Digital Analytics: o que são e como podem melhorar as ações de marketing

Para aproveitar o capital do conhecimento embutido nos dados, as empresas precisam integrar o poder e a precisão da análise de dados em sua estratégia de marketing.

As tecnologias digitais e os sistemas de rastreamento de comportamentos e interações online geram uma enorme quantidade de informações que agora podemos analisar com um grau de profundidade e granularidade nunca antes alcançado. Essas atividades de medir, coletar, analisar e relatar são análises digitais , processos que agora se tornaram cruciais para o funcionamento de empresas e instituições, especialmente em contextos de informação em que todos nós, empresas e consumidores, estamos literalmente inundados de informações.

A análise digital está sendo usada para resolver diferentes tipos de problemas de negócios e afeta todos os aspectos do negócio: de finanças a operações, de recursos humanos a marketing (em cascata por todos os departamentos de negócios). Hoje, todas as partes que interagem em várias capacidades em um mercado – empresas, indivíduos, agências, intermediários – também são consumidores (e produtores) de análise digital.

Do lado da empresa, a análise digital agora desempenha um papel fundamental no desenvolvimento de estratégias de gerenciamento da experiência do cliente . De facto, se a Customer Experience é o conjunto de interações com os clientes, tanto offline como online, desde o primeiro contacto até à retenção , os digital analytics permitem compreender e otimizar estes comportamentos individualmente e como um todo, fornecendo os insights necessários para desenhar soluções personalizadas experiências do cliente.

Antes de explicar como o digital analytics impacta as iniciativas de marketing, vamos dar uma definição básica para esclarecer qualquer dúvida.

O que é análise digital?

O termo “analítica digital” refere-se a todos os processos de coleta, organização e interpretação de dados que são nativamente digitais ou traduzidos para um formato digital e que são produzidos durante as interações entre consumidor e marca ao longo da jornada do cliente.

A análise digital pode ser usada para medir e avaliar o desempenho de várias atividades de marketing e fornecer às empresas os insights de que precisam para projetar as ações de comunicação e vendas mais eficazes. Nesse sentido, digital analytics são atividades de análise de dados e os resultados dessas análises.

A análise digital torna os dados compreensíveis ao devolvê-los na forma de métricas , números pelos quais as empresas (e os profissionais de marketing em particular) são capazes de medir, quantificar e dar significado, inclusive operacional, às suas ações. O conteúdo é eficaz? Qual canal oferece o melhor desempenho? O desempenho da campanha é satisfatório? A análise digital permite que essas perguntas (e muitas outras) sejam respondidas e fornece às equipes de marketing e vendas uma visão abrangente de como leads e clientes interagem com a marca.

As atividades de digital analytics fornecem conhecimento útil para as empresas, que o utilizam para dar força e precisão às suas estratégias de marketing e tornar mais eficaz e duradoura a relação estabelecida com seus clientes, aproveitando uma tendência de personalização que vem ganhando força nos últimos anos anos.

Os métodos e o conteúdo que as marcas usam para construir relacionamentos com os clientes – vídeo online, pesquisa, anúncios gráficos, mídia social – fornecem aos analistas uma riqueza de dados sobre como os próprios clientes usam os canais digitais à medida que seguem suas agendas específicas de compra e consumo.

Saber avaliar o sucesso de uma relação cliente-negócio e entender a jornada do cliente requer uma estrutura adequada para analisar fluxos de dados. Este é talvez o aspecto mais importante da análise de dados nos fluxos de trabalho de marketing digital: a capacidade de transformar as informações coletadas em um relatório abrangente, consistente e significativo.

Embora as oportunidades de análise de dados - e as expectativas sobre seus benefícios - tenham crescido aos trancos e barrancos com a evolução da tecnologia, a onipresença da análise de dados que desfrutamos hoje é o produto original das mudanças tecnológicas ao longo do último meio século, mas não não se desenvolva do nada e de repente. Para expressar suas ideias, a humanidade analisa e utiliza dados há milênios.

Para entender o que é digital analytics e como ele pode melhorar as atividades de marketing, vamos tentar fornecer uma visão mais ampla de nosso relacionamento e interação com os dados, olhando-os de uma perspectiva histórica.

