Como um CMO pode construir um sistema de análise de marketing eficaz

As empresas que coletam dados, analisam e tomam decisões informadas com base nesses dados crescem e se desenvolvem mais rapidamente do que aquelas que não o fazem. Este artigo explica como construir um sistema de análise para o seu negócio e por que ferramentas e analistas de martech são essenciais.

O que é análise? É uma ferramenta pela qual uma empresa avalia o que gera lucro. No entanto, a análise em si não traz receita diretamente para o negócio. Com a análise, o Chief Marketing Officer (CMO) só pode obter vários relatórios para tirar conclusões e tomar decisões.

Vamos dar um exemplo de nossa prática na OWOX. A tarefa usual de um CMO é executar um plano de vendas de publicidade online. Como a análise pode ser útil nesse caso? Os analistas podem fornecer relatórios do Google Analytics, dados de custo de anúncios apenas do Google Ads e dados de transações on-line no site que não correspondem aos dados do CRM. Como resultado, o cálculo do ROAS será difícil.

Digamos que uma empresa usa análises há muito tempo, coletou dados no armazenamento em nuvem e configurou relatórios criados automaticamente. Isso resolve todos os problemas de marketing da empresa? Na verdade. Afinal, os diretores de marketing estão interessados ​​não apenas em dados, mas em dados que os ajudarão a entender quais oportunidades estão disponíveis para executar o plano para o próximo mês ou trimestre.

Para executar com precisão o plano e atingir todos os seus objetivos , os profissionais de marketing precisam de análises para identificar:

• zonas de crescimento (como exceder o plano)
• zonas de risco (o que interfere na implementação do plano)

"Antes de pensar em duas zonas, enfatizo a contratação das pessoas certas para ajudar a construir esse sistema.

Não são os CMOs que deveriam construir o sistema. Os CMOs deveriam ter um pensamento mais estratégico, escolhendo e controlando a direção do marketing, etc. Você sabe, as "coisas de nível superior".

Quando se trata de análise, há muitas coisas que são técnicas demais para os CMOs. Assim, os funcionários certos devem preencher essa lacuna. Os CMOs devem consumir os dados processados ​​e (espero?) visualizados e, em seguida, tomar decisões."

Julius Fedorovicius, fundador da analyticsmania.com.

Já admitimos que relatórios automatizados por si só não são suficientes para resolver problemas de marketing. Os dados precisam ser interpretados para obter respostas, e o botão Fazer tudo OK ainda não foi inventado. (Estamos trabalhando nisso!) Assim, o diretor de marketing precisa fazer essas coisas para manter a produtividade alta:

1. Configure um sistema de análise que mostre riscos e zonas de crescimento
2. Contrate analistas que processam dados, adicionam contexto e fornecem conclusões

O fato de os CMOs estarem aumentando seus orçamentos de tecnologia sugere que os serviços de análise de marketing não são mais apenas um brinquedo caro. São verdadeiras ferramentas de trabalho que ajudam o departamento de marketing a executar o plano e obter bônus.

"Para empresas menores, o processo pode ser simplificado e pode ser bom o suficiente para começar a contratar alguém que seja bom com o ecossistema do Google (GA, GTM, GDS, planilhas), mas o ideal é que a equipe seja composta por pelo menos duas pessoas .

1. O técnico que é bom em coleta de dados (vamos chamá-lo de engenheiro analítico).
2. Analista de dados que pode então limpar os dados, brincar com eles e analisar (pelo que vi, geralmente as pessoas que analisam dados não são muito habilidosas com a parte técnica da coleta de dados, é por isso que o engenheiro de análise ajudará).

As pessoas que você contrata podem ajudá-lo a escolher/construir a pilha de análise certa."

Julius Fedorovicius, fundador da analyticsmania.com.

Uma empresa pode usar com sucesso produtos prontos para uso ou suas próprias soluções. Para evitar gastos desnecessários de dinheiro e tempo, uma empresa deve entender claramente o que precisa.

Quando se trata de desenvolver suas próprias soluções, você deve prestar atenção à equipe de desenvolvimento e suporte, bem como à documentação.

Se o seu especialista que escreve scripts de coleta de dados e é responsável por configurar todo o sistema sair, você precisa ter certeza de que o funcionário que os substitui será capaz de dar suporte aos projetos.

Se você deseja adquirir uma solução pronta, primeiro avalie a quantidade de dados que precisa processar. Se você tem 10 vendas por dia de publicidade online, não precisa investir em serviços poderosos e caros. Para essa quantidade de trabalho, será suficiente usar o Google Analytics ou o Excel.

Enquanto seu volume de negócios e necessidades estão crescendo, há uma necessidade crescente de métricas adicionais, automação e velocidades de processamento de dados mais altas. Por exemplo, no negócio de SaaS (soluções de TI com taxas de assinatura), você pode começar a receber valor real de seu próprio data warehouse ou do uso de algoritmos de aprendizado de máquina se seu faturamento anual exceder US$ 200.000.

