Como projetar um processo eficaz de análise de dados B2C

Um processo produtivo de análise de dados permite que as equipes de marketing meçam corretamente seu desempenho, tanto atual quanto histórico, além de fazer previsões confiáveis ​​e otimizar as estratégias de acordo.

Este tem sido um fator chave para o sucesso das principais marcas B2C como Amazon, Netflix e Walmart. À medida que os consumidores continuam a explorar os caminhos digitais para atender às suas necessidades diárias, os executivos de marketing B2C em todos os setores estão reconhecendo a importância da análise de dados para fornecer experiências de qualidade aos clientes e aumentar o ROI.

Este guia discutirá a importância de ter uma configuração de análise de dados, além de orientá-lo no processo de design e implementação em sua empresa.

A ascensão da complexidade da jornada do cliente

A necessidade de uma configuração abrangente de análise de dados vem da complexidade cada vez maior da jornada do cliente e das expectativas dos clientes de uma experiência personalizada.

Na verdade, 71% dos clientes consideram as interações personalizadas como padrão e 76% ficam frustradas quando não as recebem. Marcas que falham na personalização correm o risco de perder 38% de seus clientes, de acordo com um estudo do Gartner. Vamos decompô-lo mais abaixo.

Nos EUA e em muitas partes da Europa, uma família média tem acesso a pelo menos 7 dispositivos conectados, muitos dos quais podem ser usados ​​para interagir com marcas por meio de pesquisa, e-mail e mídia social, entre outros. Embora isso apresente às empresas B2C oportunidades de alcançar mais clientes, também torna o marketing e as vendas mais demorados e desafiadores.

Do estágio de descoberta à conversão, um cliente percorre um longo caminho, geralmente com média de oito pontos de contato. Imagine que 92% dos clientes visitam lojas online sem a intenção inicial de fazer uma compra. Na verdade, 25% desses clientes visitam para comparar preços e recursos da concorrência, enquanto 45% visitam para saber mais sobre produtos e serviços específicos. As atividades de marketing continuam mesmo fora da loja online – nas mídias sociais, sites de comparação, mecanismos de pesquisa e outras plataformas. Mesmo após a conclusão de uma compra, a jornada do cliente continua e essas pessoas desejam recomendações e ofertas personalizadas.

Dito isso, o marketing para clientes em vários pontos de contato exige e gera enormes volumes de dados. Esses dados contêm informações sobre o comportamento do consumidor em diferentes estágios da jornada de conversão, suas necessidades exclusivas e como criar ofertas personalizadas que provavelmente serão atraentes para eles.

O manuseio de grandes volumes de dados de várias fontes pode ser demorado, caro e propenso a erros. As empresas geralmente acabam com dados em silos e de baixa qualidade, o que diminui a qualidade das experiências que fornecem aos clientes. Isso, por sua vez, leva à perda de cerca de US$ 4,7 trilhões em vendas globais ao consumidor.

Para quebrar o ciclo, as empresas precisam aproveitar a tecnologia moderna e as práticas de gerenciamento de dados.

Operações orientadas a dados: acessibilidade de dados e dados limpos

Em um webinar da InfoTrust e Forrester, o analista sênior Richard Joyce disse: “apenas um aumento de 10% na acessibilidade de dados resultará em mais de US$ 65 milhões de receita líquida adicional para uma empresa típica da Fortune 1000”.

Acessibilidade de dados é tornar os dados acessíveis para uso dentro de uma organização. Isso significa que pessoas de vários departamentos e com diferentes experiências no processamento de dados sabem onde ou como podem acessar ou solicitar dados e obtê-los em um estado utilizável.

A acessibilidade aos dados limpos é um dos principais aspectos de uma empresa B2C orientada a dados. Ele permite que os departamentos voltados para o cliente acessem insights de missão crítica, levando a conversões mais altas e a um aumento no lucro líquido, conforme mencionado acima. Os muitos benefícios da acessibilidade de dados também incluem o seguinte.

Melhor tomada de decisão

Quando os dados são acessíveis e utilizáveis ​​por executivos de vários departamentos, é mais fácil para cada líder entender o desempenho geral dos negócios da empresa e como as atividades de sua equipe contribuem para o objetivo final.

Essas informações são cruciais para ajudá-los a tomar decisões e implementar estratégias que produzam resultados positivos e aproximam a empresa de seus objetivos. É importante ressaltar que a qualidade dos dados utilizados na tomada de decisão nunca deve ser ignorada.

De acordo com o Gartner, as empresas perdem em média US$ 15 milhões por ano devido a decisões baseadas em dados de baixa qualidade.

Saiba como medir e melhorar a qualidade dos dados

Qualidade de dados aprimorada

Os silos são os principais culpados por dados de baixa qualidade nas empresas. Quando os dados são isolados em vários departamentos, duplicações e inconsistências podem ocorrer, e torna-se difícil construir uma visão holística dos clientes, parceiros e produtos da empresa. Segundo o MIT, dados de baixa qualidade podem fazer uma empresa perder de 15% a 25% de sua receita.

No entanto, quando os dados se tornam acessíveis, a situação muda. As equipes obtêm dados mais atualizados, duplicatas e informações inconsistentes são eliminadas, melhores insights são gerados e a empresa lucra mais.

Alocação de orçamento mais eficaz

Quando você tem acesso a dados devidamente organizados, torna-se possível identificar os canais e estratégias que trazem os melhores resultados. Saber disso permitirá que você justifique cada despesa e aloque mais orçamento para áreas de alto desempenho.

