O CRM é crucial para qualquer estratégia de dados de primeira mão porque está no centro de toda interação do cliente: através de gatilhos comportamentais e ambientais, seu cliente está alimentando insumos que influenciam experiências futuras, como recomendações de produtos e mensagens personalizadas. Essencialmente, os dados tornam as experiências personalizadas possíveis - e quando feitas corretamente, essas experiências, por sua vez, geram mais dados sobre os quais as marcas podem agir. Com a morte do cookie no horizonte, estas percepções se tornarão ainda mais críticas para sua estratégia de marketing.

Não há tempo melhor do que agora para unificar dados dentro de um ecossistema de CRM para melhorar a eficiência das equipes, informar estratégias comerciais futuras e, é claro, melhorar as experiências dos clientes em geral. Estes esforços envolvem a construção de pipelines de dados que os ajudem a aprender melhor sobre seus clientes e a se engajar com a mensagem certa no momento certo. Com a ajuda da automação, um poderoso colaborador que ajuda as equipes a obter resultados que antes só os escapavam, a equipe de vendas pode se concentrar apenas nos leads mais qualificados.

Não sabe por onde começar? Não se preocupe; reuni algumas marcas que transformaram com sucesso seus ecossistemas de CRM para alimentar experiências personalizadas em escala.

Traduzir pistas comportamentais para as principais percepções comerciais.

Além de impulsionar a conversão, um dos resultados mais impactantes de uma forte estratégia de CRM é ser capaz de alavancar dados comportamentais para orientar melhor as experiências dos consumidores - das quais a mídia comunitária australiana (ACM) é um excelente exemplo. A ACM é uma grande organização de mídia que opera mais de 140 mastros de notícias locais em toda a Austrália, servindo tanto visitantes gratuitos quanto assinantes pagantes. São muitos relacionamentos para gerenciar e leitores para servir. Para esses fins, a marca conta com e-mail marketing e personalização no local via Salesforce Marketing Cloud para alcançar e se envolver continuamente com os leitores.

A ACM queria entender melhor o comportamento dos assinantes para criar experiências mais personalizadas e relevantes na forma de recomendações de conteúdo automatizado. Anteriormente, este conteúdo era selecionado manualmente pelos editores ou determinado pela data de publicação. Usando a Personalização da Nuvem de Marketing, fomos capazes de extrair do envolvimento dos assinantes e dos dados comportamentais da plataforma (como afinidades em relação às categorias de notícias) para construir recomendações personalizadas - aumentando não apenas a relevância, mas também a eficiência dos funcionários.

Estes dados fizeram mais do que simplesmente ajudar a servir conteúdo personalizado aos assinantes de e-mail. Armados de insights sobre quais tópicos os leitores mais gostam, os editores podem agora planejar facilmente o conteúdo futuro e focar nos tipos de histórias que seus leitores mais gostam. Mais amplamente, essas mesmas percepções permitem aos editores da ACM prever melhor o envolvimento em toda a jornada do usuário - mostrando como os dados de CRM podem se estender além do marketing para desbloquear percepções comerciais críticas que, em última instância, atendem ao público. A melhor parte: as recomendações de conteúdo automatizado liberam os editores para se concentrarem mais nestas preocupações estratégicas de como construir um melhor impacto.

Obter o compromisso de personalizar em escala.

Se você se esforça para obter insights do comportamento do público, aqui vai uma dica: torne o mais fácil possível para os clientes e prospects lhe dizer mais. Este simples passo foi a pedra fundamental da atualização do CRM da Woodlea. Woodlea é uma comunidade planejada por mestre de 7.000 lotes localizada 30 km a oeste de Melbourne. Com a necessidade de se concentrar nos compradores no momento certo, seus representantes de vendas queriam ser capazes de dar atenção especial aos compradores novatos. Mas isto representava um desafio: como eles poderiam personalizar a comunicação e as experiências em escala?

Começamos ajudando a marca a inserir formulários em e-mails enviados aos compradores, um movimento que aumentou o envolvimento enquanto gerava dados significativos dos usuários no processo. Os novos e-mails interativos incluíram perguntas simples e um prompt para os destinatários construírem seu perfil no portal do cliente Woodlea (powered by Salesforce Experience Cloud). O fato de que estes formulários foram incorporados ao conteúdo real do e-mail fez com que se tornasse uma experiência de usuário perfeita e aumentou a porcentagem de leads que se engajaram. Estes dados de primeira parte foram então alimentados no Salesforce CRM da Woodlea, permitindo a criação e qualificação automatizada de leads. Essas eficiências liberaram a equipe de vendas para se concentrar em duas personalidades-chave do comprador: aqueles prontos para fazer uma compra e os primeiros compradores que precisavam de mais atenção durante toda a jornada do comprador.

Melhore o CRM para começar agora a construir sua fundação de dados de primeira viagem.

O melhor momento para transformar sua experiência de cliente foi ontem, mas ainda há tempo antes da depreciação dos cookies para experimentar novas maneiras de gerar dados de primeira pessoa e o CRM está no centro do processo. Desde o engajamento do usuário para obter insights chave, até a construção de eficiências através da automação e automação, a ligação de dados e entradas através de um ecossistema de CRM conectado vai muito longe para servir experiências mais fortes e mais personalizadas do cliente e objetivos comerciais chave - portanto, não espere.

Precisa de ajuda ou não sabe por onde começar? Alcance para saber mais.

Com as percepções incluídas de nosso EVP Global Tyler Pietz, o relatório enfatiza uma importante tomada de posição: os gerentes de marca, marketing, finanças e dados têm muito a ganhar com o trabalho em conjunto e a construção de sistemas de integração multifuncionais. A esse respeito, acreditamos que embora as empresas possam investir em diferentes ferramentas para cada departamento, a forma como cada um gerencia os dados deve ser uma decisão mais geral que leve em conta o contexto comercial mais amplo. Ver o quadro completo é fundamental para o sucesso, e só podemos fazer isso com sistemas de dados completos, bem organizados e integrados.

Manter os objetivos empresariais à vista.

