Coisas que aprendi no Marketing Analytics Summit 2019 em Las Vegas [Dia 1]

Em junho, tive o prazer de falar no Marketing Analytics Summit em Las Vegas. A cúpula foi fundada por Jim Sterne, diretor da Digital Analytics Association. O Marketing Analytics Summit permite que você aprenda com os erros dos outros, conheça e obtenha conselhos de líderes de mercado, veja as melhores e mais recentes ferramentas e abordagens para análise de marketing, descubra um mundo de opções profissionais e dirija sua carreira.

O evento aconteceu no Caesars Palace Hotel e foi co-localizado com várias outras conferências: Digital Growth Unleashed, Email Innovation Summit e Predictive Analytics World. Houve também dois dias de oficina. Infelizmente, não pude participar deles, mas ouvi dizer que eram ótimos.

Atenção: haverá vários Marketing Analytics Summits na Europa neste outono – em Londres (16 a 17 de outubro), Milão (5 de novembro) e Berlim (18 a 19 de novembro) – então vá em frente e reserve seu lugar.

Se você já está animado para visitar esta conferência no próximo ano, aqui está um código de desconto de 15% para o MAS 2020 : Pode ser usado para todos os passes de 2, 3 e 4 dias.

Abaixo, você encontrará uma recapitulação do primeiro dia maravilhoso que passei em rede e aprendendo com os melhores no campo de análise de marketing. Você pode encontrar minha recapitulação do dia 2 em outro artigo.

• Palestra “Cultura de dados, pessoas de dados, realidade de dados” de June Dershewitz, diretora de análise da Twitch
• “The Marketing Analytics Maturity Curve​” por Rob Clarke, cofundador e CXO da Strala
• “Planos de sucesso: estruturas de uma página para medição de marketing” por Mary Owusu
• “Importância do processo” por Laura Patterson, presidente da VisionEdge Marketing
• “Brain Science Behind Great Customer Experiences” pela fundadora e CEO da True Impact, Diana Lucaci, e pelo CTO Ferdinand Ephrem
• “Os quatro cavaleiros do apocalipse do marketing na web” por Rand Fishkin, fundador da SparkToro

A conferência começou com as calorosas boas-vindas de Jim Sterne , fundador do Marketing Analytics Summit, e Marilee Yorchak , diretora executiva da Digital Analytics Association.

Twitch é uma plataforma de streaming de vídeo ao vivo com 3 milhões de streamers únicos todos os meses. De acordo com um artigo de 2018 na CNN, o principal streamer da plataforma, Ninja, ganhou US$ 10 milhões jogando videogame.

O Twitch nasceu digital : eles criaram sua própria plataforma de análise que transmite 60 bilhões de registros por dia (descrevendo o envolvimento do cliente com a plataforma) para um data lake construído no Amazon Redshift Spectrum. Todos em sua equipe de dados conhecem SQL e usam dados para entender e otimizar o envolvimento do vídeo, a eficácia do conteúdo, as decisões de marketing e muito mais.

Isso é realmente empolgante porque, embora existam tantas ferramentas que disponibilizam dados, algumas empresas ainda seguem a abordagem HiPPO.

Para destacar isso, June se referiu ao famoso ditado de Jim Barksdale, ex-CEO da Netscape: “Se temos dados, vamos olhar para os dados. Se tudo o que temos são opiniões, vamos com a minha.”

Para entender se você tem análises de autoatendimento, tente avaliar sua cultura de dados atual. Sua cultura de dados é um reflexo honesto dos valores de sua empresa e você sempre pode melhorá-la. Para fazer isso, você precisa de pessoas dedicadas à advocacia e ferramentas que facilitem o autoatendimento. Tente se fazer as seguintes perguntas:

• Meus funcionários são tão curiosos e motivados quanto deveriam ser quando se trata de usar dados? Por que é que?
• O que posso fazer para corrigir o negativo ou amplificar o positivo?
• A porcentagem de funcionários que usam nossas ferramentas de análise de autoatendimento corresponde às minhas expectativas?

Para responder a essa última pergunta, comece listando os usuários ativos mensais das ferramentas de análise de autoatendimento da sua empresa e, em seguida, calcule a porcentagem de funcionários que as utilizam.

Provavelmente, você verá que todo mundo usa ferramentas diferentes e algumas pessoas não usam nenhuma ferramenta, em vez disso, tomam decisões com base em seus sentimentos. Portanto, não deve ser surpresa que às vezes seja super difícil obter um consenso, já que todo mundo está olhando para números diferentes.

