Vivemos em um mundo conectado, e a internet alcança cada vez mais pessoas. Segundo a pesquisa TIC Domicílios 2024, 159 milhões de pessoas (84% da população) usam internet no Brasil. Nesse contexto, qualquer cooperativa tem como obrigação desenvolver sua presença digital, que pode ser alcançada através de ações de marketing e análise de dados.
Direcionar recursos a esse setor não é, entretanto, uma garantia de sucesso por si. É necessário aferir resultados para identificar possíveis pontos de alteração estratégica e certificar-se que o investimento está trazendo os resultados desejados.
Desse modo, realizar uma análise de dados é fundamental no marketing digital. Entenda como fazer e quais são os seus benefícios. Boa leitura!
Benefícios diretos: como a análise de dados a melhorar a performance
A análise de dados pode ser definida como o processo de examinar, filtrar e modelar números com o objetivo de transformá-los em insights. Através de números concretos, esse método ajuda a fundamentar a tomada de decisões.
Realizar uma análise de dados é útil em diversos segmentos do mundo corporativo, e tem papel fundamental no marketing digital. Nesse campo em específico, alguns benefícios trazidos por sua implementação são:
- Segmentação precisa: para determinar corretamente qual é o público-alvo de uma campanha de marketing, é necessário realizar análise de dados demográficos. Isso inclui fatores como idade, gênero, renda, raça, sexo e acesso a meios de comunicação. Conhecer com propriedade quem é o cliente almejado ajuda a identificar as necessidades específicas desse público, gerando ações mais precisas e direcionadas.
- Personalização: além de traçar um perfil do cliente do ponto de vista demográfico, uma análise de dados também pode mostrar suas preferências, tanto em termos de produtos e serviços quanto em formas de adquiri-los. Dessa forma, sua cooperativa tem mais ferramentas para fornecer uma experiência personalizada e adequada às vontades de seu público-alvo.
- Compreensão sobre o comportamento do cliente: números dão uma dimensão de como ocorrem as interações entre o consumidor e a marca no meio digital. Métricas como tempo gasto em uma página, taxas de cliques e engajamento em redes sociais ajudam sua cooperativa a compreender o que está atraindo pessoas à sua marca e em quais campos é possível evoluir.
- Retenção: o objetivo final do marketing digital é que o conjunto de ações estratégicas ajude as cooperativas a alcançarem suas metas, e fidelizar os clientes é uma ótima forma de chegar nesse ponto. Com boa compreensão e execução dos pontos citados anteriormente, a análise de dados colabora para a retenção dos consumidores.
Modelos de análise de dados em marketing
Com tantos benefícios, já dá para imaginar que esse processo é essencial em qualquer operação de marketing bem-sucedida. Entretanto, não há uma receita única sobre como tratar esses números. Conheça os principais métodos de análise de dados.
Análise descritiva
Esse modelo é conectado ao tempo presente. Ou seja, consiste numa simples coleta de dados sobre eventos em curso ou recentemente finalizados.
Como evidenciado pelo próprio nome, a análise descritiva se atém somente a relatar os fatos. Portanto, é uma forma interessante de compreender o impacto de ações em andamento. Seu propósito não é despertar julgamentos de valor em relação ao passado nem ao futuro.
Análise preditiva
Pode-se dizer que esse modelo é mais complexo que o descritivo. Na análise preditiva, os dados à disposição no presente são utilizados para identificar padrões e prever perspectivas de futuro.
A análise preditiva é utilizada para projetar padrões de consumo com base em dados relativos a campanhas de marketing anteriores. As tendências e variações da economia também podem ser verificadas dessa forma. Uma boa leitura de dados pode fazer sua cooperativa se antecipar ao mercado e sair à frente com decisões certeiras.
Análise prescritiva
Essa técnica coleta os dados relevantes disponíveis e analisa o impacto específico de cada iniciativa da organização ou interação com o consumidor. Trata-se, portanto, de um método altamente direcionado.
A análise prescritiva ajuda a definir caminhos em direção a uma meta, sendo a mais indicada para responder questões como “O que devo fazer para aumentar minhas vendas?” ou “Como posso melhorar a experiência do cliente?”.