No entanto, observe que mesmo um serviço pronto que pode coletar, processar, calcular, prever e visualizar dados precisa ser adaptado para um negócio específico. Muitas empresas têm lógica exclusiva e parâmetros de planejamento chave. Portanto, a estrutura dos dados importados e das visualizações de dados será diferente. Além disso, pela nossa experiência, os clientes não gostam de aprender a trabalhar em novas interfaces, mas querem que seus dados sejam apresentados de maneira comum.

Para resumir, nossa receita que usamos na OWOX na criação de sistemas de análise de marketing é esta:

• As empresas devem ter acesso total aos seus dados
• Os dados devem ser entregues em uma interface familiar para o tomador de decisão

Existem muitos recursos e diferenças entre as empresas, mesmo dentro de um nicho. Por exemplo, no varejo, o negócio de eletrônicos é conceitualmente diferente do negócio de venda de roupas ou utensílios domésticos. Digamos que haja uma frequência diferente de compras e uma ênfase diferente no trabalho com clientes novos e atuais.

Como outro exemplo, muitas empresas estão enfatizando o desenvolvimento de aplicativos móveis e análise de clientes. Essas empresas têm modelos de marketing, métodos de desempenho do plano e métricas completamente diferentes em comparação com empresas baseadas em aplicativos da web. É por isso que é difícil combinar e processar dados.

Portanto, é importante que uma empresa tenha acesso direto a seus dados de marketing e produtos e não confie nos recursos de um determinado serviço e seu sistema de visualização.

As empresas estão procurando analistas para as necessidades e dores que se desenvolveram na empresa no momento. E se há muitas dores (e sempre há), então a busca por um analista pode levar meses ou até anos. E no final das contas, há uma grande probabilidade de que o especialista contratado não consiga dar conta de todas as tarefas.

É importante separar e sistematizar as áreas de responsabilidade dos analistas . Hoje em dia, muitas empresas procuram analistas que irão configurar métricas, mesclar dados, construir hipóteses com base nesses dados, fornecer recomendações, garantir que a taxa de conversão cresça imediatamente e garantir que as campanhas publicitárias comecem a valer a pena. Eles são analistas; eles podem lidar com isso!

Na vida real, não funciona assim . Seus analistas não terão tempo suficiente ou não terão habilidades suficientes. Por exemplo:

• Um especialista pode ser um excelente técnico (configurando a coleta de dados, escrevendo solicitações e preparando dados para análise), mas não tem conhecimento de como avaliar significativamente os dados obtidos.
• Uma empresa pode ser grande e tudo pode ser organizado de forma que apenas um analista possa entregar os dados. Durante todo o dia, esse analista será essencialmente uma interface de voz para os dados.

O que você deve fazer é determinar quais áreas de análise de responsabilidade podem se fortalecer medindo dados e pontos de crescimento. Por exemplo, no negócio de varejo, isso é marketing, produto e experiência do cliente.

Se os especialistas estiverem sobrecarregados com a preparação de dados e relatórios, vale a pena alocar essa função de análise técnica para uma unidade separada ou transferi-la para um parceiro.

É mais lucrativo para uma empresa quando a análise é uma função de trabalho e não é limitada pelos recursos de um especialista. Caso contrário, a empresa atingirá um teto de ferro.

Por exemplo, digamos que um analista de repente decida abandonar certas soluções de terceiros e recriá-las depois de estudar e se interessar pela linguagem R. O pensamento é que o negócio vai parar de pagar a mais por soluções externas. Mas, na verdade, o analista está desenvolvendo seu próprio interesse em vez de se engajar em suas tarefas diretas.

A empresa, em troca, receberá uma solução instável sem suporte caso o analista saia. Os benefícios são questionáveis. Qualquer negócio não deve se limitar ao que o analista pode fazer.

Outra coisa é quando uma empresa forma um departamento de análise e dados internos completo que suporta os objetivos de crescimento de diferentes departamentos. Nesse caso, a empresa pode ter certeza da qualidade dos dados e dos recursos que avaliam o desenvolvimento de marketing, produto e outras divisões.

O Chief Data Officer (CDO) ou Head of Analytics determina quais soluções baseadas em dados devem ser desenvolvidas e suportadas primeiro.

Por exemplo, vamos considerar um caso real de um cliente: um banco automatizou a seleção de um gerente de clientes com base nas informações coletadas sobre os interesses e ações dos clientes. Além disso, o banco passou a considerar a conversão desse gerente para fechar transações com perfis de clientes semelhantes.

Ao desenvolver uma solução para a empresa, é importante que os analistas obtenham respostas para as seguintes perguntas:

• Quais são os objetivos estratégicos do cliente de análise?
• Quais decisões serão tomadas e quais responsabilidades serão atribuídas para atingir os objetivos estratégicos?
• Quais perguntas os clientes precisam responder para tomar uma decisão?
• Quais gráficos, relatórios e recomendações podem ajudar a responder a perguntas?
• Quais métricas devem ser usadas na solução?

É importante trabalhar as tarefas para os analistas para não perder detalhes importantes e, assim, dar ao cliente uma solução funcional e útil.