No Twitch, eles usam as seguintes ferramentas para fazer a análise de autoatendimento acontecer:

1. Interfaces – os dados devem ser fáceis para todos trabalharem
2. Agregados – os dados devem ser limpos, eficientes e organizados
3. Catálogo de dados – dados e metadados devem ser detectáveis

Para verificar se a análise de autoatendimento está funcionando, execute pesquisas trimestrais de satisfação de dados e pergunte:

• Você tem os dados necessários para realizar seu trabalho com mais eficiência?
• Você consegue obter dados em um prazo que atenda às suas necessidades de negócios?

Se a maioria de sua equipe responder não a uma dessas perguntas, isso significa que sua análise de autoatendimento não está funcionando.

O aumento da popularidade da ciência de dados tornou os cargos relacionados a dados especialmente ambíguos.
Muitas vezes acontece que um cargo não corresponde ao conjunto de habilidades esperado, então June recomenda não aceitar um título pelo valor de face. Em vez disso, ela recomenda cortar o hype e focar no impacto que você entrega.

Abaixo, você pode encontrar uma classificação básica de títulos, mas isso não significa que todas as empresas os usem:

1. Analista de Dados – As principais funções de um analista de dados são implementar, automatizar e analisar dados para apoiar a tomada de decisões. É crucial que um analista conheça SQL, R ou Python, como visualizar dados e como aplicar conceitos estatísticos básicos.
2. Engenheiro de Dados – Estes são os especialistas que se concentram em projetar e construir infraestrutura de dados e pipelines.
3. Cientista de Dados – Essas pessoas realizam pesquisas quantitativas de longo prazo e constroem produtos de dados.

Para garantir que todos estejam na mesma página, convém usar uma matriz de funções de dados:

Você pode estender essa matriz com expectativas para o cargo. É importante não apenas criar essa matriz, mas familiarizar todos em seu departamento e empresa para garantir que todos entendam o que pode ser esperado de cada cargo.

De acordo com a Dun & Bradstreet, apenas 16% das empresas caracterizam os dados que estão usando como “muito bons”.

Os principais problemas que as pessoas têm ao trabalhar com dados estão relacionados à qualidade dos dados e à adoção de uma abordagem reativa – ou seja, apenas prestar atenção aos dados depois de descobrir um problema com eles. Mas o gerenciamento da qualidade dos dados não deve ser apenas uma questão de resposta a incidentes.

Para transformar a abordagem de reativa em proativa, o analista sênior de qualidade de dados do Twitch perguntou às pessoas da equipe sobre suas expectativas em termos de dados e criou uma medida de qualidade de dados chamada taxa de defeitos . Então, ele desenvolveu um conjunto de regras que descrevem dados bem formados. Aqui estão alguns exemplos: a hora deve ser preenchida, um ID de usuário deve ser um número de 12 dígitos, uma plataforma deve ser “web”, “web móvel”, “ios”, “android” etc.

Uma vez que as regras estavam em vigor, ele fez um painel de monitoramento e configurou alertas. Isso ajudou a minimizar o tempo entre a ocorrência de um problema e a sua correção pela equipe.

Os resultados alcançados são incríveis – a taxa de defeitos caiu de 4,5% para 0,5%:

Para ser proativo em relação à qualidade dos dados:

1. Defina os conjuntos de dados mais críticos em sua empresa.
2. Pense em quanto você sabe sobre as maneiras pelas quais esses dados são usados.
3. Pergunte quais são algumas das coisas que as pessoas esperam que sejam verdadeiras sobre esses dados.
4. Comece a manter uma lista de incidentes de qualidade de dados atuais e passados ​​para que você possa entender as tendências e defender o investimento em controle proativo.

Gostei da palestra de June e sinto que muitas empresas podem aprender com o Twitch. Vamos para a próxima conversa!

A equipe do Strala realizou recentemente uma pesquisa sobre o estado da medição de marketing e os resultados foram bastante decepcionantes:

Rob diz que quando queremos fazer medições, fazer atribuições, calcular ROI ou encontrar insights, nos deparamos com dois tipos principais de problemas:

• Problemas de dados
• Rastreamento inconsistente entre canais
• Equipe/talento insuficiente para agregar e gerenciar dados
• Dados em silos em vários canais
• Dados incompletos em vários canais
• Padrões de dados inconsistentes em vários canais
• Modelos de atribuição insuficientes

Pessoalmente, não posso concordar com o segundo ponto, pois existem muitos modelos disponíveis e pelo menos um deles deve se adequar aos seus objetivos de negócios. Para saber mais sobre os modelos de atribuição no mercado, confira este webinar. Outro recurso que pode ser útil é um artigo sobre o que aprendemos ao criar modelos de atribuição para os principais varejistas multicanal.