Como Pietz diz no relatório, "O papel da CMO é pegar as idéias comerciais e trazê-las ao mercado para que o valor possa ser realizado" Isso significa transformar a estratégia de dados em algo acionável. As CMOs são responsáveis por identificar as táticas que ajudarão o negócio a atingir seus objetivos - e coisas como lucratividade, propulsores de receita e gerenciamento de risco são fatores importantes a serem ponderados à medida que executam estratégias para atrair leads, avançar para novos mercados e mais além.

Para chegar lá, porém, as CMOs precisam ter acesso a uma visão abrangente dos dados de consumo da marca e quanto mais departamentos e pontos de dados ela englobar, melhor. Mas é aqui que se torna complicado. As descobertas de Forrester mostram que 37% dos tomadores de decisão de marketing B2C dizem que conduzir a tomada de decisões com a visão do cliente é um dos maiores desafios de execução de marketing de sua organização. Em vez de uma questão de habilidades, acreditamos que isto se deve a problemas estruturais que deixam os líderes de marketing afogados em dados desorganizados, bem como a uma desconexão entre departamentos.

Antes de coletar mais dados, aprenda a controlá-los.

Com as mudanças nas leis de privacidade e restrições de plataforma, as CMOs estão famintas por novos métodos de coleta de dados em primeira mão e fontes de dados alternativas. Isto é ótimo, pois os dados de primeira parte estão no centro de qualquer jornada de maturidade e transformação digital. Entretanto, é importante lembrar que construir uma estratégia de dados empresarial forte não se trata de adquirir a maior quantidade possível de dados; trata-se, sim, de extrair o máximo valor dos mesmos.

Para fazer isso, precisamos começar estabelecendo bases de dados sólidas que garantam que as informações que temos sejam acessíveis, oportunas, confiáveis e adequadas ao propósito. Embora a contratação de novos serviços como ferramentas analíticas e plataformas de compra seja fácil, o verdadeiro desafio é unir todas essas fontes de dados e sistemas de forma que nos permitam ver o quadro completo.

Em outras palavras, o acúmulo de dados é um mau uso de nossos recursos a menos que possamos acessar seus benefícios - e como as empresas continuam a explorar novos espaços onde podem se conectar com os consumidores, a necessidade de bases de dados sólidos se tornará mais premente. Sim, a falta de controle pode levar a redundâncias e decisões mal informadas, mas o armazenamento de dados apresenta riscos ainda maiores em termos de privacidade do usuário. Como o relatório ilustra, as conseqüências de uma possível violação podem ser catastróficas se não estabelecermos práticas de governança rigorosas.

Para proporcionar uma grande experiência ao cliente, criar sistemas de dados interfuncionais.

Além de estabelecer bases de dados sólidas, alavancar seus dados até seu potencial máximo também exige a eliminação de silos departamentais. Embora as equipes muitas vezes considerem apenas os dados que estão disponíveis para elas, é possível desbloquear conhecimentos adicionais se contarmos com capacidades de integração mais fortes através de canais, fontes de dados e tecnologias.

As equipes de marketing, por exemplo, podem olhar para a geração de leads e o engajamento, enquanto as equipes de produtos se concentram na retenção e aquisição. Entretanto, você precisa de todas as métricas para ter uma visão clara do cliente, e assim você conseguirá melhores resultados se não forem rastreados separadamente.

Como diz Forrester em seu relatório, determinar a próxima melhor experiência de um cliente requer "uma orquestra de TI, ciência de dados, risco e conformidade, marketing, vendas e serviços, e CX" Para obter percepções de alta qualidade do cliente, as CMOs devem olhar além de suas perspectivas específicas de marketing e colaborar com suas contrapartes em todos os departamentos. Reclamações e inventário podem não fazer parte das responsabilidades de marketing, mas certamente impactam a experiência do cliente. Anúncios de produtos fora de estoque são uma grande virada para os consumidores, e ninguém gosta de uma marca que continua a fazer marketing fora de estoque enquanto ignora as inúmeras reclamações em suas caixas de entrada e comentários na mídia social.

O resultado final é que todos podem se beneficiar de estar alinhados sobre que tipo de dados ajudarão o negócio a prosperar e como rastreá-los, mas as CMOs desempenham um dos papéis mais importantes para espremer o suco para fora dele. Embora os líderes de marketing não possam elaborar uma estratégia de dados completa por conta própria, são eles que tomam essas idéias dos consumidores e as transformam em programas de marketing que trazem os resultados desejados para o negócio. Em vez de se concentrar na coleta de grandes volumes de dados, trabalhe na unificação desses conjuntos em um ambiente organizado e seguro, e você se encontrará instintivamente tomando decisões orientadas por dados.

"É muito mais poderoso fazer parte de uma equipe que está cheia de experiências e experiências mistas", diz Doug Hall, VP de Serviços de Dados e Tecnologia. "A tecnologia não é apenas para os graduados em ciência da computação. Se não tivéssemos uma rica tapeçaria de habilidades e experiências tecidas no tecido da equipe, teríamos um brilho homogêneo de grandes habilidades, mas teríamos mais probabilidade de fazer as mesmas coisas esta semana que fizemos na semana passada, e da mesma forma"

Minha passagem de não tecnológico para técnico primeiro me ensinou que muitas coisas em torno dos dados estão isoladas das necessidades e resultados comerciais, mesmo que você não queira que isso aconteça. Quando as equipes operam em silos e os dados funcionam isolados, a experimentação também funciona. Isto inevitavelmente leva a atos aleatórios de marketing e relatórios caóticos. Em vez de equipes de silos, os dados devem unificá-las - mesmo que tenham KPIs totalmente diferentes. Por exemplo, as equipes de marketing olham para a geração de leads, engajamento e visibilidade, enquanto as equipes de produto se concentram na retenção e aquisição. Em resumo, se todos têm uma maneira separada de rastrear e coletar dados, isto também significa que todos estão olhando para coisas diferentes.

Ver o quadro completo é fundamental para o sucesso.

