É preciso usar os dados para reverter o que não está bom, potencializar o que está gerando resultados e embasar novas ações

Data-driven, em uma tradução literal, significa “direcionado por dados”. Isso quer dizer que as decisões e ações são feitas em números e dados, e não em “achismo”. Dessa forma, data-driven marketing é direcionar suas ações de marketing por dados.

Há alguns anos, quando comecei a trabalhar com Marketing Digital, ficava impressionado com a quantidade e a facilidade de informações possíveis de se obter. Porém, por algum tempo, cometia um erro muito comum: acessava os dados para olhar o que aconteceu, explorava com entusiasmo as ferramentas e tentava fazer relatórios bonitinhos.

E na hora de definir as próximas ações? Basicamente, apostava no feeling. Deixava ativo o que estava dando certo, parava o que não estava e pensava em novas campanhas para melhorar os resultados. Não posso dizer que era uma forma ruim para se trabalhar. Muitas dessas ações deram certo e geraram resultados positivos. Mas muitas entravam no grupo que não deu certo.

Só que toda essa informação não pode servir só para relatórios bonitinhos, concorda? Depois de fazer cursos, ganhar experiência e estudar melhor cada canal e web analytics, entendi tudo que estava abrindo mão. Todos esses dados e informações são sim importantes para olhar para o passado e entender o que aconteceu. Porém, sua grande importância é olhar para o futuro e direcionar as próximas ações.

É preciso usar os dados para reverter o que não está bom, potencializar o que está gerando resultados e embasar novas ações. Assim, você deixa de ter uma atuação baseada em achismo e entra no caminho do data-driven marketing.

Data-driven, em uma tradução literal, significa “direcionado por dados”. Isso quer dizer que as decisões e ações são feitas em números e dados, e não em “achismo”. Dessa forma, data-driven marketing é direcionar suas ações de marketing por dados.

E, para se aprofundar, faça o curso Curso de Análise de Dados e Métricas de Marketing e Vendas da RD University. Ele foi desenvolvido tanto para quem está começando a jornada no mundo dos dados quanto para quem precisa aprimorar os conhecimentos. São 6 horas de aula em vídeo com especialistas da RD Station, com direito a certificado! Clique no banner abaixo para saber mais e começar agora mesmo.

Como surgiu o data-driven marketing?

O data-driven marketing surgiu a partir da necessidade das empresas de tomar decisões baseadas em dados e informações precisas sobre seus clientes e sobre o seu mercado. Assim, deixaram de simplesmente confiar em intuições ou palpites.

Usar dados para tomar decisões de negócios é uma prática desde o início das trocas comerciais, é claro. Porém, o surgimento da tecnologia digital e a facilidade de coletar, armazenar e analisar grandes volumes de dados de maneira eficiente foram fundamentais para o desenvolvimento do data-driven marketing.

O uso de ferramentas de análise de métricas de negócio, assim como a disponibilidade cada vez maior de dados de comportamento do consumidor, permitiu que as empresas compreendessem melhor seus clientes, personalizassem suas campanhas de marketing e melhorassem a eficácia de suas estratégias de marketing.

Assim, o data-driven marketing emergiu como uma abordagem estratégica, na qual as decisões são tomadas com base em análises de dados e insights obtidos a partir de fontes diversas, incluindo dados transacionais, dados comportamentais, dados de redes sociais e outros tipos de informações.

Como funciona a cultura data-driven

Uma cultura data-driven é uma cultura organizacional em que as decisões são tomadas com base em dados e informações precisas e confiáveis. Para alcançá-la, é necessário que as empresas foquem em quatro tópicos principais: pessoas, dados, tecnologia e autonomia.

Pessoas

A primeira etapa para criar uma cultura data-driven é contar com profissionais capacitados e engajados em coletar, analisar e interpretar dados. É necessário que a liderança promova essa cultura, incentivando a curiosidade e a experimentação, para encontrar insights valiosos. Por isso, uma equipe multidisciplinar deve trabalhar em conjunto para identificar soluções com base nos números.

