Como usar um CDP pode resolver os desafios de ativação e personalização de dados

A tecnologia finalmente avançou ao ponto em que os profissionais de marketing podem usar dados em tempo real de uma forma que seja significativa para os clientes e lucrativa para as empresas.

Percorremos um longo caminho desde “as pessoas que compraram isto, também compraram aquilo”. Considere a experiência de um cliente representante que chamaremos de Jane. Uma rica mãe casada e dona de casa, Jane faz compras em uma loja de roupas nacional online, na loja e, ocasionalmente, por meio do aplicativo. Ao visitar o site do varejista em busca de roupas de ginástica, ela encontra opções de estilo com base em compras anteriores, as compras de clientes com perfis como o dela e os estilos de roupas de ginástica comprados com mais frequência nos fins de semana. Ela adiciona um dos tops de ginástica em oferta ao carrinho de compras e finaliza a compra.

Exceto por um e-mail de acompanhamento, a maioria das interações com o cliente para por aí. Mas eis a aparência deste exemplo quando ativamos os dados de Jane: três dias após sua compra online, o varejista envia a Jane um e-mail com tema de saúde. Intrigada, ela clica no link e assiste a um vídeo sobre como criar filhos saudáveis. Uma semana depois, ela recebe uma mensagem do iPhone sugerindo que ela use o aplicativo móvel da loja para obter um desconto de 15% em um dia em equipamentos de ginástica. Embora ela nunca tenha comprado esses itens neste varejista, Jane aproveita a oferta e compra uma nova sacola esportiva. O que começou como uma simples tarefa de comprar roupas de ginástica acabou sendo uma experiência muito mais envolvente.

Esse marketing ativado por dados com base nas necessidades, interesses e comportamentos em tempo real de uma pessoa representa uma parte importante do novo horizonte de crescimento. Ele pode aumentar as vendas totais em 15 a 20 por cento e as vendas digitais ainda mais, ao mesmo tempo que melhora significativamente o ROI sobre os gastos de marketing em todos os canais de marketing: de sites e aplicativos móveis a - em um futuro não muito distante - fones de ouvido de RV e carros conectados.

Plataforma de dados do cliente: Resolvendo o desafio contínuo da verdadeira personalização

As empresas regularmente testam o impacto de experiências variadas do cliente, mas o fazem isoladamente. Quando tentam aumentar a escala, enfrentam o desafio de entender o que priorizar.

Este é um desafio que continuou a atormentar os profissionais de marketing, apesar da promessa de soluções como gerenciamento de relacionamento com o cliente (CRM), gerenciamento de dados mestre (MDM) e gerenciamento de recursos de marketing (MRM). Essas soluções podem ajudar as empresas a consolidar e otimizar dados, gerenciar a segmentação, organizar o fluxo de trabalho e melhorar o relacionamento com os clientes. Mas eles não tiram total proveito dos sinais digitais que os clientes fornecem. Em vez disso, eles contam com antiquados “puxões de lista”, segmentação básica e campanhas, que carecem de tomada de decisão automatizada, modelagem adaptativa e utilização de dados ágil para dimensionar interações personalizadas.

Entre na Customer Data Platform (CDP) - uma plataforma de descoberta de dados e “tomada de decisão” (isto é, tomada de decisão automatizada). O CDP possibilita aos profissionais de marketing dimensionar as interações com o cliente baseadas em dados em tempo real. E embora o CDP não tenha realmente entrado no Quadrante Mágico do Gartner ou no Forrester Wave, está gradualmente se tornando um conceito padrão da indústria, com um quadro pequeno, mas crescente de plataformas de terceiros emergindo que logo moldarão a categoria.

Quatro etapas para ativar efetivamente seus dados

Incorporar um CDP em sua organização - seja pegando carona em um sistema de gerenciamento de dados mestre existente ou de gerenciamento de relacionamento com o cliente ou começando do zero - requer o domínio de quatro áreas:

1. Base de dados: Construindo uma visão rica do cliente

Muitas empresas já possuem os elementos de uma visão relativamente completa do cliente. Mas eles residem em bolsões distintos em toda a empresa. Somente quando os dados são conectados é que eles ficam prontos para uso. O CDP pega os dados que uma empresa já possui, combina-os para criar um perfil de cliente significativo e os torna acessíveis em toda a organização.

“Alimentar” o CDP começa combinando o máximo de dados possível e desenvolvendo-os ao longo do tempo. A criação de modelos que agrupam perfis de clientes que se comportam e criam valor de maneiras semelhantes requer análises avançadas para processar os dados e o aprendizado de máquina para refiná-los. Com o tempo, conforme o sistema “aprende”, essa abordagem gera subsegmentos de clientes cada vez mais granulares. Os sinais que o consumidor deixa para trás (por exemplo, uma visita ao site, uma compra em um aplicativo, interesse expresso nas redes sociais) podem então expandir o conjunto de dados, permitindo que a empresa responda em tempo real e pense em novas maneiras de se engajar novamente. Além disso, os insights coletados vão além da resposta de um cliente a uma campanha específica, por exemplo, impulsionando o desenvolvimento de produtos mais direcionados.

