Última atualização em 09/07/2023
Marketing Analytics é o estudo de dados acumulados por meio de campanhas de marketing para discernir padrões entre coisas como como uma campanha contribuiu para conversões, comportamento do consumidor, preferências regionais, preferências criativas e muito mais.
O objetivo da marketing analytics como uma prática é usar esses padrões e descobertas para otimizar campanhas futuras com base no que foi bem-sucedido.
A marketing analytics beneficia tanto os profissionais de marketing quanto os consumidores. Essa análise permite que os profissionais de marketing alcancem um ROI mais alto sobre os investimentos em marketing, entendendo o que é bem-sucedido em gerar conversões, reconhecimento da marca ou ambos. A análise também garante que os consumidores vejam um número maior de anúncios direcionados e personalizados que atendem às suas necessidades e interesses específicos, em vez de comunicações em massa que tendem a incomodar.
Os dados de marketing podem ser analisados usando uma variedade de métodos e modelos, dependendo dos KPIs que estão sendo medidos. Por exemplo, a análise do reconhecimento da marca depende de dados e modelos diferentes da análise de conversões. Alguns modelos e métodos analíticos populares incluem:
- Modelos de mix de mídia (MMM): modelos de atribuição que analisam dados agregados por um longo período de tempo.
- Atribuição multitoque (MTA): modelos de atribuição que fornecem dados no nível da pessoa ao longo da jornada do comprador.
- Medição de marketing unificado (UMM): Uma forma de medição que integra vários modelos de atribuição, incluindo MMM e MTA, em métricas de engajamento abrangentes.
A Importância da marketing analytics
No cenário de marketing moderno, análises precisas são mais importantes do que nunca. Os consumidores se tornaram altamente seletivos na escolha da mídia de marca com a qual se engajam e a mídia que ignoram. Se as marcas desejam chamar a atenção do comprador ideal, elas devem contar com análises para criar anúncios pessoais direcionados com base em interesses individuais, em vez de associações demográficas mais amplas. Isso permitirá que as equipes de marketing veiculem o anúncio certo, no momento certo, no canal certo para levar os consumidores ao funil de vendas.
Como as organizações usam análises de marketing
Os dados de marketing analytics podem ajudar sua empresa a tomar decisões sobre questões, incluindo atualizações de produtos, marcas e muito mais. É importante obter dados de várias fontes (online e off-line) para evitar uma exibição fragmentada. Usando esses dados, sua equipe pode obter insights sobre o seguinte:
Inteligência de Produto
A inteligência de produto envolve um mergulho profundo nos produtos da marca e também em como esses produtos se comparam no mercado. Normalmente feito por meio de conversas com consumidores, pesquisas de público-alvo ou engajamento com pesquisas, as organizações podem entender melhor os diferenciais e vantagens competitivas de seus produtos. A partir daí, as equipes podem alinhar melhor os produtos aos interesses e problemas exclusivos do consumidor que ajudam a gerar conversões.
Tendências e preferências do cliente
Analytics pode dizer muito sobre seus consumidores. Que tipo de mensagem / criativo ressoa com eles? Quais produtos eles estão comprando e quais já pesquisaram? Quais anúncios estão levando a conversões e quais são ignorados?
Tendências de desenvolvimento de produto
A análise também pode oferecer uma visão sobre os tipos de recursos de produtos que os consumidores desejam. As equipes de marketing podem passar essas informações para o desenvolvimento de produtos para iterações futuras.
Suporte ao cliente
A análise também ajuda a descobrir áreas da jornada do comprador que podem ser simplificadas ou aprimoradas. Onde seus clientes estão lutando? Existem maneiras de simplificar seu produto ou tornar o processo de check-out mais fácil?
Suporte ao cliente
A análise também ajuda a descobrir áreas da jornada do comprador que podem ser simplificadas ou aprimoradas. Onde seus clientes estão lutando? Existem maneiras de simplificar seu produto ou tornar o processo de check-out mais fácil?
Mensagens e mídia
A análise de dados pode determinar onde os profissionais de marketing escolhem exibir mensagens para consumidores específicos. Isso se tornou especialmente importante devido ao grande número de canais. Além dos canais de marketing tradicionais, como mídia impressa, televisão e transmissão, os profissionais de marketing também devem saber quais canais digitais e redes de mídia social os consumidores preferem. O Analytics responde a estas perguntas principais: Que mídia você deve comprar? Quais estão gerando mais vendas? Que mensagem está repercutindo em seu público?
