Marketing de base de dados

O que é marketing de base de dados?

O marketing de base de dados é a prática de aproveitar os dados dos clientes para enviar mensagens de marketing mais personalizadas, relevantes e eficazes aos clientes (tanto existentes como potenciais). Embora o termo marketing de base de dados possa ser aplicado a programas de marketing que visam a aquisição de novos clientes, a enorme quantidade de dados disponíveis sobre os clientes existentes (e o alto valor relativo de mantê-los) torna-o muito mais valioso no âmbito do marketing de clientes.

Implementação de uma base de dados de marketing para marketing personalizado

Embora a implementação de uma base de dados de marketing em grande escala não seja um conceito novo, dois fatores recentes tornaram esta abordagem ao marketing personalizado mais prática de implementar:

1. Atualmente, as empresas normalmente recolhem e têm acesso a grandes quantidades de dados de clientes.
2. Novas tecnologias poderosas permitem que as empresas extraiam e analisem os dados dos seus clientes para compreender melhor os seus desejos e necessidades, segmentá-los em pequenos e homogéneos microsegmentos e até mesmo prever como os clientes individuais se comportarão no futuro próximo.

O objetivo principal do marketing através de uma base de dados de informações de clientes é utilizar todos os dados de clientes disponíveis para estabelecer e manter uma relação bem-sucedida, mutuamente benéfica e de longo prazo com cada cliente. Com uma compreensão profunda de como a empresa pode agradar — e agregar valor — a cada cliente, as empresas são capazes de desenvolver os tipos de relacionamentos com os clientes que levam à lealdade dedicada à marca, à ampla promoção boca a boca e a um valor de vida útil do cliente significativamente maior.

As fontes de dados de clientes utilizadas no marketing de bases de dados

Existem muitas fontes internas e externas de dados que as empresas podem agregar para construir uma base de dados de visão única do cliente. Estas incluem:

• Dados de aquisição – quando e como o cliente chegou ao site/aplicação inicialmente, através de qual canal/afiliado, em resposta a qual campanha promocional, etc.
• Dados demográficos – idade, sexo, estado civil/situação familiar, escolaridade, endereço físico, etc.
• Histórico de atividade no site/aplicação – páginas visitadas, frequência das visitas, produtos pesquisados ou jogos jogados, funcionalidades utilizadas, etc. (incluindo a atividade registada antes do registo ou da primeira compra)
• Histórico de compras/gastos – número de compras, número de itens comprados (total e média por compra), preços dos itens comprados, datas/intervalos de compras anteriores
• Histórico de resposta à campanha – quantas campanhas os clientes receberam, como e com que frequência responderam, a que tipos de campanhas responderam e através de quais canais
• Dados do programa de fidelidade – nível de fidelidade conquistado, pontos ganhos, promoções resgatadas, etc.
• Inquéritos e questionários aos clientes – respostas dos clientes aos inquéritos e até mesmo o facto de o cliente ter dedicado tempo para responder a um inquérito!
• Histórico de correspondência – registos de todas as interações entre um cliente e a marca
• Dados de localização – localizações geográficas registadas nos dispositivos móveis do utilizador
• Atividade nas redes sociais – tópicos e nomes de marcas discutidos, avaliações de aplicações, detalhes do perfil, etc.
• Dados de adtech de terceiros – outros sites navegados, anúncios clicados, dados de intenção de compra, indicadores demográficos, etc.

É importante que as várias fontes de dados sejam combinadas de forma a que os dados sejam limpos (sem erros), atualizados e corretamente ligados a cada cliente individual. Cada um destes requisitos pode representar um desafio, especialmente a necessidade de associar todos os dados do cliente, de todas as fontes, a um identificador único do cliente. Somente quando todas as fontes de dados forem coletadas e vinculadas corretamente a clientes individuais é que as promessas do marketing de banco de dados poderão ser realizadas.

Felizmente, a tecnologia trouxe grandes vantagens em todas essas áreas nos últimos anos, o que torna prático – talvez até obrigatório! – que as empresas implementem soluções de marketing de banco de dados e colham os benefícios.

