Como aumentar a eficiência do remarketing com dados do seu CRM

Se você tiver um grande banco de dados de compras e preferências de clientes, seus profissionais de marketing poderão usá-lo para direcionamento eficaz, dando a você uma vantagem competitiva. Você pode enriquecer os dados do Google Analytics com informações do seu sistema de CRM e criar públicos com base nesses dados combinados para remarketing e boletins informativos por e-mail.

Mas por que combinar dados e por que os recursos padrão do Google Analytics não são suficientes? Ao criar um público no Google Analytics, você só pode segmentar usuários a partir do momento em que eles alcançam esse público. Ou seja, os usuários primeiro precisam cumprir certas condições. Se um cliente não estiver ativo recentemente em seu site, ele não se enquadrará no segmento segmentado.

Por exemplo, digamos que um cliente comprou um carrinho de bebê há mais de três meses e depois disso não fez nada no site. A compra foi há muito tempo, então o cliente não se enquadra no segmento desejado do Google Analytics. No entanto, sabemos que este cliente está interessado na categoria Produtos para Bebés, e esta informação encontra-se na base de dados interna. Então, por que não se beneficiar disso?

Para coleta e processamento, recomendamos o uso do Google BigQuery para armazenamento em nuvem. Há várias razões para isso:

• Taxas baratas e transparentes – você é cobrado apenas pelos recursos do BigQuery usados.
• Você não precisa iniciar servidores adicionais para lidar com o aumento do volume de dados.
• É conveniente processar dados usando SQL e funções definidas pelo usuário (JavaScript).
• Graças às bibliotecas prontas, o BigQuery é fácil de integrar com outros serviços, ferramentas de visualização, ferramentas de análise de dados etc.
• Os certificados de segurança permitem que você armazene até mesmo informações pessoais sobre os clientes (nome, número de telefone, número do cartão de crédito etc.) no BigQuery, o que não é possível no Google Analytics.

Para aproveitar ao máximo seus dados acumulados, você pode:

• Exporte dados de atividade do usuário do Google Analytics para o Google BigQuery.
• Faça o upload para o cliente do Google BigQuery e compre informações de seus sistemas internos de CRM/ERP.
• Processe dados no BigQuery para formar segmentos.
• Transfira dados do BigQuery para o Google Analytics e crie públicos de remarketing.

Os dados serão combinados de acordo com este esquema:

Vamos dar uma olhada em cada passo.

Há duas maneiras de transferir dados de comportamento do usuário sem amostragem de um site para o Google BigQuery:

1. Para usuários da versão paga do Google Analytics 360, o BigQuery Export está disponível. Os dados do dia atual são coletados em uma tabela provisória e atualizados a cada 8 horas. A mesa final é formada no dia seguinte e a mesa intermediária é excluída. Por uma taxa adicional, você pode ativar a exportação de streaming para uma tabela separada onde os dados serão atualizados a cada 15 minutos.

2. Se você tiver o Google Analytics padrão, poderá usar o OWOX BI para coletar dados não amostrados. OWOX transfere informações para o Google BigQuery diretamente do seu site, em paralelo com o rastreamento do Google Analytics.

Como os dados sobre as ações do usuário no site chegam ao seu projeto do Google BigQuery quase em tempo real, você pode enviar rapidamente mensagens de gatilho, desativar campanhas ineficientes e redistribuir seu orçamento.

Você pode saber mais sobre as diferenças entre esses métodos em nosso artigo sobre como o OWOX BI difere do Google Analytics 360.

Para configurar o remarketing, você pode precisar dos seguintes dados do seu CRM:

• Dados personalizados do usuário: e-mails, status de pedidos e assinaturas, informações de atividades, dados de cartões de fidelidade, etc.
• Dados sobre pedidos e devoluções
• Dados sobre campanhas de SMS, promoções, etc. realizadas em momentos diferentes

Você pode importar esses dados do seu CRM para o Google BigQuery por conta própria ou com a ajuda de desenvolvedores.

Coletar todas essas informações em um único repositório simplificará a vida de seus profissionais de marketing. Ter dados em um só lugar torna mais fácil correlacionar dados díspares e encontrar insights úteis para seus negócios. Veja alguns exemplos de como uma empresa pode usar dados combinados do BigQuery.

Ao examinar o comportamento do usuário nas páginas do catálogo, você pode identificar os filtros mais populares. Em seguida, você pode classificá-los e exibir uma lista suspensa ordenada por relevância.

Os profissionais de marketing de uma loja online podem analisar as interações dos visitantes do site com a pesquisa interna para torná-la mais confortável e eficaz, exibindo as ofertas mais relevantes, identificando e processando solicitações que levam a prompts vazios etc.

Graças ao Google BigQuery, você pode desativar serviços de terceiros para exibir recomendações em seu site. Em vez disso, você pode ter sua própria ferramenta que permite controlar a lógica de exibição e melhorar as recomendações nos blocos Produtos populares, Comprar junto com este produto, “Também interessado e outros.

Depois de coletar todos os dados necessários no Google BigQuery, você pode usar consultas SQL para atribuir aos usuários características pelas quais os segmentos serão formados.

Observação: antes de enviar informações de segmento do BigQuery para o Google Analytics, revise os tipos de dados que você pode importar.

Com o OWOX BI Pipeline, você pode configurar o upload de dados do Google BigQuery para o Google Analytics. Essa ferramenta importa automaticamente os segmentos para o conjunto de dados desejado no Google Analytics. Se o volume de dados a serem importados ultrapassar os limites do BigQuery, o OWOX BI divide automaticamente os dados em várias partes e exclui arquivos antigos com uploads de dados anteriores.

Há duas maneiras de criar públicos-alvo de remarketing:

1. Transfira uma variável agregada para o Google Analytics que inclua identificadores de vários segmentos de usuários. Ou seja, cada valor nesta variável é responsável por um segmento específico. Em seguida, usando expressões regulares, selecione as categorias necessárias para criar uma audiência.
2. Transfira características específicas de usuários (dimensões personalizadas) para dimensões personalizadas, que então criam um segmento no Google Analytics.

Ao importar dados do seu CRM para o BigQuery, você receberá valor adicional dos dados armazenados no banco de dados do seu cliente. Usando o Google BigQuery e o OWOX BI, os profissionais de marketing podem associar cada usuário ao seu histórico de pedidos – por exemplo, nas últimas 10 categorias com as quais interagiram. Os profissionais de marketing também podem enriquecer os dados do usuário no Google Analytics com informações de contas pessoais: sexo, idade, interesses etc.

Em seguida, com base nesses dados combinados, os profissionais de marketing podem formar públicos-alvo e enviá-los ao Google Ads e ao Display & Video 360 para uso em remarketing e ajustes de lance. Com essa abordagem, você aumentará significativamente o tamanho do seu público.

PS Se você quiser usar os dados do seu CRM para criar públicos, mas não tiver a versão paga do Google Analytics, experimente o OWOX BI. Você pode configurar pipelines e importar dados do Google Analytics para o Google BigQuery (e vice-versa) gratuitamente. Se tiver alguma dúvida, deixe nos comentários. Ficaremos felizes em ajudar.