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Pesquisa

Big Data & Analytics

Best Practice

Olhos de águia na estratégia de Marketing

Cada decisão de marketing é uma oportunidade e ao mesmo tempo um risco, e dela pode resultar o sucesso ou fracasso de um produto. A Gestão Integrada de Marketing, com apoio fundamental do Big Data, é a abordagem capaz de aumentar o retorno sobre investimentos (ROI) graças a uma análise multicanal e uma medição mais eficaz do desempenho de campanhas.

FOCUS ON: Big Data & Analytics,
Big Data

A enorme quantidade de dados em circulação provenientes de diferentes fontes representa um mundo de conhecimento e possibilidades que podem ser acessadas para obter uma leitura precisa da realidade.

O uso do Big Data como uma ferramenta de apoio às atividades de Gestão Integrada de Marketing torna possível centralizar as análises de todas as atividades do mix de marketing das empresas, ajudando a aumentar o retorno sobre investimentos através da análise multicanal, a melhorar a capacidade em medir a eficácia das campanhas, e a otimizar de recursos e bens.

É possível, então, criar um sistema de análise holística que integre os dados presentes no banco de dados (registros, rastreamentos, cartões de fidelidade) com aqueles provenientes de experiências de compras e relacionamento com a marca, uma abordagem multicanal que combina o perfil clássico do cliente e também uma identificação social, a fim de ampliar o conhecimento e proporcionar uma experiência mais consistente e personalizada.

A ABORDAGEM

Na fase de análise, o primeiro passo é identificar e construir um conjunto de KPIs (Key Performance Indicators, ou seja, indicadores-chave de desempenho) capazes de avaliar a qualidade da experiência do cliente e de identificar a relação entre as campanhas de marketing e os resultados alcançados, tanto em termos de tipo e volume de vendas quanto de interesse gerado. Após a coleta dos dados, desenvolve-se um algoritmo que, com base em período, canal de execução e mercado de referência, nos permite estimar o efeito da campanha sobre as vendas.

É também fundamental prever todas as possíveis fontes de KPI úteis para medir a experiência do cliente, ou seja:

  • Fontes indiretas: como as opiniões dos usuários obtidas por meio de conversas espontâneas em Redes Sociais.
  • Fontes diretas: como transações (cotações, reservas, ligações para o Call Center) e audiência registrada em canais digitais usando os dados disponibilizados pelas ferramentas de Web Analytics (Google Analytics) e sistemas de gestão de publicidade digital (Google DoubleClick).

Consideradas as heterogeneidade dos dados e a necessidade de manter uma análise profunda, tanto em termos de granularidade dos dados que de manipulação do volume histórico, Reply identificou na tecnologia "Big Data" a ferramenta mais eficaz capaz de suportar à Gestão Integrada de Marketing.

CRIAR UMA SOLUÇÃO DE GESTÃO INTEGRADA DE MARKETING ​

Para permitir que o departamento de marketing realize as análises dos dados, o sistema no qual serão criadas as lógicas de Business Intelligence deverá:

  • Acessar, diariamente, a plataforma Google Analytics com a aquisição da API fornecida pelo Google, e coletar todos os dados relacionados à atividade dos visitantes em sites gerenciados diretamente pela própria marca.
  • Adquirir os dados dos sistemas Legacy do cliente, através da tecnologia de integração oferecida pela plataforma Hadoop com os relativos bancos de dados (SQOOP).
  • Processar os dados provenientes das redes sociais, por meio de algoritmos de mineração de texto que podem identificar os sentimentos expressados pelas mensagens dos usuários e trazer à tona os temas recorrentes.

Os dados e os resultados das campanhas serão avaliados com base no conjunto de KPI identificado na fase de análise, de modo que seja possível medir a variação global do "público" e o volume de negócios, de acordo com o período, o canal de execução e a praça da campanha. Determinados algoritmos também permitem estimar o efeito que a campanha teve sobre as vendas a partir da análise das séries históricas em relação aos anos anteriores, com a finalidade de considerar no cálculo também a importância da sazonalidade dos dados analisados.

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