Colocando o marketing de banco de dados em ação

O principal valor do marketing de banco de dados é que ele permite que uma marca se comunique com os clientes de forma que eles sintam que estão envolvidos em uma conversa individual com a marca. Conhecer realmente os clientes – seus desejos, necessidades, preferências, tendências e até mesmo seus prováveis comportamentos futuros – permite que a marca faça com que eles se sintam compreendidos e apreciados, sem desperdiçar seu tempo ou tratá-los com condescendência com comunicações irrelevantes. Este alto grau de personalização e relevância das mensagens incorpora a «inteligência emocional», o que naturalmente resulta em clientes mais envolvidos, mais fiéis à marca e que permanecem clientes ativos por mais tempo.

Este processo começa com uma segmentação de clientes em várias camadas, com base nos dados disponíveis no armazém de dados de clientes. Os métodos básicos de segmentação dependem de um ou mais campos da base de dados, tais como características demográficas, atividade no website/aplicação, padrões de compra e padrões de resposta a ofertas anteriores. Segmentações mais complexas aproveitam a análise de vários pontos de dados, utilizando métodos como a análise de recência, frequência e monetária (RFM) ou análise de cluster. As abordagens de segmentação mais sofisticadas encontram-se na família de soluções de modelagem preditiva de comportamento, que funcionam bem para prever o comportamento futuro de um cliente, estimar o valor da vida útil do cliente (LTV), a probabilidade de cancelamento e outros fatores futuros.

Ao combinar as várias abordagens de segmentação, os profissionais de marketing conseguem alcançar a microsegmentação do cliente ou mesmo a segmentação ao nível individual (que às vezes é chamada de marketing de segmento único). Isso resulta em interações personalizadas altamente relevantes que exibem inteligência emocional e podem superar com sucesso o ruído no mundo saturado de marketing de hoje.

Os resultados incluem um aumento dramático no envolvimento do cliente, gastos, lealdade a longo prazo e rentabilidade geral.

Os dados também podem ajudá-lo a impulsionar recomendações inteligentes de produtos. Se quiser saber mais, assista ao mini-workshop de 2:28 minutos ou leia a transcrição aqui.

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Usos adicionais da base de dados de clientes

Informações valiosas sobre os clientes para o marketing estratégico de bases de dados

A análise dos dados agregados dos clientes pode gerar informações valiosas e até mesmo levar a uma evolução estratégica. Além das aplicações práticas do dia a dia que o marketing de bases de dados possibilita, as empresas podem explorar os seus ricos dados de clientes para analisar a sua base de clientes e obter informações estratégicas que têm o potencial de melhorar vários aspetos do negócio ou até mesmo remodelar a própria marca.

Apenas dois exemplos possíveis disso são acompanhar o equilíbrio das receitas futuras esperadas provenientes de clientes existentes versus novos clientes e determinar o equilíbrio entre clientes de alto valor (VIP) e clientes de baixo valor e clientes ocasionais.

Melhor atendimento ao cliente

Uma vez criado para fins de marketing de retenção personalizado, o armazém de dados de clientes também pode ser usado para melhorar o suporte ao cliente, geralmente por meio da integração com o CRM e/ou sistema de call center da empresa. Quando um cliente entra em contacto com a marca para obter atendimento por telefone, e-mail ou canal de rede social, os representantes da empresa podem acessar o banco de dados de visão única do cliente e acessar instantaneamente tudo o que a empresa sabe sobre o cliente. Isso permite respostas mais relevantes e personalizadas, que melhoram ainda mais a perceção dos clientes sobre a marca como uma que realmente os «entende».

Melhoria na seleção/desenvolvimento de produtos

Outro benefício é a mineração de dados de clientes para uma melhor compreensão dos produtos ou serviços que eles desejam. Por exemplo, ao cruzar padrões de compra/engajamento e parâmetros demográficos, uma marca pode descobrir insights importantes sobre seu mix geral de produtos. Afinal, um ótimo marketing e atendimento ao cliente têm limites — a oferta deve ser aquela que o mercado-alvo deseja!

O software líder em marketing de banco de dados

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