O futuro da medição de marketing: como vencer em um mundo de dados
Publicados: 2021-11-29Quando comecei minha carreira como analista de pesquisa em 2006, o marketing era muito mais fácil do que é hoje. A indústria estava menos lotada. As oportunidades de pesquisa em publicidade orgânica e paga eram enormes. Os anúncios de resposta direta estavam no auge. Os profissionais de marketing podiam rastrear praticamente tudo.
Provavelmente, o desafio mais difícil foi colocar dados de marketing em silos em planilhas para análises e relatórios. E foi por isso que criei a Supermetrics em primeiro lugar — para ajudar profissionais de marketing como eu a obter todos os dados que desejam sem complicações.
Avançando rapidamente para hoje, medir e consolidar dados de marketing ainda são grandes obstáculos para muitas empresas. E, honestamente, os desafios ficarão ainda mais complexos à medida que o rastreamento se tornar mais difícil enquanto você acumula simultaneamente mais dados.
Neste post, discutirei mais sobre os desafios da medição de marketing e como superá-los.
Se você prefere o mesmo conteúdo em formato de vídeo, confira este episódio do Marketing Analytics Show.
Três principais desafios enfrentados pela medição de marketing
1. O declínio na rastreabilidade
Vamos começar com a morte dos cookies de terceiros.
Os profissionais de marketing costumavam acompanhar toda a jornada do cliente, desde as atividades de marketing até as conversões. No entanto, isso não é mais o caso. Grandes players como Google e Apple estão banindo cookies de terceiros.
Como resultado, será difícil para os profissionais de marketing criar e alcançar o público certo com base em seu comportamento online em outros sites ou aplicativos.
Além disso, avaliar e monitorar seu desempenho de marketing também pode ser uma dor de cabeça. Modelos de medição como atribuição multitoque (MTA) – que depende muito apenas de cliques – se tornarão não confiáveis e potencialmente obsoletos.
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2. A explosão de dados
Você provavelmente conhece o infográfico martech 5000 de Scott Brinker, que ilustra plataformas e ferramentas de marketing atualmente disponíveis no mercado. Provavelmente está mais perto de 10.000 agora.
10.000.
A maioria das empresas acumula mais dados do que pode gerenciar. Mais dados também significam mais dados em silos em suas pilhas de tecnologia. Ironicamente, enquanto a quantidade de dados que sua empresa possui está aumentando exponencialmente, o rastreamento também está se tornando mais difícil.
Há uma batalha contínua para descobrir a melhor maneira de lidar com tudo isso.
3. O aumento da concorrência
Como quase todo mundo está fazendo marketing online hoje em dia, a concorrência é acirrada.
Em 2021, a pessoa média encontra de 6.000 a 10.000 anúncios todos os dias. Os consumidores estão se afogando no conjunto de escolhas, anúncios e mensagens. Os profissionais de marketing precisam descobrir uma maneira de cortar o barulho e se destacar.
Finalmente, um mercado lotado significa que o custo dos anúncios pagos aumentará o tempo todo. Será mais difícil obter um bom retorno sobre o investimento.
Esses três desafios nos levam à pergunta de um milhão de dólares: como as empresas podem preparar suas estratégias de medição de marketing para o que está por vir?
Três etapas para superar os desafios de medição
Etapa 1: aumente seus dados primários
Primeiro, você precisa começar a aumentar seus dados primários. Aqui está o que significa.
Preencha seu CRM com dados de qualidade
Os CRMs são a base do seu negócio. Qualquer empresa que não tenha um CRM precisa investir em um. A chave aqui é manter seu CRM limpo e relevante.
Um ótimo CRM é preenchido com dados de qualidade sobre seus clientes e prospects, não com lixo.
Crie um repositório central para seus dados
Depois de ter um CRM, você quer pensar em trazer seus dados de diferentes fontes, incluindo CRM, análise da web, anúncios pagos e ferramentas de martech, sob o mesmo teto, onde você pode obter rapidamente uma visão geral de suas atividades de marketing.
Quando você está começando e ainda não tem muitos dados, pode usar planilhas como o Planilhas Google ou o Excel para armazenar e analisar seus dados.
À medida que sua empresa cresce, seus dados também crescem. Neste ponto, você pode pensar em mudar de planilhas para um data warehouse como Google BigQuery ou Snowflake.
Repense seus gastos com anúncios
A próxima etapa é reavaliar seu orçamento de publicidade de acordo com os resultados que você está vendo. Embora isso possa parecer óbvio para muitos, é provável que você perca oportunidades aqui e ali se tiver um grande orçamento.
Etapa 2: prepare sua pilha de marketing para o futuro para modelagem de mix de marketing (MMM)
À medida que você continua aumentando seus dados primários, você também desejará analisar a modelagem do mix de marketing. A modelagem do mix de marketing é uma abordagem estatística que usa dados históricos de marketing e vendas para estimar o impacto das atividades de marketing futuras na receita.
Em vez de depender de uma cadeia fraca de ações do cliente, como atribuição multitoque, a modelagem do mix de marketing analisa a relação entre as entradas de marketing e os resultados usando métodos estatísticos.
Modelagem de mix de marketing versus atribuição multitoque
Qual deles é o certo para o seu negócio? Descubra o bom e o ruim de cada abordagem.