Dados

Os dados são a base para uma cultura data-driven. É preciso ter acesso a uma variedade de dados relevantes para a empresa, coletados de diversas fontes, incluindo vendas, marketing, finanças, recursos humanos e outras áreas. Eles precisam limpos, organizados e seguros ,para que possam ser facilmente acessados e usados ​​por toda a organização.

Tecnologia

A tecnologia é crucial para uma cultura data-driven. Ferramentas de análise de dados, como o RD Station Marketing, podem ajudar a identificar padrões e insights importantes. A tecnologia também ajuda na coleta, armazenamento e análise de dados de forma eficiente e segura.

Autonomia

Por fim, a autonomia é fundamental para uma cultura data-driven. As equipes devem ter liberdade para explorar os dados e tomar decisões com base neles, sem depender de hierarquias ou burocracias que possam impedir a tomada de decisões ágeis e assertivas.

O que é ser data-driven

Ser data-driven é muito mais do que utilizar números nos argumentos: envolve pensar de forma específica para todo o processo de tomada de decisão. No fundo, um processo de decisão visa resolver um problema de forma a encontrar, dentro de um contexto, a melhor saída para otimizar o objetivo previamente definido.

Por exemplo, ao avaliar se devo contratar um novo funcionário ou não, tenho que resolver o problema de detectar qual das opções me entrega o melhor retorno para a empresa. Isso levando em consideração o custo do funcionário, custo de treinamento, custo de gestão e aumento do tempo das reuniões, por exemplo. Assim, posso verificar se o gasto é compensado pelo trabalho que o funcionário vai realizar.

Talvez essa decisão não seja tão discreta, como ter que escolher entre a opção A ou a opção B. Uma decisão pode ser encontrar um meio termo entre um ou mais elementos, como definir o percentual do seu dia que você deve dedicar a uma área do seu trabalho.

A primeira etapa para esse tipo de comportamento é entender e organizar corretamente a decisão que será tomada. Isso também se aplica ao marketing, como veremos a seguir. Procure também fazer cursos de capacitação, como os da RD University (deixe seu email abaixo para saber mais).

Por que fazer um marketing data-driven?

De acordo com a Certain, empresas que implementaram data-driven marketing tiveram em média, um aumento entre 10 e 20% no ROI. Como mencionado no título, os exemplos de análise de dados para alavancar seus resultados são com dados que você já possui. Para isso, vamos usar o Google Analytics.

O Google Analytics pode ser considerado o cérebro do seu site, contabilizando informações de acessos e usuários. Poderia passar o dia inteiro aqui falando sobre a ferramenta, mas temos um post que explica um pouco mais: Google Analytics: o que é e como fazer a configuração inicial.

5 vantagens do data-driven marketing

A seguir, separei 5 vantagens que o data-driven marketing traz para quem decide usá-lo nos negócios. Eles podem ser diferenciais importantes em um cenário digital cada vez mais competitivo. Dá uma olhada:

1. Personalização

O marketing orientado por dados possibilita que a empresa crie as mensagens adequadas para a audiência certa, no tempo correto.

O entendimento profundo sobre o perfil dos consumidores ajuda a criar campanhas customizadas que, por sua vez, são fundamentais para alcançar o público de uma maneira mais relevante do que por meio de mensagens de abordagens genéricas.

2. Melhoria da experiência do cliente

As campanhas orientadas por dados permitem que você observe seu cliente mais de perto. Pesquisas de satisfação do consumidor, por exemplo, podem ajudar a entender o que é preciso aperfeiçoar para proporcionar sempre o melhor e realmente atender as demandas.

Ou seja, em vez de desperdiçar tempo e esforços em experiências para todos, você passa mais tempo melhorando aspectos específicos que são essenciais para o seu público.

