Segmentação em 2023: Estratégias, Dicas e Ferramentas para Profissionais de Marketing DTC
Dados de Simon
19 de abril de 2023
Este é um post convidado do nosso parceiro, Dados de Simon .
Introdução
A promessa de personalização é atraente: imagine uma experiência completa e individual para cada cliente, completamente otimizada e orientada por cada detalhe e dado sobre essa pessoa — quem ela é, seus interesses, suas necessidades e ações ou omissões anteriores.
Essa imagem tem sido um sonho coletivo entre os profissionais de marketing há muito tempo, e alcançá-la tem sido quase impossível para muitas organizações.
No Dados de Simon , definimos personalização como qualquer experiência proporcionada a uma pessoa com base em dados conhecidos sobre ela. Por essa definição, as estratégias de personalização podem existir em um espectro: podem ser um para muitos, um para poucos ou um para um. Neste blog, focamos nas estratégias de personalização um para poucos — e tudo começa com a segmentação.
Existem muitas soluções projetadas para facilitar o marketing personalizado, mas as mais valiosas são as ferramentas de segmentação de público. Com elas, os profissionais de marketing conseguem superar a complexidade de seus mercados e desenvolver estratégias de mensagens personalizadas que geram receita.
Simplifique os dados
Você também aprenderá como um plataforma de dados do cliente (CDP), como Dados de Simon , pode ajudar você a unificar os dados do cliente de qualquer fonte e torná-los facilmente acionáveis para sua equipe de marketing.
Como construir uma estratégia de personalização do zero
As empresas que estão obtendo o maior ROI com a personalização conhecem dois segredos: primeiro, o sucesso da personalização depende da sua capacidade de usar dados para responder a perguntas sobre seus clientes. E, segundo, para extrair valor da personalização, a estratégia precisa ser inerentemente centrada no cliente, e não no negócio.
Veja o que queremos dizer com isso: claro, sua meta centrada no negócio pode ser algo como "aumentar o número de segundas compras entre novos clientes", mas uma abordagem centrada no cliente exige que você trabalhe de trás para frente para entender os diferentes segmentos que existem dentro desse novo público de clientes e os diferentes motivos pelos quais eles não estão ou estão fazendo outra compra.
Simplificando: a construção de uma estratégia de personalização centrada no cliente começa com a obtenção de um profundo entendimento dos diferentes tipos de consumidores que interagem com sua marca e a identificação de como e por que eles diferem uns dos outros.
Existem razões pelas quais algumas pessoas realizam uma ação e outras não. Seu trabalho é descobrir por que essas diferenças existem e, ao fazer isso, você pode usar esses insights para criar experiências relevantes e personalizadas que agreguem valor a esses segmentos e impulsionem a ação que você deseja que eles realizem.
E se você se sente sobrecarregado por essa exigência, nós entendemos perfeitamente. Afinal, existem inúmeros canais e campanhas que oferecem oportunidades para personalizar a experiência do cliente para seus segmentos-chave. Mas, em vez de personalizar tudo ou focar apenas no que é mais fácil (nós te vemos, %Nome!), nosso conselho é usar os dados do seu cliente para identificar os maiores ou mais valiosos segmentos de clientes, bem como os problemas que mais importam para eles.
Se você conseguir se concentrar primeiro em resolver os problemas desses clientes , à medida que a personalização for usada para resolver um problema, depois o próximo e assim por diante, você acabará tendo uma experiência totalmente diferente, personalizada para uma ampla gama de segmentos. Isso leva a todas as métricas que os profissionais de marketing adoram ver: menores custos de aquisição, aumento do LTV, do AOV — e, por fim, maior ROI por períodos mais longos e em todas as iniciativas de marketing.
Etapa 1: determine seus principais segmentos de clientes
O primeiro passo, é claro, é descobrir quais segmentos e experiências de clientes são adequados para personalização.
A maioria das ferramentas de marketing para e-commerce oferece alguns segmentos básicos e predefinidos de clientes, criados com base em uma combinação de dados comportamentais ou demográficos, como alto LTV, abandono de carrinho, compradores baseados em uma localização específica, compradores de categorias específicas e compradores com desconto. E a lista continua.