Dessa forma, os profissionais de marketing podem alocar melhor os recursos entre diferentes canais e táticas de marketing.
Embora a modelagem do mix de marketing seja principalmente uma técnica válida para anunciantes maiores com orçamento suficiente, você ainda pode preparar sua pilha de tecnologia de marketing para esse tipo de análise.
Vemos muitas empresas migrando para três camadas de pilha de análise de marketing, onde cada camada está um passo mais perto da modelagem do mix de marketing.
Nível 1: A pilha básica de análise de marketing
Os profissionais de marketing que usam planilhas como o Google Sheets e o Excel para relatórios acabarão por encontrar limitações. Quando seus dados se acumulam exponencialmente — tanto dados novos quanto históricos — as ferramentas de planilha ficam sem seus recursos de computação.
Além disso, combinar esses dados entre os canais de marketing e enriquecê-los com dados que não são de marketing em uma planilha.
Para tirar o peso de suas planilhas e aproveitar ao máximo seus dados, você pode adicionar um data warehouse à sua pilha. Sua pilha básica de análise de marketing será mais ou menos assim.
Essencialmente, você deseja mover todos os seus dados para um data warehouse. Você pode usar uma ferramenta como Supermetrics para automatizar a transferência de dados. Fontes de dados ad-hoc, como o Planilhas Google ou o Google Cloud Storage, também podem ser facilmente adicionadas como entradas ao seu modelo do BigQuery.
Além disso, você pode manter ferramentas de BI como Google Data Studio, Looker ou Power BI para geração de relatórios.
Nível 2: separando dados de relatórios de dados brutos
A pilha básica de análise de marketing pode levá-lo muito longe se você estiver no início de sua jornada de dados. No entanto, à medida que sua empresa acumula mais dados, você acabará percebendo que alimentar dados diretamente de fontes para um data warehouse e depois diretamente para uma ferramenta de BI não é uma abordagem ideal. Se você estiver fazendo relatórios diretamente sobre os dados brutos, estará perdendo muitas oportunidades.
E é aí que a pilha de nível 2 é útil.
Na Camada 2, você separará dados 'brutos' de dados 'relatórios'. Você pode fazer limpezas, transformações e enriquecer seus dados antes de alimentá-los para o lado do relatório. Normalmente, você desejará usar cron jobs para processar dados das tabelas brutas em tabelas de relatórios nesta pilha.
Muitas empresas podem ir muito longe com a camada 2. No entanto, para manter a complexidade do pipeline de dados, você precisa depender de documentação e recursos humanos excelentes, que colocam a camada 2 em terreno instável.
Nível 3: como preparar uma pilha de análise de marketing de nível 2 para o futuro
Vemos as empresas mais maduras entrando ou começando a ter o Tier 3. Fundamentalmente, não há muitas diferenças na configuração entre a pilha de Tier 3 e a pilha de Tier 2. A principal diferença aqui reside em quatro elementos:
- Teste : Qual é o sentido de ter uma ótima infraestrutura de dados, mas você não pode confiar nos resultados? Para eliminar as suposições, você precisa ter uma estrutura de teste robusta. Por exemplo, você pode usar uma ferramenta como dbt ou Dataform.
- Orquestração : é uma boa ideia usar uma ferramenta como Airflow ou Google Cloud Composer para lidar com todo o processamento de dados no data warehouse.
- Controle de versão : No desenvolvimento de software, o controle de versão é uma parte crítica do processo. As mesmas coisas podem se aplicar ao lado da infraestrutura de dados. Em caso de erros, o controle de versão ajuda a identificar as causas e problemas com seus dados. Ferramentas como Github e Google Cloud Data Catalog fazem maravilhas.
- Documentação : Por último, mas não menos importante, incentive sua equipe a documentar todo o processo à medida que avança. Você pode usar dbt e Dataform para documentação de código-fonte e Google Cloud Data Catalog para documentação em nível de campo.
Onde você está em sua jornada de análise de marketing?
Montamos um roteiro de análise de marketing que apresenta as três arquiteturas de dados típicas de empresas em crescimento.
Etapa 3: forneça marketing contextual e personalizado usando um data warehouse operacional
Agora vem a última peça do quebra-cabeça. Depois de ter sua infraestrutura de dados em funcionamento, é hora de oferecer uma experiência excepcional aos seus clientes.
Um passo adiante, você pode ter seus dados de marketing e anúncios enviados de volta ao seu data warehouse. Em seguida, você pode criar perfis e modelos de clientes usando SQL. E, finalmente, você pode usar esses dados para otimizar suas atividades de marketing e melhorar suas mensagens.
Isso é algo que apenas 1% dos principais profissionais de marketing fizeram até agora. Há uma barra alta para entrar. Você precisaria de uma equipe de dados sofisticada para fazer isso.
Mas, essencialmente, ajudará você a entender todo o ciclo de vida do cliente e a criar experiências personalizadas para seus clientes.
Sua vez
Concluindo, não importa o que o futuro reserva, você pode ficar à frente da curva construindo uma infraestrutura de dados sólida. E isso começa com:
- Aumentando seus dados primários.
- Preparando sua pilha de análise de marketing para o futuro para modelagem de mix de marketing.
- Entrega de marketing personalizado usando um data warehouse de análise operacional.
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