Do Big Data ao Right Data_240924_093427.pdf

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Do Big Data ao Right Data Prof.ª Fabiana Motroni Almeida false Descrição O Big Data e o Marketing de Dados na construção de produtos e serviços, processos e narrativas de comunicação orientados para o consumidor e suas experiências de consumo e de relacionamento com as marcas. Propósito No contexto da 4ª Revolução Industrial, que regula o mercado de trabalho contemporâneo, o uso de Big Data e algoritmos fundamenta o marketing na era digital. Para profissionais da área, é essencial conhecer como, estrategicamente, dados se transformam em informação e podem ser usados no atendimento às necessidades do cliente, com ética e respeito à privacidade. Objetivos Módulo 1 Big Data e algoritmos Reconhecer os conceitos básicos de Big Data, algoritmos e Inteligência Artificial. Módulo 2 Publicidade Data-Driven Identificar recursos de publicidade data-driven em campanhas de comunicação de marca. Módulo 3 Design Thinking e storytelling Reconhecer as principais estratégias de desenho de processos, design de experiência do consumidor e da construção de narrativas. Módulo 4 Gestão de relacionamento com o cliente Relacionar o conteúdo de marca com ações de CRM – do tradicional ao digital. meeting_room Introdução Cada vez mais, o marketing e a comunicação de produtos, marcas e serviços estão sendo criados, desenvolvidos e implementados num ambiente que integra o físico e o virtual, o  on-line e o off-line, chamado de ambiente “figital”. A comunicação de marca e a publicidade, como conhecemos, se tornou data-driven ‒ o marketing de dados ‒ e para a empresa ser bem-sucedida nesse cenário tecnológico e bastante concorrido, o conhecimento das ferramentas de coleta, processamento e análise de dados se mostra fundamental. No entanto, a relação entre o consumidor e as empresas ainda é um aspecto importante para manutenção da fidelização do target e o profissional de marketing e comunicação deve estar atento à ética e, agora, à Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD), para não ultrapassar os limites da privacidade do consumidor/usuário, e, ao mesmo tempo, não repetir comportamentos preconceituosos da sociedade, seja em seus storytelling de marca, seja no viés que pode aparecer nos algoritmos das automações de marketing usadas. Com a importância das redes sociais na vida do consumidor, cada passo em falso pode custar muito e prejudicar a reputação e o valor das marcas. 1 - Big Data e algoritmos Ao fim deste módulo, você será capaz de reconhecer os conceitos básicos de Big Data, algoritmos e Inteligência Artificial. A inteligência artificial e o processamento de dados Você já se sentiu perseguido por um anúncio que apareceu em todas as suas redes sociais após, por exemplo, ter buscado por um novo destino para suas próximas férias na praia? Quem nunca, não é? Esses “criativos”, como são chamados os banners e links que surgem na lateral de seu Facebook ou no feed do Instagram, são gerados a partir das buscas que fazemos no Google ou em outros buscadores que usamos em nossos dispositivos, como o smartphone, o tablet, o notebook ou no computador da empresa. Ao fazermos uma busca por destinos praianos, estamos gerando dados sobre os nossos interesses, estilo de vida e condições financeiras, além de informar onde estamos, o que consumimos, nossas preferências, de onde acessamos a Internet, se estamos sozinhos(as) ou acompanhados(as), se temos crianças em casa, entre tantos outros detalhes criados pelos dados que entregamos em uma única busca: férias na praia. Atualmente, o marketing e a comunicação digital são completamente baseados em dados, de maneira a tentar fazer com que as marcas, seus produtos e serviços sejam cada vez mais assertivos nas ofertas: o produto ou serviço certo, para o público certo, pelo preço certo e no momento exato! Mas, o marketing baseado em dados não é novidade, não é mesmo? De maneira geral, a comunicação das marcas é feita a partir de pesquisas de marketing sobre potenciais consumidores, clientes e/ou sobre mercado. A novidade, portanto, não está em ser data-driven: a diferença está na quantidade de dados que são gerados pelos 6,2 bilhões de dispositivos inteligentes – computadores, smartphones e wearables ‒ em operação (e conexão) no mundo todo em 2021, segundo estudo realizado pela Gartner, empresa norte-americana de consultoria no setor de tecnologia e inovação. Como processar e analisar tudo isso? É nesse momento que entram em cena o Big Data e os algoritmos. No ambiente empresarial atual, o Big Data vem sendo considerado como uma das mais potentes ferramentas estratégicas, fundamentais para os negócios. Empoderado pelo vasto poder computacional dos algoritmos inteligentes, o uso dos dados na comunicação de marketing das marcas oferece uma nova e promissora maneira de desbravar oportunidades de ofertar produtos e serviços de alto valor para os clientes (DAVENPORT, 2014). De acordo com Nogueira (2019, p. 16), as três características fundamentais do Big Data são: scatter_plot Volume scatter_plot Variedade scatter_plot Velocidade Segundo Manzano (2016), os algoritmos são passos finitos que, quando executados, resolvem um determinado problema. Com isso, são os algoritmos que analisam os dados e os convertem em informação possível de ser monetizada. Então, lembra-se das férias na praia? Ao armazenar e processar os dados gerados por uma busca, como parte do processo conhecido como Inteligência Artificial (IA), os algoritmos vão “entender” que estamos cansados(as) – por isso, a necessidade das férias – e, além de hotéis e passagens para Maldivas, Porto de Galinhas ou Arraial do Cabo, vão também oferecer uma semana em um spa, cursos de mindfulness e novas vagas de emprego em sua área de atuação. E cada clique em cada uma dessas ofertas vai enriquecendo os dados sobre o perfil do(a) usuário(a). Assim, toda vez que acessamos a Internet, o aprendizado de máquina (machine learning) dos algoritmos vai refinando as ofertas a ponto de poder, em um certo momento, predizer o que se quer potencialmente consumir, apresentando produtos e/ou serviços que possam atingir e atender aos desejos do target no futuro. Exemplo O sistema de recomendação de filmes e séries de streaming. Para os administradores de marketing e de comunicação, o investimento em Big Data, Inteligência Artificial e algoritmos é proporcional à tomada de decisões mais assertivas e com menos riscos, aumentando, assim, os lucros das empresas. Porém, a bolha que se forma ao redor dos hábitos de consumo do usuário/cliente tem sido bastante questionada, já que o uso desenfreado e sem permissão dos dados individuais nos leva às questões como falta de privacidade do usuário, ambiente de vigilância das redes e a ética duvidosa das plataformas (Google, Facebook, YouTube, entre outras) que, com seus algoritmos enviesados – o chamado bias, em inglês –, reproduzem on- line o racismo e o sexismo estruturais da sociedade contemporânea. As marcas devem ficar atentas aos princípios éticos da Inteligência Artificial. Privacidade, LGPD e governança de dados Em todo o mundo, a questão da política de acesso às informações geradas pelos(as) usuários(as) e sua consequente manipulação pelas empresas têm sido tema frequente de discussão sobre privacidade, ética e governança de dados não só no mercado publicitário e de marketing, mas, também, e principalmente, no âmbito jurídico. No caso específico brasileiro, a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) — Lei nº 13.709/18 – entrou em vigor em 18 de setembro de 2020, depois de quase 10 anos de discussões entre Congresso Nacional e sociedade, sendo que os últimos dois anos foram de vacância, dando prazo para que as empresas e a sociedade se adequem à lei. Basicamente, a LGPD regula o uso dos dados pessoais dos usuários pelas empresas e órgãos públicos. Se o usuário ou cliente for menor de idade, a liberação (ou não) para o uso dos dados do(a) menor deve ser feita pelo responsável legal. Em qualquer um desses casos, sem a devida autorização, os dados não podem ser coletados, armazenados, processados e posteriormente utilizados nem por empresas, nem pelo governo, em nenhuma ocasião, sob pena de multa e processos. Como vimos anteriormente, a comunicação das marcas se tornou data- driven, a partir do momento em que a vida migrou, em grande medida, para o ambiente digital. Todos nós um dia, já demos um clique na mensagem “aceito todos os cookies” quando entramos em um website que nos interessa a consulta. Mas, você sabe o que isso significa? Exemplo Seus dados, sua experiência A empresa XYX coletará e usará seus dados como parte dos serviços prestados para entender seus interesses e mensurar anúncios personalizados. Também oferecemos anúncios personalizados em serviços parceiros. Saiba mais como nós usamos seus dados em Centro de Privacidade e visite nosso Painel de Privacidade para realizar controles de privacidade. Alinhado às regras da LGPD, esse tipo de box aparece em todo site e plataforma, informando que dados serão coletados, como serão usados, e solicitando concordância do usuário. De acordo com Nogueira (2019, p. 19), toda vez que um(a) usuário(a) aceita a política de cookies da empresa, na prática, está liberando o acesso a seus dados de navegação e permitindo que seus passos na Web sejam seguidos, “não só quando entra naquele site específico, mas toda a vez que abre o computador ou seus dispositivos móveis”. É a partir desse escrutínio da vida on-line, nos termos da autora, que as empresas de comunicação criam e implementam sua comunicação data-driven. Contudo, a partir do vigor da LGPD, o marketing digital se tornou, também, o marketing da privacidade e da governança de dados nas empresas. Segundo a IBM, o termo governança de dados consiste “em políticas, processos e uma estrutura organizacional para apoiar o gerenciamento de dados corporativos”. Por essa definição, é possível afirmar que a prática da governança de dados não diz respeito somente às atividades de marketing e de comunicação digital, mas toda e qualquer atividade que considere o uso dos dados de clientes. Um exemplo de uma ação que não depende diretamente do marketing da empresa, mas que está relacionada às práticas de governança, é o uso dos dados de clientes por “terceiras partes”. Uma terceira parte (third party) é um indivíduo ou organização que está fazendo parte de uma operação, mas não é um dos principais envolvidos. Por exemplo, quando vamos a um laboratório para fazer exames de sangue, normalmente, liberamos nossos dados de saúde para esse laboratório e passamos a fazer parte de seu banco de dados. Porém, liberar o uso dos dados pelo laboratório não é o mesmo que liberar para que o laboratório os ceda ou venda para a indústria farmacêutica – nesse caso, a terceira parte. Se o laboratório trabalha com governança e privacidade, o correto é pedir a permissão do(a) cliente para a cessão ou uso de seus dados por outras empresas. Você já assinou algum formulário desse tipo? Para a jornalista Cristina De Luca, diretora e editora da The Shift e especialista em tecnologia e disrupção, atualmente, é impossível não praticar governança de dados, não somente porque privacidade agora é lei, mas também pelos riscos que se corre com o