2. Decisão: Extraia os dados para agir de acordo com os sinais

A função de decisão permite que os profissionais de marketing decidam qual é o melhor conteúdo a ser enviado a um determinado cliente em um determinado momento e canal. Os clientes são avaliados com base em seu valor potencial. Um conjunto de regras de negócios e modelos de regressão (cada vez mais feitos por meio de aprendizado de máquina) combina mensagens, ofertas e experiências específicas com as pontuações do cliente e prioriza o que é entregue e quando. Isso permite que as empresas façam grandes melhorias na forma como se relacionam com seus clientes, desenvolvendo um envolvimento mais relevante e personalizado, dentro de um único canal ou entre canais, com base nas dicas de comportamento do cliente. Esses sinais podem ser básicos, como “carrinho abandonado” ou “navegado, mas não comprou”, ou mais matizados, como atividade por segmento e hora do dia, coletados de dados de clientes de mineração. Na verdade, esses sinais se tornam gatilhos que invocam uma ação. Um mecanismo de decisão desenvolve um conjunto de gatilhos e resultados com base em sinais e ações que a empresa realiza em resposta.

Empresas mais sofisticadas constroem um modelo de decisão que funciona em todos os canais de distribuição. Isso requer técnicas avançadas de modelagem e análise para identificar o impacto de um canal em outro conforme o cliente prossegue em sua jornada de decisão. Uma agência de viagens adotou essa abordagem recentemente e viu a coordenação de mensagens entre os canais gerando um aumento incremental de 10 a 20 por cento nas taxas de conversão e no valor da vida útil do cliente.

A decisão eficaz é baseada em testes repetidos que valida e refina hipóteses e resultados. Com o tempo, eles podem se tornar cada vez mais sofisticados à medida que os modelos e algoritmos se complementam.

3. Design: elaborando as ofertas, mensagens e experiências certas com rapidez

Entender seus clientes e como engajá-los conta pouco sem o conteúdo a ser entregue a eles. Projetar grandes ofertas, no entanto, é dificultado pelo fato de que funções e departamentos dentro das empresas tendem a operar como minifiefdoms. Os proprietários de cada canal testam e envolvem os consumidores exclusivamente em seu próprio canal. Os benefícios reais só podem ocorrer quando as empresas mudam para “salas de guerra”, reunindo pessoas de funções relevantes (marketing, digital, jurídico, merchandising e TI / DevOps) que se concentram em segmentos de consumo ou jornadas específicas.

Essas equipes têm propriedade clara sobre as prioridades do consumidor e a responsabilidade por cumpri-las. A equipe multifuncional desenvolve continuamente novas ideias, projeta hipóteses de como envolver os clientes, concebe experiências e cria ofertas e ativos. A análise ajuda a dimensionar oportunidades, testar o impacto e derivar percepções dos testes. Esse conteúdo é então marcado para que possa ser associado a um acionador e estar pronto para ser usado quando necessário.

4. Distribuição: Entregando experiências entre plataformas

Os sistemas de distribuição são “canos” simples que enviam o anúncio ou a mensagem que os alimenta. Freqüentemente, eles podem ser bastante manuais e apenas enviar comunicações para amplos segmentos de pessoas com pouca adaptação. Mas conecte o mecanismo CDP, com seus gatilhos predeterminados e conteúdo etiquetado, a esse sistema de distribuição e um instrumento de marketing antes contundente torna-se muito mais direcionado, enviando mensagens específicas para diferentes subsegmentos de clientes em todos os canais endereçáveis.

Esse sistema de distribuição costuma ser uma plataforma que vive na nuvem. Outras soluções “pontuais” (soluções de tecnologia de marketing para uma tarefa específica) também podem ser conectadas ao CDP. As melhores plataformas de distribuição criam um ciclo de feedback que envia a resposta do cliente, o envolvimento e os dados de conversão de volta para o CDP. Esse mecanismo permite que o CDP cresça e evolua (por exemplo, respondendo às mudanças nas regras de negócios ou nas pontuações de propensão do cliente), refinando os resultados bem-sucedidos e eliminando os malsucedidos. Lembra da Jane? Se ela recebeu mais do que um número especificado de toques em um período de uma semana, as regras de negócios suprimiriam mensagens adicionais para proteger sua experiência e sentimento em relação à marca.

Implementando a estrutura de ativação de dados

Ao contrário de uma transformação de TI no atacado, implantar um CDP não é uma substituição dos sistemas de dados do cliente atuais, mas sim uma solução operacional que pode pegar carona nos sistemas existentes. Em nossa experiência, muitos profissionais de marketing já possuem uma grande parte da equação de tecnologia de marketing internamente; eles simplesmente não o estão usando corretamente. A promessa de marketing individual ativado por dados não só é possível, mas agora é cada vez mais esperada pelos clientes de hoje. Agora é a chave para transformar transações simples com clientes em relacionamentos duradouros.

Kai Vollhardt é um parceiro da prática de vendas e marketing europeu da McKinsey e coleciona a experiência global do cliente e o trabalho de personalização em escala. Nessa função, ele atende clientes principalmente na Europa e América do Norte em estratégia, transformações comerciais e otimização da jornada do cliente.

* O autor gostaria de agradecer a Julien Boudet, Brian Gregg, Jason Heller e Caroline Tufft da McKinsey & Company por suas contribuições para este artigo.