De acordo com Rob, existem três níveis de maturidade de análise de marketing: iniciante, intermediário e avançado. Para avaliar a maturidade da sua organização, você precisa avaliar seus dados em três categorias diferentes: insight unificado, dados unificados e base de dados predefinida:

Este consiste em duas subcategorias:

• Medição de desempenho
  No nível iniciante, o desempenho é medido com KPIs específicos de marketing: leads, tráfego, pedidos, etc. Isso evolui para resultados de negócios finais no nível de maturidade avançada.
• Atribuição
  Isso começa com uma abordagem de toque único e vai até a atribuição multicanal algorítmica (MTA). Neste artigo, você encontra uma análise detalhada e uma comparação dos modelos de atribuição.
  

Existem três etapas para a unificação de dados:

• Conjuntos de dados em silos no nível iniciante. Isso é o que a maioria das empresas tem – seus dados são armazenados em diferentes sistemas: plataformas de anúncios, rastreamento de chamadas, Google Analytics, CRM, ERP etc. Toda vez que precisam responder a uma pergunta que envolve mais de um conjunto de dados, é um pesadelo.
• Conjuntos de dados colocalizados no nível intermediário. Um data lake seria um exemplo disso. Ele traz um pouco mais de flexibilidade do que os dados em silos, mas ainda é bastante difícil de trabalhar.
• Conjuntos de dados unificados no nível avançado. É com isso que todas as empresas sonham – ter uma única fonte de fatos em que todos confiam.
  

• Precisão de rastreamento. As empresas no nível de maturidade iniciante têm precisão muito limitada (canal/editor), enquanto as empresas no nível avançado estão usando os atributos mais precisos (ou seja, todos os atributos de canal e conteúdo).
• Cobertura de pontos de contato. As empresas iniciantes usam cobertura limitada, como canais pagos, enquanto as empresas avançadas usam todos os pontos de contato da jornada e um funil completo.
• Padronização de taxonomia. Empresas iniciantes usam padrões de sistema e não investem em taxonomia, enquanto empresas avançadas usam padrões corporativos, incluindo canais unificados e atributos de conteúdo.
  

Lembre-se de que você não estará necessariamente em um nível em todas as categorias, portanto, vá em frente e avalie seu nível atual de maturidade de análise de marketing para definir as etapas necessárias para avançar para o nível avançado.

A próxima palestrante foi Mary Owusu , vice-presidente de estratégia e análise digital da Mower.

Achei a palestra de Mary não apenas envolvente, mas também muito prática. Mary criou o Plano de Sucesso de Marketing em resposta a uma das disfunções marcantes com as quais os profissionais de marketing convivem: mesmo com um compromisso com medição e análise, pode ser difícil para nós traduzir cliques e impressões em impacto nos negócios - e isso pode levar a cortes de nossos orçamentos de marketing.

De acordo com uma pesquisa da Forrester, as empresas que vinculam as métricas de marketing aos resultados de negócios desejados têm duas vezes mais chances de exceder esses resultados desejados. E as empresas que vinculam métricas de marketing a metas de receita têm três vezes mais chances de exceder significativamente essas metas.

Para alinhar com confiança os KPIs corporativos corretos com as atividades de marketing, você precisa investir em análises e, ao mesmo tempo, promover a adesão de departamentos e lideranças multifuncionais. De acordo com uma pesquisa de CMO de agosto de 2018, os gastos com análise de marketing devem aumentar mais de 200% nos próximos três anos.

Não há dúvida de que a análise é importante, mas de acordo com a mesma pesquisa, a análise de marketing é usada na tomada de decisões apenas em 36% dos casos. E esse número não mudou muito nos últimos cinco anos.

Existem vários fatores que impedem as empresas de usar a análise de marketing na tomada de decisões com mais frequência. A falta de profissionais treinados e a falta de ferramentas e processos para medir o impacto da análise de marketing são os maiores obstáculos:

De acordo com Mary, tanto os especialistas quanto os analistas de marketing querem uma coisa: as ferramentas e os processos certos para saber o que começar, parar e continuar fazendo para atingir suas metas de marketing.

Mary compartilhou uma incrível estrutura de medição para alinhar as atividades de marketing com os objetivos de negócios de uma empresa. Seu plano de sucesso demonstra o valor dos investimentos em marketing e análise para a liderança sênior, mede as coisas certas, define quem é responsável pelo quê, estabelece os melhores KPIs da categoria antecipadamente, promove a adesão e a colaboração entre equipes e departamentos para projetos de marketing, e expõe áreas de risco antes que qualquer dinheiro seja gasto.

Há quatro etapas no Plano de Sucesso, e cada uma é de propriedade e gerenciada por pessoas nas funções listadas abaixo. Cada uma dessas funções deve prestar atenção a vários objetivos-chave.