O resultado final é que todas estas informações são dados, e todos devem estar alinhados sobre que tipo de dados realmente ajudarão a empresa a avançar. As empresas podem investir em ferramentas que servem a um ou mais departamentos - o GA4, por exemplo, pode apoiar equipes de marketing e produtos - mas a forma como cada equipe ou departamento coleta dados deve ser uma decisão de toda a empresa. Por sua vez, isto significa que o mecanismo de coleta de dados de uma empresa precisa ser forte e confiável para poder apoiar cada equipe e departamento em um negócio e ajudar a estimular o progresso. O objetivo é unir e não separar. É por isso que é fundamental alinhar o que importa em termos de coleta e medição de dados com as necessidades comerciais da empresa.

A palavra operacional é contexto - o que quer que façamos, devemos ter isto em mente. Fazer com que sua empresa ou clientes acreditem nos dados em mãos começa com os analistas e marqueteiros de medição compreendendo onde o negócio está no momento e para onde ele pode ir. Ao participar ativamente do funcionamento interno de um negócio - com foco na alocação de recursos e nos processos que geram dinheiro - e analisando dados relevantes e propositalmente coletados, você pode ajudar a orientar sua empresa ou clientes em direção ao lucro.

Como tal, recomendo a todo analista digital que se familiarize com os processos internos de uma empresa. Você pode usar este conhecimento para implementar sistemas de rastreamento e análise que se alinhem com os procedimentos da empresa. Um bom exemplo disso é como ajudamos a empresa multinacional de bebidas alcoólicas Diageo a implantar o GA4 em seus 150 websites de marca. Como explica Hall, "Devido às regulamentações sobre álcool em todo o mundo, a maioria dos países exige um portal de verificação de idade, que é um grande bloqueador de conversão que vai além do gerenciamento de consentimento. Isto significa que a medição e a otimização são cruciais para a Diageo - e foi assim que soubemos que a implementação de medições consistentes em todos os sites da marca era a melhor solução"

Em resumo, todo analista digital deve vir a entender o contexto e os objetivos do negócio para garantir que o gerenciamento de tags e as ferramentas analíticas sejam implementadas de forma eficaz e de acordo com as necessidades do negócio. O molho secreto aqui é colaborar de perto com os membros da equipe focados nos negócios como marqueteiros, consultores e gerentes de contas, que podem fornecer orientações sobre quais dados são necessários e como serão utilizados. Claro, podemos confiar em nossa experiência e heurística, mas isso não significa que nenhuma de nossas suposições possa ser valorizada como verdade. Uma vez que você tenha realmente passado por um contexto comercial específico, você pode começar a definir a estratégia certa para seu negócio - e mesmo assim, é uma questão de ver como as coisas se passam antes que você possa confirmar ou rejeitar sua hipótese. Experimente, experimente, experimente!

Torne-se um banco de dados maduro para fazer seu fluxo de caixa.

Em última análise, tudo isso alimenta a maturidade dos dados de uma empresa, que a Forbes define como "uma medida da capacidade de uma organização de usar dados, juntamente com a forma como a organização aproveita essas capacidades" Não se trata apenas de tomar decisões orientadas por dados, mas também de garantir que os recursos de dados estejam acessíveis em toda a organização. Quanto mais os dados amadurecem, mais você pode escalar - um tópico que Coquet discutirá com mais detalhes durante a próxima conferência SUPERWEEK.

Com a escala vem o crescimento, que, por sua vez, pode levar a novas oportunidades - e sejamos honestos, este é um resultado que todo negócio procura em sua busca por melhores ferramentas, melhores consultores e melhores parceiros de marketing digital. Quando se trata de coletar dados e rastrear comportamentos dos usuários (com consentimento, mas isto é evidente), as empresas não querem perder nenhuma oportunidade de conseguir novos clientes, mantendo-se relevantes para os já existentes para que continuem a confiar e a comprar deles. Clientes mais felizes equivalem a mais fluxo de caixa. No final, o lucro é a validação final do crescimento (e que você está fazendo um bom trabalho), tanto do ponto de vista de um produto como de uma experiência do cliente.

Três takaways para fazer seus dados decolar.

Embora possa levar algum tempo para encontrar a pilha de tecnologia mais avançada ou o melhor parceiro de marketing digital - um que realmente entenda seu negócio e todas as suas necessidades - existem algumas mudanças que você pode fazer hoje. Confie em mim quando eu digo que estas ações acabarão compensando e ajudando seu fluxo de caixa a crescer.

Antes de mais nada, comece definindo os problemas que você pretende resolver e as perguntas que você procura responder com seus dados antes de implementar qualquer coisa. Isto ajudará a afinar seus esforços e garantir que você esteja usando as ferramentas e abordagens corretas para enfrentar os desafios específicos que você enfrenta.

Em segundo lugar, considere (e pesquise) a possibilidade de trabalhar em equipe com um consultor de dados ou especialista, que seja capaz de fornecer aconselhamento especializado e orientação sobre quais ferramentas e abordagens são melhores para seus problemas e perguntas específicas. Isto é particularmente útil se você estiver trabalhando em um desafio complexo ou único que requer conhecimentos e habilidades especializadas.

Em terceiro lugar, o trabalho em equipe sempre faz o sonho dos dados funcionar. É crucial colaborar com os membros de sua equipe e trocar seus conhecimentos e experiências, como disse Doug, quanto mais misturados forem os conhecimentos, melhor. Trabalhando em conjunto e compartilhando o que você sabe, você pode reunir seus conhecimentos e experiências coletivas na elaboração de sua estratégia de medição. Tenha em mente que dentro de um contexto comercial, cada equipe tem seus próprios problemas e perguntas. Como líder, é importante começar por tê-los definidos, o que, por sua vez, revelará como sua equipe está alinhada em torno das necessidades da empresa.

A principal lição que você deve aprender com este artigo é que o contexto é fundamental. No final do dia, compreender o comportamento humano, o cenário empresarial e como uma empresa e seus clientes trazem dinheiro é o que faz um analista digital de sucesso. Eu não sabia disto há dez anos, mas agora sei e estou muito feliz em compartilhar estas idéias com você - encontre Julien, Doug, eu e muitos outros Data.Monks na SUPERWEEK 2023 e saiba mais sobre o que realmente importa no gerenciamento de seus dados.

