Ponto de verificação de meio do ano: três estratégias de marketing dependentes de dados

O início da segunda metade do exercício fiscal é um ponto natural para as empresas olharem para trás e reavaliarem.

Em qualquer ano, os profissionais de marketing podem olhar para trás, para as metas estabelecidas em janeiro, e comparar os valores reais com as projeções. Mas, devido aos eventos atuais, muitos descobrirão que meados do ano de 2020 é tudo, menos 'como planejado' em vários níveis.

Uma avaliação no meio do ano sobre o que funcionou e o que não funcionou neste ambiente operacional sufocado será fundamental - especialmente em canais digitais, que foram o principal modo de vendas na maioria das regiões por muitos meses.

Você alcançou e engajou os clientes de maneira eficaz? Existe algum padrão de abandono do carrinho? O que você pode aprender com essas descobertas que informará uma recuperação mais forte no segundo semestre?

Quer você esteja priorizando uma estratégia de individualização para sua base existente ou buscando novos clientes potenciais na segunda metade do ano, a inteligência contextual pode ajudar a gerar valor real.

Validar e enriquecer os dados do cliente da sua marca com inteligência abrangente de terceiros pode fornecer uma compreensão mais profunda e holística dos clientes existentes e potenciais.

Saber mais sobre preferências, necessidades, hábitos e comportamentos fora das interações de marcas conhecidas pode ajudar os profissionais de marketing a aprimorar suas novas mensagens e táticas de aquisição.

Não sabe como começar? Considere como a inteligência contextual pode ajudá-lo a atingir seus objetivos na segunda metade e depois:

1) Aumente seu banco de dados

Além de manter os clientes existentes satisfeitos, o objetivo número um de quase todas as empresas é aumentar sua base. Essa meta nem sempre é fácil de alcançar; envolve descobrir - e então alcançar - novos públicos em potencial.

A maneira mais confiável de fazer isso é por meio de uma análise aprofundada dos perfis de clientes existentes e atuais, antes de buscar novos grupos de consumidores com características semelhantes.

Um conjunto de dados robusto e em constante evolução pode ajudar os profissionais de marketing a fazer as duas coisas.

Em primeiro lugar, as empresas podem detalhar os dados que mantêm sobre seus melhores e mais leais clientes para obter uma melhor compreensão de quem são, incluindo hábitos e atributos específicos, e onde eles 'vivem' no ecossistema.

Em segundo lugar, as empresas podem comparar esse modelo de cliente mais articulado com grandes volumes de dados de consumidores de terceiros para adicionar inteligência contextual e identificar clientes em potencial com maior precisão.

É mais do que apenas dados; em vez disso, trata-se de compreender os comportamentos correlativos do consumidor.

Por exemplo, usar onde os consumidores vivem, o que eles gostam, quantos segundos eles gastam olhando para um determinado tipo de publicidade ou plataforma online e, em seguida, usar essa inteligência para encontrar perfis semelhantes com características sobrepostas é ideal para publicidade de marca.

É um processo de duas etapas de enriquecimento constante de dados próprios para construir um perfil de cliente mais tridimensional e, em seguida, usar isso para fazer escolhas de melhor qualidade sobre a aquisição de clientes. E, em última análise, trata-se de colocar os consumidores certos na frente do marketing adequado na plataforma certa.

2) Compreender o cliente 4.0

Você pode pensar que conhece bem o seu cliente, mas, na verdade, está apenas lidando com um fragmento de sua existência mais ampla. Às vezes, o que você não sabe sobre eles significa que seus esforços de marketing erram o alvo.

Hoje em dia, os compradores são inundados com anúncios competindo por sua atenção, e cada vez mais os consumidores têm uma tolerância baixa para conteúdo mal avaliado ou irrelevante. Brendan Witcher, analista principal da Forrester, ilustra bem isso:

“Se você enviar um e-mail para 10 milhões de pessoas e, no ano passado, obtiver 1.000 vendas, este ano você terá 1.500 vendas, com a alta de todos como, 'Oba, 50% de aumento nas vendas!' Exceto que você era irrelevante para 9.998.500 pessoas. Você faz isso 136 vezes por ano, três e-mails por semana, quão saudável você acha que seu arquivo de cliente vai ser? ”

A individualização é fundamental, alimentada por dados de terceiros que preenchem as lacunas. Quanto menos erros uma marca tiver, maior será a probabilidade de atrair novos clientes e manter a fé de sua base de fãs existente.

Essa estratégia de intenção é crítica, pois apenas 20% dos compradores globais acham que as ofertas que recebem dos varejistas são sempre relevantes ou personalizadas, de acordo com o Oracle Retail Annual Consumer Research Report.

Dados de clientes de terceiros, provenientes de uma variedade de aplicativos, centrais de atendimento e plataformas sociais, podem adicionar novos pontos de referência aos perfis de clientes, ajudando a moldar e aprimorar uma impressão mais nítida e precisa que pode informar um melhor envolvimento.

Saber quando as transações acontecem, como os clientes reagem a interfaces específicas e como a sazonalidade afeta os comportamentos pode ser crítico para impulsionar as vendas.

Além dos anúncios, um relacionamento mais pessoal e lucrativo com os clientes existentes pode ser cultivado com uma avaliação de melhor qualidade dos dados acumulados de programas de fidelidade. Trata-se de entregar exatamente o que as pessoas desejam e quando desejam.

3) Use os dados para tomar decisões de negócios mais inteligentes

O marketing eficaz depende de decisões de negócios confiáveis, e insights mais bem informados sobre o cliente também podem desempenhar um papel catalítico essencial aqui.

Desde a otimização de sortimentos até o planejamento do local, toda a empresa se beneficia de uma imagem mais completa do cliente e amplia a perspectiva.

Garantir que o insight adquirido seja combinado com as dicas externas corretas para enriquecê-lo - sejam dados de localização do cliente coletados de remessas de pedidos pela web ou tendências generalizadas e comportamentos de compra - fornece uma fórmula sólida para todos.

Na verdade, qualquer decisão de varejo, da variedade oferecida às promoções servidas no caixa, pode ser apoiada por uma visão de dados de um profissional de marketing. Quando esses dados são atualizados e reavaliados de forma consistente, eles podem fornecer inteligência precisa e atualizada para os negócios.

Ao incorporar inteligência artificial e aprendizado de máquina em sua pilha de tecnologia, você pode obter feedback sobre a eficácia dos novos insights de dados na prática, permitindo que você atualize e adapte rapidamente sua abordagem de varejo para otimizar seu marketing.

Os dados não substituem a experiência ou intuição humana. Uma trifeta de análises descritivas, prescritivas e preditivas pode ser uma vantagem competitiva quando se trata de tomar decisões direcionadas que impulsionam o crescimento.

Reforçar os dados próprios com visão do ambiente mais amplo trará uma dimensão totalmente nova que pode apoiar as estratégias de varejo baseadas em dados existentes, aumentando o sucesso na segunda metade do ano e além.