Breve história humana da análise de dados: expressando ideias com dados

Se os dados sempre existiram, podemos identificar uma longa fase inicial que terminou há algumas décadas com a criação de dados digitais. Uma história de 7.000 anos que começou nas formas mais humildes - mapas simples usados ​​para documentar e descrever o mundo - e evoluiu para a prática moderna que conhecemos hoje e se estende à estatística, medicina, política e muitos outros campos. Uma disciplina que, ao longo dos séculos, progressivamente adicionou novos recursos, abordou questões críticas em constante mudança e acabou surgindo, nas palavras de Kevin Hartman (que foi Diretor de Analytics no Google e agora é Chief Analytics Evangelist também no Google), como “ uma mistura equilibrada de arte e ciência.”

• Mesmo antes de 1600 , diagramas geométricos e mapas auxiliavam a navegação e a exploração. O século 17 viu o desenvolvimento da geometria analítica, teorias de medição de probabilidade e aritmética política. No século XVIII, os artistas criaram novas formas gráficas para expressar noções e descrever fenômenos, mesmo os mais complexos.
• Entre 1800 e 1849 , as inovações industriais produziram fluxos crescentes de informações que precisavam ser retornadas em uma forma visual ordenada e compreensível. A última parte do século XIX é considerada por muitos como a Era de Ouro na análise de dados, com suas inovações gráficas de beleza inigualável.
• As primeiras décadas do século XX foram a “idade das trevas” da análise de dados, durante a qual o entusiasmo do século anterior foi suplantado por uma atitude de conformidade genérica com a formalidade.
• Um novo impulso na pesquisa de ferramentas e metodologias de análise de dados foi registrado a partir de 1950 , particularmente em técnicas de visualização que permitiram uma democratização progressiva dos dados. O desenvolvimento de sistemas de computador interativos e dados de alta dimensão continuou inabalável até 1994: computadores e aplicativos criaram imagens efetivas e extraordinariamente poderosas processando quantidades cada vez maiores de informações e explorando o conhecimento já adquirido sobre como visualizar dados.
• Depois de 1994 , quando o primeiro anúncio em banner digital foi lançado, o uso da internet cresceu impetuosamente. Enquanto nos Estados Unidos menos de 5% dos usuários navegavam na web em 1994, em 2014, esse número subiu para 75% e perto de 90% em 2019 (Fontes: Nielsen Online, ITU, PEW Research e Internet World Stats). Os 20 anos entre 1994 e 2014 (quando a internet e as grandes plataformas atingiram a plena maturidade) não testemunharam apenas o acréscimo de mais um canal de comunicação: a transformação tecnológica produziu uma mudança na própria estrutura da relação entre marcas e consumidores , permitindo que os consumidores interagir on-line de maneiras que eram rigidamente excluídas off-line. Foi nesse período que ocorreu a mudança da transmissão em mídia tradicional para a transmissão restrita em canais digitais . As empresas puderam se equipar com ferramentas analíticas que poderiam coletar informações sobre o comportamento do consumidor como nunca antes e poderiam contar com métodos inovadores de medição e avaliação de iniciativas de marketing.

Saber como a análise de dados evoluiu é importante porque dá uma ideia de até que ponto chegou aos aplicativos de computador que geram conteúdo e imagens baseados em dados hoje. A história inicial da análise de dados termina com a criação da análise digital, que por sua vez inaugura a fase da era da informação em que vivemos hoje (Fonte: Digital Marketing Analytics: In Theory And In Practice, Kevin Hartman).

Como usar totalmente a análise digital no marketing: do ZMOT do Google ao CDJ da McKinsey

Hoje, vivemos um momento histórico em que uma fase da história da análise de dados se concretizou e outra foi inaugurada, onde a análise digital e a análise de dados assumiram relevância absoluta em comunicações corporativas, marketing e publicidade.

A proliferação de pontos de contato ao longo do funil multiplicou as oportunidades de interação, fazendo com que a demanda por análises cada vez mais precisas aumente. O acesso à informação cresceu, assim como a disponibilidade de dispositivos móveis. As empresas têm buscado a transformação digital de seus negócios investindo em digital analytics, com o objetivo de trazer ordem a ambientes informacionais extremamente caóticos e otimizar os processos de negócios.

