Depois de entender conceitualmente como deve funcionar, o que deve ser medido e quem deve participar de uma sala de performance na primeira parte deste post, chegou a hora de entender como a tecnologia torna possível o processo de otimização, de forma ágil o suficiente, para dar suporte às decisões, que podem ser até em tempo real.

Na segunda parte deste conteúdo sobre a Sala de Performance, abordaremos como as ferramentas funcionam juntas como engrenagens, transformando os dados isolados, em sua forma mais pura, em cruzamentos inteligentes que dão insumo para as informações acionáveis. Também falaremos sobre como aproveitar estes cruzamentos da melhor forma, utilizando Data Mining e como aplicar os aprendizados resultados de todo esse processo através da gestão de mudanças.

  1. Estruturação dos Dados (Ferramentas, APIs e Automatização, Big Data, SQL)

Em uma sala de performance, é imprescindível que os dados estejam disponíveis com Velocidade, Variedade, Veracidade, Valor e Volume para que as informações extraídas possam se transformar em tomadas de decisões precisas, eficazes e eficientes. Estas são 5 características dos dados que para serem obtidas juntas, normalmente exigem uma implementação de grande complexidade.

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Fonte da imagem: http://blog.maxieduca.com.br/big-data/

O processo de coleta de dados começa com:

  1. Planejamento das ferramentas, dimensões e métricas que são importantes para o negócio, com base nos objetivos da empresa. As ferramentas mais utilizadas hoje para coleta de dados das propriedades digitais são o Google Analytics e Adobe Analytics. Cada uma tem particularidades que funcionam melhor para cada tipo de negócio e estrutura empresarial, por isso é importante ter bem definidos os objetivos antes de definir a sua plataforma. Além disso, o planejamento de integração desta com as demais ferramentas do seu ecossistema, como a de monitoramento em redes sociais (Brandwatch, Quintly, Social Bakers, etc), CRM (SalesForce, SAP, etc) e outras é outro ponto importante dessa etapa.
  2. Para que cada uma dessas ferramentas colete, de forma unificada, informações sobre diferentes canais de mídia é imprescindível um processo de padronização da parametrização de links e nomenclaturas, ou, dificilmente, você conseguirá cruzar todos os dados pré e pós clique de todos os canais utilizados e analisar a jornada completa do consumidor desde o primeiro contato até a realização da compra em sua loja física, por exemplo.
  3. Depois da implementação das ferramentas escolhidas no site e garantindo que os dados possuem integridade, é necessário que todas essas informações sejam integradas da forma correta. Em muitos casos é necessário o tratamento dos dados para que as chaves entre as diferentes bases se encaixem perfeitamente. Dependendo do volume de dados, o Microsoft Excel ou o Google Spreadsheets podem até ser úteis, mas em casos mais complexos e quando estamos efetivamente tratando de Big Data, ferramentas mais robustas de ETL, como produtos do Google Cloud Platform ou do Hadoop, são necessárias.
  4. Depois de tratados, é hora de integrar esses dados às ferramentas de visualização escolhidas. Klipfolio, Tableau, Google Data Studio e Adobe Analysis Workspace são exemplos de ferramentas que oferecem APIs que automatizam o processo de importação de dados com algumas ferramentas de Analytics ou de tratamento de dados. Nos casos em que não existe a possibilidade de importação automatizada, existem alternativas que nos levam a ferramentas de banco de dados em nuvem, como Google Cloud SQL, ou soluções um pouco mais criativas como esta citada pela Mariana Lemos no post sobre como foi solucionado um problema de importação de dados Adobe Analytics no Tableau sem integração direta.

Quanto mais as etapas entre o processamento de dados e a visualização forem automatizadas, mais a sua equipe deixa de gastar tempo com produção de relatórios e passa a gastar com análises de inteligência.

  1. Estruturação do Acompanhamento de Resultados (Ferramentas de Dashboard e Outras Possibilidades)

A forma com que os dados são apresentados às áreas ou pessoas interessadas na empresa pode definir se eles vão olhar para isso apenas uma única vez, ou vão fazer dessa visualização uma exploração diária. Para que as pessoas passem a prestar atenção nos dados, é preciso que eles transmitam de forma direta a informação contida neles.

sala ju2Fonte da imagem: Klipfólio

Existem ferramentas que disponibilizam diversas formas de visualização que se adaptam ao tipo de informação sendo comunicada, como relatórios em Real Time, dashboards com diferentes segmentações, acompanhamento de sentimento em redes sociais, unificação de dados digitais com CRM e muitas outras possibilidades. Mas para que a utilização dessas ferramentas dentro de todas as possibilidades seja viável, é preciso que a estruturação dos dados esteja muito bem executada.

