Os profissionais de marketing passaram a última década perseguindo melhores dados do cliente. No entanto, para todo o investimento, a maioria ainda luta para obter as idéias necessárias para gerar resultados reais. Por que? Porque estamos enquadrando o problema tudo errado.

Por que a conversa sobre dados do cliente continua perdendo a marca

A conversa sobre os dados dos clientes tem sido a raiva nos círculos de tecnologia de marketing na última década, e perdemos o enredo. Pense nos projetos semi-acabados, agitou CDPs e iniciativas paralisadas. Na última década, houve bilhões de bilhões, inúmeras startups começaram e avanços tecnológicos monumentais. No entanto, quando falo com perspectivas, eu ainda costumo ouvir coisas de profissionais de marketing como

• “Não temos dados básicos em nossos sistemas para segmentação”.
• “Não podemos fazer a segmentação que queremos.”

Por um longo tempo, culpei os profissionais de marketing por não serem mais técnicos, cedendo as responsabilidades essenciais de conhecer o cliente em conscientizar e atingir o risco e as equipes de dados corporativas. As razões são mais complexas, mas o ponto permanece. Mais recentemente, considerei o enquadramento os dados do cliente como parte do problema.

Ao discutir dados, a conversa se aproxima da governança, qualidade, custo e segurança. Perdemos de vista o que os profissionais de marketing realmente precisam: insights e análises. O resultado? Uma década de investimentos mal aplicados e os profissionais de marketing prenderam sem acesso significativo às idéias dos clientes.

Se queremos resultados reais de negócios – crescimento, lealdade, ROI – é hora de parar de falar sobre dados de clientes e começar a falar sobre análise de clientes.

A era da análise do cliente

Os profissionais de marketing e tecnólogos de marketing – é hora de se afastar dos “dados do cliente” e adotar a análise de clientes.

A análise do cliente muda a conversa da governança, qualidade dos dados, custo e segurança – tópicos importantes que pertencem principalmente a ela. Embora seja essencial para qualquer esforço bem -sucedido de CDP ou ativação de dados, a dependência excessiva leva a iniciativas lentas e onerosas com resultados desapontadores.

A reformulação da iniciativa como análise de clientes traz o foco de volta à segmentação, insights, IA, modelos preditivos e, o mais importante, resultados de negócios.

Você não precisa de mais dados – você precisa de informações. E você precisa saber o básico:

• Quem são seus clientes?
• Quando eles compraram pela última vez?
• Qual é o LTV do cliente?
• Quais produtos ou preferências eles têm?
• O que o cliente provavelmente fará ou comprará a seguir?
• Você tem consentimento para enviar mensagens para o cliente?

Você não precisa de conjuntos de dados enormes e caros. Você precisa do Cliente 101, Análise Preditiva e um sólido plano de teste e medição. Isso coloca as equipes de profissionais de marketing e análise no banco do motorista, mudando de adoção lenta para testes e aprendizagem rápidos. Como setor, precisamos discutir a análise de clientes, não os dados do cliente.

Cavar mais fundo: como aumentar a pesquisa de mercado e coletar informações de clientes com IA

Analítica de clientes como acelerador de iniciativa

Minha empresa recentemente integrou um cliente de varejo a um CDP popular. Não o chamamos de CDP – embora o Instituto CDP diga que está. O objetivo dos dados do cliente era a análise do cliente. O cliente precisava da resolução básica de identidade determinística para criar segmentos para personalização no local em seu CMS. Eles concluíram a integração em 30 dias com quatro casos de uso ao vivo – custo total: menos de US $ 100.000 em software e serviços profissionais.

Outro cliente mudou as responsabilidades importantes de uma iniciativa de dados do cliente para sua equipe de análise. Dentro de um mês, eles tinham dezenas de modelos preditivos ao vivo e lançaram casos de uso de alto valor apenas duas semanas depois.

Contraste o típico CDP integrado, que envolve trechos de meses focados quase exclusivamente na qualidade dos dados. As barracas de momento, as partes interessadas mudam e a iniciativa é depresentada antes que o valor seja realizado. Eu já vi esse padrão se repetir na última década.

Mas quando as empresas equipam as equipes de análise com os dados necessários para a análise de clientes, elas podem se mover muito mais rápido – e fornecer muito mais – do que os projetos tradicionais de dados de clientes.

Segmentação e pontuação: como a análise de clientes robusta ajuda

Segmentação e pontuação são dois dos casos de uso mais comuns de marketing para dados de clientes. Eles raramente são complexos, e ferramentas como a IA os tornam ainda mais fáceis.

Por exemplo, concluímos recentemente um cliente 101 para um varejista B2B2C de US $ 2 bilhões. O marketing liderou a iniciativa, enquanto foi fundamental para aprovar o design e a segurança do armazenamento de dados. A equipe incorporou um assistente de IA de linguagem natural, permitindo que os usuários de negócios executem consultas SQL complexas e criem novos segmentos de usuários.

Isso acontece sem sobrecarregá -lo, e a equipe de marketing se move muito mais rápido. Em apenas cinco meses, o projeto gerou um aumento de 15% em troca dos gastos com anúncios e um aumento de 20% nas taxas de conversão de correspondências selecionadas de catálogo.

Cavar fundo: como categorizar os dados do cliente para obter informações acionáveis

Mover mais rápido

Renageie as iniciativas de dados do cliente como análise de clientes. Equipe as equipes de marketing e análise com dados essenciais do cliente 101 para segmentação e pontuação. Habilite kits de ferramentas de IA que permitem que os profissionais de marketing construam e descrevam segmentos, especialmente para casos de uso de baixo risco. Eles poderão testar, aprender e se mover significativamente mais rápido.