compartilhamento dos dados. Para minimizar problemas, segundo De Luca: Como afirma De Luca (2021), a administração da empresa precisa alocar verba para contratação de recursos, tais como financiamento de software de privacidade, treinamento e conscientização sobre privacidade e responsabilização dos funcionários por seguir – ou não – as políticas e procedimentos de privacidade. No âmbito da gestão, todos os departamentos, especialmente os de marketing e vendas, devem proteger os dados de contato comercial e respeitar as escolhas dos clientes; e a TI deve incorporar controles de segurança adequados, para construir sites seguros e criar soluções que requeiram a coleta ou uso apenas dos dados necessários para cumprir as finalidades planejadas. Somente pensando na integração entre as operações diárias e a privacidade dos dados, as empresas estarão preparadas para crescerem no ambiente de negócios digital. video_library Big Data e algoritmos: o uso da Inteligência Artificial Neste vídeo, a especialista localiza os principais conceitos de Big Data e algoritmos tendo em vista as implicações quanto à privacidade, LGPD e governança de dados a partir de exemplos do mercado. Falta pouco para atingir seus objetivos. Vamos praticar alguns conceitos? Questão 1 No mundo do marketing e da comunicação digital, o investimento em Inteligência Artificial, Big Data e algoritmos tem se mostrado fundamental para a tomada de decisões gerenciais mais lucrativas para as empresas. Diante do exposto, é correto afirmar que  a verba alocada em Inteligência Artificial, Big Data e A algoritmos minimiza o crescimento da empresa no ambiente digital. o investimento na manipulação de dados nas B empresas é feito por meio da Inteligência Artificial, Big Data e algoritmos. os ataques hackers aos sistemas das empresas são C estimulados pelo uso de Inteligência Artificial, Big Data e algoritmos. o investimento feito em Inteligência Artificial, Big D Data e algoritmos reduz os riscos das decisões gerenciais nas empresas. as ações realizadas com base em Inteligência E Artificial, Big Data e algoritmos colocam em xeque a logística da empresa. Parabéns! A alternativa D está correta. Os investimentos em Big Data, em Inteligência Artificial e algoritmos são diretamente proporcionais às tomadas de decisões mais acertadas, com menos riscos e menores chances de erro e, por isso mesmo, com maior promessa de rentabilidade e lucro. Os algoritmos também facilitam a administração de estoque e de logística de distribuição quando apontam quais as tendências de consumo, onde, quando e por quem. Questão 2 Segundo o website da empresa de tecnologia IBM, “com o acúmulo exponencial de novos dados, as empresas precisam determinar os ambientes de Big Data apropriados para fins de armazenamento e de acesso, e precisam projetar uma arquitetura de dados para controlar essas fontes, integrá-las e disponibilizá-las em toda a organização. Qual das opções abaixo está relacionada à prática da governança de dados nas empresas? Cessão e vendas, para organizações parceiras, de dados coletados e armazenados em sistemas de TI A da empresa sem a devida autorização prévia dos clientes e usuários. A falta de alocação de verba no orçamento anual da empresa para o desenvolvimento de software de B privacidade, treinamento e conscientização dos funcionários sobre privacidade e LGPD. Formatação e implementação de políticas e procedimentos que deem suporte à empresa na C tarefa de manter a responsabilidade de uso dos dados de clientes diante de seus stakeholders. Construção de sites sem incorporação de sistemas de TI para controle de segurança ou de sistemas de D manutenção, armazenamento e processamento de dados atualizados. A inexistência de compromisso, por parte do RH da empresa, no desenvolvimento de um programa de E governança de dados que forneça entendimento, segurança e confiança entre as empresas e as organizações chamadas “terceira parte”. Parabéns! A alternativa C está correta. A governança de dados é essencial para a estratégia geral de uma organização e para o gerenciamento de dados dos clientes e usuários de maneira com que a empresa não use dados de seus clientes de forma ilegal e passível de processo – via a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD), tanto internamente, em suas decisões gerenciais, quanto na cessão dos dados para organizações parceiras ou “terceira parte”. 2 - Publicidade data-driven Ao fim deste módulo, você será capaz de identificar recursos de publicidade data-driven em campanhas de comunicação de marca. Do marketing direto ao marketing de dados De uma forma geral, quando falamos de marketing, falamos sobre o futuro. Certamente você já leu em algum lugar sobre a importância de se pensar o futuro em textos sobre pesquisa, planejamento, desenvolvimento de produtos, branding, tendências de consumo e/ou coolhunting, para citar algumas áreas que são fundamentalmente trabalhadas pelos departamentos de marketing das empresas. Coolhunting Área voltada para a pesquisa de tendências no mercado. Em uma resumida linha do tempo, o primeiro passo para o marketing de dados, como conhecemos hoje, foi dado nos anos 1980 e 1990. Com base no acentuado desenvolvimento tecnológico dessa época, momento da popularização dos computadores pessoais ou Personal Computers (PC), em inglês e do desenvolvimento da Internet e do ambiente da World Wide Web (www), as empresas começaram a usar softwares de CRM (Customer Relationship Management) para falar diretamente com os seus consumidores e potenciais clientes e, principalmente, para entregar ao target ofertas personalizadas – ou “customizadas” – de seus produtos. CRM Softwares para manutenção da relação com os clientes. flag Marketing de Relacionamento (1992) Em seu livro Marketing de Relacionamento, Regis McKenna afirma que na chamada “era do cliente”, a tecnologia se mostrava como uma potente ferramenta de aproximação da marca com o mercado, colocando o mix promocional e de comunicação no mesmo patamar de importância estratégica que o famoso Mix de Marketing, ou os 4Ps: produto, preço, praça e promoção.  flag A grande virada do marketing (1999) Em seu livro A grande virada do marketing, Stan Rapp e Tom Collins se alinham a McKenna e já chamam a atenção para o poder de armazenamento, busca e de comparação dos computadores usados na época do marketing eletrônico. flag Marketing para o século XXI (1999) Em seu livro Marketing para o século XXI, Kotler repensa a teoria sobre o relacionamento entre cliente e marca, com base no desenvolvimento do ciberespaço. Nessa obra, o autor olha o mercado pelas lentes do ambiente virtual e não só pela tecnologia dos meios. Nessa transição tecnológica, inovadora e disruptiva o relacionamento com os clientes teve que ser repensado para contemplar outro cenário. Exemplo Um caso interessante é o da varejista americana Target, em 2012. Diante de dados sobre buscas de ofertas de produtos de gravidez feitas por uma cliente, a loja enviou uma comunicação promocional com um conjunto de ofertas do tipo roupinhas e carrinhos de bebê, comidinhas, mamadeiras etc. Como a cliente era adolescente, o pai da jovem foi reclamar no varejista e soube, pela Target, que a filha ainda menor de idade poderia estar grávida. Ou seja, antes da jovem estudante ter a chance de contar para a família, a Target fez isso. Nos últimos 40 anos, o avanço das TICs é incontestável e mais do que nunca o marketing tem evoluído no sentido de cada vez mais aproximar as marcas e seus clientes, usuários e stakeholders em geral. Os antigos softwares de relacionamento, que permitiam imprimir malas diretas personalizadas para os clientes e enviá-las pelo Correio, deram lugar a uma potente arquitetura de informação que implementa, controla e mantém a Inteligência Artificial da empresa. Com base em um universo de dados que são coletados, processados, analisados e descartados por algoritmos, as empresas são capazes de oferecer mais do que novas ofertas: ao disponibilizar novas possibilidades de consumo, as marcas sugerem para os clientes bens e serviços os quais eles ou elas ainda nem sabem, mas vão querer comprar. Na perspectiva de uma comunicação orientada por dados, a publicidade torna-se data-driven e eleva ao extremo a ideia de uma propaganda personalizada ao ter como base de sua atuação as informações geradas pela análise algorítmica. Datatech: Martech e Adtech “The marketing is dead” (o marketing morreu). Assim começa a palestra que Philip Kotler, 91 anos, professor emérito da Kellogg School of Management (EUA), ministrou para uma plateia boquiaberta de estudantes asiáticos. Como assim o marketing morreu? Claro que essa frase de efeito foi somente o gancho para a próxima afirmação de Kotler: O velho marketing morreu. Sim, o velho marketing. Aquele mais tradicional, que cria um produto, como comida de gato, e o promove na TV para todo mundo, inclusive para quem nem pretende ter gato ou nenhum outro animal em casa em toda a sua vida. Para o autor, o marketing da comunicação massiva, de um para todos e sem diálogo, teria morrido para dar lugar ao marketing digital, dialógico, personalizado. Na perspectiva da publicidade data-driven, o P da promoção foi substituído pelo C da conversa – conversation, em inglês – conceito que no mundo contemporâneo da conexão e da mobilidade das pessoas, dos meios, das mensagens e dos dados faz muito mais sentido. Da comunicação única e massiva passamos, então, para a customização massiva da comunicação. No site da consultoria americana MTA – Marchtec Advisor (NOGUEIRA, 2019, p. 20-23), há cinco maneiras das empresas e marcas usarem publicidade data-driven, a saber: Mídia programática (MP) expand_more É um processo de compra de espaço on-line totalmente automatizado, no qual o sistema decide em qual site/blogs/redes sociais o criativo será veiculado. A compra de inventário de display – ou espaços de mídia – se dá por meio de leilões (Demand Side Plataform), nos quais participam, por um lado, os publishers e, por outro, as agências. Para os gerentes de MP, a vantagem desse tipo de compra é o fato de que a programação de mídia é realizada com foco na micro segmentação do público-alvo, os chamados clusters, otimizando, assim, o objetivo de atingir ao target. Retargeting expand_more Neste tipo de ação, os dados dos(as) usuários(as) são coletados a partir da liberação de um cookie. Esse cookie fica como um “carimbo” no computador permitindo ao Google e a outras plataformas de Adtech, como a brasileira UOL Ads, do grupo UOL, mostrar peças de comunicação na lateral das páginas de Web abertas pelo(a) usuário(a). Em resumo, o(a) usuário(a) se torna uma “impressão” para a mídia programática e fica sendo re-acionado(a) por ações de retargeting durante um tempo, mesmo depois de já ter adquirido, on-line ou off-line, o que buscava nas redes. Publicidade preditiva expand_more  Baseada em Inteligência Artificial, a publicidade preditiva identifica preferências potenciais de consumo do cluster que é de interesse das marcas. De acordo com Nogueira (2019), esse tipo de publicidade pode prever as tendências comportamentais dos consumidores com base nos rastros deixados pela navegação nas redes, inferindo ao(à) usuário(a) um valor econômico potencial para compras futuras. Mais uma vez, o trabalho das marcas sobre o que oferecer, para quem e em que momento é facilitado por uma análise algorítmica inteligente dos dados. Sistemas de recomendação expand_more Quando você clica em uma das opções “quem já comprou esse livro, também comprou...” da Amazon, você está sendo fisgado por um sistema de recomendação. A Marchtec Advisor estima que 35% do faturamento da Amazon e da Netflix, por exemplo, advém desse tipo de ação, que é feita totalmente baseada na Inteligência Artificial das empresas. Marketing orientado por dados via sistemas de busca expand_more Para serem encarados como informação, é preciso que os dados sejam sistematicamente coletados e analisados por ferramentas como o Google Trends e o Google Keyword Planner, entre outras. Com esse banco de dados, os anunciantes podem encontrar tendências de pesquisa que os(as) usuários(as) fazem e, com isso, descobrir as palavras-chave mais relevantes nas buscas por marcas, produtos e/ou serviços próprios ou de concorrentes. “Com esses termos de busca nas mãos, as marcas podem definir estratégias on-line e off-line com base nas dúvidas, expectativas, curiosidades que os(as) clientes tenham a propósito das ofertas de mercado” (NOGUEIRA, 2019, p. 23). Mas, quais são as empresas que atuam nesse mercado publicitário, tão marcado pela tecnologia e ciência da informação?  