First-party data, em uma estratégia de marketing, pode complementar, aprimorar e reduzir a necessidade de outros tipos de dados.
Durante muito tempo, fez parte da rotina da maioria dos profissionais de marketing a criação de uma estratégia first-party data. Eram números de investimento elevado em dados sobre consumidores potencialmente interessados nos seus produtos e/ou serviços, de forma a melhorar as estratégias de segmentação e comunicação.
Há uma verdade comum para todos os profissionais de marketing: reter clientes traz mais benefícios estratégicos do que encontrar novos. Segundo um estudo da Deloitte, os clientes com maior frequência de compra gastam 33% mais do que os novos consumidores.
O estudo refere que esses mesmos clientes fornecem o maior e mais valioso recurso estratégico: os dados. Uma estratégia baseada em dados primários garante um maior retorno de investimento do que o mesmo em qualquer outro tipo de dados.
No entanto, muitos profissionais de marketing não têm as tecnologias e estratégias de dados certas para aproveitar o potencial que estes dados poderão trazer ao seu negócio.
Criar o tipo de experiências personalizadas, que impulsionam a fidelidade e a retenção da marca, significa ser capaz de entender e responder aos desejos, necessidades e intenções do cliente com relevância contextual. Não há melhor maneira do que criar uma estratégia baseada em dados primários para potencializar o seu negócio.
Mas por onde começar?
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Mapear todas as fontes de dados primários
Uma estratégia de first-party data deve levar em conta todos os possíveis pontos de contato e de recolha de dados dos clientes.
Este mapeamento, ainda que complexo, é fundamental para as decisões estratégicas que decidir tomar para o seu negócio. Algumas fontes de dados primários poderão ser mais óbvias do que outras, como por exemplo:
Site
Se pudéssemos apostar, diríamos que esta teria sido a primeira fonte de dados primários. E com toda a razão! Monitorar comportamentos e transações do usuário é importante para posteriores estratégias de retargeting específicas.
Alertamos, no entanto, para as versões mobile do seu site. Nem todos os dispositivos permitem a utilização de JavaScript ou cookies. O incentivo ao login através do site permite a coleta de dados importantes sobre os usuários, mesmo no futuro pós-cookies, com first-party data.
Aplicativos
Os utilizadores de app’s móveis são, por norma, os mais entusiastas pela sua marca. Afinal, fizeram o download do app para o seu celular. Para garantir que os dados coletados são os que melhor beneficiam a estratégia da sua marca, defina quais são os eventos que melhor se adequam à estratégia de coleta e tratamento de dados.
E-mail e SMS
Os bons e velhos amigos nunca desiludem! Com o envio de comunicações por e-mail, é possível saber dados como, por exemplo, taxas de abertura, cliques, taxas de rejeição, etc. Há ainda informações sobre quem está envolvido com estas comunicações ou não. Isto permite que se segmentem os contatos mediante o nível de interação. Os dados das SMS são semelhantes: como as mensagens de texto são uma forma íntima de comunicação, os clientes permitem que as marcas se envolvam via SMS com um alto nível de interesse.
Ponto de venda e CRM
Este tipo de informação offline passa muitas vezes despercebido. No entanto, são fontes de dados que permitem conhecer os hábitos e comportamentos dos consumidores. Estes dados são importantes para a segmentação online e ativação dos seus melhores clientes. Também são muito úteis para medição e análise: as marcas podem ver o que está vendendo, o que não está e onde.
Beacons
Os beacons em loja física geram novos tipos de dados de clientes na loja, baseados em localização. Deste modo, oferecem um enorme potencial de dados, pois captam aspectos detalhados sobre o comportamento do consumidor.
Call centers
Os call centers são um dos pontos de contato mais importantes entre a marca e o mercado. Se trata de um ponto com um potencial de conversão ou, por outro lado, onde a maior parte dos problemas surgem. Ainda que se invista em uma estratégia de automação no suporte ao cliente, os dados ricos que estão sendo produzidos não devem ser deixados de lado.
Integrar os diferentes dados
Depois de mapear todos os pontos de contato, é importante integrar, agregar e cruzar as informações coletadas. Está na hora de decidir qual será a combinação de dados para cruzar e criar novos insights.
Na maior parte dos casos, verificamos que o cruzamento de dados primários está centrado, sobretudo, em dados transacionais. No entanto, estes dados não trazem grande relevância, a não ser que sejam colocados em contexto, como, por exemplo, para entender o comportamento do cliente em loja física, qual foi a data da última compra em loja, qual a categoria com maior frequência de compra.
O objetivo é ligar todos os pontos, literalmente! Soluções como o Customer Data Platform fornecem insights valiosos para a sua estratégia, uma vez que este tipo de plataforma permite criar segmentos altamente precisos, dada a riqueza de dados coletados e agregados.
Um “Cliente Frequente” poderá ser alguém que compra muitos produtos poucas vezes em loja física ou então compra poucos produtos, mas muitas vezes online. Um fã da sua marca pode ser definido após 50 visitas à loja física ou então mediante a interação com as campanhas de comunicação. A estratégia de negócio torna-se algo vivo, que vai evoluindo com a riqueza dos dados captados.
Em conclusão
Ao unir todos os canais e informações, será muito mais fácil perceber se um cliente passou de um e-mail para a app, onde concluiu a compra. Com uma visão completa deste processo e as suas múltiplas variantes, é possível segmentar e otimizar para diferentes públicos e se voltar para a conversão.
Portanto, uma estratégia first-party data entrega visões precisas da sua audiência, o que permite criar e inovar na forma como interage e comunica. Desta forma, melhora a experiência do utilizador. Baseado no que uma empresa conhece sobre a sua audiência e o seu comportamento em todos os pontos de contato, é possível desenhar experiências e contatos positivos e inesquecíveis, com base, por exemplo, em interesses, preferências, localizações, histórico de compras e muito mais.