Estratégia

Reamper Lab #18: Projetos de gestão de audiência

O Reamper Lab da semana foi com Flavio Araujo, da nossa equipe de Mídia e Audiências

Nessa sexta-feira (20/10), tivemos no nosso Reamper Lab um bate-papo com Flavio Araujo, da nossa equipe de Mídia e Audiências, sobre alguns projetos que já realizamos sobre gestão de audiências dentro da Reamp, como foi realizado o trabalho e um estudo de caso dos pontos mais importantes.

Como um overview da área de mídia e audiências, podemos incluir alguns pontos: o processo de setup e manutenção de tags da DMP, garantindo a correta coleta de dados; parametrização e acompanhamento das audiências por mídia, veículos e campanhas; mapeamento, planejamento, projeção da jornada do consumidor no site; book de audiências elencando os dados populados do cliente e volume disponível em 3rd-party data; acompanhamento de evolução de audiências com atribuição de afinidades por produtos; construção de personas e audiências com base em comportamentos preditivos.

É essencial que, em uma campanha de mídia, a empresa entenda quem é seu público.

Segundo o especialista, o fluxo de projeto normalmente é o mesmo, e é adaptado conforme seu andamento. Basicamente consiste em escolher parceiros, mapear todas as propriedades digitais do cliente para montar uma lógica que funcione para ele e obter um mapeamento da audiência, e em seguida entender as ativações da mídia que estão sendo feitas.

Flavio destacou a importância de entender o conceito de 1st e 3rd-party data ao trabalhar com audiências. Dados first-party são basicamente audiências proprietárias, ou seja, todos os usuários que passaram por alguma propriedade digital do cliente em questão. É importante que esses dados sejam coletados e moldados, sendo separados por tipos de comportamento, navegação e principais características. Dessa maneira, é possível isolar audiências e trabalhar com cada uma de maneira mais específica. Esse processo, conhecido como taxonomia, consiste em criar regras para definir comportamentos, e deve ser realizado antes do projeto ser iniciado. “Podemos até conseguir concretizar um trabalho sem fazer uma taxonomia desde o início do projeto, mas será cansativo, exaustivo, e irá dar mais trabalho”, ressaltou Flavio.

Um exemplo de taxonomia realizado na prática pela Reamp foi um projeto com o Mc Donalds. Uma sazonalidade foi criada para entender quem eram as pessoas que passavam pelo site da rede de fast foods, e mais nichos foram explorados para entender com quais públicos era possível criar uma comunicação. A partir dessa segmentação, foi encontrado dentro do Mc Donalds um cluster de “geração saúde”, ou seja, pessoas que tinham interesse em um estilo de vida mais saudável e participaram de uma ação de corrida da empresa. 84 mil pessoas foram encontradas nesse nicho, mostrando a importância de idealizar grupos específicos e não tratar o público apenas como um todo, com o objetivo de ser mais claro na comunicação com ele.

Os dados 3rd-party, por sua vez, são audiências moldadas através de data providers. Esses provedores de dados realizam o mesmo trabalho, mas em um âmbito maior. São instaladas tags em diversos portais de notícias, como Uol e globo.com, onde um histórico de dados de usuários pode ser acumulado e, assim, a empresa consegue analisar quem navegou por lá e quais são as características dessa audiência. Através disso, é possível montar clusters diversos com gênero, idade e interesses pessoais.

Em um trabalho realizado com a Mary Key, por exemplo, a equipe de mídia e audiências da Reamp conseguiu detectar um público com grande potencial de conversão de mulheres entre 18 à 24 anos, diferente do público acima de 25 anos que a empresa estava acostumada a impactar em suas campanhas. A partir desse insight, foi possível mudar toda a comunicação da empresa para uma otimização de resultados.

 

Estudos de caso: Rock in Rio e Youse

Dois estudos de caso foram discutidos pelo especialista durante o bate papo. A Youse, empresa de seguros, possibilitou a equipe de mídia de entender quais eram as prioridades e necessidades de sua audiência logo no início da empresa. Assim, foi possível ajudar a entender o público e trazer melhores resultados. O site da empresa, que possuía três produtos específicos (seguro auto, residencial e de vida), possibilitava a criação de pacotes por parte dos usuários, e a partir desses pacotes conseguimos mapear os clientes e clusterizá-los em nichos específicos. “Assim, entendemos esse público de uma forma mais granular para fazer uma ativação mais direcionada”, ressaltou.

Neste caso, era possível também realizar um acompanhamento semanal de resultados da empresa, para entender quais grupos específicos estavam gerando melhores resultados de conversão e como estava a comunicação com cada um deles. “Alguns comportamentos eram possíveis de prever e induzir para alinhar a comunicação. Era possível, por exemplo, produzir mais peças focando no público com mais audiência e evitar gastos de mídia desnecessários”, explicou.

Outro ponto trabalhado pela equipe de mídia e audiências em projetos é a jornada do consumidor. A partir da sua análise, conseguimos manter a lealdade do consumidor sugerindo uma comunicação mais assertiva, peças mais direcionadas, e assim potencializando a otimização de dados, direcionando melhor os produtos e sendo mais objetivo.

O projeto realizado com o Rock in Rio, por sua vez, incluiu a parte de set up e implementação, modelagem de dados, taxonomia e estudos específicos de audiências, como moda, overview de audiência, palcos, dias de evento, etc. Foram separados dois cenários principais: o do próprio site do Rock in Rio e o do ingresso.com, site oficial de venda de ingressos.

Foi mapeado todo o comportamento do público para analisar diferenças entre os dias, e foi possível obter uma visão geral da audiência, como público equilibrado entre os gêneros, alta renda destacada e uma grande quantidade de público entre 25 e 34 anos, além de uma percepção da localização do público, dentro e fora do país.

As mídias foram analisadas de maneiras separadas para obter várias categorias de audiências, e como resumo, foi possível monitorar todas as mídias e obter segmentação de audiências, enriquecimento de dados e matriz de audiência.

 

Muito obrigada, Flavio!

 

 

 

 

 

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