Martech Martech é a junção das palavras marketing e technology, criada para definir empresas digitais que resolvem problemas de marketing por meio de tecnologia, como FacebookAds, Google Analytics, Word Press, Hootsuite. Adtech As Adtech são as Martech, com foco em soluções para publicidade on-line, como Doubleclick, Vimeo, Google Adwords, Klout, AdRoll. E, para finalizar, as DataTech são empresas que trabalham com a análise dos dados e a transformação deles em informação. Exatamente a base do que agora é necessário para se fazer publicidade. video_library Publicidade Data-Driven: do marketing direto ao marketing de dados Neste vídeo, a especialista investiga o impacto das transformações, tecnologias e o uso do marketing a fim de traçar as principais mudanças e desafios nesse cenário. Falta pouco para atingir seus objetivos. Vamos praticar alguns conceitos? Questão 1 Lançado em 1999, o livro Marketing para o século XXI, de Philip Kotler, já repensava então a teoria sobre o relacionamento entre cliente e marca dentro de uma visão muito afiada do mercado e do atravessamento da inovação que a tecnologia traria no futuro – e que hoje vivemos, na forma em que os algoritmos, a Inteligência Artificial, o Big Data e o uso de publicidade data-driven impacta nas relações, não só econômicas e de negócio, mas sociais e culturais. Diante do exposto, assinale a alternativa correta. As empresas que entenderam o protagonismo do então denominado ambiente virtual, na esfera dos negócios, na vida dos anos 2000, tiveram A dificuldades com o crescimento de suas marcas diante da forte concorrência nas primeiras décadas do século XXI. As empresas que entenderam o protagonismo do ambiente virtual, na esfera dos negócios, na vida B dos anos 2000, viram suas ações caírem de valor nas primeiras décadas do século XXI.  As empresas que entenderam o protagonismo do então denominado ambiente virtual, na esfera dos C negócios, na vida dos anos 2000, ficaram mais preparadas para a transformação tecnológica vivenciada nas primeiras décadas do século XXI. As empresas que entenderam o protagonismo do então denominado ambiente virtual, na esfera dos negócios, na vida dos anos 2000, preferiram D concentrar seus esforços de marketing em uma comunicação e uma entrega analógica nas primeiras décadas do século XXI. As empresas que entenderam o protagonismo do então denominado ambiente virtual, na esfera dos E negócios, na vida dos anos 2000, mantiveram o contato com os clientes por cartas e catálogos nas primeiras décadas do século XXI. Parabéns! A alternativa C está correta. Como comenta Philip Kotler, no livro Marketing para século XXI (1999), o então chamado ciberespaço, ou ambiente on-line e virtual, que começava a se desenvolver – e deu origem às transformações digitais e ao início da 4ª Revolução Industrial, com a presença da automação robótica, Inteligência Artificial e a Internet das Coisas – não só mudou as relações entre as empresas, marcas e clientes, como mudou a vida cotidiana em todas as dimensões socioculturais, políticas e econômicas. E a esfera dos negócios e do consumo não escapa desse atravessamento tecnológico, exatamente como vivemos hoje com as questões de prática e ética da formação do Big Data e o uso ostensivo de dados refletido na publicidade data-driven. Questão 2 Com a ajuda de ferramentas de análises de dados de busca no Google, por exemplo, os anunciantes podem saber quais são as tendências de pesquisa dos(as) usuários(as) e, com isso, metrificar quais palavras-chave são as mais relevantes nas buscas. A partir desses dados, as marcas podem planejar suas estratégias de marketing e comunicação data-driven, customizando as ofertas, os preços, a entrega e as promoções. “Dessa forma, neste item, especificamente, não estamos falando só de publicidade, mas de marketing como um todo, considerando as informações relativas ao produto, ao preço e também à praça nessa prática baseada nas informações de busca” (NOGUEIRA, 2019). Diante do exposto, assinale a alternativa correta. Ferramentas, como anúncios no break comercial de programas televisivos, programas de rádio e A banners em sites fazem parte da prática da publicidade data-driven. Uma potente pesquisa de marketing é a base para a B prática da publicidade data-driven das empresas e marcas contemporâneas. Os antigos softwares de relacionamento que imprimiam malas diretas personalizadas para envio C pelos Correios já eram considerados práticas de publicidade data-driven. Com base em um universo de dados que são coletados, processados, analisados e descartados D por algoritmos, as empresas são capazes de planejar suas práticas de publicidade data-driven. Práticas de buzz marketing, de marketing de guerrilha e a produção de grandes eventos, como o E Rock in Rio podem ser considerados como práticas de publicidade data-driven. Parabéns! A alternativa D está correta. A publicidade data-driven é feita completamente baseada em sistemas de Inteligência Artificial das empresas e funciona no ambiente digital, por meio de Big Data e algoritmos. Nesse sentido, os antigos softwares de relacionamento são de uma fase pré-  digital, de uma época em que os bancos de dados eram eletrônicos e não contavam com recursos de Inteligência Artificial. 3 - Design Thinking e storytelling Ao fim deste módulo, você será capaz de reconhecer as principais estratégias de desenho de processos, design de experiência do consumidor e da construção de narrativas. A Jornada de consumo e a experiência do usuário Não se deixe enganar pelo nome. Apesar da presença da palavra design e de todo significado ao qual ela remete para a maioria das pessoas – formas, layouts, cores, arte etc. – o Design Thinking tem mais a ver com um jeito de pensar, de enxergar problemas e de apresentar soluções, relacionadas à estratégia de uma empresa e marca, desenvolver produtos, serviços, processos, e da sua interação com consumidores. Menos com design e mais com thinking, menos com coisas e mais com pessoas. Por isso, a relação fundamental entre o Design Thinking e o trabalho de UX – User Experience (da experiência do usuário). Pois, no contexto do marketing, o usuário é sempre essa pessoa numa jornada de consumo e relacionamento com a marca, ou seja, o usuário é o cliente. Pode ser um consumidor potencial, um cliente conhecido e fiel, até quem não é necessariamente consumidor daquela determinada marca, mas que, por conta daquela interação e experiência, pode se tornar um defensor da marca, fortalecendo sua reputação. O Design Thinking é uma abordagem para a solução de problemas que se concentra na inovação e na criação, uma metodologia de design centrada no ser humano. Assim, no contexto de desenvolvimento de site e plataformas, e no desenho de jornadas de consumo e interação dos/com os usuários/consumidores, os designers de UX/UI (user experience/user interaction) usam o processo de Design Thinking para descobrir problemas e apresentar soluções criativas, entendendo completamente os objetivos, frustrações e tarefas finais de seus usuários, se colocando no lugar deles. Assim como hoje, a empresa ou a marca parte dos desejos e necessidades de seus clientes para desenvolver seus produtos e serviços – e não mais tentam “empurrar” para eles coisas que a empresa quer vender, pois o objetivo de quem trabalha com experiência do usuário é projetar produtos, aplicativos, plataformas, sites, fáceis de usar, e não esperar que os usuários se adaptem a essas coisas. A Amazon é sempre um ótimo exemplo, pois ela revolucionou a maneira como compramos. O jeito de usar um site de e-commerce, a forma que fazemos hoje, intuitivamente, para navegar pela plataforma, os botões, a sequência de ações, o mecanismo de busca e de recomendação de produtos, e a própria linguagem e design da compra on-line, tudo isso foi criado pela Amazon. A plataforma é fácil de usar e agrega valor, tornando as compras rápidas e divertidas. Equipes de design de experiência do usuário (UX) e do consumidor (CX) para empresas como essas identificam e reformulam os “problemas” cotidianos de maneira que se concentrem no que é realmente importante para os usuários. Os designers de UX se colocam no lugar do usuário, tornando-se empáticos com seus desejos e queixas. Eles também seguem um conjunto de etapas práticas (muitas vezes, usadas de forma intercambiável com fases e estágios). Em última análise, o uso do Design Thinking permite que as equipes de UX façam melhores pesquisas, prototipagem e testes de usabilidade para atender às necessidades humanas na jornada de compra e de interação com as marcas. Assim, o Design Thinking é a metodologia por trás do trabalho UX, da experiência do usuário – a interface com a qual o usuário está lidando para poder se relacionar com a marca, no aplicativo, na plataforma de e- commerce: a arquitetura da informação, a usabilidade, a interatividade. Já o UX é o trabalho de estrutura e tecnologia por trás do CX, da experiência do consumidor – relacionado ao trabalho de marketing de conteúdo, canais de venda e contato com o cliente, e o próprio processo de vendas e logística. Principais diferenças entre as abordagens do CX e UX Principais diferenças entre as abordagens do CX e UX. E, por último, o CX é o trabalho por trás da própria estratégia de branding, marketing e negócios de uma empresa e de uma marca que atua no que chamamos de Economia da Experiência. Uma marca como a Starbucks, por exemplo, não vende café. Ela adiciona valor a uma mercadoria material – o grão do café – e entrega para o cliente uma facilidade: o grão torrado e moído, selecionado nos melhores produtores de café do mundo. Mas, também não é isso: ela ainda transforma essa facilidade num serviço – ou seja, oferece um lugar onde você pode sentar e alguém prepara e serve esse café torrado e moído para você de várias maneiras possíveis. E, ainda, não é isso apenas: essa loja não é só um lugar que serve café, mas um espaço ligado a um estilo de vida, uma cultura, onde você