Os estrategistas de marketing devem cuidar

• Objetivos de negócios – devem vir diretamente de documentos ou diretrizes da alta administração
• Objetivos de marketing – devem ser específicos, mensuráveis, atingíveis, realistas e com prazo determinado
• Estratégias – meios específicos pelos quais seus objetivos serão cumpridos
• Táticas – atividades de curto prazo através das quais uma estratégia é cumprida

A estrutura do Plano de Sucesso de Mary tem responsabilidade embutida por toda parte. Por exemplo, no fator Táticas, indivíduos/equipes responsáveis ​​devem ser designados.

Analistas, cientistas de dados e tecnólogos são responsáveis ​​por

• Indicadores-chave de desempenho (KPIs) , que devem representar a melhor medida da categoria da meta de marketing identificada e devem ser independentes de ferramentas e recursos. Ao trabalhar com KPIs, você precisa:
• Defina seus KPIs:
• KPIs primários: por exemplo, padrões da indústria
• KPIs secundários: use apenas se os KPIs primários não estiverem disponíveis
• KPIs Suplementares: um KPI flexível usado para aumentar – mas não substituir – os KPIs primários ou secundários.

• Segmente seus KPIs. Para chegar a segmentos significativos, pense: Minha equipe tomará melhores decisões orçamentárias se esse KPI for dividido por geografia/canal de marketing/grupo-alvo/etc.

• Os valores alvo de KPI são os valores numéricos reais que você predeterminou como indicadores de sucesso ou falha. Se os dados históricos não estiverem disponíveis para configurar um valor de destino, configure uma linha de base e avance a partir daí. Após a seção "Valor alvo do KPI" está a seção "Racional", que permite incluir o raciocínio para suas previsões.

• Requisitos de relatórios
• Ferramentas – Defina as ferramentas necessárias para relatar os KPIs mencionados acima: um CRM, software de telefone, pesquisa de mercado, etc.
• Segmentos – Certifique-se de indicar quais segmentos podem ser capturados usando cada ferramenta e quais não podem. Os segmentos “não pode” devem ser tratados como restrições e destacados sob o fator de restrições no item 4 abaixo. Outra boa maneira de pensar sobre segmentos é imaginar quais perguntas podem ser feitas sobre sua iniciativa pelas partes interessadas.
• Frequência – Converse com sua equipe e especifique com que frequência as principais partes interessadas precisam desse KPI para a tomada de decisões. A parte responsável por puxar cada relatório é identificada no Plano de Sucesso. Defina todas as funções e responsabilidades mencionadas acima em uma matriz RACI.

Especialistas e analistas de UX são responsáveis ​​por

• Requisitos de marcação e rastreamento – Depois de definir os KPIs, defina o que precisa ser marcado para que a campanha seja medida com sucesso. Defina quem é responsável por cada parte.
• Requisitos criativos e de UX – Desenvolva os elementos de conteúdo críticos (chamadas à ação, pontos de mensagens etc.) que surgiram das etapas anteriores e devem, portanto, ser claramente comunicados às equipes de UX e criativas que trabalham nesta campanha.

CXOs e estrategistas devem gerenciar

• Restrições e pré-requisitos internos e externos – Identifique quais forças internas e externas impedirão sua capacidade de concluir com êxito os itens descritos acima. Qualquer coisa que não possa ser concluída antes do lançamento da campanha deve ser rotulada como não resolvida . Por outro lado, os itens resolvidos devem ser rotulados como resolvidos e um breve resumo da resolução deve ser fornecido.

Na minha opinião, esses papéis são realmente importantes. As empresas raramente gerenciam seus riscos de antemão quando se trata de implementação de marketing e análise.

Você pode obter um exemplo preenchido de um Plano de Sucesso aqui. Eu recomendo dar uma olhada nele e experimentá-lo na próxima vez que você estiver trabalhando em sua estratégia e tática de marketing, pois esse plano realmente ajuda você a alinhar metas e entender como elas devem ser medidas.

Após a palestra de Mary, houve uma sessão chamada “O melhor conselho de todos os tempos”, na qual os funcionários do lado do produto podiam se conectar com provedores de serviços e consultores e obter conselhos deles sobre como resolver seus problemas. Se não me engano, o conselho de June Dershewitz foi considerado o melhor. Ela recomendou trazer analistas para reuniões onde as metas estão sendo discutidas e definidas para que possam compartilhar suas perspectivas e fazer perguntas adicionais, se necessário.

Durante o almoço, houve várias palestras dos membros da Digital Analytics Association (DAA). A missão da DAA é avançar no uso de dados para entender e melhorar o mundo digital por meio do desenvolvimento profissional e da comunidade. Esta associação tem cerca de 5.000 membros e está crescendo rapidamente.

