As marcas precisam usar a pandemia para limpar seus dados

A pandemia mudou profundamente a forma como os consumidores se comportam, pelo menos por enquanto. Trabalho prolongado em casa, menos viagens para compras, menos viagens e aumento das compras online são as normas, resultando em comportamentos dramaticamente diferentes do que vimos no início do ano.

Marcas e agências precisam mudar suas estratégias de público, em alguns casos criando novos modelos para garantir que seus recursos de segmentação estejam atualizados com as últimas tendências comportamentais.

Uma onda inesperada de desemprego, após anos de criação de empregos, pode causar estragos no público. Um consumidor que tinha um emprego remunerado pode agora estar sub ou desempregado, tendo dificuldade em fazer sua hipoteca e alterar seus padrões normais de compra e outros comportamentos, como poupança.

A mudança precisa ocorrer, tanto nas soluções de público-alvo, quanto nas percepções dos "públicos" dos profissionais de marketing.

Embora construir novos modelos ou expandir uma estratégia de dados não seja difícil, montar os componentes básicos pode ser complicado e / ou demorado.

Os dados de CRM de muitas marcas ainda não são tão limpos e acessíveis quanto possível, o que cria desafios e retarda o processo de direcionamento. Em uma época em que as coisas mudam a cada dia, tempo perdido é igual a clientes perdidos.

Evolução obrigatória causada pela pandemia

Por anos, o planejamento de anúncios com base no público-alvo estava enraizado no que funcionava e no que não funcionava em campanhas anteriores, otimizando então para os resultados mais bem-sucedidos.

Dada a enorme agitação na vida do consumidor, seria insano para os profissionais de marketing esperar os mesmos resultados dos produtos do público que usaram nos últimos anos, bem como os mesmos comportamentos dos consumidores dentro do público.

A situação atual exige que os anunciantes participem ativamente para manter seus dados de CRM limpos e acessíveis - estabelecendo a base crítica para reconstruir seus modelos e soluções de público-alvo.

Quer seja sobrepondo dados de terceiros ou de terceiros, ou aproveitando o aprendizado de máquina ou um modelo feito à mão, eles precisam colaborar para encontrar uma combinação de comportamentos que reflitam o que está acontecendo agora com seus consumidores-alvo.

Fornecendo o tipo certo de dados com facilidade

A necessidade de entender o público com muito mais rapidez tornou os dados próprios das marcas mais importantes do que talvez nunca.

Embora acumular dados seja fácil para a maioria das marcas, passar esses dados para uma agência ou parceiro de público-alvo pode ser um desafio. Essas organizações são as que precisam reconstruir modelos e entregar públicos que reflitam com mais precisão os ciclos de compra atuais e em constante mudança. A melhor maneira de fazer isso é por meio do compartilhamento rápido e limpo de dados.

Obter os dados do anunciante pode ser o gargalo que impede a construção de modelos de público-alvo rápidos e precisos. Isso se acelerou consideravelmente no lado digital, mas ainda fica para trás na mídia tradicional.

O fator complicador são muitas vezes os muitos feeds de dados que as marcas fornecem. Chegando de fontes diferentes e em formatos diferentes, eles não necessariamente combinam facilmente, criando mais trabalho para a agência ou fornecedor que está modelando os dados. Para alguns, é um processo contínuo, mas para outros, pode ser uma bagunça discordante.

Os principais avanços na publicidade com base no público deveriam ter induzido as marcas a tornar seus dados o mais limpos possível.

Mas para muitos, eles viram isso mais como um projeto de longo prazo ou um "bom ter". Esse não é mais o caso - as marcas que desejam permanecer vitais e sobreviver a esta pandemia e além dela estão vivendo um tempo emprestado se seus dados não forem limpos e mantidos.

As marcas que desejam atender melhor os clientes existentes e expandir seus negócios durante a pandemia devem se concentrar na limpeza de seus dados primários, garantindo que possam repassá-los facilmente e manter o cliente informado. Isso acelera o insight, muda e permite que eles enviem suas mensagens às pessoas certas com mais rapidez.

Como presidente e CEO, JoAnne Monfradi Dunn é a arquiteta da visão da Alliant para fornecer soluções inovadoras de direcionamento ao público, impulsionadas pelas transações de compra agregadas de vários profissionais de marketing direto ao consumidor. Hoje, a Alliant inova agregando comportamentos de consumidores online e offline e aplicando aprendizado de máquina para gerar públicos otimizados e percepções do consumidor para profissionais de marketing multicanal dos EUA.