encontra outras pessoas que compartilham com você dessa de paixão pelo café, e todo o resto que gira em torno dele, o acolhimento, a conversa, o encontro entre pessoas. Essa economia traduz a materialidade do grão de café na imaterialidade extremamente valiosa da experiência, que é, no final, o que está sendo comercializado e entregue pela marca. Vejamos agora a evolução da economia e do marketing, do commodity à experiência: Grãos Commodities Economia agrária Moer, torrar, embalar Produtos Economia industrial Preparar a bebida S i Serviços Economia de serviços Criar experiência Experiências Economia de experiências Para que a experiência seja essa entrega final, as marcas dependem que o Design Thinking, o UX e o CX sejam parte dessa cadeia de atividades e estratégias, no site de e-commerce, na linha de produção do produto, na logística e entrega, na estratégia de marketing, comunicação e conteúdo digital, e, finalmente, no próprio posicionamento de negócios e de propósito da empresa. Data storytelling: os dados contam histórias e geram vendas No mundo do Big Data, do Right Data, da propaganda data-driven, o recado está claro: se você quer se comunicar com eficácia, e realizar vendas com o melhor ROI (Retorno Sobre Investimento) e melhores resultados, você precisa saber usar o poder dos dados, dos números e dos fatos para falar com o consumidor certo e da maneira certa. Da mesma maneira que os dados dos consumidores, seus comportamentos de consumo e de interação com a empresa e com a marca fornecem informações e insights para o trabalho estratégico da marca e para o planejamento de marketing. Existe uma narrativa de dados que se posiciona de maneira única (e apoiada cientificamente) para ajudar os profissionais de marketing a obterem insights exclusivos e se comunicarem com mais eficiência. Essa dimensão criativa e tática, relacionada ao trabalho de planejamento de comunicação e de criação publicitária em si, é o que chamamos de Data storytelling. Relembrando Aqui, uma pequena pausa para falarmos sobre storytelling. Contar histórias é simplesmente algo fundamental na natureza humana. E contar histórias para propagar uma ideia ou vender um produto faz parte da vida das pessoas em sociedade e é um dos fundamentos da comunicação publicitária. O uso do termo – e da técnica – storytelling em propaganda e comunicação de marca é algo recente de algumas décadas, e tem a ver com a ampliação das técnicas de narrativa usadas na comunicação publicitária, ou seja, a exploração de outras linguagens e formatos, como cinema, documentários, música, artes visuais, entre outros, na criação de uma campanha institucional de uma marca e para a venda de produtos. Gráfico: Conceitos do Data storytelling segundo Lydia Hopper, designer e referência no assunto. Outra característica do storytelling clássico é o uso da Jornada do Herói, ou monomito, uma estrutura de narrativa comum na literatura mundial, seja dos clássicos aos populares, usada desde a mitologia grega até o cinema atual, como Guerra nas Estrelas ou Harry Potter. Imagem do vídeo da campanha Astronauta, do Banco Itaú. Esse conceito foi criado em 1949, pelo antropólogo Joseph Campbell, e fala de uma forma cíclica de narrativa, na qual a história gira em torno da jornada de vida de um protagonista que supera vários desafios para, no final, se tornar um herói – da história em si, e da própria vida. Por exemplo, a campanha brasileira Astronauta, do Banco Itaú, utiliza a técnica do storytelling e a estrutura tradicional da Jornada do Herói. A partir daí, em especial no contexto da era digital, da transição do marketing tradicional para o marketing digital e as demandas de campanhas, comunicação e relacionamento com o consumidor em um ambiente omnicanal (vários canais diferentes ao mesmo tempo, on-line e off-line) e ubíquo (em todo lugar, o tempo todo), novas tendências e nomenclaturas de narrativas publicitárias vão surgindo. Temos, também, o storydoing, que é o nome que damos para o storytelling que usa histórias reais para refletir a essência de uma marca e a relação dela com esses consumidores. É o caso da famosa campanha Beleza Real da Dove. Temos ainda o microstorytelling, ideal para mídias sociais, que adequa a estratégia narrativa do storytelling às limitações e exigências técnicas e de performance típicas das plataformas, especialmente em termos de formato e tempo. De novo, a jornada do herói está presente, mas a história de vida para caber em 1 minuto, no tempo de um gif, em poucas páginas de um carrossel. Um bom exemplo de microstorytelling é a recente campanha LGBTQIA+ Você é forte realizada pela Advil, marca da GSK Consumer Healthcare – empresa global de saúde. O filme inspirado na história de dor e superação da cantora e drag queen brasileira Lia Clark promove uma reflexão sobre ódio e discriminação Finalmente, temos o Data storytelling, que, a partir das técnicas de storytelling, usa dados, números, fatos, para contar uma história, incorporando todos eles como elementos fundamentais a partir da qual a narrativa textual e audiovisual e o próprio argumento da comunicação são criados. É uma metodologia para comunicar informações para um público específico, com uma narrativa que entrega informação de forma envolvente e convincente. Números, dados, datas, estatísticas, fatos. Essa é a grande força e diferencial do Data storytelling na estratégia de comunicação. Primeiro, temos a versatilidade de formatos: o Data storytelling pode ser usado desde artigos institucionais, e-books, infográficos interativos, guias e manuais, até apresentações para imprensa, relatórios anuais de empresas e, é claro, material audiovisual como o vídeo acima, ou micro conteúdos para redes sociais. E o melhor é que esses conteúdos podem ser reaproveitados e remixados entre si. É interessante, por exemplo, usar uma visualização de dados atraente em um artigo ou usar uma parte de um infográfico em um e-book, aumentando o alcance desses conteúdos e melhorando seu ROI, seu retorno sobre investimento. Exemplo A campanha da marca Dermodex trouxe dados sobre perfil e hábitos de adoção no Brasil para introduzir uma narrativa sobre família, afeto e cuidados. O Data storytelling amplia o significado e adiciona valor à comunicação, pois, oferece uma história com informações relevantes para o público, e para que o marketing possa criar as conexões e os valores entre essas informações e a marca, o produto ou serviço da campanha. Depois, é um excelente instrumento de branding e RP, já que um conteúdo de marca que oferece informações relevantes e de interesse público pode ganhar mais visibilidade por meio de boca-a-boca e divulgação espontânea, que além de ser gratuita, também pode aumentar a velocidade e alcance do conteúdo. Um dos motivos pelos quais isso tudo é possível é a confiabilidade que o Data storytelling oferece. Estamos num mundo que, além de superexposto à informação, também luta para diferenciar claramente o que é um fato e o que é ficção no contexto, por exemplo, do jornalismo e das notícias. Imagine, então, quando estamos falando de comunicação de marca, publicidade e propaganda. Ancorar uma história em dados confiáveis com fontes claras e conhecidas faz com que os consumidores estejam mais inclinados a confiar na mensagem e na marca. É também muito envolvente e marcante, especialmente pelo impacto cognitivo que a narrativa visual – característica do Data storytelling – tem sobre o público, e porque incentiva as pessoas a se envolverem na narrativa. O Data storytelling pode se apresentar em dois formatos: Narrativo O público assiste e se envolve numa história que lhe é contada. Exploratório Costuma apresentar possibilidades de interatividade entre público e conteúdo. A característica da interatividade confere ao formato exploratório um maior envolvimento e engajamento do público. Ao combinar narrativa e visualização, você atrai tanto o lado analítico do cérebro quanto o lado da experiência emocional, consolidando efetivamente as informações no público, e criando as conexões que queremos entre marca e consumidor por meio da mensagem. video_library TOP 5: Design Thinking e experiência do consumidor Neste vídeo, a especialista responde as 5 perguntas mais pesquisadas da Internet sobre Design Thinking e a experiência do consumidor. Falta pouco para atingir seus objetivos. Vamos praticar alguns conceitos? Questão 1 Sobre a Economia da Experiência e a cadeia de geração de valor de bens de consumo, temos, por exemplo, no caso do café, a seguinte evolução: extrair commodities (grão de café), fabricar bens (café torrado, moído e embalado), desenvolver serviços (a cafeteria), entregar experiências (uma empresa como a Starbucks), liderar transformações. Esse processo está demonstrado no infográfico a seguir. A partir dele, podemos dizer que: I. segundo a Economia da Experiência, a comoditização progressiva obriga as empresas, em seus esforços de marketing e comunicação, a criarem constantemente novos valores para seus bens e ofertas, e se adaptarem a novas sensibilidades e demandas objetivas e subjetivas dos consumidores. II. na evolução do desenvolvimento econômico, o bem, produto ou serviço, que era antes valorizado, vai perdendo diferenciais competitivos até se tornar algo comum, genérico, indiferenciado, diminuindo, assim, seu valor de mercado, no processo chamado comoditização, ou seja, tornar-se um commodity. III. para tentar neutralizar o processo de comoditização, o marketing assume estratégias de diferenciação que, ao longo do tempo, migram de características físicas e materiais para valores de natureza subjetiva e imaterial, por meio um processo de customização e de oferta de valor para o cliente, no qual o que a marca entrega é menos um produto ou serviço, e mais uma experiência. A Apenas a opção I e II estão corretas. B Apenas a opção I e III estão incorretas. C As opções I, II e III estão corretas. D As opções II e III estão incorretas. E Apenas a opção III está correta. Parabéns! A alternativa C está correta. A cadeia econômica de valor progressivo da Economia da Experiência retrata como cada imperativo de negócios corresponde à percepção dos consumidores. Na economia agrária, tratava-se de extrair e fornecer (o grão de café), de disponibilidade e suprimentos. Na economia industrial, controlar custos e fazê-los o mais baixo possível de forma a possibilitar o consumo em massa (o café torrado e moído). Na economia de serviços, de melhorar a qualidade e o atendimento (a cafeteria). Com a passagem da economia de massa para a economia individual, trata-se de oferecer experiências (a experiência de uma Starbucks). Questão 2 Uma das missões do design de UX, experiência do usuário, é melhorar os processos da jornada de compra, o que inclui usabilidade e rapidez. Segundo o Google, a cada segundo esperando, um site aumenta em 20% a possibilidade do consumidor desistir da compra. Isso acontece porque I. independentemente da idade e da geração à qual o consumidor da era digital pertença, ele está sempre conectado, sempre on-line e vai demandar sempre velocidade e imediatismo, não aceitando consumir de outras formas, não se interessando por nada que não seja na Internet ou da Internet, e não vendo valor em experiências de consumo que o desacelere ou que aconteçam off-line. II. quanto