de marketing por dados, os gestores analisem quais os objetivos da marca com essa iniciativa e quais recursos precisam estar incorporados à ferramenta que será utilizada. A partir disso, verificar as opções disponíveis e quais as vantagens de cada uma permite uma escolha mais adequada.

Como usar dados para alavancar as vendas?

Até aqui, já entendemos melhor sobre a importância da análise de dados para os negócios, como ela pode ser executada no marketing digital e quais as principais ferramentas que podem auxiliar nesse processo. Mas, o mais importante para gestores é como essas informações possibilitarão o aumento das vendas.

De fato, para que haja um impacto nas vendas, é imprescindível que as equipes possam tomar decisões mais assertivas, baseadas em fatos e tendências. E para que esse desafio seja viável é preciso entender que nenhum conjunto de dados gera informações úteis se eles não forem corretamente trabalhados.

Primeiramente, é preciso entender a origem dessa integração entre marketing e vendas. O conceito utilizado é de vendarketing (smarketing, em inglês) e consiste em aproximar essas duas equipes para ter uma jornada de compra mais satisfatória para os clientes e, consequentemente, melhores resultados, com relatórios mais objetivos e completos.

Etapas para criar relatórios mais relevantes

Como vimos, as ferramentas de BI permitem o acesso a diversas informações relacionadas a processo de navegação e compra, gerando dados que podem ser trabalhados e transformados em insights. Para isso, indicamos algumas etapas:

  • estipular objetivo: inicialmente, é preciso estipular um objetivo para a análise, visto que será necessário filtrar o que de fato entrará no relatório e qual questão/problema ele pretende resolver;
  • extração dos dados: identificado o objetivo, selecione os dados que podem contribuir para resolver o problema apresentado;
  • organização dos dados: nessa etapa, ocorre a lapidação dos dados, na qual tudo que não for útil para atender ao objetivo inicial deve ser excluído e o que for útil, estruturado adequadamente;
  • compreensão dos dados: aqui, deve ser realizado o cruzamento dos dados mantidos e organizada a apresentação deles, para que sejam compreensíveis para a equipe;
  • análise de dados: chegada essa etapa, os dados precisam ser comparados com as métricas do negócio, de modo que gerem informações claras sobre a operacionalização da estratégia;
  • tomada de decisão: após todas essas fases, vem a hora de a equipe se debruçar sobre o relatório e propor ações e planos a partir do que foi identificado.

Os relatórios permitem desde reestruturar o orçamento da empresa, como também proporcionar impactos mais localizados, como identificar comportamentos que antecedem uma desistência de carrinho ou um cancelamento de serviço.

Por exemplo, se o objetivo é aumentar o ticket médio, pode-se investir na estratégia de cross selling usando os dados de comportamento do usuário, para identificar o melhor momento de abordagem e saber quais produtos são mais relevantes para uma compra conjunta, otimizando a prática.

Para usar corretamente uma estratégia qualificada de análise de dados, a empresa não precisa desenvolver um modelo próprio de coleta e tratamento. Como vimos, existem diversas ferramentas no mercado com esse know-how e que oferecem planos que podem ser personalizados para as demandas da empresa.

O mais importante é reconhecer a importância desse investimento e como essa solução pode proporcionar importantes diferenciais competitivos para a marca, tornando-a uma referência e autoridade no segmento.

A análise de dados, conjuntamente com uma postura proativa da empresa, permite uma tomada de decisão mais inteligente e baseada em fatos, reduzindo as chances de equívocos no direcionamento orçamentário e estratégico do negócio.

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Adonis Batista

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