Por que o avanço da maturidade dos dados liberará seu potencial digital

Não há como negar que as marcas que alavancam e investem em recursos com dados serão aquelas que maximizarão todo o seu potencial de receita. Mas, embora os profissionais de marketing de hoje tenham uma grande quantidade de dados na ponta dos dedos, saber quais dados usar e como usá-los são dois dos maiores desafios de todos.

Neste artigo, compartilhamos uma estrutura estratégica para ajudar as empresas a identificar onde estão em sua jornada de maturidade de dados, bem como aprimorar seus recursos de dados e alfabetização para impulsionar a inovação e o crescimento.

A digitalização da economia levou a uma explosão na criação de dados. Nos últimos dez anos, o mundo passou de criar 6,2 zettabytes em 2012 para aproximadamente 97 zettabytes em 2022.

A oportunidade de um aumento tão dramático nos dados não é perdida por executivos de negócios em todos os setores, muitos dos quais se esforçaram para usar os dados para analisar o máximo possível sobre seus clientes. Os gastos com soluções de análise de big data devem atingir US$ 215,7 bilhões este ano em todo o mundo.

No entanto, o uso de dados entre empresas é uma experiência inconsistente. Algumas empresas investiram sabiamente no desenvolvimento de sua maturidade de dados.

Com pouco aviso, eles podem girar de forma flexível para maximizar as oportunidades de receita em um ambiente econômico imprevisível. Outros experimentam um ciclo de retornos decrescentes à medida que tentam replicar sucessos anteriores com resultados mistos.

Maturidade de dados em marketing

Os profissionais de marketing que são proficientes em alavancar dados avançados e técnicas analíticas para atingir objetivos críticos estão compreensivelmente em alta demanda.

Ao contrário dos profissionais de marketing em negócios com baixa maturidade de dados, os profissionais de marketing com maturidade de dados avançada e alfabetização entendem como transformar dados em ativos críticos de negócios. Eles governam sua aplicação e impacto nos objetivos de negócios, usando dados para obter vantagens competitivas significativas.

Mas o que exatamente queremos dizer com maturidade de dados? Neste artigo, discutimos nossa definição de maturidade de dados, compartilhamos alguns dos aprendizados que experimentamos e descrevemos uma estrutura simples que os profissionais de marketing podem usar para comparar seu próprio nível de maturidade de dados.

O que é maturidade de dados?

A maturidade de dados refere-se à evolução das capacidades de dados de uma empresa. Embora à primeira vista possa parecer controverso, talvez insinuando que as empresas menos desenvolvidas são de alguma forma 'imaturas', esse não é o caso na prática.

O termo maturidade de dados tem um significado contextual muito específico. A ênfase está no desenvolvimento, com a percepção de que cada empresa começa de um lugar diferente e requer ações específicas para progredir.

Por que a maturidade dos dados é importante?

Compreender a maturidade dos dados da sua organização é importante por cinco motivos significativos. Uma apreciação da maturidade dos dados pode ajudar os profissionais de marketing a:

• Alinhar: Entenda quais problemas e desafios o negócio mais amplo está tentando resolver e adaptar estratégias para apoiar os objetivos.
• Apreciar: analise desapaixonadamente o que a empresa é boa em fazer hoje e onde melhorias precisam ser feitas para impulsionar uma melhor tomada de decisão de dados.
• Avalie: Avalie os níveis de alfabetização de dados, aplicando recursos de treinamento e aprimoramento para garantir a introdução de um ambiente de aprendizado aberto para apoiar o pensamento inovador.
• Antecipe-se: anseie por recursos de análise avançada empolgantes à medida que os recursos de dados da empresa amadurecem.
• Calibrar: Otimize a tecnologia e a infraestrutura para não apenas extrair o máximo valor agora, mas também planejar com precisão os recursos que podem precisar no futuro.

Como mencionamos anteriormente, algumas organizações conseguiram equilibrar e acelerar suas capacidades muito à frente da concorrência. Vamos dar uma olhada em alguns dos melhores exemplos de como a maturidade avançada de dados posicionou algumas empresas acima do resto.

Monzo

Fundada em 2015, a Monzo priorizou a colaboração interna em um grau impressionante. O banco desafiante optou por uma estrutura onde não há equipes tradicionais de BI (Business Intelligence) internamente. Em vez disso, os cientistas de dados podem conduzir de forma autônoma os fluxos de trabalho analíticos de ponta a ponta.

A Monzo incentiva as equipes a desenvolverem modelos de dados que beneficiem o negócio como um todo. Apesar de um mercado de fintech extremamente competitivo, a Monzo continua a consolidar sua reputação como uma força de mercado no setor bancário de varejo. Em 2020, o Monzo foi avaliado em US$ 4,5 bilhões (USD) e é o terceiro neobanco mais valioso da Europa.

Asos

O setor de varejo tem lutado nas últimas duas décadas, desde que a primazia da Amazon derrubou o varejo tradicional de rua.