maior a expectativa de atendimento instantâneo, mais ansiedade, medo de perder alguma coisa que está acontecendo, de não conseguir acompanhar, de estar desatualizado, menos profundidade e dedicação às atividades que requerem tempo e atenção exclusiva. Isso é uma das consequências da velocidade e ubiquidade do mundo digital, e também uma característica e comportamento do consumidor a ser observado e levado em conta. III. podemos dizer que duas das características principais do novo consumidor na era digital é que, de um lado, ele não faz mais compras em lojas físicas, todas as suas compras hoje são on-line e, de outro, ele não se conecta especialmente com nenhuma empresa ou marca: se um site demorar a abrir, ele não precisa esperar, pois vai encontrar um produto idêntico  em outro site, e ele não se importa com autenticidade e identidade no processo de consumo: não há nada que uma marca pode fazer hoje em dia para conquistar um consumidor. Não existem mais fãs e defensores de marcas entre os consumidores digitais. Sobre as sentenças acima, identifique as verdadeiras (V) e as falsas (F) e marque a seguir a opção adequada. A F-V-F B F-F-V C V-V-F D V-F-F E V-V-V Parabéns! A alternativa C está correta. O consumidor do ambiente “figital” não é um grupo homogêneo. Ele é uma soma de vários tipos de consumidores, com vários recortes, mas que tem algo muito grande em comum: nasceu num mundo já digital, ou mesmo sendo um migrante digital, não vive mais sem a Internet. No entanto, novas gerações de consumidores, como a Geração Z, a geração de consumidores nativos digitais, que nasceram após a virada do milênio e hoje começam a entrar no mercado de trabalho e aumentar seu poder de compra, começam a se posicionar contra os excessos da era digital: diferentemente das gerações anteriores, muitos desses consumidores sequer têm um perfil em redes sociais e estão dispostos a desacelerar e viver uma relação diferente com a Internet e o digital. 4 - Gestão de relacionamento com o cliente Ao fim deste módulo, você será capaz de relacionar o conteúdo de marca com ações de CRM – do tradicional ao digital. CRM e Marketing de Relacionamento Você já parou para pensar qual é a base de um negócio de sucesso? Fazer o melhor produto? Oferecer o melhor serviço? Sim, porém, isso sozinho não se sustenta, não diferencia uma empresa da outra, uma marca da outra. As palavras-chave são: relacionamento, interação, entendimento, conexão. Entre empresa, a marca e seus consumidores. Quanto mais e melhor uma empresa puder gerenciar os relacionamentos que tem com seus clientes, mais bem-sucedida ela será. Essa é a premissa do Marketing de Relacionamento, uma disciplina de marketing e comunicação que já é usada no mundo dos negócios desde a segunda metade do século XX, mas que, com a informatização e, depois, com a digitalização do mundo, ganhou como parceiro tecnológico os sistemas de CRM (Customer Relationship Management – Gestão de Relacionamento com o Cliente). Mas, o CRM não é apenas a aplicação da tecnologia. É uma estratégia para aprender mais sobre as necessidades e comportamentos dos clientes, e usar esses dados e informações para desenvolver uma comunicação mais pessoal, ofertas de produtos e serviços mais customizados, e construir relacionamentos mais fortes com eles. No mundo de hoje, não é possível ser como seu José da quitanda, que anota tudo o que cada cliente gosta e compra com frequência num caderninho para depois, lembrando tudo só de cabeça, poder se antecipar aos desejos e necessidades deles, tanto na comunicação, quanto na oferta de produtos, de forma a encantá-los e transformá-los em clientes frequentes, fiéis, que falam maravilhas da quitanda pra todo mundo. O caderninho de papel virou planilhas em um computador, que depois viraram bancos de dados, para evoluírem até os sistemas e metodologias de gestão de relacionamento com clientes que conhecemos por CRM. E, hoje, esse CRM ainda ganhou a dimensão do digital, da Internet e das redes sociais. Em todos eles, o mesmo objetivo comum: Conhecer o consumidor o máximo possível, desde seu perfil pessoal, seu estilo de vida, seus desejos e necessidades, seus anseios para o futuro, até seu comportamento e histórico como consumidor. Se antes da era digital e do Big Data, os consumidores já esperavam tratamento diferenciado, marcas autênticas e que partissem do humano, das pessoas, das necessidades dos clientes para criarem seus produtos e serviços, hoje eles simplesmente ignoram empresas que não sejam e ajam assim. E num mundo cada vez mais competitivo, onde mesmo as grandes marcas estão sempre no limiar de perderem seus diferenciais e se tornarem commodities, nada mais atual do que a importância de reter os clientes existentes e expandir os negócios a partir deles – ainda mais pelo fato que custa mais caro conquistar novos clientes do que manter os atuais. O gerenciamento de relacionamento com o cliente (CRM) ajuda as empresas a obterem uma visão do comportamento de seus clientes e modificarem suas operações comerciais, para garantir que os clientes sejam atendidos da melhor maneira possível. Em essência, o CRM ajuda uma empresa a reconhecer o valor de seus clientes e a capitalizar na melhoria das relações com os clientes. Quanto melhor você entender seus clientes, mais responsivo você poderá ser às necessidades deles. Por meio do Marketing de Relacionamento e do CRM uma empresa é capaz de: Descobrir Sobre os hábitos de compra, opiniões e preferências de seus clientes. Diferenciar e entender Os perfis de indivíduos e de grupos para se comunicar e realizar ofertas de forma mais eficaz e aumentar as vendas. Modificar Processos internos para melhorar o atendimento ao cliente e as próprias atividades de marketing e comunicação. Outro benefício fundamental do CRM: identificar quem são os clientes mais lucrativos da sua base. Existe uma regra estatística que costuma valer para várias dimensões da área de negócios e de marketing, que se chama Princípio de Pareto, ou Regra 80/20. No mundo dos negócios, ela representa uma tendência de que, por exemplo, 80% da receita de uma empresa vem de 20% do total dos produtos comercializados. Ou então que 80% das compras são realizadas por 20% da base de clientes. Resumindo Sem a coleta de dados de perfil e de histórico de consumo dos clientes, sem o cruzamento e análise de dados de frequência, recência e valores de compra, de tipos de produtos e serviços comprados, enfim, sem toda a metodologia e gestão do CRM, essa clareza não seria possível. A partir desse tipo de análise e visão, a empresa consegue desenvolver melhores produtos e serviços, customizados, direcionados, e fazer isso de forma diferenciada de acordo com o valor do cliente, garantindo que investimentos e esforços de marketing e comunicação sejam pensados de acordo com o ROI (Retorno Sobre Investimentos) que cada tipo de clientes pode oferecer. Ou seja, o CRM aprimora a forma da empresa lidar com a lucratividade, permitindo que ela se concentre nos clientes mais lucrativos e lidando com os menos lucrativos de maneiras mais econômicas. Uma vez que a empresa está cuidando de seus clientes atuais de forma eficaz, os esforços podem ser concentrados em encontrar novos clientes e expandir seu mercado. Quanto mais se sabe sobre seus clientes atuais, mais fácil identificar novos clientes em potencial e aumentar sua base de clientes. CRM Social: integrando conteúdo e conversas O contexto do mundo digital e das mídias sociais traz um novo elemento para o CRM porque agora, além dos dados e informações, estamos lidando com conversas e relacionamentos que ocorrem, não apenas de empresa para consumidor, mas também de consumidor para consumidor. Digamos que você seja uma grande marca no Twitter, como a Southwest Airlines. Você está construindo relacionamentos com seus seguidores, mas também tem a capacidade de construir relacionamentos e ouvir (e envolver) clientes que estão conversando sobre você, ao que chamamos de Social Listening (Escuta Social). A diferença fundamental entre o CRM tradicional e o CRM social é que o ritmo do primeiro é determinado pela marca e o ritmo do CRM da mídia social é determinado pelo cliente. No entanto, o chamado mundo “figital”, integra tanto off-line e on-line, quanto o tradicional e o digital. Assim, considerando a dimensão estratégica que o CRM possui em vários setores de uma organização, podemos dizer que o chamado CRM tradicional, na verdade, se realinhou e se integrou ao social, na estratégia, na análise, na operação e, principalmente, na interface e interação com o consumidor. O fato é que cada vez mais a mídia social é o lugar/meio por onde a maioria das pessoas se comunica, e gerenciar as interações com o cliente por meio do meio mais utilizado garante a máxima visibilidade e uma boa experiência geral para o seu consumidor. Como os clientes usam as mídias sociais como o principal meio para alcançar e serem ouvidos, a escuta social é a melhor maneira de acompanhar isso. Portanto, os gerentes de mídia social hoje em dia devem ser treinados para se tornar a primeira linha de suporte ao cliente em qualquer organização. Além disso, como a mídia social garante que a conversa entre uma marca e seus consumidores seja uma via de mão dupla, observações e comentários negativos não devem ser excluídos. São oportunidades de melhorar processos, produtos e serviços, e a própria comunicação. O CRM social permite à empresa e à marca “estar onde o povo está”, fornecer atendimento mais imediato e uma comunicação mais pessoal, além de oferecer uma estratégia com foco no engajamento. Ele não só rastreia as comunicações de vendas entre clientes e negócios, mas também rastreia interações por meio de mídias sociais e plataformas de monitoramento. O CRM social ainda ajuda a criar um caminho para clientes em potencial, fornece atendimento rápido ao cliente por meio da plataforma de mídia social preferida do consumidor e permite que os clientes compartilhem suas experiências com milhões de pessoas on- line. Exemplo de um dashboard (painel de controle) de Monitoramento de CRM social. As ferramentas de CRM social usam as seguintes métricas para medir o nível de envolvimento bem-sucedido do cliente: timeline Seguidores O Social CRM ajuda a identificar seguidores ativos e como eles interagem ou não com o conteúdo de d t i d  uma determinada empresa. timeline Engajamento O Social CRM permite medir não apenas os cliques, mas o envolvimento do usuário com os sites e plataformas por onde passam, e especialmente com os conteúdos de campanha. timeline Menções à marca O CRM social ajuda a medir quantos seguidores estão falando sobre uma empresa ou marca e se esses clientes estão compartilhando suas experiências por meio de plataformas de mídia social. timeline Tráfego O Social CRM mede o tráfego e as taxas de conversão de plataformas de mídia social. Isso permite que uma empresa veja quantos clientes visitam sites e como esses cliques se convertem em valor, seja ele de vendas ou de branding e reputação da marca. Atualmente, já temos até alguns magic numbers, alguns números que se repetem e já se tornaram padrão no mercado a respeito desses resultados: Reclamação Responder a uma reclamação de mídia social aumenta a defesa do cliente em até 25%. Fidelidade 65% das pessoas têm mais fidelidade