Melhor experiência do cliente

A polinização cruzada de dados do consumidor entre as equipes voltadas para o cliente permite que os vários departamentos obtenham insights mais profundos sobre como os clientes se comportam e suas necessidades exclusivas em cada etapa de sua jornada. Isso é fundamental para gerar conteúdo de capacitação de vendas, criar ofertas personalizadas e estabelecer melhores relacionamentos com os clientes.

Projetando um processo de análise de dados para empresas B2C

A análise de dados envolve seis fases principais, amplamente conhecidas como o ciclo de vida da análise de dados.

Esta seção discutirá como construir um processo de análise B2C usando as várias fases de um ciclo de vida de análise de dados.

Descoberta e Preparação

O estágio de descoberta se concentra mais nas necessidades do seu negócio do que nos dados em si. Aqui, você precisará definir metas claras para sua equipe e traçar estratégias sobre como alcançá-las. Você precisará examinar as tendências em seu setor e fazer uma avaliação dos recursos disponíveis e dos requisitos de tecnologia.

Depois, você identificará quais são as fontes de dados da sua empresa e a história que deseja que seus dados contem. Esses dados geralmente passam por um teste de hipóteses, onde você resolve as necessidades do seu negócio com base nos cenários atuais do mercado.

Após a fase de descoberta, segue-se a fase de preparação. Aqui, o foco passa dos objetivos de negócios para os requisitos de dados. A preparação de dados envolve a captura, processamento e limpeza de dados de negócios recebidos de fontes internas e externas. Os dados coletados podem ser estruturados (com padrões definidos), semiestruturados ou não estruturados.

Como uma marca B2C, suas fontes de dados podem incluir Amazon Advertising, Facebook Ads e Shopify.

Planejamento e construção de modelos

Agora que você capturou os dados necessários, a próxima etapa seria carregar e transformar os dados. É disso que trata a fase de planejamento do modelo.

Existem várias técnicas que você pode usar para carregar seus dados no sandbox de análise. Os dois principais tipos são:

1. Extrair, transformar e carregar (ETL): esse procedimento extrai e transforma dados usando regras de negócios predefinidas antes de carregá-los na sandbox.
2. Extrair, carregar e transformar (ELT): Aqui, você carrega os dados brutos na sandbox e transforma os dados posteriormente.

Leia nosso guia para iniciantes sobre processos ETL

Dados sujos podem ser filtrados ou completamente removidos nesta fase. Outras técnicas que você pode empregar incluem agregação de dados, integração e depuração.

A fase de construção envolve o desenvolvimento de conjuntos de dados para fins de treinamento e produção. Aqui, você contará com técnicas como árvores de decisão, regressões logísticas e redes neurais. Esta etapa também abrange a execução do modelo projetado, e a natureza do ambiente de execução é definida e preparada para que seja mais fácil expandir caso seja necessário um ambiente mais robusto.

Comunicação de resultados

Esta etapa envolve tornar os resultados da execução do seu modelo conhecidos pelas partes interessadas dentro da empresa. As partes interessadas examinarão seu relatório para determinar se ele atende aos critérios de negócios estipulados na fase de descoberta. Isso envolve a identificação de descobertas críticas da análise, a medição das metas de negócios associadas aos resultados e a geração de um resumo digerível para as partes interessadas da empresa.

Operacionalização

Esta etapa envolve mover os dados do sandbox e implementar o modelo em um ambiente da vida real. Os dados são constantemente monitorados e analisados ​​para garantir que os modelos gerados retornem os resultados esperados. Você sempre pode voltar para fazer ajustes se os resultados não forem os esperados.

Automatizando a análise de dados com o Improvado

Criar e gerenciar pipelines de dados manualmente pode ser um processo demorado, intensivo em recursos e propenso a erros, especialmente para empresas de nível empresarial com petabytes de dados.

Em média, engenheiros de dados em empresas de nível empresarial gastam 40% de seu dia de trabalho corrigindo dados ruins e pipelines de dados quebrados.

A natureza propensa a erros do ETL manual é agravada pelo ritmo lento em que os engenheiros de dados detectam incidentes no pipeline. De acordo com Wakefield, os engenheiros levam em média quatro horas para detectar erros e cerca de nove horas para corrigi-los.

Isso leva à ocorrência frequente de dados incorretos, que por sua vez impactam 26% da receita dessas empresas. Para conter a ameaça de dados ruins, as empresas precisam aproveitar plataformas de ETL automatizadas como o Improvado.

O Improvado é uma plataforma de dados de receita que automatiza análises e relatórios de marketing omnicanal em escala. A plataforma automatiza as áreas cruciais do ciclo de vida de análise de dados da sua empresa (agregação, transformação e limpeza), fornecendo dados limpos e prontos para análise para o armazém, BI, análise ou ferramenta de visualização desejados.

Isso economiza até 90% do tempo de geração de relatórios, oferece mais controle sobre os dados da sua empresa e, por fim, aumenta seu ROI.

Ficar à frente da curva

Com o cenário do consumidor se tornando mais complexo a cada dia, as organizações orientadas por dados continuaram à frente da curva, reforçando sua pilha de análise com plataformas de receita omnicanal automatizadas e deixando o ETL manual para trás.

Isso permite que eles centralizem os dados existentes, dimensionem com novas fontes de dados e se concentrem na descoberta de insights impactantes e orientados para o crescimento.

Se você quiser saber mais sobre como o Improvado pode ajudar a estabelecer um processo de análise de dados robusto e escalável para sua empresa, sinta-se à vontade para entrar em contato. Ficaremos felizes em ajudar!