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Reamper Lab #33 – CRM e cultura de dados

Recebemos Denys Fehr, CEO da Just a Little Data

No Reamper Lab dessa semana, recebemos Denys Fehr, CEO da Just a Little Data, para um bate-papo sobre Customer Relationship Management (CRM) e a importância de existir uma cultura orientada por dados nas empresas. De acordo com o especialista, muitas vezes profissionais de marketing agem como se todo consumidor fosse igual, sem levar em consideração seus clusters ou como ele está reagindo à comunicação da marca, como exemplificado em vídeo “Bring the love back”, realizado pela Microsoft:

 

 

E é por isso que, para Denys, a integração de todas as áreas da empresa tornou-se essencial. “Todos os dias, horas e minutos, alguém vai querer informações sobre produtos e serviços de uma marca que pode não estar pronta para se comunicar com aquela pessoa. Quando a gente fala de cultura de dados, é porque precisamos colocar o consumidor sempre na frente”, acredita. “Às vezes, dentro do nosso negócio, de uma agência ou de um cliente, as informações ficam centralizadas apenas dentro de determinada área quando deveriam estar na empresa inteira, e a gestão de cultura de dados mostra que é importante que todo mundo tenha acesso a essa informação para chegar no cliente”.

O especialista destacou, também, que é fundamental distribuir essas informações para que todos saibam analisá-las e obter insights para melhorar a experiência do consumidor. E é aí que entra o papel do CRM, que também pode ser entendido como uma gestão de relacionamento com clientes ou prospects.

Por meio dessa gestão, é possível ter uma comunicação otimizada com os usuários, direcionando os algoritmos às pessoas certas e criando uma boa experiência com a marca. “Pesquisas de mercado falam que 86% dos consumidores pagam mais caro no produto se souberem que a experiência gerada será de maior valor do que qualquer outra marca”, ressaltou Denys. Ou seja, muitas vezes, o valor que a marca traz agregado faz com que clientes paguem mais pelos seus produtos.

 

Como o relacionamento com clientes vem sendo gerenciado hoje?

Hoje em dia, a tecnologia nos permite ter um controle cada vez maior sobre cookies online, clientes e seus hábitos de consumo e de navegação. Quando falamos em fonte de venda, até mesmo lojas físicas utilizam algoritmos para conhecer melhor os seus clientes. O especialista destacou o uso de câmeras de segurança que, por meio de reconhecimento facial, mostram quantas pessoas entram e saem da loja e até mesmo quantas pessoas param para olhar a vitrine, assim como o uso de Wi-Fis e mapas de calor, que coletam informações sobre consumidores e que poderão ser utilizadas mais tarde para a otimização de campanhas de marketing.

O consumidor está diariamente vivendo o seu dia e se relacionando com marcas das mais diversas formas, como por exemplo entrando em uma loja ou comprando um produto. Como é que, dessa maneira, conseguimos coletar a maior quantidade possível de dados importantes, organizá-los e trazer informação “open data”. Para Denys, a melhor maneira é tendo um banco de dados e investindo em experiência do cliente. Por meio dessa cultura conhecida como Data Driven, conseguimos mudar o relacionamento do cliente com a marca de maneira assertiva e gerar muito mais insights e oportunidades.

“Quando a gente fala em experiência do usuário, hoje sabemos que a vida mudou e não existe mais aquele funil exato de jornada do consumidor. O funil já é muito diferente atualmente, já que não podemos ignorar, por exemplo, que as pessoas utilizam o celular o tempo todo, desde a hora que acordam até a hora que vão dormir. E por estarem sempre conectados, o poder de decisão está na mão do cliente. Por isso, tudo que podemos fazer para uma melhor comunicação é colocar essa pessoa no centro da campanha”, acredita.

Por vivermos hoje em um mundo que possui uma quantidade imensa de informações, Denys citou dois meios de chegarmos até o cliente e chamar a sua atenção: ou através de conteúdos relevantes e específicos para a necessidade da pessoa no momento, ou transformando o seu produto em algo utilitário no dia a dia do cliente, como por exemplo o Waze faz. Assim, através de dados do consumidor, as marcas conseguem interagir da melhor maneira possível com o seu público-alvo.

Mas, fora esses dois meios, como uma marca pode chamar a atenção em meio a tantas outras? O especialista citou, também, as estatísticas que conseguimos aplicar em dados que coletamos. Existem vários tipos de modelagem, como por exemplo as citadas durante o Lab:

  • Clusterização: o profissional de marketing consegue segmentar a base de dados, unindo pessoas do mesmo perfil com base nas atitudes de compra. Uma marca de carros, por exemplo, consegue separar a sua audiência a partir do perfil do usuário no momento de tomar uma decisão: alguns usuários podem ser considerados “apaixonados pela marca”; outros precisam do carro apenas para o transporte e desejam que o modelo seja o mais barato possível; outros dão preferência para o design na parte de fora do veículo; e outros podem ser considerados uma mistura de todos esses aspectos. Dessa maneira, cada um dos clusters será impactado com uma propaganda diferente, dependendo das suas preferências e necessidades em um produto;
  • Propensão e probabilidade: trata-se de análise preditiva, que é feita através de comportamento histórico ou associação da pessoa com outros usuários de perfis parecidos. Esse modelo ajuda na diminuição de custo de campanha e traz um retorno maior, já que possui uma melhor qualidade na segmentação. É fundamental, também, que o profissional realize testes antes de montar o modelo definitivo;
  • Tomada de decisão: modelagem onde máquinas têm aprendido muitas informações por meio da tentativa e erro e conseguem tomar decisões mais assertivas que seres humanos, que podem estar muito mais propensos a errarem em determinado momento. O exemplo de machine learning citado pelo especialista foi um jogo de computador, onde, depois de jogar por mais de 700 vezes e medir todas as maneiras de errar, conseguiu aprender a jogar sozinha sem perder nunca.

 

Obrigada pela participação de todos, pessoal!

 

 

 

 

 

 

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