Para ajudar as marcas em sua transição, nossos especialistas em dados elaboraram um guia que explora como as marcas devem abordar a personalização no futuro - incluindo como avaliar novos fornecedores de tecnologia, estruturas e metodologias para estruturar seu planejamento - e metas de longo prazo a serem alcançadas. Acesse sua cópia preenchendo o formulário logo abaixo.

Precisa de respostas rápidas? Continue lendo para obter uma rápida lista de perguntas frequentes que o ajudará a começar.

Ainda poderei usar o Google Optimize depois de setembro de 2023?

Não, o Google planeja descontinuar totalmente o produto. Isso pode significar que o produto não estará mais acessível após essa data, e os experimentos em execução nessa data serão desativados.

Isso se aplica ao Optimize 360 e também ao produto gratuito?

Sim. O Google pretende encerrar o produto por completo, tanto no nível gratuito quanto no 360. Observe que, até a data de encerramento, todas as organizações deverão ter migrado seus contratos do GA360 para o GA4, o que significa que o Optimize 360 será fornecido gratuitamente.

Devo usar o Optimize com o UA ou com o GA4 até a data de expiração?

Isso depende totalmente de suas configurações existentes do UA e do GA4. O UA 360 continuará disponível até a data de expiração do Optimize, portanto, você pode continuar a usá-lo se estiver mais confortável com esse conjunto de dados. Caso contrário, você poderá usar os dados do GA4 para gerar relatórios e públicos. A vinculação do Optimize com o UA está disponível mesmo após a renovação dos contratos do GA360 com o GA4.

O que devo fazer se quiser continuar testando e personalizando meu website depois que o Optimize for descontinuado?

Você precisará adquirir uma plataforma alternativa de teste e personalização. Nosso relatório detalha os fatores que devem ser considerados para tomar essa decisão, e você deve observar que as plataformas alternativas terão modelos comerciais diferentes do Optimize.

Ainda poderei usar o Google Analytics com uma nova ferramenta de otimização de experiência de terceiros?

O Google anunciou que está investindo em integrações entre o GA4 e ferramentas de terceiros, com a intenção de que o GA4 atue como um hub de medição centralizado que pode ser usado para analisar e gerar relatórios sobre experimentos que são fornecidos por meio de uma plataforma diferente. A Media.Monks poderá fornecer mais detalhes sobre essas integrações à medida que forem disponibilizadas pelo Google.

O que acontecerá com meus dados históricos?

O Optimize usa os dados do Google Analytics para gerar relatórios, o que significa que os dados brutos de experimentos anteriores ainda estarão disponíveis no GA (e no BigQuery, se estiver usando o GA360). Independentemente disso, recomendamos que nossos clientes agrupem os resultados dos testes em um registro central para criar um repositório de insights e aprendizados para alimentar futuras tomadas de decisão. A Media.Monks pode dar suporte à criação de um repositório de aprendizado antes do ocaso, se necessário.

Principais cuidados:

• Um contêiner do Optimize só pode ser vinculado ao UA ou ao GA4 um de cada vez, não a ambos. A Media.Monks não recomenda a execução de experimentos a partir de contêineres duplos, portanto, você deve escolher o conjunto de dados que tiver os dados mais acionáveis.
• Há muitos fatores que influenciam na seleção de um fornecedor alternativo, e uma avaliação adequada leva tempo. As organizações devem iniciar esse processo bem antes de 30 de setembro para garantir a continuidade dos recursos.
• A implantação, a validação e o aumento de uma nova plataforma de teste/personalização podem levar vários meses, o que significa que as organizações devem iniciar o processo de seleção agora.

Para obter etapas detalhadas sobre como se preparar para o fim do Optimize e planejar suas metas pós-Optimize, basta preencher o formulário acima para fazer o download do nosso relatório.

Quais são as principais capacidades desta tecnologia? Em primeiro lugar, os CDPs suportam a agregação de dados, dando-lhe uma visão melhor e mais unificada de seus clientes (potenciais). Em segundo lugar, eles ajudam a unificar múltiplas fontes de dados através de um único gerenciador de ID, facilitando assim a resolução e o gerenciamento de ID. Terceiro, os CDPs ajudam você a entender como os clientes agem em diferentes canais e assim permitem que você preveja o comportamento do consumidor. Finalmente, os CDPs suportam a ativação do cliente. Eles são ferramentas de dados de primeira mão que se concentram em dar sentido a diferentes fontes de dados, enquanto executam a ativação sem esforço.

Essencialmente, os CDPs podem ajudá-lo a diversificar as estratégias de direcionamento de sua marca e atingir públicos em escala, tudo isso alavancando seus dados de primeira pessoa. Se você perguntar à nossa Diretora Associada de Dados de Clientes Elia Niboldi, os dados de primeira parte são seu ativo mais valioso, não só porque são duráveis e exclusivos para sua empresa, mas também porque serão centrais para qualquer estratégia futura de direcionamento - e as Plataformas de Dados de Clientes estão aqui para ajudá-lo a alavancar esses dados. Niboldi sentou-se com Ian Curd, Diretor Global de Dados do Consumidor da Diageo, Martin Kihn, SVP Strategy, Marketing Cloud da Salesforce, Jackie Rousseau-Anderson, Diretor de Clientes da BlueConic, e Chris Thomson, Diretor de Contas, Contas Financeiras Estratégicas da Treasure Data, para falar sobre todas as coisas CDPs e por que agora é o momento de mergulhar nesta complexa tecnologia.

A licitação para valorizar não é nova. Na verdade, muitos anunciantes já o fazem há muitos anos. Quando um anunciante está fornecendo dados de receita diretamente para a plataforma, tais como receita de uma tag ou dados de comércio eletrônico vinculados do Google Analytics, a licitação de valor já está ocorrendo. Entretanto, para empresas com ciclos de vendas mais complexos ou mais longos, ou que dirigem múltiplos canais de interação com os clientes, compreender o valor pode ser uma tarefa árdua e complexa.

Use licitações baseadas em valor para maximizar o ROI.