3. Melhoria no desenvolvimento das ações

Quando você entende o seu público, suas ações se tornam mais adequados para o seu mercado específico. O data-driven marketing ajuda a minimizar as falhas e a rejeição ao fornecer subsídios para que você ofereça o que o cliente deseja, da maneira que ele quer, onde e quando é mais conveniente para ele.

4. Campanhas mais eficientes e melhor direcionamento de conteúdo

Com o uso de algoritmos e machine learning, os profissionais de marketing podem aperfeiçoar o planejamento, uso e compra de mídia, sem precisar mais ficar “adivinhando” onde o público quer receber o seu conteúdo.

As campanhas se tornam mais eficientes porque são mais focadas no que o seu consumidor espera e gosta. Você pode identificar qual conteúdo efetivamente ajuda a mover os consumidores ao longo da sua jornada de compra e, assim, otimizar suas campanhas de acordo com os dados. Além disso, é possível chegar a taxas de conversão melhores e a um ROI mais alto.

5. Tornar mais certeiras as vendas

Com as informações valiosas angariadas pelo data-driven marketing, torna-se mais fácil identificar os melhores locais para vender mais, além de perceber quais segmentos do seu público seriam beneficiados com campanhas especiais.

Essas ações especiais e segmentadas são criadas a partir do seu conhecimento profundo a respeito das preferências e dos produtos que seus clientes mais gostam.

Por que investir em uma solução data-driven?

Investir em uma solução data-driven é uma estratégia fundamental para empresas que buscam se manter competitivas e obter vantagem em um mercado em constante transformação. A utilização de dados pode fornecer insights valiosos para a tomada de decisões mais precisas e assertivas. Veja a seguir 4 motivos para investir em uma solução data-driven:

Decisões mais confiáveis

A tomada de decisões é uma das atividades mais importantes em uma empresa. Ela pode ser influenciada por diversos fatores, como intuição, opiniões pessoais e até mesmo a pressão do ambiente corporativo. O uso de dados, por outro lado, permite que as decisões sejam baseadas em informações concretas e confiáveis.

Com uma solução data-driven, é possível coletar e analisar dados em tempo real, o que proporciona uma visão mais clara e precisa do cenário atual.

Maior capacidade de predição

Uma das principais vantagens de uma solução data-driven é a capacidade de predição. Com a análise de dados, é possível identificar tendências e padrões, o que permite fazer previsões mais precisas sobre o comportamento dos clientes e do mercado.

Essas informações podem ser utilizadas para antecipar mudanças e desenvolver estratégias mais eficientes.

Mais autonomia para os colaboradores

Uma solução data-driven pode fornecer aos colaboradores acesso a informações relevantes em tempo real. Isso significa que eles terão mais autonomia para tomar decisões e resolver problemas sem depender da aprovação de seus superiores.

Além disso, a análise de dados pode fornecer insights para o desenvolvimento de novos produtos ou serviços, permitindo que os colaboradores sejam mais criativos e inovadores em suas atividades.

Mais facilidade para determinar o ROI

Uma solução data-driven permite que a empresa mensure o Retorno sobre o Investimento (ROI) com mais facilidade e precisão. Com a análise de dados, é possível identificar as ações mais efetivas e as áreas que precisam de melhorias.

Isso permite que a empresa ajuste suas estratégias de forma mais assertiva, já que terá mais clareza para tomar decisões e traçar metas e objetivos. Uma ótima ferramenta data-driven é o RD Station Marketing. Além de controlar todo o seu processo de gestão de Leads, ele ainda tem funcionalidades incríveis ligadas a dados, como:

Análise de canais

Relatórios diários e semanais exportáveis

Páginas mais acessadas

Análise de Marketing e Vendas

Organizador de campanhas

Análise de funil

APIs de análise

Dashboards personalizados

Você pode fazer um teste gratuito de 10 dias do RD Station Marketing, experimentando as suas funcionalidade e vendo tudo o que ele pode fazer pela sua empresa. Deixe seu email abaixo para começar e levar suas análises de Marketing e Vendas a um novo patamar.