à marca se uma marca as alcançar nas redes sociais. Compartilhamento 75% das pessoas compartilham boas experiências com marcas nas mídias sociais. Recomendação É provável que as pessoas recomendem uma marca em mais de 30% quando recebem uma resposta. Experiência positiva 71% dos consumidores com experiência positiva de atendimento ao cliente social provavelmente recomendarão a marca a outras pessoas. Uma das coisas mais valiosas do CRM Social é, efetivamente, a interação direta entre marca e consumidor. Quando feito dentro das premissas de um Marketing de Relacionamento de excelência, o cliente se sente ouvido, atendido, como se alguém da empresa tivesse ido pessoalmente à casa dele para resolver seu problema ou realizar uma venda. Em ambos os casos, essa proximidade gera a conquista de um cliente satisfeito e defensor da marca, no on-line e no off-line. video_library Como integrar conteúdo de marca com ações de CRM – do tradicional ao digital. Neste vídeo, a especialista examina um case de mercado a partir do uso do CRM on-line. Falta pouco para atingir seus objetivos. Vamos praticar alguns conceitos? Questão 1 A premissa do Marketing de Relacionamento e do trabalho de CRM é que a base do sucesso na relação entre marcas e clientes está na construção de relacionamento entre ambos, um processo baseado em interação, conexão e conhecimento profundo sobre o perfil e os hábitos dos consumidores. Dessa forma, no contexto dos novos paradigmas que a economia digital trouxe para sociedade e mercado, é fundamental sabermos quem é e como pensa e age esse novo consumidor digital. Podemos dizer, então, que esse novo consumidor I. conversa com as marcas e sobre as marcas em público, na rede social, para todo mundo ouvir. Ele fala bem, fala mal, questiona, ouve, compartilha, e repercute o que falou e o que ouviu. Logo, as empresas precisam conhecer e monitorar os consumidores para poder ter controle sobre o que eles falam. II. produz conteúdo próprio, autoral, remixado, com um propósito – concordemos ou não –, mas, acima de tudo, ele espera que as empresas forneçam subsídios, recursos e elementos para essa geração de conteúdo, pois ele não tem capacidade nem vontade de procurar esses elementos sozinho na própria Internet, ou quando encontra, se sente impedido de usá-los. III. na era digital, e estando a maior parte do tempo conectado, tem todo tipo de informação, a qualquer hora. É um consumidor mais bem informado, tem mais autonomia nas suas dinâmicas de consumo, só vai se conectar a marcas que usam os dados de perfil e de histórico de consumo que coleta deles para oferecer soluções autênticas e sob medida para suas necessidades. Identifique as justificativas corretas e marque a opção adequada a seguir. A  Apenas as opções I e II estão corretas. B Todas as opções estão corretas. C Apenas as opções II e III estão incorretas. D Apenas a opção III está correta. E Todas as opções estão incorretas. Parabéns! A alternativa D está correta. O novo consumidor vive hoje num mundo onde a Internet, crises econômicas e comportamentais e disrupturas tecnológicas mudaram a vida de todo mundo. Um consumidor que não pode ser mais manipulado e controlado como acontecia no mercado analógico e de massa, e que vê a Internet como um manancial de acesso e possibilidades, dependendo cada vez menos de que empresas e instituições forneçam ou os autorize a algo. E um consumidor que espera que empresas e marcas tenham informações sobre eles e usem esse Big Data para oferecer e entregar produtos, serviços e experiências customizadas de acordo com suas necessidades e desejos. Questão 2 “Quando uma empresa decide investir também na Internet, é fundamental, como no mundo real, que a mesma pesquise e conheça seus clientes. Só depois que conhecer seus hábitos e preferências terá dados suficientes para planejar e executar um bom planejamento. Nessa pesquisa, terão que ser levantadas quais são as atividades virtuais que mais atraem esses clientes. Por exemplo: se seu cliente é jovem, música, vídeos e interatividade são itens interessantes para atraí-lo. Se este é mais maduro, talvez seja melhor priorizar mais informações e utilidades sobre determinado produto ou serviço. Um jovem, provavelmente, passa muito mais tempo assistindo a vídeos na Internet do que lendo jornais.” (Fonte: BARONI, M. In: CHAMUSCA, M.; CARVALHAL, M. Comunicação e Marketing Digitais: conceitos, práticas, métricas e inovações. Salvador: Edições VNI, 2011, p. 61) O texto mostra a existência de uma relação intrínseca entre as atividades de marketing e comunicações digitais e os usuários da Internet e redes sociais. Sobre isso, marque a opção correta. Coletar dados sobre os clientes e usá-los para identificar o que mais os atrai e o que mais precisam é uma estratégia muito importante no marketing digital, porém essa prática ainda não tem, hoje em dia, a mesma força que segue tendo o A marketing tradicional, baseado em grandes campanhas de comunicação de massa. Ainda é necessário mobilizar o usuário na Internet com campanhas off-line, como anúncios de TV e rádio, mídia impressa, outdoor, para que as campanhas on-line tenham efeito. Um dos principais méritos do marketing digital é simplesmente chamar a atenção dos clientes, que B tendem a agir de forma passiva frente às ferramentas digitais como redes sociais, blogs e sites de fabricantes. A verificação do tráfego na Internet deve ser um dos fatores considerados na escolha de ações e de veículos para as campanhas de marketing digital, como a veiculação de banners ou anúncios C inteligentes, com exceção das mídias sociais, que não possuem muito tráfego de consumidores e cujos índices de medição e de monitoramento de resultados ainda não foram bem definidos pelo mercado. É importante garantir a presença das empresas e das marcas em redes sociais ou em blogs, mas essa presença deve ser discreta, muito institucional e com muito controle na abertura que se dá para para críticas, sugestões, opiniões ou dúvidas dos D consumidores, pois não é o ambiente ideal para expor conversas entre marcas e cliente. O indicado é manter o controle dessas interações e direcioná-  las totalmente a canais privados de contato, como SAC e Call-Centers. Entre os usos da Internet pelas pessoas, destacam- se os seguintes: assistir a vídeos postados por outros usuários; utilizar e participar de redes sociais; ler análises críticas dos consumidores sobre suas experiências com empresas e marcas; ler blogs e E plataformas de informação e jornalismo; baixar músicas e filmes ou acessá-los em plataformas de streaming; escutar podcasts etc. Em todos esses usos, a marca tem a oportunidade de realizar algum tipo de ação de marketing de relacionamento e CRM. Parabéns! A alternativa E está correta. Atualmente, toda interação entre marcas e clientes, no on-line e no off-line, em plataformas, sites e redes sociais, são interações de mão-dupla que funcionam como conversas, nas quais existe a possibilidade de que o cliente, através de comentário público, pode expor críticas e reclamações sobre uma empresa e uma marca, da mesma forma que ele pode realizar elogios e defender a marca de uma maneira forte e genuína. Cabe às empresas capitalizarem todas essas interações, coletando dados para melhorar processos internos e fortalecer a relação com os clientes, tendo em mente que não há como controlar o que o consumidor-usuário vai dizer – em tempos de Internet, o que as marcas podem controlar é o compromisso. Considerações finais Dados e design, algoritmos e comunicação. De um lado, a Inteligência Artificial, do outro a inteligência emocional e social que só a dimensão humana da marca é capaz de integrar. Uma marca não mais é focada em encontrar os clientes certos para produtos e serviços que criou. Mas, ao contrário, é dedicada a desenvolver produtos, serviços, soluções, experiências para os clientes que pesquisou, conheceu, estudou, escutou e conquistou. Uma marca centrada no consumidor, desde o propósito da empresa até as escolhas estratégicas e táticas do marketing, que vai buscar os resultados de vendas e de branding a partir do marketing data-driven, mas estabelecendo limites de respeito à privacidade, diversidade e dignidade da pessoa que é o cliente, de forma que o Big Data se transforme no Right Data – certo não apenas no sentido da precisão e da personalização que a comunicação demanda, mas também, e principalmente, no sentido do mais ético que o marketing pode se propor a ser. Especialmente no mundo “figital”, na rua e na rede ao mesmo tempo, onde a vivência do consumo, o caminho entre conhecer marcas e produtos e realizar a compra passa, principalmente, por plataformas, sites, páginas, botões, cliques, telas, computadores, celulares, aparelhos inteligentes, smartwatches e outros eletrodomésticos e equipamentos inteligentes e conectados, aumenta a quantidade de pontos de contato entre empresa e clientes. E aumentam as oportunidades da empresa, mais que realizar vendas, conquistar clientes e construir relacionamentos que, esses sim, garantirão os resultados comerciais que se deseja. Num mundo onde todo objeto ao nosso redor (e, em breve, nosso próprio corpo) pode ser uma loja conectada à Internet, uma vitrine, um ponto de contato entre consumidores e marcas, nada mais alinhado com a realidade do que estratégias e atividades de marketing, comunicação e negócios que visam tornar processos e interações entre marcas e seus clientes algo mais fácil e intuitivo, rápido e eficiente para ambos. E que levem o cliente do ponto A ao ponto B na sua jornada de consumo de forma que atenda suas demandas por soluções e por experiências únicas, e do jeito e no tempo que a marca precisa – e os resultados de vendas que a empresa almeja. headset Podcast Neste podcast, a especialista fundamenta o contexto da 4ª Revolução Industrial em que vivemos a fim de evidenciar os caminhos para obter eficácia comercial e o ganho de reputação de uma marca. Explore + Pesquise pelo estudo Contos de fadas ou algoritmos?, de Marcio Cavalieri, sobre dados gerados por dispositivos inteligentes usados no Marketing data-driven. Leia o artigo Recommendation Engines: How Amazon and Netflix Are Winning the Personalization Battle, disponível no site da Toolbox, e veja o quanto a Amazon e a Netflix faturam só por conta do mecanismo de recomendação. Leia o artigo de Lydia Hooper, Contando histórias com dados: o que fazer e o que não fazer para iniciantes e especialistas, e entenda mais sobre storytelling. Referências DAVENPORT, T. H. How strategists use big data to support internal business decisions, discovery and production. Strategy & Leadership, v. 42, n. 4, 2014. p. 45-50. DE LUCA, C. Depois da governança de dados e IA, a privacidade. The Shift, 24 mar. 2021. Consultado na Internet em: 12 mar. 2022. FRIEDMAN, M. Consumer Boycotts: Effecting Change Through the Marketplace and Media. EUA: Routledge, 1999. GABRIEL, M. C. 