E embora você possa começar com esses segmentos prontos para uso (nós também os oferecemos!), você pode encontrar mais benefícios começando do zero. Afinal, sua marca e seus clientes são únicos, e a maneira como você define seus clientes mais valiosos pode ser diferente de outras empresas.
Considere as 30 perguntas a seguir sobre seus clientes. As respostas a essas perguntas podem orientar a maneira como você constrói seus segmentos e destacar as experiências que você deseja personalizar.
Etapa 2: Crie experiências personalizadas para cada segmento
Claro, pode ser difícil transformar as respostas às perguntas anteriores em uma estratégia real.
Muitos dos nossos clientes acham que organizar seus pensamentos em resposta a tantos dados pode parecer complicado.
Aqui está um pequeno modelo que criamos para mostrar como abordamos a tarefa de idealizar campanhas de personalização e um exemplo disso em ação usando nosso caso anterior de impulsionar segundas compras dentro de um novo público de clientes.
Esta é uma abordagem simplificada. Na realidade, cada afirmação deve estar alinhada com dados quantitativos e qualitativos.
Por exemplo, se você estiver usando dados para definir seus segmentos, os principais diferenciais devem refletir os fatores que definem cada segmento ou incluir métricas adicionais para criar um perfil mais detalhado de cada grupo.
Depois de ter sua lista de segmentos ou subsegmentos-alvo e de ter criado estratégias de personalização viáveis, você pode priorizá-los comparando o nível percebido de esforço necessário para lançar a experiência desejada para cada grupo em relação ao retorno sobre o investimento (ROI) estimado.
Etapa 3: Identifique os dados necessários
Ao se depararem com a construção de uma estratégia de personalização, os profissionais de marketing muitas vezes precisam se fazer perguntas bastante complexas relacionadas aos dados. Perguntas como:
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Que tipo de dados eu preciso?
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Que dados estão faltando?
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Já tenho o suficiente?
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Onde encontro os dados?
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Como posso saber se tenho o suficiente?
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Posso acessar esses dados do cliente hoje?
Como você está criando uma estratégia de personalização baseada na ideia de que clientes diferentes precisam de experiências diferentes, os dados coletados devem ajudar a esclarecer as diferenças que existem entre os clientes.
Identificar os pontos de dados ou atributos exatos necessários para impulsionar essas experiências diferenciadas depende muito do seu negócio, dos seus produtos e dos seus clientes. Geralmente, eles se enquadram em algumas categorias.
Dados brutos por si só nem sempre são os mais úteis. Usar um plataforma de dados do cliente (CDP) ajuda a transformar dados brutos de qualquer fonte em perfis de clientes unificados para que sejam mais úteis e descritivos das características dos seus clientes.
A importância dos dados contextuais para segmentação
Contextual data is information that provides a broader understanding of an event, person, or item.
Os segmentos de clientes geralmente são criados em torno de atributos de dados de alta agregação — como se alguém é um usuário novo ou recorrente —, mas quanto mais dados contextuais você coletar sobre seus clientes, mais eficazmente poderá direcionar e cronometrar suas campanhas de personalização.
Dados contextuais podem influenciar o segmento em que um cliente se enquadra, o horário ou a frequência das suas mensagens, os canais que você usa para entregar a mensagem e o contexto da própria mensagem. Esses tipos de dados podem incluir informações como clima, localização do trânsito, sazonalidade, compras anteriores, canais preferidos e muito mais.
Como construir uma base técnica para personalização
Um conjunto sólido de dados de clientes é apenas o começo. Não é possível criar segmentos de clientes com dados contextuais ricos sem a tecnologia certa. Você precisa das ferramentas certas para coletar e utilizar esses dados e dar vida à sua estratégia.
Sua base técnica para personalização depende muito da infraestrutura de dados da sua empresa, da tecnologia e configuração disponíveis, do orçamento, das metas de receita, da maneira como suas equipes internas são organizadas e da governança de dados.
