O marketing direcionado por dados é quando as equipes deste setor constroem suas estratégias com base na análise de big data.
Isso oferecerá ideias sobre as preferências do cliente e tendências mais amplas que podem impactar o sucesso de uma campanha. Desta forma, não mostrará propagandas de tênis para quem deseja roupas sociais.
Embora uma abordagem como essa fosse rara antigamente, a variedade de canais de mídia que tendem a ser nichados e as expectativas em evolução do consumidor, tornaram a análise de dados um processo essencial, seja no ramo de Laudo Avcb, de engenharia ambiental ou qualquer outra.
Quer entender melhor sobre o tema? Então, vem com a gente.
Resumo da Postagem
O que é Marketing direcionado por dados?
Uma abordagem de planejamento de mídia orientada por dados é auxiliada por um sem número de informações às quais as organizações têm acesso.
As equipes de marketing coletam informações por meio do uso de aplicativos ou sites e, com uma boa separação de atribuição, podem se aproximar das interações da marca ao longo da jornada do cliente.
Quando tudo isso é analisado, estarão diante de todos os ativos criados e, consequentemente, daqueles que geraram mais engajamentos, além dos canais que ofereceram o maior retorno sobre investimento e muito mais.
Com base nessas descobertas, as marcas aprimoram suas campanhas para garantir grandes experiências àqueles que já estão fidelizados e a outros que têm interesse.
Isso é tão imprescindível quanto um Grupo Gerador De Energia para um evento de música, por exemplo.
Como usar o marketing direcionado por dados?
- Determine quais dados você precisa
Isso vai depender do objetivo da sua estratégia. Se estiver tentando criar perfis de usuário, priorizará a coleta de informações do consumidor.
Mas se quiser rastrear o caminho até a compra e a jornada do cliente, concentre-se nos dados de atribuição.
Depois da meta traçada, certifique-se de ter estabelecido KPIs que permitirão medir o sucesso do seu programa. É importante entender o intuito na utilização dos dados.
Agir em conjunto com sua equipe para encontrar as lacunas que possam existir nos padrões atuais e determinar como preencher essas lacunas é o procedimento correto a se fazer.
- Implementar práticas recomendadas de qualidade de dados
Novamente, se o seu programa orientado a dados for baseado em informações imprecisas ou incompletas, não verá resultados positivos.
Na verdade, poderá tomar um caminho que afastará os interessados pelos produtos do fechamento das compras.
Para minimizar esse risco, como se trocasse as antigas pontes de terminais por um Circuito Impresso novíssimo, certifique-se de estabelecer políticas claras de qualidade de dados.
Isso garantirá que suas decisões sejam tomadas com base em detalhes atuais e representativos. Tudo isso deve ser implementado em todos os departamentos para garantir que cada equipe registre as mesmas informações no mesmo formato.
As principais dimensões de qualidade de dados a serem consideradas são:
- Completude / Abrangência;
- Consistência;
- Precisão;
- Formato;
- Prazo;
- Validade;
- Integridade.
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