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Relatar problema Marketing orientado a dados Métricas, indicadores de desempenho, tipos de métricas, tipos de dados, raciocínio analítico, indústrias e ferramentas de dados, perguntas-chave associadas a analytics, dados de cliques, dados de observação, dados de concorrência, conversões e tipos de metas. Prof. Thiago Fernando Pinho Muniz 1. Itens iniciais Propósito Entender quais são as possíveis fontes de dados, o que é importante ser mensurado e como acompanhar as métricas para apoiar na tomada de decisão na criação de ações. Ter uma visão clara de como fazer questionamentos relevantes baseados em dados, para alcançar os resultados esperados em diversos tipos de negócios. Objetivos Reconhecer conceitos gerais de web analytics. Identificar as fontes de dados do ambiente digital para tomada de decisões. Empregar raciocínio analítico com base em dados. Introdução Você sabia que existem vários tipos de dados na internet? Ferramentas digitais geram muitos números. Dados saltando e curvas ascendendo e decrescendo na tela. Com recursos gratuitos, você pode prever o futuro, compreender tendências ou analisar métricas do seu negócio. Neste conteúdo, você será capaz de entender não só as ferramentas, mas sua aplicação prática para ajudar negócios de diversos segmentos a gerar mais competitividade, resultados e até mesmo garantir fontes mais assertivas de lucros e resultados. Aprenda a tomar decisões baseadas em dados. Muito se engana quem acredita que entender a parte analítica é suficiente. Muitos dados sem análise correta são perda de tempo. Na rotina de qualquer profissional ou empresário, tempo é um bem precioso. Por isso, ao final do conteúdo, demonstraremos a importância de saber priorizar suas análises e entender as etapas corretas que todo tipo de negócio passa para criar sua maturidade analítica. 1. Conceitos gerais de web analytics Análise de tipos e fontes de dados Web analytics (WA), objetivamente, significa o monitoramento, coleta, mensuração e análise de dados quantitativos de internet, para otimização de sites e de iniciativas de marketing, de acordo com a Web Analytics Association. Web analytics como área de conhecimento é a: [...] análise dos dados qualitativos e quantitativos de seu site e dos concorrentes, para conduzir uma melhoria contínua na experiência on-line de seus clientes e dos clientes em potencial, o que se traduz nos resultados que você deseja on-line e off-line. (KAUSHIK, 2009) Outra definição da Gartner Group é que WA utiliza uma variedade de dados e fontes para avaliar a performance do Web site e a experiência do usuário, incluindo níveis de utilização e padrões (individuais e em grupo). O objetivo é melhorar a performance sob as perspectivas técnica e de conteúdo, contribuindo para o entendimento dos consumidores, canais e para a identificação de oportunidades e riscos. Existem diversos tipos de dados de web analytics e cada fonte pode trazer diferentes insights. Dados obtidos pelo seu próprio site Dados que vemos, analisando o tráfego dentro do site da nossa empresa, usando o Google Analytics ou o Adobe Analytics, ferramentas mais usadas no mercado. Dados acessíveis por painéis “É só inserir uma palavra-chave do mercado, clicar ENTER e ver os dados na tela”. Esses são os mais fáceis de serem acompanhados. Basta utilizar ferramentas gratuitas ou freemium para ter acesso a sazonalidades, insights do mercado e até mesmo espionar a concorrência. É possível escrever, por exemplo, um termo simples como “chocolate” no Google Trends e perceber que o interesse nesse produto aumenta não só na Páscoa, mas também no Natal. Dados acessíveis por observação A “voz do cliente” nunca foi tão fácil de ser ouvida. Analisando o comportamento do usuário no seu site é possível entender melhorias que podem ser feitas para aumentar as conversões, proporcionando uma experiência de excelência para quem navegar pelas páginas da sua empresa.  Saiba mais Consulte o site oficial das ferramentas acima para saber mais sobre elas. Erros de análise de dados Toda empresa pode analisar os dados digitais e tomar decisões, independentemente da quantidade de equipe, número de funcionários ou verba. Porém, mesmo em cenários muito restritivos em termos de investimento, ou até mesmo em ambientes em que há infraestrutura de pessoas, processos e tecnologia robusta, é muito comum existir um uso inadequado de dados. De acordo com Kaushik (2009), os principais erros ao olhar os dados gerados pelo ambiente digital são: 1. Adotar uma métrica porque precisamos tê-las O que eu faço com a métrica? É importante entender se a métrica me ajuda a tomar decisões. 2. Achar que métricas são um resultado em si Números são instrumentos para conversar sobre o negócio ou uma atividade para gerar melhoria. Exemplo: se o número de cliques caiu em uma campanha, não necessariamente estamos fazendo menos negócios. 3. Medir todo e qualquer dado, sempre Só porque podemos medir, não significa que é representativo ou que teremos tempo de analisar a informação com calma. 4. Focar suas análises em métricas fáceis Controlamos números fáceis de medir, e não os mais importantes, porque dão mais trabalho de interpretar ou capturar. 5. Tentar fazer tudo de uma só vez Não entender que o processo de maturidade é contínuo e crescente. Mesmo que se invista em ferramentas, muitas vezes, é importante preparar a equipe para saber como usá-las. 6. Não valorizar e comunicar mudanças/melhorias Esquecer de comunicar internamente avanços, testes bem-sucedidos e melhorias implementadas, não agregando valor à evolução analítica da organização. 7. Falta de processos e metodologias Sem ter um formato de trabalho, rodar em círculos com relatórios e números sem tomar decisões de negócios, mesmo sendo eficiente em capturar dados. Principais análises do website É importante extrair o máximo das ferramentas de web analytics. Utilizaremos o Google Analytics como base, mas as análises aqui sugeridas podem ser realizadas em qualquer outra ferramenta implementada em seu website para mensurar os acessos e a navegação. Os principais relatórios do Google Analytics são:  Tempo real Público-alvo Publicidade Fontes de tráfego Conteúdo Conversões As formas de capturar de onde seu público veio normalmente são por meio de relatórios de fontes de tráfego, tais como: Visão geral Origens Otimização de mecanismos de pesquisa Social Análises de custos Publicidade Entendendo os dados que podem ser capturados, agora, podemos avançar e compreender como as métricas se conectam com os objetivos de negócios. Indicadores de desempenho São métricas que ajudam as organizações a medir o desempenho de seus negócios. Cada meta de conversão para um site pode ter um ou vários KPIs aplicados. Alguns exemplos: 1 E-commerce Número de conversões. Valor médio dos pedidos, número de itens pedidos. 2 Sites de geração de Leads Leads gerados, conversões offline. 3 Sites de conteúdo Visitantes mensais, page views mensais.  4 Sites de assinaturas Contas gratuitas X contas pagas, membros pagantes, cancelamento de assinaturas, duração média das assinaturas. De acordo com Saleh e Shukairy (2010), as fontes de tráfego mais comuns em diversos tipos de websites são tráfego orgânico, publicidade em banners, campanhas de performance e e-mail marketing. Mas ainda existem outras mídias que geram tráfego para seu site e que não podemos deixar de analisar, como tráfego direto e facebook ADS. Vamos entender melhor essas fontes de tráfego nos tópicos a seguir. Tráfego orgânico É todo tráfego oriundo de pessoas que pesquisaram algo no Google ou em outros buscadores, visualizaram e clicaram no site encontrado Os algoritmos dos buscadores determinarão qual página do seu site será apresentada quando as pessoas buscarem por determinado termo. Isso, porém, também é afetado pelo interesse dos buscadores em exibir os resultados relevantes para um termo de busca. Ou seja, para seu site aparecer em determinada busca, deve ser relevante para o usuário. Você também pode utilizar técnicas de otimização para mecanismos de busca (SEO) se quiser influenciar quais páginas serão exibidas para determinada palavra-chave. De acordo com Crowe (2021), alguns fatores relevantes para indexação em 2019 foram: Conteúdo de qualidade, que diminui a taxa de rejeição; Alto tempo da página interagindo com o conteúdo; Utilização dos dados de fluxo de pesquisa do site para ter insights de conteúdo e possíveis dores do cliente; Estudos de palavras-chaves com quantidade de pesquisas mensais medianas utilizando “marcas como” e “marcas parecidas com”, que representaram mais cliques; Utilização de rich snippets, que usam HTTPs e têm uma boa experiência mobile, carregamento, lincagem interna e externa. Rich snippets Resultados de busca aprimorados que fornecem informação adicional para as pesquisas no conteúdo das páginas. Publicidade em banners Você pode utilizar a mídia programática ou campanhas da rede de display do Google ADS para exibir seus anúncios ou ainda negociar com portais de conteúdo modelos de exibição de banners. São normalmente anúncios mais funcionais para a conscientização do produto.  Saiba mais De acordo com Irvine (2021), a taxa média de cliques em 2019 para a rede de display é de 0,46%, enquanto para pesquisa é de 3,17%. A rede de display ajuda a criar demanda em vez de cultivar demanda. É uma forma de ser lembrado. Por isso, é normal esperar poucos cliques vindos dessa origem de mídia. Campanhas de performance Ações de PPC (pay per click), que oferecem mais controle sobre quais palavras-chave farão com que a publicidade seja exibida aos usuários, permitindo maior grau de conscientização sobre um produto. É preciso ter um planejamento correto da escolha de palavras-chave. Exemplo Assim como um e-commerce de artigos esportivos pode comprar um termo “tênis de corrida”, pode comprar um termo mais específico, tentando impactar um usuário que está procurando exatamente determinado modelo e otimizar suas campanhas. Ações de PPC podem ser usadas em diversos tipos de negócios, sendo útil para pequenas e médias empresas, negócios B2B (venda de empresa para empresa), entre outras iniciativas. E-mail marketing Uma boa lista de e-mails, quando recebe uma campanha de e-mail marketing, é capaz de gerar cinco vezes mais resultados que outras mídias. Grande parte do mercado de publicidade nacional possui dependência dos buscadores, porém, o e-mail marketing no Brasil, para o segmento de e-commerce, tem melhores taxas de conversão do que a busca. Por isso, é uma mídia relevante, e devemos analisar sua efetividade em nossas campanhas. Tráfego direto Conforme sua marca se torna reconhecida no ambiente on-line, seu site receberá boa parte de seu tráfego de visitantes diretamente, ou seja, pessoas vão digitar o endereço do seu site diretamente na barra de endereços. De acordo com Saleh e Shukairy (2010), Linda Bustos, diretora de pesquisa de comércio eletrônico da empresa Elastic Path, de 2007 a 2015, dividiu visitantes diretos em três tipos: 1. Visitantes leais – São os que de fato retornaram ao seu site. 2. Compradores em estágio avançado – São os que já visitaram seu site utilizando buscadores, campanhas de performance, e-mails ou links de afiliados, mas que necessitaram de tempo antes de tomar decisão de compra ou quiseram efetuar comparações. 3. Compradores iniciais – São direcionados ao seu site por um artigo de jornal, post de blog, avaliações em mídias sociais ou publicidade boca a boca e acabam digitando também o nome do seu site diretamente no navegador.  