A propósito, eles terão sua primeira conferência este ano de 23 a 24 de outubro em Chicago. Pode reservar o seu lugar aqui. Eles têm um programa de orientação, cursos de certificação de curta duração, um programa de análise de mulheres e muitas outras grandes iniciativas para ajudá-lo a orientar sua carreira na direção certa. Se você estiver interessado em aprender mais sobre o DAA e se tornar parte dele, entre em contato com Marilee Yorchak.

Uma das sessões de almoço foi ministrada por Maigari Jinkiri , Chief Revenue Officer da Ebiquity. Maigari compartilhou os resultados da pesquisa sobre até que ponto o mercado dos EUA está pronto para o GDPR. Não posso compartilhar muito desta palestra, já que ela não deve ser divulgada até sua publicação, mas posso dar um pequeno spoiler: o mercado dos EUA não está pronto para o GDPR.

Laura começou sua carreira de mais de 25 anos em vendas e teve a grande sorte de trabalhar em funções que abrangem gerenciamento de relacionamento com clientes e marketing com “M” maiúsculo. Hoje, ela está à frente da VisionEdge Marketing, fundada em 1999, e é reconhecida como uma das pioneiras e autoridades na disciplina de Marketing Performance Management (MPM). Então você pode imaginar como ela é experiente.

Muitas vezes acontece que os executivos de nível C não se importam como as coisas estão sendo feitas, desde que sejam feitas e tragam certos resultados. Mas é super importante entender os processos que trazem esses resultados, pois eles são a cola entre pessoas, ferramentas e resultados.

Entender como as coisas são feitas permite que você obtenha um retorno mensurável do investimento e aumente a eficiência, mantendo a qualidade e aumentando o valor do negócio. E é aí que entram os processos.

Segundo Laura, as principais razões pelas quais as implementações de tecnologia de marketing falham é que não há planejamento adequado e não há processos adequados implementados na empresa.

Eles falham porque o marketing, como todas as funções de negócios, é executado em processos. E se seus processos de marketing atuais não forem eficazes ou eficientes, a automação significa seguir um processo ruim mais rapidamente. Os processos de marketing incluem planejamento, relatórios, desenvolvimento de modelos, pesquisa, mapeamento da jornada do cliente, criação de conteúdo, gerenciamento de eventos, campanhas, gerenciamento de oportunidades, etc.

Você pode dividir todos os processos da sua empresa em dois grupos:

• Processos geradores de receita que enfatizam a aquisição, manutenção e crescimento do valor dos clientes (orientados para o exterior)
• Processos de redução de custos que se concentram no aumento da eficiência (orientados internamente)

Laura recomenda focar primeiro nos processos geradores de receita porque, de acordo com a pesquisa realizada por Rust, Moorman e Dickson, o impacto dos processos geradores de receita é estatisticamente significativo na melhoria do desempenho dos relacionamentos financeiros e com os clientes. Por outro lado, abordar processos de redução de custos ou tentar fazer ambos tem um impacto insignificante no desempenho financeiro e de relacionamento com o cliente.

Mas não é suficiente descrever seus processos. Para fazê-los funcionar para você e melhorá-los iterativamente, você precisa mapeá-los. Os mapas de processo representam visualmente a relação entre as etapas e as entradas para produzir um produto ou serviço final. Para mapear um processo, você precisa seguir as seguintes etapas:

Execute o processo como está antes de tentar modificá-lo:

• Identifique o processo
• Juntar informação
• Desenvolva um mapa de processos
• Analise o mapa
• Desenvolva novos e melhores passos
• Gerencie o processo
• Aponte para o bem, não para o perfeito – caso contrário, você pode ficar preso
• Esteja ciente de suas suposições
• Valide seu mapa
• Corrija somente depois de terminar o mapeamento
• Não se esqueça dos critérios em cada processo:
• Responsabilidades
• Objetivos
• Atividades
• Entradas
• Saídas
• Clientes
• Riscos e controles
• KPIs

Uma das minhas conclusões pessoais é que a implementação de processos tem a ver com disciplina. Não basta anotar o processo e compartilhá-lo com a equipe. Você precisa criar regras que promovam a mudança.

Aqui estão as melhores práticas que Laura sugere para implementar a mudança de processo:

1. Agrupe seus processos com base em seu efeito sobre seu cliente. Priorize os processos de criação de receita e valor que são essenciais para gerenciar o negócio. Liste os dados e análises necessários para cada um deles e defina o papel que a análise desempenha.
2. Selecione e concentre-se nos processos de receita mais relevantes para alcançar a estratégia da sua empresa. Comece com processos associados à aquisição de clientes, satisfação do cliente, retenção de clientes e fidelidade.
3. Aborde os processos onde existem problemas ou lacunas. Empregue análises para ajudá-lo a determinar quais lacunas devem ser abordadas primeiro.
4. Se você implementar uma nova ferramenta, tente primeiro seguir o processo manualmente. Depois de validar o processo, você pode anotá-lo e automatizá-lo.
5. Se o processo envolver vários departamentos e você não conseguir comunicá-lo à equipe, reúna-os em uma sala e entenda onde ocorre o handshake.
6. Encontre os backdoors usados ​​por sua equipe e anote-os como parte do processo existente. Se você quiser se livrar dessa porta dos fundos, também precisa anotá-la e recompensar as pessoas por adotarem novos processos.
7. Certifique-se de que todos os seus processos estejam bem definidos e documentados antes de implementar, configurar ou implantar qualquer tecnologia.
8. Peça a um facilitador para executar uma sessão de mapeamento de processos antes de investir em uma ferramenta.
9. Não faça reforço variável ao implementar um processo ou então o processo que você está tentando implementar não criará raízes.

Fiquei realmente inspirado por esta palestra e agora sinto vontade de aprofundar o gerenciamento de processos. Se você tiver alguma recomendação de por onde começar, deixe nos comentários.

Eu realmente gosto de como a ideia de usar a ciência do cérebro e a medição de emoções em marketing e UX se desenvolveu nos últimos anos. Os clientes dizem o que pensam, mas muitas vezes agem de acordo com o que sentem. Ao determinar emoções positivas e negativas e ativação da atenção, as empresas podem encontrar novos insights sobre engajamento e as melhores maneiras de usar cada segundo precioso de atenção. Porque, em média, as marcas recebem de 3 a 5 segundos de atenção, às vezes até menos.

As pessoas usam dois tipos de processamento – inconsciente e consciente. O processamento inconsciente é quando você não precisa pensar: seu corpo age automaticamente. O processamento consciente é quando você precisa aplicar esforço: você é obrigado a pensar e planejar.

Quanto mais esforço uma ação exigir, mais processamento consciente estará envolvido e mais irritado seu cliente ficará. Por padrão, nosso cérebro é preguiçoso e não quer desperdiçar recursos para descobrir coisas. A irritação de ter que fazer isso é extrapolada para a marca. É por isso que você quer diminuir a carga mental de um cliente e tornar sua experiência o mais tranquila possível.

Ouvi falar de uma abordagem de “mestre bêbado” quando se trata de design de funil. Funciona da seguinte forma: você precisa ter certeza de que uma pessoa bêbada pode passar pelo seu funil de vendas no site e concluir um pedido. Pegue algumas cervejas hoje à noite e experimente com seu amigo.

Na True Impact, eles usam métricas neurais, biometria e medição de pesquisas para influenciar a visibilidade da marca, apoiar as metas de aquisição e retenção, promover a lealdade emocional e formar conexões emocionais:

Um dos exemplos que Diana e Ferdinand deram foi analisar experiências de anúncios para celular: anúncios de vídeo intersticiais em tela cheia versus um formato de anúncio opcional incorporado. Eles provaram que:

• Anúncios opt-in incorporados geraram 8 vezes mais engajamento cognitivo.
• Anúncios opt-in incorporados produziram 4 vezes mais motivação.
• Anúncios opt-in incorporados atraem mais atenção: a atenção visual estava principalmente focada no anúncio em si e não em seus cantos.

Outro ponto interessante foi sobre o efeito que a mídia impressa tem no cérebro: dependendo do efeito que você deseja criar, você precisa usar diferentes tipos de papel, fontes e recursos visuais. Para folhetos promocionais, pense em como a peça se sente em suas mãos: barata ou cara. Não há nada de errado com o jornal em que um anúncio está se sentindo barato se você estiver oferecendo um desconto de $ 1 em uma hamburgueria. Mas se você der um cupom de US$ 300 para um cruzeiro, talvez queira fazer com que pareça caro.

De acordo com pesquisas de Diana e Ferdinand, as promoções digitais atraem 38% mais atenção do que as físicas; por outro lado, os anúncios físicos levam a um recall da marca 70% maior. Isso acontece porque as interações físicas são mais fáceis de entender e são mais persuasivas:

Para que seu público se lembre de sua marca, você precisa:

• Envolva mais sentidos. Quando se trata de objetos físicos, o perfume pode ser uma boa opção.
• Reduza as distrações. Concentre a atenção dos clientes no objeto principal.
• Incentive a interação.
  

Para aumentar suas conversões, use estas três táticas ensinadas pela neurociência:

• Seja notado . Entenda o que chama a atenção do seu cliente perfeito e use esse conhecimento.
• Desencadeie emoções .
• Forme uma memória e faça o seu melhor para torná-la positiva.
  

A primeira coisa que tenho a dizer é que a palestra de Rand foi super divertida. Mas ele também trouxe muitos pontos problemáticos e problemas de marketing aos quais a maioria das pessoas não presta atenção, então foi realmente instigante.