Como gerar mais tráfego e conversões com os dados que você já possui

Antes de sair buscando pela solução de todos os problemas, é importante entender onde eles estão. Avalie a situação do funil do marketing da sua empresa. Como está sua geração de tráfego, conversão de Leads, classificação de oportunidades e fechamento de vendas? Onde você precisa alavancar seus resultados?

Para isso, indico muito a ferramenta Benchmarking de Funil de Vendas. Com ela você compara a situação atual do seu funil de Marketing com a média das empresas do seu segmento. Você pode clicar no banner abaixo para começar a usá-la.

Você pode até pensar: “não preciso olhar o funil, preciso de mais Leads!” Mas sem olhar a situação do seu funil e comparar com métricas de outras empresas, fica difícil saber onde realmente é necessário uma atuação mais forte.

Se você já possui um bom tráfego, mas uma taxa de conversão baixa para Leads, é preciso atuar na otimização de conversão. Já se você possui uma ótima taxa de conversão, mas pouco tráfego, não será muito produtivo melhorar sua geração de Leads.

E se possui tráfego positivo e ótimas métricas por todo o funil? Aumentando o tráfego em uma ponta, a tendência é gerar mais vendas na outra. Se chegamos a um limite de tráfego (o que é bem difícil), vamos “alargar” o funil, melhorando as taxas de conversão, qualificação e vendas.

Aqui chegamos a uma regra básica de análise de dados em uma empresa data-driven marketing: comece de uma visão macro para chegar no micro. Olhe os dados maiores e vá se aprofundando até encontrar o ponto de melhoria necessário para alavancar seus resultados.

E como encontrar os pontos de melhoria nos dados que você já tem? Como no funil, vamos por etapas. Já que as empresas que estão iniciando data-driven marketing precisam de mais atenção em geração de tráfego e conversão de Leads, vamos focar nessas etapas do funil.

Aquisição de tráfego com data-driven marketing

Sem mais delongas, vamos para dentro da sua conta no Google Analytics. Lembrando que todos os exemplos usados aqui foram obtidos da conta demo que o Google oferece. Acesse a tela de relatórios e o menu Aquisição, onde vamos avaliar como está a geração de tráfego de cada canal. Acesse o relatório “Visão Geral” para ter uma visão mais ampla da performance dos canais.

Recomendo colocar um comparativo entre períodos, para avaliar qual canal está perdendo participação na geração total de tráfego. No exemplo abaixo, comparando um mês com o outro, tivemos uma queda de quase 10% no volume de usuários gerados via tráfego orgânico e queda de 15% no tráfego obtido por mídias sociais.

Já encontramos dois canais que precisam ser avaliados de forma isolada para entender os motivos da queda de um mês para o outro.

No exemplo também temos aumento significativo na geração de tráfego via Mídia Paga, através de Busca Paga e Display. Aqui também vale avaliar isoladamente as campanhas e entender o que aconteceu de diferente para ser replicado.

Agora vamos começar a nos aprofundar nas análises, levantando as ações que vão alavancar os canais que estão em queda e potencializar os que estão indo bem.

Tráfego orgânico

Em Aquisição, acesse o relatório Canais, em Todo o tráfego. Em seguida, clique em Organic Search, para isolarmos apenas o tráfego orgânico.

No caso, a dimensão principal exibida será Palavra-chave, mas podemos trocar para Página de destino, que é a página que os usuários iniciaram sua sessão no site. Dessa forma, vamos olhar quais páginas tivemos queda de um mês para o outro e identificar onde precisamos melhorar:

É importante aqui identificar as páginas com quedas mais acentuadas, para uma análise mais aprofundada no Google Search Console, onde conseguimos dados mais completos sobre a busca orgânica.