Os dados se tornaram o recurso mais valioso para qualquer pessoa que tome ou tente influenciar uma decisão, inclusive para consumidores que pesquisam ativamente informações on-line para apoiar suas escolhas.

Do uso de computadores pessoais na década de 1980 à disseminação da web na década de 1990 e ao incrível sucesso dos smartphones nos anos 2000, as trajetórias que as pessoas seguem durante suas jornadas de aquisição e as formas pelas quais as marcas se relacionam com os clientes mudaram radicalmente. mudado. Para enquadrar essas novas dinâmicas, as empresas começaram a adotar quadros particulares como quadros teóricos para colocar digital analytics, graças aos quais podem dar sentido a comportamentos cada vez menos facilmente categorizados.

Momento zero da verdade: como o Google captura o momento da escolha do consumidor

Em 2011, o Google introduziu o conceito de “Zero Moment of Truth” para denotar o intervalo de tempo entre o surgimento de uma necessidade e o estímulo para buscar soluções para satisfazê-la, e o “First Moment Of Truth”, a situação que, segundo segundo o modelo de três etapas da P&G, ocorre sempre que os consumidores se deparam com a decisão entre proposições alternativas. Com o ZMOT, a Google pretendeu captar a natureza errática e ramificada da lógica que orienta as escolhas de compra contemporâneas, com os consumidores a chegarem à prateleira munidos de muito mais informação: desde análises de produtos lidas num site especializado a uma conta de Facebook a partir de uma experiência pessoal com aquele produto, desde o tweet de uma celebridade sobre se apaixonar por aquela marca e seus serviços, até os milhares de anúncios e endossos aos quais somos expostos todos os dias.

O Momento Zero da Verdade é um instantâneo dessa sobreposição confusa e amplamente imprevisível de fluxos de informações que os consumidores navegam para governar e atingir seus objetivos específicos, mudando rapidamente de uma fonte para outra e movendo-se com fluidez entre os mundos online e offline. A análise digital é essencial para contabilizar essas jornadas não lineares.

Jornada de decisão do cliente da McKinsey: tomada de decisão sob o microscópio

A Jornada de Decisão do Cliente (CDJ) da McKinsey busca retornar o sistema cruzado de influências que são exercidas sobre os consumidores durante o processo de compra. Especificamente, identifica os momentos críticos que os consumidores vivenciam antes de comprar. A análise digital permite que essa situação de indecisão e tentativa e erro seja traduzida em uma série de entradas que fornecerão aos profissionais de marketing insights úteis para projetar e implementar suas estratégias. A jornada de decisão do cliente consiste em várias etapas, cada uma representando um estágio distinto no processo de tomada de decisão. A cada passo, as marcas obtêm informações cada vez mais precisas sobre seu relacionamento com os consumidores, que os analistas podem usar para ampliar e articular seu conhecimento sobre seu público-alvo. O CDJ permite reconhecer a lógica da jornada de cada cliente, independentemente do produto avaliado.

O Digital Analytics permite a criação de experiências de cliente com perfil e significativas

Embora as estruturas teóricas sejam agora amplamente conhecidas entre os profissionais, as tecnologias de análise de dados também estão se tornando mais acessíveis , tanto por causa dos avanços nas ferramentas de código aberto quanto pela presença de parceiros qualificados que podem ajudar as empresas a implementar e usar lucrativamente soluções de computação complexas e rigorosas.

Além do elemento tecnológico, o ambiente econômico, social e cultural também exerceu profunda influência na demanda por análise de dados. A busca por soluções capazes de reduzir as condições de incerteza e a necessidade de maior responsabilidade por parte das empresas têm contribuído para o surgimento de modelos de negócios baseados no digital e dado um grande impulso ao uso de digital analytics.

Um profissional de marketing baseado em análise digital, capaz de manipular diferentes mídias e canais, agora opera usando a enorme quantidade de informações às quais as organizações têm acesso , informações provenientes de várias fontes diferentes, proprietárias e de terceiros. Dados comportamentais, contextuais, psicográficos, demográficos e geográficos e os resultados de medições menos imediatas, como a satisfação do cliente com uma marca, são usados ​​para atribuir significado operacional a cada interação com a marca e construir, a partir dessa interpretação, modelos mais perfilados e significativos. experiências.