As novas tecnologias têm possibilitado a melhoria significativa da performance das estratégias digitais, o que inclui as campanhas de marketing em mídias sociais utilizando Big Data e Machine Learning para a conquista de resultados mais expressivos.

Entretanto, para colocar uma campanha de marketing em funcionamento utilizando Big Data, o gestor deve saber como montar e operacionalizar essa estratégia. Continue a leitura deste post e saiba mais sobre o assunto!

Big Data: dados estruturados e não-estruturados

O primeiro passo a ser dado pelo gestor de marketing é saber quais são as aplicações possíveis usando dados, e para isso deve-se compreender em quais formatos essas informações podem ser capturadas e analisadas.

Até alguns anos atrás, as ferramentas e tecnologias permitiam a análise apenas dos dados estruturados, que consistem em informações logicamente apresentadas — de forma que a interpretação pode ser direta, sem auxílio de outros recursos.

Entre os dados que se enquadram nesse conceito, estão aqueles oriundos de planilhas do Excel, de bancos de dados, arquivos XML e CSV, por exemplo.

Atualmente, grande parte dos dados gerados é categorizada como não-estruturada, que são aqueles que não podem ser interpretados sem que haja uma organização e análise, pois o conteúdo não é facilmente contextualizado.

Os dados podem ser classificados como não-estruturados os documentos de texto, e-mails, apresentações, imagens, arquivos de áudio, vídeo, gravações telefônicas, postagens em redes sociais, posts de blogs e outros.

Dessa forma, a análise dos dados não estruturados torna-se fundamental para que novos insights possam ser gerados. Para que seja possível obter informações úteis, é necessário utilizar softwares específicos que fazem a coleta, o armazenamento e a análise desses dados.

Análise de dados de BI nas mídias sociais

As informações geradas nas mídias sociais, por exemplo, correspondem quase sempre a dados não-estruturados, exigindo que ferramentas específicas sejam utilizadas para tornar a gestão das campanhas nesses canais mais inteligente.

Nesse sentido, é fundamental que a empresa desenvolva uma estratégia focada em Business Intelligence (BI), que consiste em coletar dados, organizá-los, analisá-los, desenvolver ações e monitorá-las com o objetivo de tomar melhores decisões de negócio.

Quando falamos em BI aplicado às mídias sociais, nos referimos à capacidade da empresa de desenvolver esses processos nos canais sociais mais relevantes para ela, de maneira a melhorar a estratégia desenvolvida — tanto das publicações orgânicas quanto das campanhas pagas.

A adoção de Business Intelligence permite que a marca faça um investimento mais acertado dos recursos, pois terá como base informações consistentes do comportamento e das preferências do público-alvo, garantindo melhores resultados com redução dos custos operacionais das campanhas.

É relevante destacar que BI e Big Data consistem em estratégias complementares, mas não idênticas. O primeiro representa a capacidade do negócio de entregar as informações certas para as pessoas certas e no melhor momento, com o objetivo de responder questões específicas e tomar decisões com base em dados.

Já o Big Data refere-se a uma grande quantidade de dados processados pela área de TI, para que sejam identificados padrões e correlações que não necessariamente atendem a demandas particulares, mas abrem caminhos para novas possibilidades e inovações.

A união das duas estratégias permite que haja uma melhoria das análises preditivas e cognitivas, permitindo usar as informações geradas para conhecer padrões comportamentais e também para prever ações do público, identificando leads com mais potencial de compra, por exemplo.

Segmentação da audiência no marketing em mídias sociais

Atualmente, as campanhas de marketing em mídias sociais são desenvolvidas com base na segmentação da audiência — normalmente são usadas as categorias disponibilizadas no próprio canal. No Facebook, por exemplo, utiliza-se a otimização da ferramenta para segmentar por gênero, idade, interesses e outros.

No entanto, esse uso apresenta limitações — ainda que seja somado a uma estratégia de retargeting —, pois o orçamento para a campanha é elevado e não vai apresentar o retorno esperado em pouco tempo.

Dessa forma, uma solução é aplicar o Big Data com foco nas campanhas de mídias sociais, com o objetivo de otimizá-las e torná-las mais rentáveis. Isso é possível por meio do mapeamento da base com a ajuda de uma ferramenta de Big Data.

Com isso, o público impactado nas campanhas pagas nas mídias sociais será o mesmo que foi mapeado pela ferramenta no próprio site, por outros canais ou sites parceiros, por exemplo.

Personalização de produtos e conteúdos nas campanhas

Para que a segmentação dê certo e gere a personalização esperada nas campanhas — de forma que um usuário que acessou determinado produto seja impactado por anúncios relevantes e não por outros da mesma marca —, é necessário realizar o tagueamento correto do site e das campanhas.

Para isso, deve-se contratar uma ferramenta de Big Data que ofereça essa estrutura e permita a inserção de todos os links necessários. Assim, deve-se taguear todo o site e cada campanha realizada, de forma a segmentar o público que acessa cada uma delas.

Além de taguear, é necessário certificar-se de que essas informações estão linkadas dentro da ferramenta de Big Data, enviando os dados do site e das campanhas para o software. Após esse fluxo estar funcionando corretamente, a empresa terá a base de dados necessária para desenvolver as soluções futuras com mais eficiência.

Com essa estratégia, é possível impactar os consumidores com campanhas mais relevantes de acordo com o histórico, evitando que sejam direcionados anúncios de produtos e conteúdos não relacionados àqueles previamente acessados.

Cases de empresas: Amazon e Target

Ao adotar uma estratégia de Big Data com foco no marketing em mídias sociais, as empresas podem reduzir os custos, melhorar os resultados obtidos e ainda compreender melhor a jornada do cliente. Devido a esses benefícios, diversas companhias têm usado essas soluções para alavancar o retorno sobre o investimento (ROI).

A Amazon, por exemplo, é uma referência no uso de Big Data para diferentes áreas, como marketing, logística e vendas. A empresa utiliza dados de cookies de navegação e listas de desejos do cliente com o objetivo de sugerir produtos mais alinhados com o comportamento apresentado em ações anteriores.

Outra empresa que utilizou Big Data de forma inovadora foi a Target. Mapeando os produtos mais frequentes adquiridos em cada trimestre de gestação, a companhia conseguiu desenvolver campanhas focadas em mulheres grávidas de acordo com o período, melhorando a eficiência por realizar indicações mais relevantes de acordo com a jornada do cliente.

O Big Data direcionado ao marketing em mídias sociais tem grande potencial para aumentar as vendas e reduzir custos de operação das campanhas. Destaca-se, entretanto, a importância de escolher uma ferramenta compatível com as necessidades da empresa e que proporcione escalabilidade para as vendas.

Quer saber quais são os diferenciais e o investimento em uma ferramenta de Big Data? Converse com nossos especialistas!

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Adonis Batista

CEO e Nômade

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