Para executar estratégias sofisticadas de segmentação e personalização, você precisa de uma pilha de tecnologia que permita fazer várias coisas:
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Conecte os dados dos seus clientes: é essencial que sua infraestrutura tecnológica consiga conectar e centralizar os dados dos seus clientes, tornando-os facilmente acessíveis à sua equipe de marketing. Dessa forma, os profissionais de marketing podem reconhecer padrões de comportamento com mais facilidade, criar segmentos personalizados e entregar mensagens personalizadas. Em resumo, isso ajudará você a obter uma compreensão abrangente do seu público e a agir com base nesses insights.
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Gerencie perfis de clientes: criar perfis de clientes unificados permite que você tenha uma visão detalhada da atividade, preferências e interesses dos usuários, para que possa interagir com eles com pontos de contato altamente segmentados e personalizados. As ferramentas certas oferecerão recursos de gerenciamento de perfis de usuários que permitem acompanhar o progresso do usuário. Isso ajudará você a otimizar suas campanhas e adaptar suas mensagens conforme necessário para proporcionar as melhores experiências ao cliente.
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Orquestre e ofereça experiências personalizadas: combinando dados do usuário, segmentação e modelos preditivos, os profissionais de marketing podem criar experiências personalizadas para atender às diferentes necessidades e preferências dos clientes, com a mensagem certa na hora certa. Isso leva a um maior engajamento e fidelidade do cliente, gerando mais conversões e receita.
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Acesse relatórios em tempo real para análise e segmentação rápidas: Uma das maiores vantagens competitivas em qualquer mercado é a capacidade de reagir às informações em tempo real conforme elas chegam. Ao responder rapidamente às mudanças no comportamento ou nos interesses do cliente, você permanece na mente dos clientes e continua a criar pontos de contato valiosos entre a marca e o cliente, que os conduzem ao longo da jornada do ciclo de vida.
Com todo esse valor potencial, a próxima pergunta é: você tem as camadas certas em sua pilha de tecnologia para facilitar o processo de segmentação de ponta a ponta?
Ferramentas de camadas para criar perfis de clientes unificados e acionáveis
A melhor maneira de abordar o desafio de segmentação e personalização é combinando um data warehouse em nuvem (CDW) e uma plataforma de dados do cliente.
Armazéns de dados em nuvem (CDWs) são bancos de dados baseados em nuvem que armazenam dados valiosos de quase todas as áreas do negócio, incluindo dados de clientes próprios. Os CDWs foram construídos principalmente como uma ferramenta de inteligência de negócios, e o acesso aos dados muitas vezes é limitado a TI, engenharia ou outros responsáveis técnicos. Em termos simples, pense no seu CDW como a garagem do seu pai. É completamente abarrotado de coisas valiosas e uma bagunça total – tornando completamente impossível para qualquer pessoa que não seja ele encontrar qualquer coisa. Portanto, embora os CDWs forneçam uma fonte centralizada de dados do cliente, o suporte a atividades como personalização e segmentação exige que as marcas invistam em tecnologias que se integrem diretamente a um CDW, como Dados de Simon , para permitir que os profissionais de marketing acessem e usem os dados contidos nele.
Plataformas de dados do cliente são projetadas para integrar dados de zero, primários e de terceiros para criar perfis de clientes unificados, facilmente acessíveis e utilizáveis pelos profissionais de marketing. Como uma plataforma de dados de clientes unifica os dados em todos os pontos de contato digitais, ela fornece uma visão mais abrangente dos seus clientes, tornando-se um ótimo complemento para qualquer conjunto de tecnologias. As CDPs fornecem aos profissionais de marketing uma fonte centralizada de dados de clientes que pode ser usada para criar campanhas direcionadas e entregar mensagens personalizadas aos clientes. Além disso, as plataformas de dados de clientes permitem relatórios em tempo real. Isso é ótimo para profissionais de marketing que desejam se adaptar rapidamente às mudanças. Embora o tipo de plataforma seja importante, são os recursos que fazem ou destroem a capacidade de uma CDP de levar sua estratégia de segmentação até a linha de chegada.