Em resumo, quando você usa estratégias de licitação em suas plataformas de compra de mídia, a principal diferença entre um CPA (custo por aquisição) e uma estratégia de licitação do Target ROAS (retorno sobre o gasto com publicidade) é que enquanto o CPA do Target ajusta suas propostas de campanha para ajudá-lo a atingir um custo pré-definido por meta de conversão, o ROAS do Target ajusta as propostas para ajudá-lo a maximizar o valor das conversões que você está recebendo como resultado de sua publicidade e, portanto, concentra-se no ROI.

Para os Anúncios do Google e os novos Anúncios de Busca 360 em particular, o Google tem sido claro sobre o fato de que a licitação CPA ou licitação para conversões está limitando a capacidade dos algoritmos de licitação para obter o desempenho, já que você está assumindo que todos os clientes que interagem com os anúncios estão trazendo o mesmo valor comercial.

Entretanto, todos nós sabemos que este não é o caso. Os clientes vêm de todas as formas e tamanhos; alguns levarão mais tempo para tomar decisões de compra ou interagir com seu negócio, alguns serão clientes interessados em compras menores, enquanto outros ainda estarão olhando para compras maiores ou ciclos de vendas mais longos. Isto também pode se tornar ainda mais complexo quando os pontos de contato do cliente se movem de on-line para off-line, tal como um call center de saída.

Não faria muito sentido licitar por todos esses clientes com a mesma lógica de valor. Ao nos concentrarmos em segmentos de clientes com base no valor que eles trariam para nós, podemos maximizar nosso retorno sobre nossos gastos com anúncios. Isto é especialmente verdadeiro para negócios B2B ou de assinatura, onde nem todos os clientes potenciais são iguais.

A complexidade da licitação baseada em valor só precisa ser tão complexa quanto você precisa para seu negócio, mas o nível e a complexidade dos dados que você está enviando para sua plataforma de desempenho lhe fornecerá métricas de relatórios muito mais robustas, e mais dados para algoritmos de licitação para que as coisas sejam feitas.

Como podemos ver, à medida que aumentamos a complexidade de nosso objetivo de licitação, afastando-nos dos cliques/conversões para valorizar e depois lucrar, precisamos fornecer a plataforma com menos métricas proxy, e mais dados de receita e valor. No estágio mais maduro, o objetivo final para as empresas é enviar dados de valor vitalício dos clientes para as plataformas a fim de permitir licitações automatizadas e para prever comportamento de compra do futuro cliente com base em seus padrões de compra anteriores.

Teste e estabeleça licitações baseadas em valores usando métricas de proxy.

Para negócios de venda direta e assinatura, a licitação baseada em valor envolveria, é claro, simplesmente a devolução do valor da venda ou a devolução da assinatura à plataforma como uma conversão offline, por exemplo, no Gerente de Campanhas ou nos Anúncios do Google. Entretanto, se seu marketing for direcionado para a geração de leads e ciclos de vendas mais longos, a licitação de valor se torna um pouco mais complexa, exigindo o uso de métricas de valor proxy.

Por exemplo, digamos que você tenha quatro etapas dentro de uma típica jornada de vendas, todas rastreáveis via tags de conversão ou Google Analytics, ou talvez via integração com CRM como uma conversão offline. Poderia ser parecido com isto:

Lead Submetido (25%) → Marketing Qualificado Lead (20%) → Sales Qualified Lead (15%) → Closed Deal

Precisamos trabalhar de trás para frente a partir do valor do Closed Deal, para atribuir um valor a uma apresentação de Chumbo:

Negócio fechado $1000 → SQL $150 → MQL $30→ Chumbo submetido $7,50

Considerando que um negócio fechado vale $1000 neste exemplo, dividimos cada estágio subseqüente pela taxa de conversão do estágio anterior.

Agora podemos entender o valor do primeiro ponto de conversão no ciclo de vendas do cliente e atribuir um valor à submissão do lead, então talvez fazer o mesmo para outros pontos de conversão em seu site (por exemplo, ligações telefônicas ou formulários de "contato"). Estes valores podem então ser atribuídos às nossas estratégias de licitação para atribuir o valor real dos clientes ao seu negócio. Lembre-se, o aprendizado por máquina é tão útil quanto as informações que estão sendo fornecidas a ela!

Uma vez que você tenha valores atribuídos a pontos de conversão, você pode usar recursos como Colunas Personalizadas nos Anúncios de Busca 360 ou Anúncios do Google para adicionar estes valores para suas estratégias de licitação ROAS automatizadas, então deixe o algoritmo da plataforma fazer todo o trabalho duro com estas novas informações.

Olhe para o futuro para prever o valor de vida útil.

Naturalmente, o objetivo final que devemos buscar com a licitação em mídia de desempenho é adicionar mais valor preditivo ao nosso objetivo, de modo que a estratégia de licitação seja capaz de licitar em palavras-chave que provavelmente levarão a um valor de vida mais longo, em vez de compras únicas, assinantes de curto prazo ou clientes B2B de baixo valor. Isto pode ser feito adicionando inteligência preditiva à nossa plataforma de licitação, e envolve a integração do CRM com uma plataforma de dados e uma ferramenta de aprendizado de máquina, como o Google BigQuery e o BQML.

Você pode então exportar estes valores previstos para sua plataforma de escolha como dados de conversão offline, e apontar a estratégia de licitação para este objetivo particular para maximizar, o que neste caso prevê o valor vitalício. É aqui que pensamos que todos os marqueteiros devem aspirar a ser e planejar, e é algo que trazemos freqüentemente aos clientes como um importante objetivo de horizonte a ter com o futuro de seus dados de primeira viagem.

A licitação baseada no valor do cliente, combinada com algoritmos de licitação de plataformas de mídia, ajudará você a monitorar o impacto real da publicidade em seu negócio e tomar as decisões corretas para desenvolver estratégias de crescimento, permitindo finalmente capturar os clientes que geram mais valor, e aqueles que mais importam. Novamente, os dados que você compartilha com os algoritmos de plataforma são um fator crucial para o sucesso competitivo, e revelar insights relacionados ao valor será crucial para as marcas que procuram melhorar seu desempenho dentro de um cenário digital intensamente competitivo.

Quando se trata da área de privacidade, que tendências você está vendo agnósticos?

