Data Driven Decision de verdade: a diferença entre ter ferramenta e ter cultura

Por Samira Cardoso*

Vejo frequentemente profissionais se perguntando qual ferramenta de dados a empresa deveria adotar, mas, ao meu ver, essa é a pergunta errada. Depois de mais de uma década acompanhando a evolução digital de dezenas de negócios, aprendi que o problema raramente é tecnológico, mas, muito comumente, cultural. Isso porque ser data driven deveria estar ligado a como a organização toma decisões, algo que ainda escapa à maioria das lideranças de marketing.

Os números de mercado confirmam o que se vê na prática. Segundo dados da Gartner, menos da metade das ferramentas de martech adquiridas pelas empresas são efetivamente utilizadas, e análises de marketing influenciam apenas 53% das decisões, com a principal barreira citada sendo dados inconsistentes entre sistemas. Ou seja, as companhias compram a ferramenta, mas não constroem contexto para usá-la de verdade.

Já um levantamento da MarTech.org aponta que 65,7% dos profissionais de marketing consideram a integração de dados o maior desafio de suas stacks tecnológicas, sendo que cerca de 44% das ferramentas de martech são subutilizadas. Acredito que isso ocorre não por elas serem ruins, mas porque foram implementadas sem uma estratégia clara de governança e sem alinhamento entre as áreas que precisam alimentá-las e interpretá-las em conjunto.

Nesse sentido, trago comigo há algum tempo uma provocação que segue relevante: em um cenário onde dados são abundantes, mas decisões conscientes são escassas, vai se diferenciar quem tem mais método, e não informação. Portanto, o que gera valor é a capacidade de combinar métricas com contexto humano, filtrando o que realmente importa para o negócio naquele momento.

A cultura data driven começa quando a companhia define qual pergunta quer responder antes de olhar para o dashboard, e não o contrário. Os indicadores precisam ser escolhidos em função de uma estratégia clara, e nunca acumulados por reflexo. Dessa forma, a virada acontece quando o marketing entende isso e deixa de usar dados para justificar o passado e passa a usá-los para orientar o futuro. Porém, infelizmente muitas organizações ainda analisam os números apenas depois que os resultados aconteceram e as decisões mais relevantes já foram tomadas.

Na prática, construir uma cultura data driven exige três movimentos simultâneos: definir um conjunto de métricas causais que conectem marketing ao resultado econômico real, criar governança compartilhada entre marketing, vendas e finanças, e investir na capacidade humana de interpretar dados com senso crítico. É claro que a tecnologia e seus avanços sustentam esse processo, mas jamais o substituem. Portanto, está cada vez mais claro que o CMO dos próximos anos precisa ser um estrategista que sabe transformar dado em decisão com propósito.

Dessa forma, o maior equívoco que vejo nas empresas é tratar a jornada data driven como um projeto de implementação de plataforma. Ela é, antes de tudo, um projeto de transformação de como as pessoas pensam e decidem. E bato na tecla de que transformação cultural não tem atalho – tem método, liderança e consistência. Vale concluir que compreender verdadeiramente essa realidade e colocar em prática essa mudança é aceitar que o problema nunca foi falta de dado, pois foi, e continua sendo, excesso de decisão sem critério.

*Samira Cardoso é Co-fundadora e CEO da Layer Up, agência de marketing, publicidade e comunicação que oferece estratégias personalizadas, operação eficiente, branding e performance, unindo criatividade, tecnologia e dados

Cultura data-driven e personalização do relacionamento com o cliente

*Por Fernanda Benhami

As abordagens de uso da tecnologia para relacionamento com o consumidor já são bem conhecidas por organizações que buscam estabelecer uma melhor experiência do cliente e mais eficiência operacional. Este conjunto de soluções de negócios é utilizado de diferentes formas por empresas, mas algumas companhias estão à frente nesse processo.

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Ao analisar a evolução do mercado que chamamos de customer intelligence (CI), vemos que as empresas, em geral, ainda precisaram melhorar sua capacidade de conhecimento do cliente. Parte disso inclui entregar mensagens de forma personalizada. Empresas que estão na vanguarda já usam ferramentas de inteligência artificial e analytics para fazer com o que a comunicação chegue de forma individual e personalizada. Porém, é importante destacar que as companhias têm maturidades e necessidades diferentes, e é preciso fazer uma análise setorial para ilustrar o atual estado das coisas.

Melhorar a aquisição de clientes e ter um gasto mais efetivo nas mídias que impulsionam a aquisição é uma prioridade para empresas de telecomunicações, por exemplo, que acompanham as tendências da data-driven economy. Aqui, a inteligência artificial é uma grande aliada, que apoia a identificação de bons leads e como trabalhar com eles. Neste segmento, essas ferramentas estão muito conectadas à retenção e ao valor que o cliente gera para o negócio.

Hoje, sabemos que existe um custo operacional muito grande nas empresas de telefonia; por outro lado, clientes têm uma possibilidade cada vez maior de troca de operadora. Neste cenário, empresas de telecomunicações podem usar a inteligência extraída das informações disponíveis e entregar recomendações para cada cliente individualmente em tempo real. Isso garante a interação com mensagens relevantes e consistentes dentro da jornada do cliente. Bancos e fintechs também fazem uso intensivo dessas ferramentas, pois suas novas propostas e produtos precisam ter essa agilidade na personalização.

Quando pensamos em CI no contexto de varejo, questões como o aumento do ticket médio no e-commerce e a conexão entre o físico e o digital é muito presente. Neste exemplo, se a organização não tem uma plataforma que dá a visibilidade do perfil do cliente nos dois mundos, fica quase impossível realizar a personalização necessária. Por isso, empresas líderes deste setor já buscam CI para poder melhorar os seus resultados.

O desafio em conectar e orquestrar

As vantagens para empresas em relação ao uso de soluções de customer intelligence são evidentes, mas vemos que organizações em mercados globais, incluindo o Brasil, ainda não atingiram um nível avançado nesta frente, em especial no que diz respeito à personalização. O que falta a estas organizações é uma conexão entre os dados gerados e a entrega da personalização de mensagens que importam para o negócio e para o cliente.

Muitas empresas, tanto na América Latina quanto em outros mercados, adquiriram soluções especialistas dentro do contexto de tecnologias de marketing. Isso inclui brokers de SMS, de e-mail e plataformas de marketing cloud que fazem o envio dessas mensagens ao cliente. O elo que falta aqui é a capacidade de fazer a ponte e a orquestração entre as diferentes tecnologias existentes na empresa.

Em conversas com chief marketing officers (CMOs), percebo que uma grande preocupação é entender como é possível tirar proveito de trabalhar, por exemplo, os dados conhecidos do cliente, os dados que o cliente está gerando nos canais digitais e de interação, como chatbots e call center, e usar todas estas fontes de dados de forma conjunta. Ter essa visão clara e abrangente ainda é um desafio significativo.

O caminho, nesta situação, é buscar ferramentas que possam viabilizar uma visão completa do cliente, bem como promover a orquestração de tecnologias existentes. O ideal é adotar uma stack híbrida, pronta para endereçar o desafio que CMOs têm de orquestrar canais e o acesso às informações disponíveis atualmente, e trabalhar isso de uma forma conjunta. Dar atenção a estes dois pontos é um movimento assertivo no que diz respeito a entender – e atender – melhor os clientes de organizações de todos os segmentos.

*Fernanda Benhami é Head de Martech Solutions e Customer Intelligence do SAS.