Data Analytics no Marketing Digital

O Data Analytics é uma ferramenta poderosa para as empresas que pretendem evoluir com o marketing digital. Este é o tema escolhido pelo CMO da Black Beans, Fagner de Sousa, que preparou dicas e insights para facilitar a sua jornada nessa experiência.

O papel que o Data Analytics desempenha é fundamental no marketing digital, fornecendo insights valiosos sobre o comportamento do cliente, compreensão do mercado, suas tendências, preferências e necessidades do público-alvo.

Os dados coletados podem incluir informações sobre a demografia dos clientes, suas interações com a marca nas redes sociais e em outros canais online, suas preferências de compra e muito mais. Com esses insights, é possível personalizar campanhas, melhorar a experiência dos usuários, otimizar processos e balizar a tomada de decisões.

Qual a diferença entre Data Analytics e Data Driven?

Antes de dar prosseguimento ao tema central do artigo, que é Data Analytics, vale a pena abrir um parênteses para recapitular o conceito de Data Driven.

Temos uma publicação dedicada a este conceito, que você pode conferir no Blog da Black Beans, com profundidade, mas vamos relembrar aqui, apenas para que a sua leitura faça mais sentido, pois esse é um daqueles casos em que uma coisa depende da outra.

“De maneira concisa, Data Driven nada mais é do que um projeto orientado a dados. Empresas que aderem a este recente conceito, colocam os dados no centro das tomadas de decisão, com o intuito de criar estratégias e definir objetivos com base no cruzamento dessas informações. Ou seja, é um sistema de trabalho que usa os dados para orientar e aprimorar cada etapa do processo.” ( Fagner de Sousa)

Em resumo, Data Driven é um processo de tomada de decisão pautada em dados e Data Analytics são os processos de como analisamos os dados. Para uma empresa ser Data Driven, é necessária a utilização de informações e insights coletados por meio de ferramentas confiáveis de análise de dados para orientar suas estratégias e operações: o Data Analytics.

Primeiros passos do Data Analytics.

Agora que você já sabe a importância da confiança nos dados coletados para a tomada de decisões e construção de estratégias, vamos apresentar alguns passos para que a sua empresa possa fazer uma gestão baseada em Data Analytics:

1. Definir objetivos: antes de começar a coletar e analisar dados, é importante definir claramente quais são os objetivos de marketing digital da empresa, como aumentar as vendas, gerar leads ou aumentar a visibilidade da marca;
2. Coletar dados com qualidade: A empresa deve coletar dados relevantes e confiáveis sobre o comportamento do cliente e o desempenho das campanhas de marketing digital, incluindo dados de redes sociais, email marketing, publicidade online e outros canais digitais;
3. Escolha de tecnologia adequada: existem diversas ferramentas disponíveis para a coleta e análise de dados em marketing digital, desde ferramentas gratuitas até soluções mais robustas e pagas. A escolha das ferramentas deve ser baseada nas necessidades da empresa e na sua capacidade financeira. Muitas vezes, ferramentas bem simples, como uma planilha, já pode auxiliar a coleta de dados;
4. Envolver stakeholders: significa ouvir e conhecer as necessidades e expectativas de todas as partes envolvidas nos processos, para obter uma visão abrangente a partir de cada elemento envolvido e interessado;
5. Monitorar as informações: É importante monitorar continuamente o desempenho das operações marketing digital, criar uma rotina de acompanhamento, com períodos bem definidos para a estruturação e análise de dados. 

A gestão baseada em Data Analytics requer um esforço contínuo para coletar e analisar dados. A empresa deve ter um compromisso firme com a cultura de dados para obter sucesso em marketing digital.

Como aplicar o Data Analytics no marketing digital

O marketing digital já nos traz uma série de vantagens em relação às informações que precisamos: Social Mídia, SEO,  campanhas de mídias pagas, comportamento do usuário dentro do site, entre outras informações, que são muito relevantes. Portanto, é muito importante você garantir que vai ter acesso a todos esses dados, para fazer o uso eficiente do Data Analytics.

Com base nessas informações, é possível metrificar a jornada da sua estratégia de marketing digital, por exemplo, se uma campanha não estiver gerando os resultados esperados, a análise de dados pode ajudar a identificar onde está o problema e a encontrar maneiras de melhorar a performance. Além disso, também ajudam na segmentação do público-alvo, permitindo que você comece a ter insights para tomadas de decisão mais seguras.

Hoje em dia, não faz o menor sentido pensar em uma estratégia de resultados, sem levar em consideração o Data Analytics. Toda estratégia de marketing digital está inclusa em um ciclo de otimização e, sem dados, não se pode fazer nenhum tipo de direcionamento.

Principais erros em Data Analytics

Existem vários erros que podem ser cometidos em Data Analytics, que podem levar a resultados imprecisos ou conclusões equivocadas. Principalmente para quem está começando a trabalhar com este universo. Em geral, as empresas ficam muito empolgadas em poder coletar e avaliar dados e acabam deixando simplificar as informações para ter um maior entendimento. Este é o primeiro erro:

• Não simplificar dados: estabelecer um número de indicadores que facilite o entendimento é uma boa medida.Tornar os dados mais fáceis de entender e analisar, reduzindo a complexidade e a quantidade de informações desnecessárias, fazem com que a análise seja mais eficiente.

• Falta de clareza nos dados: A clareza de dados é extremamente relevante no Data Analytics porque dados confusos ou mal organizados podem levar a análises imprecisas e decisões erradas. Quando os dados são claros e fáceis de entender, fica mais fácil tomar decisões. 

• Coleta de dados inadequada: a estrutura e planejamento da coleta de dados faz toda a diferença para a confiança dos resultados. É preciso estabelecer padrões para que a coleta aconteça dentro de um lógica que permita mensurações e se deixe levar pela aleatoriedade de informações.
• Análise superficial dos dados: fazer uma análise simplificada não significa dizer que ela será superficial. Os dados coletados devem ser observados de forma aprofundada e submetidos a vários tipos de questionamento.

A melhor estratégia é começar devagar e seguir passo a passo avaliando cada estratégia e aprendendo com cada uma delas, para então ampliar o campo e sofisticar o seu Data Analytics.

Conclusão

Para que a sua empresa possa ser inserida na cultura Data Driven e você possa tomar decisões mais assertivas, o primeiro passo é estabelecer uma estratégia de Data Analytics. Informação é a sua principal ferramenta para o sucesso.

Agora que você já leu o artigo, te convido a assistir ao vídeo com o nosso CMO, Fagner de Sousa, no canal do YouTube.