Vamos resumir. Para que os dados funcionem para os negócios, seus analistas devem:

1. saber quais objetivos e soluções do cliente realmente dependem dos dados
2. considerar quanto lucro essas decisões afetam
3. monitorar regularmente a qualidade dos dados e relatar prontamente os desvios da norma

E, claro, é do interesse do CDO aumentar a proporção de funcionários que usam os dados sozinhos, em vez de precisar da assistência constante de uma equipe de analistas.

"Acho que a análise em marketing deve ser considerada como um suplemento para um atleta já experiente/forte. Eles podem torná-lo mais rápido/forte/etc. Se você já está indo muito bem, então a análise pode ajudá-lo a melhorar isso.

Falando em exemplos mais concretos (em relação às duas zonas mencionadas anteriormente), aqui estão alguns.

Zonas de crescimento:

• Encontrar 20% dos produtos que trazem 80% da receita. Verifique suas origens de tráfego, dados demográficos etc. e tente identificar quais segmentos estão funcionando melhor do que outros. Isso pode ajudar você a identificar oportunidades para aumentar os orçamentos (por exemplo, para fazer ajustes em sua publicidade paga).

Zonas de risco:

• Rastreamento de erros (e outras ações negativas, erros de checkout, erros de inscrição, etc.). Estas são as principais lutas dos clientes/clientes. Ao identificá-los e corrigi-los, você pode reduzir o atrito, aumentando assim o volume de conversão."

Julius Fedorovicius, fundador da analyticsmania.com.

Pode levar seis meses para fechar uma vaga para um analista forte. Isso é muito tempo. Um parceiro é uma ótima solução para começar imediatamente e não esperar tanto tempo para obter valor. Existem dois casos em que trabalhar com um parceiro realmente ajuda a desenvolver análises em uma empresa.

1. O parceiro tem uma experiência significativamente mais forte do que a empresa tem atualmente. Por exemplo, digamos que uma empresa já queira trabalhar com dados ou pelo menos começar a coletá-los, e não há analistas na empresa ou eles estão focados em outras tarefas. Nesse caso, a empresa deve buscar um sócio que já tenha experiência em trabalhar com casos semelhantes no nicho.
2. A equipe do parceiro é contratada para uma determinada função . Por exemplo, pode ser implementar análises, fornecer suporte ao Gerenciador de tags do Google ou gerar relatórios sobre marketing. Essa abordagem funciona quando as empresas precisam de uma equipe grande e qualificada para realizar tarefas específicas e os funcionários internos são mais valiosos quando focados na análise e interpretação de dados.

Importante! Com qualquer abordagem, vale a pena construir relacionamentos com um parceiro que seja transparente em suas tomadas de decisão. Em outras palavras, seu parceiro deve entender as metas e objetivos estratégicos de sua empresa e seus requisitos de análise para trabalhar de forma proativa.

Quais são seus objetivos estratégicos, prazo e orçamento? Por exemplo, no evento anual Go Analytics! conferência, as pessoas falam regularmente sobre como usar produtos de análise pagos no valor de centenas de milhares de dólares. Mas também há palestrantes que dizem que a análise pode ser construída por US$ 130 por mês. Ambos os casos são verdadeiros e reais.

Grandes empresas que usam ativamente os produtos da Google Marketing Platform e combinam dados de publicidade com dados de vendas usam o Google Analytics 360. Para outras empresas com volumes menores, basta usar recursos do Google Analytics gratuito.

Simplificando, se sua receita anual estiver entre US$ 200.000 e US$ 1 milhão, é hora de coletar dados em seu banco de dados, mas é muito cedo para investir esforços no trabalho com algoritmos de aprendizado de máquina. Você ainda não terá informações suficientes sobre seus clientes.

Concentre-se na funcionalidade analítica e na lucratividade do seu negócio . Em primeiro lugar, a análise deve ajudar a responder às perguntas Onde estão meus riscos? e Onde estão minhas zonas de crescimento? ao implementar seu plano. Se não responder a essas perguntas, está apenas tirando seu tempo e orçamento.

"Analytics é algo que conecta o passado, presente e futuro. Analisamos os dados criados e coletados no passado. No presente, tentamos prever o que aconteceria no futuro. E, finalmente, tentamos influenciar o futuro realocando nossos esforços de uma nova maneira."

Mikko Piippo, consultor de análise e otimização digital, cofundador e sócio da Hopkins.

• Comece a criar análises a partir da definição do nível de desenvolvimento do negócio.
• Não é necessário esperar por uma grande quantidade de dados ou procurar um super analista por seis meses. Comece entrando em contato com parceiros que tenham experiência na criação de modelos de análise de marketing em sua área.
• Escolha o modelo adequado: um produto pronto modificado para o seu negócio ou um sistema desenvolvido do zero só para você.
• Considere contratar um analista que seja bem versado no contexto do seu negócio, mesmo que ele não tenha as habilidades mais avançadas. Eles serão capazes de capturar a infraestrutura desde o início e escalá-la e melhorá-la ainda mais.