Como fazer a análise de dados
Agora que você já conhece quais os principais modelos de análise de dados, chegou a hora de saber algo tão importante quanto: como colocá-los em prática. Alguns procedimentos e cuidados são fundamentais para que a interpretação de números seja correta e eficiente.
Definição de objetivos
O primeiro passo é definir objetivos. É essencial saber por que uma análise de dados está sendo feita. A meta é verificar o número de vendas desde o início de uma campanha publicitária? Alavancar o engajamento com a marca?
Definir qual é o melhor caminho para as próximas ações de marketing? Ter um objetivo específico, mensurável e com prazo definido é a base para qualquer passo posterior.
Coleta de dados
Com uma meta traçada, é hora de colocar a mão na massa. Isso se faz através da coleta e separação de dados relevantes. A depender do tempo e do investimento de sua cooperativa em marketing digital, a quantidade de informações disponíveis pode ser muito extensa, e encontrar os pontos úteis para a análise será trabalhoso.
Por isso, o uso de ferramentas, como softwares de business intelligence e inteligência artificial, é recomendável para otimizar o processo.
Análise
Com os dados necessários em mãos, é o momento de realizar a etapa básica para a efetividade desse processo: analisar. Técnicas como a regressão, na qual encontra-se uma relação matemática entre variáveis para realizar previsões contínuas, e a clusterização, em que agrupa-se dados com base em semelhanças, podem ajudar a transformar os números em material analítico.
Com base nesses valores, é possível elaborar uma hipótese a partir da análise. Os dados podem indicar problemas na operação, tendências de mercado ou caminhos para as operações de marketing. Mas essas rotas só serão identificadas se o processo ficar a cargo de profissionais capacitados e com visão para enxergar além dos números.
Execução
Por fim, resta a etapa mais importante de qualquer iniciativa: colocá-la em prática. A utilidade da análise de dados é justamente ser uma base para a tomada de decisões relativas ao marketing digital. Dessa forma, utilize o material, absorva os insights e faça as escolhas mais adequadas aos objetivos de sua cooperativa.
O que monitorar na análise de dados
É possível extrair em diversas fontes os números relevantes para análises de dados. É necessário ter conhecimento no assunto e objetivos bem definidos para que esse trabalho ocorra de maneira assertiva e eficiente.
Engajamento do público
Construir relações que vão além do ato de consumo é essencial para qualquer cooperativa. Desenvolver essa conexão só é possível através de um esforço planejado da organização, com estratégias como uso de redes sociais, interações personalizadas e programas de fidelização.
Para monitorar esse engajamento, métricas relacionadas às redes sociais são úteis, como número de seguidores e interações com publicações. Outros dados, como reincidência em compras, interação com e-mails e avaliações sobre produtos e serviços, indicam conexão entre público e marca.
Ferramentas de analytics
Como é perceptível pelo próprio nome, ferramentas de analytics têm tudo a ver com análise de dados. Plataformas especializadas terão métricas importantes para mostrar o panorama do site de sua cooperativa.
Métricas como taxa de cliques e conversão em compras indicam o que está funcionando e quais pontos podem ser melhorados no processo de transformar o potencial cliente em um consumidor.
Comportamento do consumidor
Alcançar novos clientes exige que sua cooperativa entenda e seja capaz de prever comportamentos e necessidades de seu público. A forma mais precisa de alcançar essa compreensão é justamente através da análise de dados.
Informações relativas aos pontos citados anteriormente, sobre engajamento e analytics, são fundamentais para traçar esse perfil. Pesquisas demográficas e levantamentos de dados externos também podem ajudar em previsões sobre o comportamento do público-alvo.
Desempenho de campanhas publicitárias
Cooperativas que levam o marketing digital a sério realizam campanhas específicas com diferentes objetivos, como divulgar o lançamento de um produto, aproveitar uma época do ano propícia para determinadas compras ou mesmo expandir o alcance de sua marca. Entretanto, o sucesso dessas campanhas só pode ser determinado se medido em números.
Os tipos de dados mencionados acima podem ser usados a favor de uma boa campanha de marketing. Ações baseadas em análises tendem a segmentar o público-alvo de maneira correta e cumprir suas demandas, impulsionando o engajamento e outras métricas fundamentais para o sucesso de sua cooperativa no meio digital.