Concorrência
Como seus esforços de marketing se comparam aos da concorrência? Como você pode fechar essa lacuna, se houver uma? Existem oportunidades que seus concorrentes estão capitalizando e que você pode ter perdido?
Prever resultados futuros
Se você tiver um entendimento completo de por que uma campanha funcionou, poderá aplicar esse conhecimento a campanhas futuras para aumentar o ROI.
Os desafios da análise de dados
Embora a marketing analytics seja crítica para campanhas bem-sucedidas, o processo de análise apresenta desafios importantes devido à imensa quantidade de dados que os profissionais de marketing agora podem atingir. Isso significa que os profissionais de marketing devem determinar a melhor forma de organizar os dados em um formato digerível para obter insights acionáveis.
Alguns dos maiores desafios de marketing analytics enfrentados hoje são:
- Quantidade de dados: Big data surgiu durante a era digital, permitindo que as equipes de marketing registrem cada clique, impressão e visualização do consumidor. No entanto, essa quantidade de dados é irrelevante se não puder ser estruturada e analisada para insights que permitem otimizações na campanha. Isso deixou os profissionais de marketing às voltas com a melhor forma de organizar os dados para avaliar seu significado. Na verdade, a pesquisa mostra que cientistas de dados experientes passam a maior parte do tempo discutindo e formatando dados, em vez de analisá-los
- Qualidade dos dados: não apenas há um problema em termos das vastas informações que as organizações devem filtrar, mas esses dados geralmente são vistos como não confiáveis. De acordo com a Forrester, 21% dos orçamentos de mídia dos entrevistados foram desperdiçados devido à baixa qualidade dos dados. Isso significa que um dólar em cada 5 dólares não estava sendo utilizado de forma eficaz. Ao longo de um ano, esses dólares podem somar, resultando em $ 1,2 milhão de dólares e $ 16,5 milhões de dólares de orçamento desperdiçado para empresas de médio porte e empresas. As organizações precisam de um processo para manter a qualidade dos dados, para que os funcionários possam aproveitar informações precisas para tomar as decisões certas.
- Falta de cientistas de dados : mesmo que as empresas tenham acesso aos dados certos, muitas não têm acesso às pessoas certas. Na verdade, de acordo com uma pesquisa do The CMO, apenas 1,9% das empresas acreditam que têm as pessoas certas para alavancar totalmente as análises de marketing.
- Selecionando modelos de atribuição: determinar o modelo que fornece os insights certos pode ser complicado. Por exemplo, a modelagem do mix de mídia e a atribuição multitoque oferecem percepções totalmente diferentes – dados agregados focados na campanha e dados pessoais do consumidor, respectivamente. Os modelos escolhidos pelos profissionais de marketing ditarão os tipos de insights que eles receberão. A análise de engajamento em tantos canais pode criar confusão na hora de escolher o modelo certo.
- Dados correlacionados: na mesma linha, como os profissionais de marketing estão coletando dados de muitas fontes diferentes, eles devem encontrar uma maneira de normalizá-los para torná-los comparáveis. É especialmente desafiador comparar engajamentos online e offline, já que eles são normalmente medidos por diferentes modelos de atribuição. É aqui que as plataformas unificadas de medição e marketing analytics demonstram valor verdadeiro, organizando dados de fontes distintas.
Para que é usado um software de marketing analytics?
O software de marketing analytics combate esses desafios coletando, organizando e correlacionando dados valiosos rapidamente, permitindo que os profissionais de marketing façam otimizações de campanha em tempo real.
As plataformas de marketing modernas são valiosas pela velocidade com que podem armazenar e processar grandes quantidades de dados. Uma das principais desvantagens de ter acesso a tantos dados é que os profissionais de marketing não podem analisar tudo a tempo para fazer otimizações em tempo real. É aí que o poder de processamento das plataformas analíticas avançadas entra em jogo, permitindo que os profissionais de marketing ajustem o anúncio ou o posicionamento do anúncio conforme necessário antes do final da campanha, aumentando o ROI potencial.
Além disso, muitas plataformas agora aproveitam a medição de marketing unificada para normalizar e agregar dados de marketing de vários canais e campanhas, simplificando a análise.
