Big Data e marketing: uma revolução em andamento

Big Data, (em bom francês: a análise de mega-dados), mudou profundamente os processos de vendas e as estratégias de marketing. As duas áreas agora se sobrepõem graças à análise preditiva: não nos contentamos mais em buscar vender um produto em um determinado momento, mas analisamos, no longo prazo, o comportamento dos clientes em relação a produtos ou serviços. , a partir de dados massivos de motores de busca, redes sociais, sites B2B ou B2C.

Para saber tudo sobre os gostos, preferências, comportamentos, desejos, reflexos ou rejeições dos clientes, as empresas estão coletando cada vez mais dados. Esses dados permitem, assim, direcionar melhor as campanhas de e-mail de acordo com os gostos e cores de todos ( automação de marketing ), atrair prospects e depois reter clientes e personalizar o conteúdo da Web (personalização da experiência do usuário). Nos Estados Unidos, já surgiu uma nova disciplina, “ Inteligência de Vendas ”, que permite entender, em profundidade, todas as etapas do processo que finaliza uma venda.

Big data e marketing: surgimento da “Inteligência de Vendas”

Para sites de varejo, ” Sales Intelligence ” coleta os dados comportamentais de um cliente em potencial e / ou cliente e analisa essas informações para oferecer imagens, anúncios ou serviços correspondentes ao seu perfil, seus gostos e sua experiência como usuário ou comprador. O Big Data Prospectivo também é usado para pesquisa B2B, quando uma grande empresa ou um gigante da distribuição precisa identificar mercados e buscar novas oportunidades, em caso de tensão ou declínio. De acordo com as estatísticas e estudos mais recentes, é a coleta de informações comerciais ou o processo de identificação de clientesque mais se beneficia do Big Data, muito antes do rastreamento de qualidade e rastreamento de remessas.

Leads, leads, leads: big data a serviço do conhecimento do cliente

Internos ou externos, esses mega-dados são analisados ​​e cruzados para fornecer à empresa ou site de e-commerce um conhecimento refinado e contextualizado do prospect ou cliente . Esses dados maciços são combinados com análises comportamentais que determinam os diferentes caminhos percorridos pelos usuários em sua busca por informações ou em sua experiência de compra. Aqui, a detecção de leads é fundamental: os dados coletados permitem identificar o nível de maturação de um potencial cliente e seu “lead score”, ou seja, sua porcentagem de compra potencial.

Passamos, assim, de uma folha de informação estática para uma pesquisa de sinais de pista em situação e em tempo real. Esta é a era da experiência e do comportamento. O lead scoring preditivo, portanto, permite não apenas determinar a atração de um produto, a ergonomia de um site ou o prestígio de uma marca, mas também identificar as principais tendências a longo prazo. Anteriormente, o lead scoring clássico começava a partir de uma lista de critérios que deveriam descrever melhor o alvo ideal. Hoje, a pontuação preditiva de leads é baseada em algoritmosque modelam comportamentos e determinam tendências, com base na observação dos clientes existentes. Os algoritmos de segmentação também permitem agrupar os clientes potenciais por categoria (idade, sexo, origem social, profissão, interesses, nível cultural, gostos e preferências, canal de informação, hábitos de consumo, histórico de compras, geolocalização, etc.) .). Isso é chamado de “aprendizagem de máquina”, esse sistema de aprendizado automático de inteligência artificial.

O “machine learning” irá assim explorar os dados massivos e brutos do Big Data para fins de otimização de publicidade, recomendações de produtos ou sugestões de compra.

Detecte o cliente em potencial, desenhe o perfil do cliente, acompanhe sua jornada graças ao big data preditivo

Uma vez que o prospect se torna um cliente, o Big Data preditivo continua sendo eficaz para aumentar as vendas.

Como ?

Construindo a lealdade e determinando o contato mais eficaz. Ele prefere ir a um ponto de venda, está acostumado a comprar pela internet, manda entregar em sua casa ou em um ponto de coleta, é sensível ao marketing por e-mail, em que horários de o dia ou a noite ele costuma comprar? O contato pelo meio mais adequado e no melhor momento permite encontrar o cliente da melhor forma possível e, assim, torná-lo mais receptivo. A análise preditiva também pode melhorar o atendimento ao cliente, porque é baseado em um estudo comportamental refinado: analisaremos as opiniões e necessidades uns dos outros (o que é particularmente destacado em uma pesquisa de qualidade?) e poderemos antecipar os problemas mais frequentemente encontrados pelos clientes. Do que eles estão reclamando? A falta de informação, um produto não conforme, uma entrega excessivamente longa, um consultor ineficaz ou desrespeitoso, etc. E o que eles mais apreciam? A qualidade e conformidade dos produtos, a relação qualidade/preço, a ergonomia do local, as facilidades de reembolso, etc.?

Todos estes dados permitirão a uma empresa melhorar muito a qualidade do seu serviço pós-venda e estabelecer uma relação privilegiada e cada vez mais personalizada com o cliente.

A compra inconsciente em um clique: big data a serviço da jornada do cliente 

De acordo com uma pesquisa da SalesForce de 2016, o rastreamento da jornada do cliente e a satisfação do cliente agora são a principal prioridade e o principal critério de sucesso para 88% das equipes de marketing de alto desempenho. Muito à frente da aquisição de novos clientes e do crescimento da receita.

Antecipar os desejos do comprador sempre esteve no centro da estratégia da Amazon. Mas com o poder da análise segmentada do “machine learning”, o poder da sugestão é ainda maior. Jeff Bezos sugere isso em sua carta anual de 12 de abril aos seus acionistas. Não se trata apenas de antecipar os desejos do usuário, mas de fazer com que ele passe ao ato da compra o mais rápido possível. Em uma espécie de reflexo inconsciente ou imediatismo compulsivo em um clique. Diante de tais estratégias possibilitadas pelos algoritmos da máquina, não se pode deixar de fazer perguntas orwellianas.

  • Estamos caminhando para uma desmaterialização total do ato de compra com o desaparecimento da interface?
  • Estamos caminhando para uma manipulação cada vez maior por parte do vendedor, que acabará assinando a morte de todo livre arbítrio por parte do usuário? 
  • Em outras palavras, novamente, estamos caminhando para uma venda e uma compra que não diz o nome?

Análise preditiva graças ao big data: uma revolução

Ao interferir nas forças de vendas e nos ativos de marketing, a análise preditiva representa um grande avanço no relacionamento com o cliente e uma mudança profunda no funcionamento geral da empresa . Agora é o reino da análise do comportamento do consumidor. Esta é a era das estratégias transversais, do especialista em marketing ao vendedor, do designer ao designer. Graças a dados contextualizados e causalidades finas, o Big Data permite rastrear o prospect ou cliente em tempo real, conhecer seus gostos e hábitos, estimular seus reflexos e antecipar seus desejos.Com, é claro, possíveis desvios. Nada ilustra melhor essa mistura em grande escala do menor dado e da menor pista do que a famosa fórmula de Lavoisier, retirada do pré-socrático Anaxágoras: “Nada se perde, nada se cria, tudo se transforma. »

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