Eu sei que falei que usaria só dados apresentados pelo Google Analytics, porém a maioria das empresas também possuem o Search Console (antigo Google Webmaster Tools). Se você não possui cadastro, ele é simples e gratuito. Saiba mais em: Google Search Console: o guia completo de como usá-lo na prática.

No Search Console, é possível usar o relatório de Desempenho (antigo Search Analytics) para filtrar os resultados por cada página. Os dados apresentados pela ferramenta são: cliques, impressões, CTR média e posição média. Em caso de queda de cliques e CTR, você pode otimizar title, description e URL das páginas para reverter a situação.

Se a queda for de impressões, pode ser por sazonalidade. Nesse caso você pode usar o Google Trends para confirmar a teoria. Se a queda for de posicionamento, provavelmente o Google não considera seu conteúdo mais tão interessante quanto antes, ou a concorrência apresentou melhora. Nesse caso vale atualizar o conteúdo, deixar mais atrativo e republicá-lo.

Faça isso com todas as páginas relevantes que estão apresentando queda. O eBook 27 dicas de SEO pode ajudar nas otimizações apresentadas. E se o cenário de tráfego orgânico fosse positivo? Como torná-lo ainda melhor?

Se o tráfego orgânico já é positivo e cresce de forma consistente, você também pode usar os dados oferecidos pelo Search Console para otimizar páginas que estão bem para algumas keywords, mas podem melhorar para outras.

Um exemplo aqui da RD é nossa página sobre redes sociais. Ela é muito bem posicionada para essa palavra-chave (e para várias outras). Porém entre elas, existia o termo “redes sociais mais usadas”, com um alto volume de pesquisas (nesse caso, constatado pelo número de impressões), porém mesmo com um trecho da página abordando o assunto, ela não se destacava no ranking para essa busca.

Sendo assim, desenvolvemos um novo post, falando especificamente das redes sociais mais usadas no Brasil, que atualmente está nas primeiras posições para sua palavra-chave principal (e termos secundários também). Esse conteúdo se destacou tanto, que também briga com nossa página sobre redes sociais pela primeira posição da sua palavra-chave principal.

Viu como os dados oferecidos pelo Google Search Console podem potencializar seu tráfego orgânico? Palavras-chave com um bom volume de impressões que você já está se posicionando, porém com pouco destaque, podem se tornar ideias de otimização para o conteúdo que está posicionado ou até pauta para novos conteúdos.

Tráfego de Redes Sociais

Para analisar os motivos da queda no tráfego de redes sociais, não só é possível trabalhar com os dados apresentados no Google Analytics, mas também pelo que é disponibilizado pelas próprias redes sociais.

Importante: para facilitar a análise de redes sociais no Google Analytics é importante usar marcações nos links divulgados nas redes sociais. Isso vai gerar, além dos dados de Origem e Mídia, informações como Campanha, Conteúdo e Palavra, por exemplo. Para saber mais e aprender como configurar, acesse o post: URL Builder: aprenda a usar o criador de URL do Google em 5 passos.

No Analytics, o processo é semelhante a análise de tráfego orgânico. No Menu Aquisição, acesse Todo o tráfego e Canais. Já no relatório apresentado, clique em Social para isolar o canal. O relatório a seguir vai apresentar as redes sociais que geram tráfego para seu site.

No exemplo abaixo, é possível notar que a queda mais impactante no geral foi o YouTube, com uma queda de mais de mil usuários de um mês para o outro. Também é possível notar no gráfico de linhas que o começo do mês anterior teve um melhor desempenho.

Ao clicar na rede social YouTube para isolar seus resultados, é possível observar que a curva de tráfego positiva no início do mês anterior realmente foi de responsabilidade da rede social. Dessa forma, agora é possível acessar o canal do Youtube e avaliar o que foi feito naquele período que gerou resultados favoráveis para replicar nas próximas ações.