Finalmente, as plataformas analíticas avançadas vão além de medir o envolvimento do consumidor para oferecer insights sobre o valor da marca e como certos segmentos de público reagem aos elementos criativos. Isso ajuda os profissionais de marketing a determinar melhor o ROI de construção da marca, bem como a personalizar ainda mais as experiências de marca.
Software de marketing analytics – recursos e capacidades
Ao implementar uma solução de medição de marketing, considere estes principais recursos e capacidades de um software de marketing analytics:
- Análise e insights em tempo real
- Capacidades de medição de marca
- Dados granulares em nível de pessoa
- A capacidade de correlacionar métricas de atribuição online e offline
- Visão contextualizada do cliente e do mercado
- Recomendações do plano de mídia anual
Habilidades de que os gerentes de marketing analytics precisam
À medida que as equipes de marketing buscam realizar análises de qualidade que levem a campanhas mais envolventes e lucrativas, elas devem se concentrar em empregar gerentes de análise que possam:
- Conduza análises de qualidade : primeiro e mais óbvio, um gerente de análise deve ter experiência na avaliação de grandes conjuntos de dados para discernir insights, incluindo padrões de compra e tendências de engajamento dentro do público-alvo.
- Faça recomendações de otimização : uma vez que os insights de dados são obtidos, a capacidade de fazer recomendações para melhorar as campanhas de baixo desempenho com base nas tendências é crucial. Por exemplo, os dados podem mostrar que um consumidor se envolveu com conteúdo de marca apenas à noite, informando uma mudança de estratégia para veicular o anúncio no trajeto do consumidor para casa, em vez de no trajeto matinal.
- Entenda as tendências do consumidor e da MarTech: Os gerentes analíticos também devem ficar a par das tendências do consumidor e da MarTech. Compreender as demandas do consumidor por uma experiência omnicanal contínua e como os compradores estão se envolvendo com a realidade aumentada e virtual certamente desempenhará um papel na determinação das próximas etapas para oportunidades de otimização.
- Trabalhar com ferramentas analíticas: Em seguida, os gerentes analíticos devem estar integrados e confortáveis com várias ferramentas de automação e plataformas analíticas, devido ao papel vital que essas ferramentas desempenham na redução do tempo desde o envolvimento do consumidor até a percepção do consumidor.
- Colaborar com as partes interessadas : finalmente, os membros da equipe de análise devem ser capazes de usar os dados com os quais trabalham para contar uma história atraente para as partes interessadas e demonstrar as maneiras como outros departamentos, como vendas ou desenvolvimento de produtos, podem usar essas descobertas para impulsionar o engajamento e conversões.
Como iniciar o processo de marketing analytics
Se você deseja aprimorar os recursos de análise, aqui estão quatro etapas a serem executadas no início do seu programa:
Entenda o que você deseja medir
Existem muitos aspectos em uma campanha de marketing que você pode medir: taxas de conversão, leads capturados e reconhecimento da marca, para citar alguns. Entenda o problema que você está tentando resolver ou o insight que está tentando obter ao começar a analisar seus dados.
Estabeleça uma Referência
Qual é a aparência de uma campanha de sucesso? Isso determinará os tipos de dados e métricas que os profissionais de marketing coletam. Por exemplo, se a meta é aumentar o conhecimento da marca – o benchmark de sucesso pode ser uma porcentagem maior de lealdade à marca demonstrada em um painel de cliente, em vez de um clique ou impressão online.
Avalie suas capacidades atuais
O que sua empresa está fazendo hoje? Quais são seus pontos fracos? Seja avaliando os resultados da campanha off-line ou identificando a mídia com maior probabilidade de conversão, compreender esses pontos fracos pode ajudá-lo a fortalecer seu programa.
Implantar uma ferramenta de marketing analytics
As ferramentas de marketing analytics aumentarão em importância à medida que os consumidores se tornam mais seletivos e os conjuntos de dados aumentam. Uma plataforma avançada, como nossa Plataforma de Medição e Otimização de Marketing, usa medição de marketing unificada para ajudar os profissionais de marketing a identificar as mensagens que ressoam e os tipos de mídia que são convertidos. Isso fornece uma visão holística de quais campanhas são bem-sucedidas e quais apresentam baixo desempenho em tempo real.