Atenção Uma observação importante é que alguns fornecedores de web analytics não conseguem determinar o site de referência, buscador ou site externo que direcionou anteriormente o tráfego direto. Isso faz com que alguns analistas questionem a precisão dos relatórios de tráfego direto. Essa indagação dá abertura ao termo dark social, que foi introduzido em 2012 pelo jornalista norte-americano Alexis Madrigal. Trata-se do tráfego indevidamente atribuído como “direto” pelas ferramentas analíticas, mas que é compartilhado entre diversos usuários. De fato, o tráfego direto ocorre quando o usuário digita o endereço exatamente no browser, o que é uma ação cada vez menos comum. Quando um e-mail marketing é enviado, ou quando uma campanha de anúncios ou uma postagem de mídia social é criada, define-se uma URL específica que identificará nas ferramentas de analytics de onde veio aquele acesso. Entretanto, quando outras pessoas compartilham links nesses canais, esse controle é perdido. Facebook ADS Para capturar clientes, você pode criar uma série de formatos diferentes de anúncios. Uma dica bônus é ver quem está veiculando anúncios. Para isso, basta consultar o guia de anúncios da plataforma. Dica Uma dica bônus é ver quem está veiculando anúncios. Você pode ver anúncios ativos de qualquer empresa no mundo na biblioteca de anúncios da plataforma. Análises em sites e origens de mídia No vídeo a seguir, vamos explicar as origens dos dados disponíveis e portais de internet. Conteúdo interativo Acesse a versão digital para assistir ao vídeo. Vem que eu te explico! Os vídeos a seguir abordam os assuntos mais relevantes do conteúdo que você acabou de estudar. Conceitos gerais de Web Analytics Conteúdo interativo Acesse a versão digital para assistir ao vídeo. Usando ferramentas acessíveis por painéis para prever cenários Conteúdo interativo Acesse a versão digital para assistir ao vídeo. Verificando o aprendizado Questão 1 Entre os tipos de dados coletados da internet, podemos citar A dados obtidos do seu próprio site, obtidos por painéis do site de concorrentes e navegações obtidas de cookies da internet como tráfego direto. B dados acessíveis no seu site, por painéis de ferramentas como o Google Trends e acessíveis por observação em plataformas de navegação. C dados acessíveis no seu site, por painéis de ferramentas como o Google Trends e acessíveis por observação em plataformas como o dark social. D dados acessíveis no seu site, por painéis de ferramentas como o Google Trends e acessíveis por observação em monitoramento de links de referência. E dados acessíveis no seu site, por painéis de ferramentas como o Google Trends e acessíveis por observação em plataformas de pagamento. A alternativa B está correta. Além do Google Analytics, é possível utilizar ferramentas que vão ajudar a explorar dados gerais de outras fontes de dados, como, por exemplo, o Google Trends, que nos permite prever tendências de mercado, planejar conteúdos de forma mais assertiva, entre outras informações. Questão 2 Ter dados em mãos pode ser uma dádiva ou uma armadilha. Muitas empresas e profissionais erram ao decidir como implementar uma cultura baseada em dados. Assinale a alternativa que melhor descreve os cuidados para evitar os erros mais comuns ao implementar processos de web analytics:  A Adotar métricas simplesmente porque precisam tê-las e focar em métricas que são mais fáceis de agir são erros muito comuns. Tão ruim quanto focar em medir tudo é também querer implementar tudo de uma só vez ou não comunicar os resultados obtidos com o processo de web analytics. B Não focar em medir dados de tráfego direto é o mesmo que ter uma operação que usa métricas somente porque precisamos tê-las. Por isso, é importante não achar que as métricas são o resultado. C Tentar fazer tudo de uma só vez é o que trava o crescimento das organizações que utilizam web analytics. Por isso, é importante ficar atento aos dados de tempo real, ao público-alvo, à publicidade, origem de mídia, ao conteúdo e às conversões no painel do Google Analytics do site da sua empresa. D E-commerce analisa número de conversões, valor médio dos pedidos, número de itens pedidos. Já sites de geração de leads avaliam leads gerados, conversões off-line em geral. Por isso, diversas empresas devem focar em métricas mais fáceis de serem mensuradas. E Dados obtidos por painéis são os únicos que devem ser utilizados para análises de negócios. KPIs são métricas que ajudam as organizações a medir o desempenho de seus negócios. Cada meta de conversão para um site pode ter um ou vários KPIs aplicados, unindo dados a objetivos. A alternativa A está correta. Os principais erros ao olhar os dados gerados são: adotar métricas, porque precisamos tê-las; acreditar que métricas são resultados em si; medir todo e qualquer dado sempre; focar as análises em métricas fáceis; tentar fazer tudo de uma só vez; não valorizar e comunicar mudanças e melhorias; falta de processos e metodologias. 2. Análises essenciais Fontes de dados Saber por onde começar é um dos maiores desafios quando falamos de web analytics. Quantos KPIs devemos determinar? Quais são as métricas corretas para acompanhar resultados? Que tipo de informação devemos disponibilizar para a equipe? Os objetivos desse conteúdo são: Contribuir para evolução do processo analítico; Despertar o interesse e mecanismos para estruturar uma boa análise; Entender como começar a ter um raciocínio analítico até mesmo quando não se sabe direito o que e como priorizar dados e informações coletados da internet. Agora que conhecemos os tipos de dados que podem ser capturados – dados obtidos pelo próprio site, por painéis e por observação –, podemos ampliar a observação para as fontes de dados que podemos utilizar para os tipos de dados que podemos capturar. Fontes de dados são: Navegações São os dados capturados por meio de interações de usuários com seu site ou aplicativo. Normalmente, são gerados pelos cliques do usuário ao transitar entre páginas. Transações Após realizar uma compra no site da sua empresa, um usuário deixa informações sobre seu consumo, sua localidade e inclusive sobre preferências ou data de aniversário, o que pode ser amplamente usado em novas ações posteriormente. Audiência É possível saber as principais características e os interesses de quem navega no seu site com ferramentas como o Google Analytics. Isso é importante para entender se estamos atraindo pessoas com o interesse correto para o site. Demográfico Informações como faixa etária e localidade podem dar insights, por exemplo, para melhorar o custo de frete em um e-commerce ou entender a necessidade de um time de vendas externo para um negócio.  Opinativo São as chamadas avaliações que podem ser realizadas no site da sua empresa ou em fóruns públicos como o Reclame Aqui, em que consumidores expõem problemas com empresas de determinado segmento. Relacional Pode ser obtido por meio dos pontos de contato com o consumidor, avaliando sua relação com a empresa e como essa interação está sendo positiva para o cliente. Métricas de análise Agora, vamos representar a análise de dados de forma prática. É possível escolher o que medir em cada etapa da análise: Perguntas-chave associadas a web analytics O fluxo de cliques no site é uma das primeiras análises fundamentais que devem ser feitas em um site. Basicamente, devemos nos perguntar o que é a métrica, o que ela está nos dizendo e o que devemos fazer em seguida para minimamente tomar decisões baseadas em dados. Listamos a seguir as principais métricas a serem analisadas a fundo. Visitas e visitantes são dois termos que constituem a base de praticamente todo cálculo de métrica na internet. O relatório de visitas mostra o fato de que alguém foi até o seu site e gastou algum tempo navegando antes de sair. Tecnicamente, a experiência desse usuário é chamada de sessão. Um erro comum é associar uma visita a um usuário. Na verdade, uma mesma pessoa pode acessar o seu site várias vezes no mesmo dia, gerando várias visitas e várias sessões diferentes. Além disso, é possível mensurar o número de páginas visualizadas por esse usuário.  Exemplo Se um mesmo visitante acessar o site três vezes durante o dia, o Google Analytics irá computar 1 visitante e 3 visitas. Se essas visitas acontecerem em momentos diferentes, também irá computar sessões diferentes. Essas métricas são importantes de serem acompanhadas, pois refletem diretamente a audiência que o site ou blog de sua empresa possui. Por exemplo, um site que mantém sempre estável o número de visitantes e visitas pode mostrar que não está atraindo novos visitantes, ou que as pessoas que acessam o site são sempre as mesmas. Veja o seguinte exemplo de acessos a um site: Simulação de acessos em um site – Sábado, 22 de outubro de 2019. Horário: 09:20 Páginas/sessão Visualizações de página Número de páginas vistas em uma sessão Número de vezes que uma página foi vista no (período de 30 minutos). seu site, considerando todos que visualizaram o conteúdo.  Taxa de rejeição Tempo médio da sessão Porcentagem do total de vezes que o usuário Tempo final menos o tempo inicial de cada visitou uma única página sem realizar sessão, dando uma ideia de quanto tempo em interações profundas com ela ou não acessou média um usuário fica navegando em seu site. outra página. Taxa de saída Total de vezes que determinada página foi a última na sessão. É importante analisar essa informação para entender quais gaps na experiência do usuário podem existir no site. Para deixar mais claro o entendimento das métricas, retornaremos ao exemplo anterior. Vamos supor que um mesmo usuário acessou novamente o site da mesma empresa 10 minutos depois da primeira visita: Simulação de acessos em um site – Sábado, 22 de outubro de 2019. Horário: 09:30 Como esse novo acesso foi apenas 10 minutos depois do momento do acesso anterior, contabilizamos o novo acesso a uma página, porém, não irá ser computada uma nova sessão, pois o período foi inferior a 30 minutos. Suponha, agora, que o mesmo usuário acessou novamente o site da mesma empresa no mesmo dia, porém, 2 horas depois do acesso inicial, conforme representado a seguir:  Simulação de acessos em um site – Sábado, 22 de outubro de 2019. Horário: 11:30 Como esse novo acesso foi feito no mesmo dia, porém, em um período superior a 30 minutos após a primeira sessão, é contabilizada uma nova sessão nesse dia. Para fecharmos o raciocínio, imagine que esse mesmo usuário retornou ao site 24 horas depois. Ao acessar a ferramenta de web analytics, como o Google Analytics, você poderá verificar o seguinte número: Simulação de acessos em um site – Domingo, 23 de outubro de 2019. Horário: 14:30 O que é importante refletir, com base no exemplo: O número de páginas vistas somado pelas plataformas independe da quantidade de acessos ou sessões. Se um usuário acessar o site, fechar o site e retornar, se essa entrada e retorno forem em um período inferior a 30 minutos, será contabilizada uma única sessão, mesmo que sejam feitos dois acessos. Um mesmo usuário pode gerar várias sessões por dia, desde que visite o site em períodos diferentes, com uma distância de 30 minutos. É comum que empresas tenham dados diferentes, mas é importante ficar atento ao que de fato devemos medir. Análises essenciais em sites Entendendo que existe uma infinidade de métricas de dados que podem ser usadas, é necessário saber escolher quais dados s