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Jornada do cliente: o uso de data driven marketing para análise preditiva

A jornada do cliente está presente nas estratégias de marketing e pode ser traduzida como um conjunto de ações que antecedem e levam até a decisão de compra. A ideia é estimular o prospect com conteúdos ou ofertas relevantes para cada etapa da jornada, assim começa a construção da sua percepção de valor de produtos e serviços até ser levado à conversão.

Por isso, antever e monitorar os passos percorridos pelo futuro cliente até sua tomada de decisão é essencial para vender mais e melhor, além de possibilitar uma experiência de consumo muito mais personalizada para cada tipo de público atendido pela empresa. E é aí que se encontra a grande vantagem de aplicar o data-driven marketing a esta análise preditiva, que permite que a empresa, por meio de dados estratégicos, crie um modelo de comportamento para cada prospect e o utilize para abastecer a jornada.

No entanto, com volumes cada vez maiores de informações a serem analisadas, a tarefa se tornou mais complexa e exige cuidados para que a interpretação dos dados agregue referências com o maior grau de precisão possível. Grandes aliadas neste momento são as ferramentas de Big Data Analytics, que dão eficiência e escalabilidade ao processo. Veja ao longo do texto, como aprimorar a análise preditiva e a jornada do cliente com o apoio da tecnologia do Big Data para o data-driven marketing.

Aprimore a jornada do cliente com análises preditivas precisas

O primeiro passo para construir a jornada do cliente é moldar a persona que se deseja alcançar. Para isso, busque dados estratégicos que ajudem a definir este perfil. Estes insumos podem vir de bases internas, como do cadastro de quem já é cliente e dos leads que já entraram em contato de alguma forma com a empresa - por pesquisas na internet, dúvidas tiradas via SAC, interação nas redes sociais, leitura de blog posts, download de materiais de referência e até por ações fora do ambiente digital (como participação em eventos e distribuição de folders e panfletos impressos).

A partir destas informações, o time de marketing consegue segmentar os públicos de acordo com as características de seu interesse, agrupando-os por diferentes características, como por exemplo:

  • frequência de compra;
  • valor médio de compra;
  • período de compra mais frequente;
  • forma de pagamento usual;
  • produtos/serviços procurados;
  • pontos de contato com a empresa;
  • dados sociodemográficos (idade, sexo, renda, cidade, estado etc.);
  • faturamento (B2B);
  • número de funcionários (B2B);
  • decisor/influenciador da compra (B2B), entre tantas outras variáveis.

Com base na segmentação, define-se então os modelos comportamentais e demográficos das personas a serem trabalhadas, e assim é possível customizar as ações para cada uma delas e em cada etapa da jornada do cliente.

O Big Data Analytics é inserido neste processo trazendo mais possibilidades para a definição das personas, grande agilidade e precisão para segmentá-las e para realizar as análises preditivas. São estas ferramentas que irão examinar rapidamente grandes volumes de dados históricos e presentes, inclusive captados de fontes externas (confiáveis e atualizadas), para projetar tendências. Com isso, pode-se, por exemplo, acrescentar mais variáveis à segmentação e dividir os perfis de personas em nichos ainda não explorados.

Outro ponto importante do Big Data Analytics é a possibilidade de encontrar mais clientes. Podemos dizer que estas plataformas funcionam como um garimpador, pois com elas a empresa consegue também “clonar” o perfil de um cliente que já está na carteira, e buscar outros com as mesmas características. Por ter um perfil ideal, fica mais fácil inseri-lo e trabalhá-lo na jornada do cliente até a sua conversão.

Toda esta busca e ampla combinação de informações estratégicas vai apontar claramente para as empresas quais as reais necessidades e desejos das suas personas. O resultado são ações de marketing totalmente data driven, mais eficientes para a jornada do cliente, com recursos de campanha alocados corretamente, maior capacidade de atrair e reter consumidores, ampliar o ticket médio e até diminuir o churn. Isso porque, uma empresa que é capaz de entender melhor seus atuais e futuros clientes, consegue criar um relacionamento de confiança e um senso de autoridade que podem ser decisivos na hora da decisão de compra.

Assim, a aplicação do mindset data-driven no marketing, apoiado por ferramentas de Big Data Analytics, traz benefícios como:

  • Identificar com precisão as características e perfil do público-alvo;
  • Buscar mais prospects com o perfil ideal para compra;
  • Cruzar com rapidez as informações internas e externas para segmentar o mercado por pontos comuns;
  • Alocar com eficiência os recursos para campanhas de atração e retenção, escolhendo os canais adequados para cada público;
  • Prever os resultados com maior precisão;
  • Analisar e avaliar o impacto do trabalho desenvolvido, identificando pontos de melhorias ou novas possibilidades.

Portanto, sempre que seu time de marketing tiver a necessidade de otimizar campanhas e ações, use o Big data Analytics para dar precisão às análises preditivas, prevendo padrões de comportamento dos clientes e impactando-os no momento certo da sua jornada de compra.

Para saber mais sobre as vantagens das soluções de Big Data Analytics, acompanhe as atualizações do nosso blog. Se tiver alguma dúvida ou quiser conhecer mais as soluções da Neoway, fale com nossos especialistas.

Quer saber como fazemos na prática?

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