  1. Data Science em Performance Room

Além das conclusões imediatas que podem ser tiradas através dos dashboards, estruturar uma equipe de Data Science pode fazer o seu conhecimento sobre a área de marketing e, inclusive, sobre sua própria empresa, ir além do acompanhamento de performance em cima de dados básicos. Passar do estágio da análise diagnóstica com os dados de Marketing Digital é um ponto em que poucas empresas do mercado brasileiro já chegaram, mas que oferece um novo universo de conhecimento para as marcas.

image10As análises preditivas dão para o negócio a visão de tendência futura e permite tomadas de decisão muito mais assertivas, como, por exemplo, com relação ao investimento em mídia para suportar um aumento futuro da demanda pelo produto que você vende.

Com a equipe estruturada, dados de qualidade garantidos, relatórios automatizados e mais tempo para aprofundamentos analíticos, as próximas etapas a serem conquistadas por sua operação é de prever e prescrever a partir de análises estatísticas sólidas que requerem mais tempo e conhecimento do negócio.

  1. Gestão de Mudanças e Aplicação do Data-Learning

Analisar os dados a fim de gerar insights acionáveis para a sua empresa são com certeza etapas importantíssimas do processo de otimização de marketing digital de uma empresa. Porém, se a sua empresa não tiver a cultura de efetuar as alterações e testes propostos com agilidade, todo o tempo e dinheiro gasto com análises podem ser desperdiçados aumentando ainda mais o custo de toda a sua operação de marketing.

Para garantir que as pessoas responsáveis pelas decisões tenham acesso ao conhecimento adquirido ao longo das análises realizadas, é preciso que haja um processo bem estruturado de compartilhamento deste conhecimento. Dependendo do nível das entregas e análises, é importante dividir a apresentação e comunicação das recomendações.

Por exemplo: relatórios de otimização de mídia que tem um nível operacional podem ser apresentados diariamente para as equipes de mídia, para que tenham controle sobre os custos que estão sendo investidos;

Relatórios de resultados de testes AB, heatmap de navegação e análises um pouco mais complexas, podem ser apresentados semanal ou quinzenalmente para equipes de criação, branding, design do site e outras que tenham interesse.

Já relatórios com análises mais complexas como regressões, correlações, multivariáveis, comparação e alteração de mercado e overview de desempenho, podem ser realizadas mensalmente, por exemplo, já que necessitam de um tempo maior de análise e que podem impactar mudanças mais estratégicas e gerenciais da companhia.

Em todos os casos é importante segmentar a comunicação utilizada para que o público se interesse e entenda que aquele conteúdo pode ajudar em suas tarefas. Além disso, garantir que as mudanças possam ser feitas em vários níveis, de forma ágil e controlada, gerando novos aprendizados e melhores resultados de forma mais rápida.

  1. A importância do parceiro neutro na Sala de Performance e Amadurecimento Digital

Uma cultura de decisões e mudanças orientadas a dados não é fácil de ser obtida e uma consultoria pode auxiliar no processo de amadurecimento desta cultura, pois em ambientes de trabalho muito complexos e/ou tradicionais os processos internos e o relacionamento com agências e parceiros tendem a estar viciados por motivos diversos. Além disso, um parceiro isento consegue auditar os dados de forma mais ágil e precisa e garantir análises que trarão mais recomendações, mudanças e melhorias para o negócio como um todo, sem nenhum tipo de viés.

Com esse cenário, o amadurecimento digital da própria empresa tende a acelerar bastante e faz parte do trabalho de consultoria ajudar nessa estruturação para que todo o conhecimento e aprendizados obtidos fiquem na própria empresa e ajudem a consolidar a cultura digital e orientada a dados. Uma evolução que exigirá cada vez menos da ajuda da consultoria na operação e mais na inovação e revolução estratégica e digital da marca.

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Se quiser conhecer mais sobre o trabalho e experiência da DP6 em estruturação de salas de performance e otimização digital e de negócio de sua empresa, entre em contato com a nossa equipe de relacionamento.

Ju Sorrentino

Área dp6 Digital Analytics Local São Paulo

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