A privacidade é um dos reinos mais rápidos e complexos do espaço digital, ainda mais do que a Web3. Além disso, a privacidade é uma corrente de fundo sempre presente em tudo o que fazemos. Com uma infinidade de atores globais e regionais envolvidos - setor tecnológico, órgãos reguladores, opinião pública - podemos dizer com segurança que há uma interação complexa em jogo, o que torna praticamente impossível qualquer previsão a longo prazo ou solução de bala de prata. Como conseqüência, nossas vias navegáveis podem passar rapidamente de claras a lamacentas. O que se segue é um sentimento de medo, incerteza e dúvida entre muitas empresas.

Ao trabalhar com empresas de todos os setores, ainda vemos muita confusão em torno da terminologia técnica, com parceiros levantando questões tais como, "O que são dados pessoais comparados com Informações Pessoais Identificáveis (IPI)"? Para ser franco, acreditamos que isso é em parte motivado pelo clickbait. Manchetes propagando que "a GA é ilegal" causam confusão e preocupação desnecessárias, quando o fato é que a GA4 do Google como produto passou por uma reconstrução maciça a partir do zero para tratar e enfrentar as questões em questão. Como tendência de base, estamos recebendo cada vez mais perguntas sobre questões de privacidade com relação a todos os produtos no ecossistema de marketing digital - e os recebemos de braços abertos, porque estamos aqui para ajudar a resolver o enigma.

Como vocês estão ajudando os clientes a navegar neste novo cenário publicitário focado em dados?

Nosso objetivo é ajudar nossos parceiros a assumir o controle e a propriedade adequados sobre a coleta e ativação de seus dados. Portanto, primeiramente nos concentramos na higiene dos dados básicos, realizando verificações e auditorias de saúde. É muito importante saber o que sua empresa tem armazenado, por isso fazemos perguntas como quais dados são coletados, quais cookies são definidos, como os dados coletados são utilizados e quem mais está recebendo os dados de seus usuários? Criar um gráfico de consumidores 3P e mais além é complexo e, portanto, requer altos níveis de escrutínio.

Embora a depreciação dos cookies de terceiros tenha sido adiada até pelo menos o final de 2025, não gostamos de esperar e continuar da mesma forma que sempre fizemos. Pelo contrário, estamos adotando uma estratégia de primeira classe, primeira parte e de privacidade, por exemplo, ajudando as empresas a migrar para a GA4 - porque não vemos motivos para adotar uma abordagem reativa. Asseguramos que nossos parceiros se ponham na frente o mais rápido e eficientemente possível, com uma forte ênfase na automação. Quando se trabalha com grandes volumes de dados, não se pode confiar em processos centrados no ser humano para gerenciar a conformidade. Por exemplo, implementamos o aprendizado automatizado das máquinas como parte das tubulações de dados, a fim de evitar a ingestão de PII. Não há como uma empresa poder se dar ao luxo de gerenciar uma violação retrospectivamente ou ser pró-ativa sem automação - dito de forma simples, esta é a forma mais eficiente de dimensionar.

Quais são as principais lições que você aprendeu nesta jornada?

Em primeiro lugar, comunicamos claramente a cada marca com a qual nos associamos para sempre visar a transparência, fazer um plano e ir além do mínimo necessário. Sejamos honestos, os ventos contrários econômicos que todos enfrentamos atualmente significam que cada dólar, euro e libra gasta precisa, mais do que nunca, proporcionar um retorno. Como tal, preservar a qualidade dos dados é nossa maior prioridade. Para lhe dar o furo completo: tudo o que fazemos para ser mais transparente, proteger a privacidade dos usuários e aplicar rigor e governança na coleta e ativação de dados é, de fato, melhorar também a qualidade dos dados. Desde que você trate seus dados da maneira correta, você não pode errar.

Falando em qualidade de dados, outra lição-chave que aprendemos é usar o tempo ao máximo. Sim, líderes da indústria como o Google podem inesperadamente adiar planos, mas em vez de ver isso como um problema, acreditamos que isso pode funcionar a nosso favor. Configurar a tecnologia de privacidade para esta ferramenta é rápido e fácil - a parte mais difícil é mudar as pessoas e os processos, o que sabemos que pode levar algum tempo para ficar completamente correto. Embora esperemos que muitas marcas interpretem esta extensão do GA360 como tempo extra para olhar ao redor e talvez saltar de navio para outra tecnologia, acreditamos que esta é uma estratégia arriscada. Em vez disso, recomendamos que nossos parceiros tomem esta mudança de planos como uma oportunidade para aperfeiçoar, ao invés de uma chance de girar. Não há desculpas para atrasar a migração para a GA4. É imperativo usar este tempo para gerenciar a mudança, traduzir cargas de trabalho de dados, painéis e pipelines de dados e garantir que todos esses ativos GA360 se tornem ativos GA4 de alta qualidade.

Você vê lacunas no desempenho entre marcas que investem em privacidade e aquelas que não investem?

Há uma vantagem clara e definitiva em adotar uma forte abordagem de privacidade - a primeira abordagem aos dados - e as empresas estão se entendendo. As pessoas estão percebendo (ou, pelo menos, começando a perceber) que não estamos jogando um jogo de soma zero e a troca de dados em troca de personalização e melhor direcionamento de anúncios é a transação de privacidade de dados em que todos nós nos envolvemos - sendo a reciprocidade a palavra-chave. Aqueles que forem mais capazes de concluir esta transação em escala serão recompensados com os melhores resultados, enquanto aqueles que continuarem a trilhar o caminho do cookie de terceiros ficarão para trás. Há algum tempo, temos ajudado muitos de nossos parceiros a seguir uma dieta saudável de dados determinísticos e probabilísticos e não tropeçar na mistura de dados consentidos de primeira parte e dados modelados, e podemos dizer: eles estão em boa forma.

Deseja discutir os próximos passos? Entre em contato.

Tudo o que você faz para garantir a privacidade é um feed back para a qualidade de seus dados, daí a oportunidade de afiar e aperfeiçoar seu processo de migração para a GA4 é uma oportunidade a ser aproveitada com ambas as mãos. É essencial que as marcas olhem para além dos obstáculos da GA4 e trabalhem para obter os melhores dados de primeira mão da parte de trás da migração.