Quais os assuntos abordados? Onde os links para o site foram disponibilizados? Como os vídeos foram divulgados? Tudo que foi feito no período deve ser avaliado para gerar aprendizado para as próximas ações na rede social (e para reverter o cenário).

Porém, nem todas as empresas possuem um trabalho consistente no Youtube. Por isso, vamos nos aprofundar mais na análise de tráfego do Facebook, rede social mais popular do mundo e onde muito provavelmente sua empresa possui uma página.

O início da análise é semelhante ao que foi feito no Youtube, mas no caso, vamos clicar em Facebook. Agora, teremos o gráfico apresentando os dias com picos de acesso originados na rede social, além da lista de campanhas criadas, configuradas por marcação nas URLs.

No exemplo apresentado, não foi utilizada a marcação de URLs no Facebook, por isso não é apresentada uma lista de campanhas. No entanto, no gráfico é possível notar que o mês anterior teve um início mais consistente, o que garantiu uma geração de tráfego maior.

Porém no último mês, em azul, é possível notar picos de tráfego, principalmente no início e no final do mês. Esses picos tiveram desempenho superior que qualquer um dos dias do mês anterior. O que foi feito nesses dias? Quais campanhas esses picos representam (caso estejam configuradas na URL)?

Avaliando as situações positivas, é possível traçar um plano de ação baseado nos casos de sucesso (e também nas campanhas que não tiveram desempenho positivo) para alavancar o desempenho do canal nos próximos meses. Lembrando que nos relatórios é possível incluir as dimensões de hora e dias da semana, para cruzar com as identificações da campanha, se aprofundar nas análises e entender os critérios de sucesso (e fracasso) das publicações.

Outros canais

Se você chegou até aqui, já entendeu a lógica da análise de canais para interpretar padrões de aquisição de tráfego. O processo para outros canais é muito semelhante ao que fizemos até aqui: isolar o canal na análise, identificar o que deu certo – e o que não deu – e partir para a ferramenta do próprio canal.

No caso de Links Patrocinados, identifique as campanhas, grupos de anúncios e anúncios com desempenho positivo e negativo, entendendo suas particularidades. Tipo de imagem, termos usados, horário, dia da semana, enfim todas essas informações podem fazer a diferença. Lembrando que o Google Ads possui marcação de URLs automáticas, basta ativar.

No caso de Email Marketing, algumas ferramentas também já fazem as marcações nos links de forma automática, como no RD Station Marketing, enviando os dados de campanha para o Analytics. Identificando as campanhas positivas, é preciso entender o que fez a diferença: o assunto do email? O horário de envio? A segmentação da lista? Quais foram as métricas de Email Marketing das campanhas?

Conversão de Leads com data-driven marketing

E se a geração de tráfego é positiva, mas você não consegue converter isso em Leads? Esse é um desafio muito comum para empresas com atuação consistente no Marketing Digital que começam a apostar em Inbound Marketing. Antes de qualquer análise, é importante garantir que as conversões de Leads estão sendo rastreadas no Google Analytics. Para isso, é preciso configurar conclusões de meta.

Dica: se você usa o RD Station Marketing para criar Landing Pages, ao gerar uma conversão, é gerada uma visualização de página incluindo /conversao no final do link. Dessa forma, uma conclusão de meta de destino no Google Analytics incluindo essa informação é o suficiente para monitorar as conversões de Leads nas suas Landing Pages.

Agora vamos melhorar sua geração de Leads!

Dentro dos relatórios do Google Analytics, vamos em Comportamento > Conteúdo do Site > Páginas de destino. Esse relatório apresenta as páginas que os usuários acessaram ao iniciar uma sessão no site, cruzando dados de tráfego com dados de conversão (que é o que precisamos no momento).

Caso você tenha mais de uma conclusão de meta configurada na conta, pode selecionar a que representa a geração de Leads. Se todas representam Leads, selecione Todas as metas.

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