Exemplos de sucesso com análise de dados no marketing
A análise de dados já é prática consagrada nos grandes negócios. Os maiores e-commerces, como a Amazon, oferecem sugestões personalizadas de produtos com base em dados de compras anteriores e análise comportamental. Plataformas de streaming, como a Netflix, orientam suas recomendações, ações de marketing e até produções audiovisuais com base nas preferências de seus consumidores. Um dos líderes no mercado de hospedagens, o AirBnb conhece os gostos de seus usuários e desenvolve campanhas e ajusta preços a partir disso.
Mas os exemplos de sucesso com análise de dados vão além das gigantes mercantis. Pesquisas e insights no ramo de marketing também ajudam cooperativas a se conectarem com seu público-alvo.
Integrada
Um caso vem da Integrada, paranaense do ramo agroindustrial. A cooperativa conduziu uma extensa pesquisa de mercado para captar expectativas e interesses de seu público, a fim de proporcionar uma melhor experiência. A partir dessa análise, surgiu a ideia de desenvolver o chatbot IRIS, utilizado no atendimento ao cliente e na pré-venda.
A inteligência artificial gerou aumento de mais de 700% no engajamento do público e rendeu reconhecimento, através do Prêmio de Inovação da Oracle Cloud para a América Latina.
Cooperativas de dados
O acesso a informações demográficas e padrões de consumo é algo muito importante atualmente, a ponto de alavancar o surgimento de um novo ramo no cooperativismo: as cooperativas de dados.
Cooperativas de plataforma como Driver’s Seat e Savvy se sustentam a partir da venda de dados para prefeituras, consultorias, entidades de pesquisas e outras interessadas. As cooperativas de dados se diferenciam por compartilhar somente informações aprovadas por seus associados, proporcionando maior controle ao indivíduo do que em outros ambientes virtuais.
Erros comuns
Com tudo isso em mente, fica evidente que realizar uma análise de marketing é um trabalho complexo e que demanda dedicação e conhecimentos de marketing e de mercado.
Analisar é um passo importante para melhorar os resultados de marketing de sua cooperativa, mas não é uma garantia de sucesso. Erros em diferentes etapas podem levar a projeções erradas e insights baseados em métricas que não indicam tendências.
- Hipóteses mal definidas: o método chama-se análise de dados justamente porque demanda visão analítica, qualidade indispensável para o responsável pelo projeto. Os dados podem estar corretos, mas a análise levará a conclusões equivocadas se quem os interpreta comete erros na hora de definir uma hipótese. Para evitar que isso aconteça, é primordial que os analistas realizem abordagem sistêmica, alinhada à realidade da cooperativa.
- Modelo mal ajustado para identificar tendências: é comum que análises de dados em marketing utilizem tecnologias para aplicar modelagem de dados, uma organização coerente e facilitadora para a compreensão de números e tendências. Entretanto, os modelos podem estar mal ajustados, e há dois termos usados no mercado que explicam isso: overfitting data e underfitting data.
Overfitting data refere-se ao superajuste, ou seja, quando o modelo captura ruídos ou flutuações aleatórias e considera-os em suas projeções. Modelos que sofrem de overfitting data podem gerar imprecisões e apresentar problemas quando expostos a novos dados. Para evitar essa questão, pode-se recorrer a técnicas de validação cruzada ou à simplificação do modelo.
Já underfitting data é o exemplo oposto, quando o modelo é muito simples ou não consegue detectar padrões diante de dados complexos. Nesse caso, a análise de aspectos como o comportamento do consumidor torna-se superficial e não captura fatores importantes. É possível solucionar esse problema através de ajustes no modelo ou do fornecimento de novos dados.
Conclusão: o poder da análise de dados
Passamos por diversos aspectos da análise de dados em marketing digital: o que é, como fazer, o que monitorar, quais seus benefícios e erros comuns que podem prejudicar sua efetividade. Após todas essas informações, ao menos duas coisas ficam evidentes: análises de dados são essenciais e demandam bastante precisão.
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Fonte: InovaCoop