Rand falou sobre como SEO, social, conteúdo e marketing de busca paga devem mudar para acompanhar os tempos. Ele começou sua palestra destacando como o marketing de influenciadores mudou: em 2002, exigia mais criatividade, já que você tinha que procurar todas as fontes potenciais que poderiam influenciar seu público e experimentar todos os tipos de marketing lá.

Em 2019, é mais fácil – basta pagar pessoas seminuas no Instagram para postar uma foto com seu produto :) Verificação de fatos: Nos últimos anos, o marketing de influenciadores vem recebendo cada vez mais atenção:

Isso está acontecendo porque os especialistas em marketing realmente não se preocupam em segmentar seus públicos. Em vez de Onde estão *nossos* clientes? muitos profissionais de marketing perguntam Qual plataforma é a maior? Rand se referiu a uma pesquisa realizada em escolas recentemente na qual quase metade das crianças pesquisadas disseram que querem ser influenciadores quando crescerem.

Entre todas as fontes potenciais onde o marketing de influenciadores pode ocorrer – podcasts, jornais, whitepapers, marketing de guerrilha, blogs, Twitter, YouTube, pesquisas na web, Facebook, comentários de consumidores, Instagram, etc. – apenas o YouTube e o Instagram se destacam. Mas se você fizer uma verificação da realidade e observar as estatísticas sobre o comportamento online dos clientes, verá que atenção e influência acontecem em todos os lugares:

Em seguida, Rand voltou-se para as principais mudanças que afetam a pesquisa, redes sociais, conteúdo e publicidade e como os profissionais de marketing podem responder melhor.

Ele propôs três teorias de demanda de busca de platô:

• O Google está melhorando na resolução de pesquisas, basicamente eliminando a necessidade de várias consultas sobre o mesmo tópico e mostrando as respostas diretamente na página de resultados de pesquisa. Isso exclui a necessidade de clicar nos resultados reais. O Google republica o conteúdo, às vezes com crédito mínimo, às vezes sem nenhum crédito. Basicamente, agora você não precisa clicar em um link para obter informações importantes de um artigo ou para reproduzir um vídeo. Você pode fazer isso diretamente na página de resultados da pesquisa:

• Pesquisa por voz e aplicativos móveis - por exemplo, Google Home, Google Assistant e Google Search App - estão canibalizando as consultas, conforme confirmado pela pesquisa da Perficient Digital:

Alternativas ao Google estão conquistando participação de mercado, por exemplo, Facebook, Instagram, DuckDuckGo, YouTube e Amazon. Você não pode realmente ver o que está acontecendo, já que o Google ainda tem a maior fatia do mercado. Por exemplo, a pesquisa de hashtag do Instagram cresceu cerca de 2,5 vezes no ano passado na área de trabalho (em um momento em que a participação geral das sessões da área de trabalho diminuiu). Mas ainda assim, é menos de 0,1% do volume de pesquisa de desktop do Google.

Para aumentar a receita de anúncios, o Google implementa um número maior de anúncios mais sutis e mais tipos de anúncios. De acordo com as estatísticas da Jumpshot, as CTRs de desktop do Google para o primeiro trimestre de 2019 nos EUA foram distribuídas da seguinte forma (o total é superior a 100%, pois alguns pesquisadores clicam em vários resultados por consulta):

1. Pago: 3,88%
2. Orgânico: 61,4%
3. Pesquisas sem cliques: 34,7% (aumento de 12% nos últimos 3 anos)

Para dispositivos móveis, ainda mais cliques vão para a pesquisa paga:

E o número de pesquisas com zero clique em dispositivos móveis cresceu 20% nos últimos três anos.
ABC de 2019 do Google:

1. Respondendo a consultas em SERPs e enviando menos tráfego
2. Viés em relação a resultados pagos para visibilidade e cliques
3. Competindo diretamente com editores (e classificando suas próprias propriedades à frente das de qualquer outra pessoa)

O que os profissionais de marketing de busca devem fazer para vencer a concorrência?

• Controle a marca com SEO on-SERP, pois a página de resultados de pesquisa é sua nova página de destino. Você precisa aproveitar os rich snippets e reivindicar seus painéis. Abaixo está um exemplo de uma página de resultados de pesquisa quando você pesquisa no Google “Rand Fishkin”:

• Quando as palavras-chave mostrarem respostas agregadas, influencie os editores abaixo para serem listados lá.
• Dobre a criação de demanda de marca. Durante a apresentação, Rand trouxe um exemplo com a campanha #FreetheFeed de Elvie e como ela fez com que os londrinos pesquisassem e compartilhassem para criar reconhecimento da marca:
  

• Se outros sites podem classificar, mas você não pode, use o Barnacle SEO enviando postagens de convidados ou editoriais de convidados.
• Shift SEO-focused content to keywords Google is less likely to cannibalize: 40%+ of all searches get less than 100 searches per month, so the long tail is still a gold mine for SEO.
  

