4 dicas para melhorar o uso de dados do marketing analytics

Aprenda por que mensurar seu marketing é fundamental para garantir resultados positivos

Para 54% dos líderes e profissionais de marketing e análise de dados da Europa e Estados Unidos, os dados captados em marketing analytics não são satisfatórios e não possuem finalidade estratégica após seu recolhimento. É isso que descobriu a pesquisa Gartner Marketing Data & Analytics 2020. 

Embora o mercado de data science e marketing analytics receba grande investimento e siga essa tendência nos próximos anos, mais da metade dos profissionais entrevistados pela pesquisa declaram não usar esses dados para seus planos estratégicos. 

Entenda o que essa percepção diz sobre o uso dos dados de marketing e o uso correto deles para suas ações.

Por que os dados de marketing analytics não são usados?

Essa falta de confiança dos profissionais CMOs e Vice-Presidentes de marketing das empresas tem alguns motivos: baixa qualidade de dados coletados, resultados não acionáveis ou que não estabelecem um padrão para uma ação e recomendações pouco claras quanto a estratégia. 

O problema do viés de confirmação

Mas o futuro traz esperanças: 85% dos entrevistados disseram que pretendem tomar ações baseadas em dados levantados. No entanto, 56% dos entrevistados apontam que seus times de analytics tendem a continuar com o mesmo tamanho ou até diminuir. 

A pesquisa levantou que um dos principais motivos é que as equipes gastam muito tempo com tarefas de baixo valor, como geração e integração de dados e dashboards. “O viés de confirmação desempenha um grande papel aqui. Os líderes de marketing frequentemente procuram dados para ajudá-los a defender um curso de ação desejado ou para mostrar o valor de seu programa”, aponta Lizzy Foo Kune, diretora analista sênior do Gartner

Ou seja, os analistas só veem o que querem ver. Assim, é papel dos profissionais de marketing entender que, ao encontrar dados conflitantes com a ação planejada, estamos olhando para uma oportunidade de experimentar novas formas e melhorar o desempenho.

A pergunta que fica é: sua análise de dados gera alguma ação estratégica ou só serve para gerar a falsa sensação de controle do processo? Para muitos diretores de marketing e profissionais, essa não vai ser uma resposta fácil.

O que se espera das empresas, líderes de marketing e o mercado de data science é trazer uma visão de maturidade para as equipes, acelerando o crescimento destas organizações para que se extraia os melhores resultados de dados. 

Inspirados no conteúdo de Bruno Nardon no MIT Technology Review, apontamos 4 dicas!

Dicas para melhorar seu uso dos dados de marketing analytics

1. Fortalecer a cultura de data science e dados

É importante que a coleta de dados cresça junto com o crescimento da empresa e do negócio. Fomentar uma mentalidade data-driven vai muito além da instrumentação. 

Construir a confiança dos consumidores desses dados dentro da organização, em todas áreas, e trabalhar com toda a organização para garantir que se entenda e confie no que se está vendo; Estabelecer as KPIs para as diferentes equipes e indivíduos; Sistematizar a avaliação dos indicadores em reuniões periódicas com a equipe e em reuniões one on one, prática que ajuda a consolidar esta mentalidade.

2. Tecnologia a favor da automatização de tarefas

Processos e tarefas com baixo valor, repetitivas e manuais, devem ser automatizadas a fim de que as equipes de Analytics possam gastar tempo com o que realmente agrega valor: análise de dados que geram insights. 

Esta otimização de tempo com base na automação é uma das principais recomendações desta pesquisa: 43% dos entrevistados na pesquisa da Gartner dizem que possuem plataformas e algum sistema de automatização desses dados primários de seus clientes, enquanto 79% afirmam que pretendem implementar ou fazer crescer essa automatização nos próximos 3 anos.

3. Definir o processo de contratação dos profissionais de suas equipe

Recrutar profissionais qualificados que vão além da capacidade de cálculos. É importante procurar por candidatos articulados e com soft skills, como capacidade de se comunicar bem. Futuramente, esse profissional será responsável em transmitir esses dados e comunicar-se com outras equipes. É necessário visão para negócios assim, bem como paixão por dados. Assim, é preciso descobrir se ele sabe compreender contextos e sugerir soluções que adicionem valor ao negócio.

4. Mapear e dirigir o desenvolvimento da equipe de Analytics

O cenário “autodidata” dos profissionais de Analytics nunca foi a melhor opção e nem deve estar à mercê de uma evolução “livre”. É necessário que o gestor entenda a capacidade da equipe e de cada membro para dirigir o desenvolvimento para o melhor caminho. Avaliar entregas e desenvolver processo de carreira, direcionando seu subordinado a caminhos estratégicos pessoais e corporativos.

Agora que você já está ciente do cenário, é hora de colocar a mão na massa e começar sua estratégia hoje mesmo. Aproveite e conheça o site da Job Space, uma agência de negócios que conta com um time especializado em mídia e marketing de dados.

 

Escrito por Julio Darrigo

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