Estamos aqui para ajudar a dar sentido às mudanças no cenário da privacidade, como fazer uso dos dados GA4 e como tais tecnologias podem suportar todas as suas necessidades de marketing. Se você tiver alguma dúvida com relação à migração da GA4, por favor, entre em contato com growth@mediamonks.com. Agendaremos algum tempo para discutir quaisquer questões que você possa ter e ver como podemos apoiar suas necessidades analíticas.

As informações para esta peça foram contribuídas por Doug Hall, VP de Serviços de Dados e Tecnologia, EMEA; Julien Coquet, Diretor da Analytics, EMEA; Suzanne Jansen, Chefe de Estratégia de Dados, EMEA; Véronique Franzen, Diretor Sênior Business Consulting, EMEA; Jakub Otrząsek, VP Data, APAC; Sayf SharifvP Data, NAMER; Michael Neveu, Diretor de Dados, NAMER; e Wenting Wang, Diretor Sênior da Data & Analytics, Reino Unido.

No último episódio de In a Monk's Opinion, nosso SVP, Global Performance and Enterprise eCommerce Kashif Zafar senta-se com a convidada especial Holly Elliot, VP Growth Marketing da Hatch, e outros monges, Robbie Wiedie, VP Creative Services, e Jackie Andreetta, Diretora Associada de eCommerce, para discutir a abordagem inteligente do gigante adormecido em relação ao marketing e publicidade e suas decisões estratégicas mais recentes. Além disso, eles falam sobre a parceria da Hatch com a Media.Monks, o valor de iniciar uma missão criativa com dados, a importância de acompanhar as tendências e conhecer os clientes onde eles estão, e por que os anunciantes não devem perder a Amazon. O fio dourado? O que quer que você faça, sempre teste e aprenda.

Caso você tenha perdido - você pode assistir à conversa completa abaixo.

A Hatch tem tido consistência criativa e um etos de marca inquestionável desde o primeiro dia, o que ficou imediatamente claro para Holly quando ela se juntou à equipe em 2021. Como qualquer comerciante de crescimento sabe, começar um novo papel pouco antes do quarto trimestre pode ser bastante intenso, mas felizmente ela recebeu uma recepção calorosa e bem marcada. Entretanto, ao preparar o marketing e a publicidade para a próxima temporada de férias, Holly descobriu duas lacunas: os canais foram otimizados em silos e o trabalho criativo foi conduzido com base em campanhas em vez de um desempenho sempre verde - em resumo, nada que a Media.Monks não consiga resolver.

Atuando como uma extensão da equipe criativa da Hatch, nossa principal tarefa era fazer um conteúdo memorável que também pudesse funcionar, tendo em mente os esforços pagos da empresa. "Gostamos de pensar no desempenho criativo como combustível para o motor da mídia", diz Robbie. O segredo do sucesso é começar com os dados. Assim, nossa equipe primeiro examinou os dados de desempenho de todo o trabalho criativo até o momento, e depois pegou os ativos existentes, aprendeu a falar a linguagem da marca e criou iterações dos melhores desempenhos. Através de uma metodologia de pós-produção apenas, nossa equipe redirecionou os ativos criativos existentes para iterações específicas do canal de forma rápida e eficiente - com os primeiros anúncios sociais entrando ao vivo dentro de algumas semanas, antes de passar para conteúdo gerado pelo usuário e histórias de campanhas maiores. "Dizemos freqüentemente que os dados são nosso diretor criativo e isto realmente é verdade", diz Robbie, observando o papel que os insights podem desempenhar no refinamento de idéias criativas.

Enquanto a equipe criativa interna da Hatch trabalha principalmente no marketing da marca, a Media.Monks concentra-se na parte de desempenho. "A velocidade na qual trabalhamos com a Media.Monks é tão essencial", diz Holly. "Somos capazes de testar conteúdo em novas plataformas muito rapidamente, o que não poderíamos ter feito por conta própria" Além disso, o aprendizado da mídia torna o processo perfeito. Isto é crucial, pois a marca de saúde e bem-estar planeja se concentrar ainda mais na diversificação da mídia no futuro. "Trata-se de garantir que você encontre novos lugares para alcançar as pessoas", diz Holly, ao que Robbie acrescenta: "E que é baseado no aprendizado, porque não se pode discutir com dados" Curioso de ouvir o que mais o futuro da Hatch vai segurar, e como a marca se prepara para a próxima temporada de férias? Dê uma olhada no vídeo acima para saber mais.

No último episódio da IMO, Brianna Mersey, Diretora Associada de Dados da Media.Monks, sentou-se com Marc Laurent-Atthalin, VP Data & Digital Media da Reitmans, e Zamira Khamidova, Diretora de Dados da América do Norte da Media.Monks, para discutir o que foi necessário para transformar o negócio de varejo tradicional em uma moderna pilha de dados capaz de possibilitar casos de uso de marketing. Ao longo da conversa, eles compartilharam a visão de como estabelecer suas bases de dados para o sucesso, a importância de alinhar as partes interessadas em todo o negócio e a necessidade de uma mentalidade de "testar e aprender". Se você perdeu o episódio, nós o acompanhamos - veja abaixo na íntegra.

Reitmans foi capaz de adotar métodos analíticos tão avançados porque a equipe já havia estabelecido uma base sólida de dados, facilitando a implementação de modelos que eram mais reativos ao comportamento do cliente e ao histórico de transações. Marc e Zamira ofereceram conselhos sobre como selecionar com que fontes de dados começar (opte por conjuntos de dados ricos e acionáveis que lhe dêem muito com que trabalhar) e como garantir que os dados sejam limpos e confiáveis.

Marc também compartilhou a importância de se alinhar com as partes interessadas internas para ganhar a adesão e traçar o caminho a seguir. "É importante construir uma visão e estratégia claras inicialmente e comunicá-la adequadamente, e depois usar os dados para construir seu caso", disse Marc. Ao vincular os objetivos dos dados com os resultados comerciais, sua equipe foi capaz de priorizar casos de uso e entregar resultados rapidamente, depois testar e iterar a partir daí. Por exemplo, a construção de uma visão de 360 graus do cliente forneceu insights para impulsionar a conversão, cumprindo a necessidade chave do negócio para impulsionar o crescimento.