A ASOS é uma das marcas de moda que resistiu com sucesso à tendência. A gigante da moda rápida credita grande parte de seu sucesso à sua estratégia de dados, testando especificamente hipóteses em miniatura para provar seu valor antes de expandir.

A empresa realizou estudos de brand lift juntamente com experimentos geográficos em todos os mercados. Ele usou a inteligência coletada para determinar sua estratégia em 2020, quando a pandemia começou a morder. Em 2021, a marca valia US$ 1,3 bilhão, aumentando seu valor em um momento sem precedentes para a economia global.

Netflix

Os algoritmos de recomendação da Netflix geram conteúdo sugerido, recomendando títulos aos espectadores de forma dinâmica. Cada um tem uma categoria diferente (geralmente um gênero ou tema), com o título com maior probabilidade de corresponder ao interesse de um usuário em primeiro lugar.

As recomendações são geradas e ordenadas automaticamente com base em vários fatores, incluindo histórico de exibição, duração dos títulos de visualização, dispositivo atualmente em uso e muito mais. A empresa captura dados sobre quais sugestões foram ignoradas pelo usuário e quais títulos o espectador deixou de lado.

Os algoritmos de recomendação de última geração ajudam a aumentar a quantidade de tempo que os usuários gastam em seus aplicativos. Na economia da atenção, a Netflix continua a dominar onde seus concorrentes lutam regularmente, aproveitando 34% de todos os minutos de streaming nos EUA, em comparação com 8% para Amazon Prime e apenas 4% para Disney Plus.

Babilônia

Babylon abraçou a transparência com grande efeito. Em vez de manter suas descobertas totalmente confidenciais atrás de portas trancadas na empresa, a Babylon se oferece para compartilhar o que a plataforma sabe sobre seus usuários.

A empresa afirma que seu objetivo é permanecer aberto, fornecendo recursos de dados para os clientes em uma tentativa de gerar fidelidade duradoura entre sua base de usuários.

Os exemplos acima representam alguns dos melhores usos da maturidade de dados avançada. Mas é importante ter em mente que as organizações não surgem do nada com maturidade de dados avançada. Há passos que você pode tomar para progredir.

Aos vinte e seis anos, nosso trabalho com profissionais de marketing sênior e CMOs nos levou a desenvolver a estrutura LEAP: uma curva de maturidade de dados simples com três etapas e estágios.

Para entender a estrutura do LEAP, é importante primeiro avaliar o papel central das estruturas internas na definição da maturidade dos dados.

Maturidade de Dados em Estruturas Internas: Uma Introdução à Curva de Maturidade de Dados de Salto

As estruturas internas estão entrelaçadas com o nível de maturidade dos dados, pois podem erguer barreiras invisíveis ou permitir a colaboração entre empresas em vários graus. Com base em nosso trabalho em todos os setores de negócios, dividimos as estruturas internas em três categorias em relação à maturidade dos dados.

1. Silenciado

As empresas no início de sua jornada de maturidade de dados provavelmente terão estruturas internas que operam de forma independente. O marketing, em particular, provavelmente existirá como uma função separada do resto do negócio. A falta de integração deixa os departamentos trabalhando em silos. Os insights não são tão amplamente compartilhados ou acessíveis entre as equipes.

Como consequência, os KPIs e objetivos são bastante básicos e genéricos por natureza, pois as equipes só podem trabalhar com o que têm acesso ou controle. O desempenho de marketing será baseado principalmente em KPIs, como conversão no local, talvez canal por canal.

Não é possível para o marketing atribuir conversões a vendas offline de clientes, pois esses dados não estão prontamente disponíveis para eles e ficam com as equipes de vendas. Da mesma forma, a equipe de vendas pode não ter visibilidade sobre quais campanhas de marketing geraram leads de qualidade.

Os objetivos geralmente são focados no preenchimento do funil, as atividades são reativas e há um alto foco na eficiência de custos acima de todas as outras considerações.

Status: Limitado, isolado e reativo, focado em custo-benefício e conversões.

2. Sincronizado

As equipes sincronizadas trabalham juntas em departamentos e funções para atingir metas de negócios comuns e compartilhadas. As plataformas em uso foram integradas para a rápida disseminação de aprendizados compartilhados. A governança de dados é estabelecida e revisada regularmente, com padrões éticos e de conformidade incorporados ao uso de dados em toda a empresa.

As equipes sincronizadas são mais proativas, mais organizadas entre os departamentos e valorizam a produtividade e a colaboração. Os dados estão começando a ser aplicados e apreciados como ativos da empresa.

Status: Organizado e sincronizado, tendo como principal prioridade a produtividade. A acessibilidade em toda a empresa para insights de dados é valorizada e respeitada.

3. Inteligente

Neste estágio mais avançado de maturidade de dados, as equipes estão altamente integradas e o uso de dados consistentes e de qualidade está profundamente incorporado em todos os departamentos. A experimentação rápida, as melhorias contínuas e a cocriação são rápidas e a inteligência é compartilhada entre as equipes regularmente no ritmo.