According to the 2019 Social Media Industry Benchmark Report by Rival IQ, the engagement rates of social followers have fallen to near-zero on Facebook and Twitter. Instagram engagement, on the other hand, is a bit higher, varying from category to category:

If you compare the efficiency of social followers with email subscribers, you might be really surprised:

Social traffic still accounts for less than 10% of traffic (according to Jumpshot), even though it has been sending more traffic than before:

Over the past year, site visits generated by social media have decreased by 8% for Twitter, increased by 9% for Pinterest and Facebook, remained unchanged for YouTube, and showed 114% growth for Instagram in Q1 2019 compared to Q4 2018.

One possible reason is that social networks prevent outlinking. They all push content that engages more than content that's just “shared.” According to AgoraPulse's experiment, Instagram posts that contain the phrase “link in bio” or similar see a 34% decrease in average reach. YouTube has cut off descriptions to avoid making links visible in the default view, and on mobile they hide them entirely. On LinkedIn, long form articles posted directly in a post are getting more engagement, more reach, and having more impact. One way to work around this is using “the link is in the first comment.”

Social algorithms are designed to:

• Engage – Content should attract users, generate likes and shares, and hold the viewer's/reader's attention. If you have a low engagement post, your next post will have a harder time reaching a big audience. And if a post gets high engagement, Facebook will boost the reach of your next post.
• Addict – Users who've seen your content should stay on the platform and keep engaging.
• Retain – Users who've consumed your content should return to the platform again and again.
  

What should social marketers do to beat the competition?

1. Use the 2-1-2 formula to take advantage of social algorithms. The first two posts should be high engagement and non-promotional to earn brand exposure and new followers. Then you can have one promotional post with a call to action (CTA) to capitalize on your algorithmic reputation for high engagement and earn direct traffic. Then, it should be followed by two non-promotional posts again.
2. Create content that
• earns high engagement and amplification
• is connected to your brand
• creates emotional resonance (can be achieved through storytelling).

Content marketing has changed; just accept it. The main changes are:

1. Search engine and social network algorithms have created winner take most platforms.
2. Demands for monetization and growth have pushed tech monopolies to compete with publishers.
3. Amplifiers are overwhelmed by requests and are more skeptical than ever.
4. Traffic quantity correlates less and less with conversions.

What should content marketers do to beat the competition?

• Crie conteúdo que
• chama a atenção rapidamente e exige engajamento
• joga com o desejo psicológico de categorizar a si mesmo e aos outros
• cria um loop viral compartilhando e vendo as respostas dos amigos
• Entregar
• valor único
• mérito de referência
• visualizar sua vantagem competitiva

Os lances de anúncios em muitos setores vão muito além do que é lucrativo; assim, os custos de anúncios aumentam enquanto as tendências de ROI diminuem:

A medição se torna ainda mais difícil devido a uma variedade de fatores: dados dispersos, diferentes velocidades de atualização de dados, diferentes formatos de dados, jardins murados etc. E se medir a pesquisa paga é um pouco claro, medir o marketing de influenciadores é muito mais complicado:

O que os profissionais de publicidade devem fazer para vencer a concorrência?

• Entreviste, pesquise ou use dados de perfil para descobrir onde seu público se envolve e com o quê. O marketing tradicional de influenciadores procura as contas mais acessíveis que correspondem a uma pesquisa de palavra-chave. Mas você não precisa do maior blogueiro da internet: você precisa daquele com o qual seu público mais se envolve.
• Ganhe exposição de marca por meio de marketing orgânico, social, conteúdo, SEO, eventos e marketing de marca direcionado. Só depois disso você deve investir em anúncios e CRO.
• Trabalhar na obtenção de visitas orgânicas e engajamentos sociais; medir suas campanhas de reconhecimento de marca.
• Pague para anunciar onde seu público se envolve com aqueles que já conhecem e gostam de você.

Como você pode ver, havia um monte de dicas e recomendações sobre o que procurar. Para ter uma melhor perspectiva, você pode encontrar a apresentação completa aqui.

A recepção de networking no salão de exposições foi seguida de um Jantar com Estranhos. É um evento de networking maravilhoso que traz profissionais para uma mesa onde eles podem se conhecer em um ambiente descontraído com boa comida e bebida. É a sua chance de sair da sua zona de conforto e conhecer alguém que pode resolver esse problema candente no qual você está trabalhando ou a quem você pode ajudar com sua experiência.

E assim terminou o primeiro dia...

PS Obrigado por todas as fotos da página oficial do Facebook do Marketing Analytics Summit. Se inscrever! :)