Quando se trata de iniciativas como estas, tratar seu parceiro como uma extensão de sua equipe é fundamental. "A colaboração é extremamente importante", disse Zamira. "Quando se trata de dados, há muitas perguntas sobre o contexto - especialmente com dados históricos, portanto era importante para nós ter uma comunicação bidirecional e ouvir de volta quaisquer perguntas que tivéssemos" Este nível de comunicação regular também ajuda com mais colaboração à medida que o compromisso evolui.

Então, para onde a Reitmans se dirige a seguir? Você terá que observar acima para descobrir - inclusive os planos da marca em torno da Web3, que está preparada para transformar ainda mais a relação marca-cliente. E se você estiver ansioso por mais insights dos especialistas em assuntos da Media.Monks e nossos parceiros, marque seu calendário para o próximo episódio da IMO no final deste mês.

O que é teste A/B?

Em um ambiente digital onde tudo pode ser rastreado e medido, testar suas estratégias é um "no brainer". A estratégia de conteúdo desempenha um papel fundamental na condução do tráfego orgânico e na conversão das vendas, assim, alavancando e otimizando seu conteúdo, você pode aumentar as chances dos compradores comprarem seu produto em relação aos seus concorrentes. O teste A/B é uma das poucas melhores práticas que você pode usar para melhorar o conteúdo da plataforma.

Também conhecido como teste dividido, o teste A/B na Amazon é um método para determinar a variação da lista de produtos com melhor desempenho. Ao comparar duas versões do mesmo conteúdo, você pode identificar o elemento exato que está levando os compradores prontos para agir, levando em conta métricas como taxa de conversão, sessões e vendas totais. Dito isto, você deve ter uma forte compreensão de suas métricas atuais, desempenho e desafios antes de construir um plano de teste A/B. Isto permitirá que você tenha uma base sólida antes de fazer qualquer mudança.

Comece executando uma experiência de teste A/B na Amazônia.

A Amazon lançou sua própria ferramenta de testes A/B em 2019 chamada Manage Your Experiments, que permite aos proprietários de marcas americanas testar duas variações de um elemento de listagem de produtos. Como um proprietário de marca que deseja testar diferentes elementos de conteúdo A+, você deve ter ASINs elegíveis, caso contrário eles não serão exibidos na experiência de teste A/B. Para serem elegíveis, os ASINs devem pertencer à sua marca, e devem ter tráfego suficiente em suas respectivas categorias para determinar com confiança os vencedores do conteúdo.

Tenha em mente as melhores práticas para os testes A/B.

Seguindo algumas dicas, você pode começar sua experiência de teste com confiança. Aqui estão algumas recomendações:

• Crie estrategicamente uma hipótese para aprender algo com o experimento, independentemente dos resultados.
• Para obter uma amostra maior, experimente com ASINs de alto tráfego.
• Limite-se a fazer uma mudança de cada vez para evitar confusão sobre quais variáveis influenciaram os resultados do experimento.
• Não pare cedo - você pode fazer experimentos por quatro, seis, oito ou dez semanas para garantir resultados precisos.

Conheça os elementos dos testes A/B.

Quase qualquer elemento de seu conteúdo A+ pode ser testado A/B. Entretanto, você deve usar seu próprio julgamento para determinar o que testar com base em seu desempenho atual. Considere trabalhar com um Parceiro de Anúncios da Amazon para delinear estrategicamente o método de teste. Algumas idéias de variação para seu experimento A/B:

• Utilize um gráfico comparativo.
• Reorganize e atualize seus módulos e imagens.
• Apresente as mesmas imagens e textos usando um layout de módulo diferente.
• Incluir imagens de estilo de vida.
• Destacar um conjunto de características do produto versus um conjunto diferente.
• Acrescente seu nome de marca ao título do produto.
• Use manchetes diferentes para engajar e motivar os compradores a aprender mais sobre seu produto.

Tenha em mente que seu conteúdo experimental deve ser diferente do conteúdo existente, caso contrário é menos provável que afete o comportamento do consumidor e você pode não ser capaz de determinar com confiança uma variação vencedora. A chave para uma estratégia de marca unificada é a consistência, que se aplica ao seu esquema de cores, ícones, layout e até mesmo fontes de texto.

Aguarde por dados ideais.

A paciência é fundamental aqui, pois a maioria dos testes precisa de várias semanas para reunir dados suficientes para determinar uma variação vencedora. Enquanto a Amazon recomenda testar por oito a dez semanas, você pode ajustar o cronograma ou até mesmo desligar o teste enquanto ele estiver em execução. Você começará a ver os dados dentro de uma ou duas semanas, embora estes dados preliminares não sejam representativos do verdadeiro impacto de seu experimento. Certifique-se de deixar seu experimento seguir seu curso completo antes de interpretar os resultados e tomar uma decisão.

Avalie a eficácia de seu experimento.

Embora o lançamento de novas iniciativas de marketing na Amazônia possa levar a um aumento do tráfego, você deve saber como medir a eficácia de cada iniciativa para discar sobre o que funciona melhor.

Quando seu teste A/B terminar, você receberá da Amazon o seguinte:

• Recomendações sobre qual variação de conteúdo é mais eficaz
• Um nível de confiança das recomendações
• Um intervalo de confiança de resultados prováveis a partir desse conteúdo
• Impacto estimado de 12 meses nas vendas

Essas percepções destacarão o conteúdo mais eficaz para as páginas de detalhes de seus produtos para impulsionar as vendas totais e conversões de seus produtos amazônicos. Ao aprender com estas experiências, você poderá otimizar e melhorar suas outras listas de produtos. Você poderá achar benéfico realizar experimentos durante diferentes períodos sazonais, pois isso lhe proporcionará uma melhor compreensão de seus consumidores e de suas expectativas.

Ao analisar seus resultados, não deixe de ter em mente seu público para tomar a decisão mais informada. Embora leve tempo e paciência para realizar testes A/B, a otimização vale a pena se você quiser dominar seu mercado. Feliz teste e venda!