As equipes de dados, em particular, são altamente qualificadas, capazes de construir e implantar modelos úteis de aprendizado de máquina que são usados ​​para gerar insights mais precisos, resolvendo problemas de negócios pertinentes.

As campanhas de marketing são implantadas de forma ética e inteligente. As plataformas são unificadas e o desempenho é entendido em vários pontos de contato na jornada do consumidor.

No estágio mais avançado de maturidade de dados, velocidade e inovação são valorizadas.

Status: Otimizado para máxima vantagem competitiva e inteligência do cliente.

3 Exemplos de recursos com diferentes níveis de maturidade de dados

A estrutura LEAP é uma maneira útil de entender os recursos das empresas em cada estágio estrutural de maturidade dos dados. Cada etapa é centrada no progresso para o próximo nível de maturidade de dados e no que os profissionais de marketing precisam fazer para apoiar suas equipes no avanço.

Estágio 1: Aprendizado e Capacitação

No estágio inicial da maturidade dos dados, os profissionais de marketing devem esperar:

• Análise fundamental e treinamento em alfabetização de dados
• Uso generalizado de ferramentas analíticas fundamentais, como o Google Analytics
• Acompanhamento preciso de KPIs básicos, como conversões
• Padrões de dados de precisão e conformidade.

Etapa 2: Aplicar

No próximo estágio de maturidade dos dados, os profissionais de marketing devem esperar ter implementado:

• Modelos de atribuição baseados em dados para assumir maior importância
• Análise do lado do servidor, com painéis internos de autoatendimento para insights acessíveis
• Atividades de marketing que incorporam otimização de conversão, com aumento de desempenho e personalização no mix
• Pontuação de intenção, modelagem de RFM e análise de LTV para uma compreensão mais profunda das coortes reais de clientes.

Estágio 3: Previsão

Por fim, no estágio mais avançado de maturidade dos dados, as empresas devem esperar poder aplicar a análise preditiva de ativos de dados com confiança ao poder:

• Integração unificada offline e online
• Visão de cliente único e correspondência difusa
• Habilitado para nuvem, streaming de dados de eventos e prontidão em tempo real
• Infraestrutura pronta para big data
• Ativação de automação
• Mineração de padrões e análise de sentimentos.

Nesse estágio, uma empresa deve estar pronta para ML com programas de teste e aprendizado sempre ativos. As equipes de marketing podem aproveitar rapidamente a clareza de modelos de atribuição orientados a dados continuamente otimizados.

Eles antecipam as necessidades do cliente e os pontos problemáticos por meio do uso de métodos como modelagem de propensão, obtendo maior envolvimento de usuários ativos com sistemas de recomendação em vigor.

Sair de uma estrutura em silos depende de um esforço coordenado entre as partes interessadas. Então, como os profissionais de marketing podem reunir as equipes certas para impulsionar a maturidade dos dados?

Como montar a equipe certa para impulsionar a maturidade dos dados

A maturidade dos dados se aplica a todo o negócio. É um esforço de toda a organização que vai além das prioridades de uma equipe de vendas ou marketing.

Como tal, é importante reunir vários influenciadores internos para identificar como as alterações em sua estratégia de dados podem ajudar todos a alcançar os mesmos objetivos. A composição das partes interessadas é única para cada negócio, portanto, dependerá das prioridades de seu negócio individual.

Pode ser difícil para as equipes internas romper com o pensamento em silos estabelecido, então considere trabalhar com um parceiro externo para estabelecer um terreno neutro. Um terceiro qualificado pode ajudar a descobrir os obstáculos mútuos que podem unificar as equipes por trás de um projeto de avanço da maturidade dos dados.

Se todos concordarem com uma abordagem, com uma influência mediadora para atuar como contrapeso, é mais provável que o projeto seja prontamente adotado.

Atualizando a maturidade dos dados para prever o futuro

Melhorar a maturidade dos dados é um passo essencial na transformação das funções de marketing. Com uma estrutura clara em vigor, metas precisas alinhadas a objetivos de negócios mais amplos e a adesão das partes interessadas em todas as funções, os profissionais de marketing podem fornecer resultados mais consistentes.

Com o tempo, os profissionais de marketing podem ajudar suas organizações a capitalizar seus ativos de dados corporativos e maturidade avançada de dados para competir com corporações pioneiras.

No entanto, o sucesso dependerá do desenvolvimento da coordenação entre os departamentos de maneira desafiadora. As partes externas podem ajudar a facilitar as discussões entre os departamentos, mas os profissionais de marketing precisam liderar o avanço da maturidade de seus dados e liberar todo o potencial do marketing digital.

Melhore a maturidade dos seus dados para preparar o seu negócio para o futuro

A Twentysix é uma consultoria especializada com ampla experiência em gerenciamento de partes interessadas para ajudar a capacitar os profissionais de marketing a maximizar seu potencial. Trabalhamos com profissionais de marketing para desenvolver sua maturidade de dados e aprimorar seus recursos com análises.

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