Alcançando fluidez de dados
Garantir a integridade dos dados ao movê-los entre fontes é um desafio até mesmo para as equipes de marketing mais sofisticadas. Isso ocorre porque o marketing orientado a dados envolve muitas etapas de movimentação.
Os dados capturados de uma fonte podem ser formatados de uma determinada maneira, mas podem precisar ser formatados de forma diferente quando enviados para outro canal. Os dados em seu data warehouse podem exigir higienização contínua.
Um grande valor agregado do Simon é que não temos esquemas. Nenhuma transformação precisa ocorrer antes que os dados entrem em Simão .
Orquestrar essas partes móveis exige uma coordenação enorme entre grupos de negócios que podem não ter os mesmos recursos ou habilidades para executá-la. Quando sua pilha de tecnologia não está unificada, isso pode significar problemas constantes com a dispersão de SaaS e dados isolados.
E manter a conformidade com os regulamentos de segurança de dados relevantes, como RGPD e CCPA , adiciona uma camada extra de complexidade que não pode ser ignorada.
Então, como os profissionais de marketing podem lidar com tudo isso? Definir os parâmetros para a integração de dados é um bom ponto de partida. Aqui estão três considerações principais:
Como você planeja lidar com a identificação e a unificação entre canais: Identificar e unificar dados entre canais é fundamental para alcançar a fluidez dos dados. Isso ocorre porque os dados do cliente capturados em um canal (como visitas ao site) devem ser conectados aos dados do cliente capturados em outros canais (como atividade de e-mail).
Esse processo de vincular dados de diferentes fontes para criar uma visão única do cliente é chamado de unificação de dados. A unificação de dados ajuda a criar perfis de clientes mais precisos, que podem ser usados para personalizar campanhas de marketing e proporcionar experiências mais relevantes aos clientes.
Quais identificadores exclusivos serão usados para unir os dados: Os profissionais de marketing precisam identificar identificadores para unir seus dados. Usar identificadores exclusivos para comparar os dados do seu cliente em diferentes sistemas e fontes (como visitas ao site, compras e atividade de e-mail) permite criar perfis de clientes precisos. Sem eles, é praticamente impossível criar visões unificadas do cliente ou otimizar suas estratégias de marketing.
Esses identificadores essenciais também ajudam a garantir a conformidade com os regulamentos relevantes de privacidade de dados.
Quão granulares seus dados precisam ser para que ações sejam tomadas: saber o quão granulares seus dados precisam ser é fundamental no marketing orientado a dados, especialmente quando se trata de conteúdo segmentado. Dados como o comportamento dos usuários em diferentes canais e o histórico deles com seus produtos ou serviços podem ajudar você a decidir como abordar a personalização de conteúdo e as campanhas de marketing.
Mas pense em quão granulares seus dados realmente precisam ser para que você possa agir.
Os dados do ponto de venda podem permitir que você acesse todas as transações que um usuário realizou no seu site — mas você realmente precisa desse nível de granularidade para enviar conteúdo de e-mail direcionado? Ou você simplesmente precisa saber que tipos de compras o usuário costuma fazer?
5 pontos a considerar ao avaliar um CDP
Ao adicionar uma nova plataforma de dados de clientes, é importante considerar as complexidades técnicas da implementação. Construir sua pilha de tecnologia com sucesso exigirá uma combinação de engenharia de dados, infraestrutura em nuvem e insights de marketing para garantir que a plataforma esteja configurada para atender às suas necessidades atuais e futuras. Aqui estão alguns pontos a serem considerados:
Casos de uso
Considere seus casos de uso: os recursos mais sofisticados não servirão para nada se não forem os mais adequados ao seu modelo de negócios. Pense em como você realmente usará a plataforma.
Digamos que você queira enviar e-mails aos seus clientes com base nos produtos que eles estão navegando no seu site. Ou talvez você queira que um especialista entre em contato com você por e-mail ou ligação personalizados, com base no conteúdo com o qual o usuário está interagindo.
Começando com seus casos de uso, você poderá descobrir quais recursos da plataforma de dados do cliente são essenciais e não apenas algo bom de se ter.
Perguntas a serem feitas:
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Como é sua prática de personalização/segmentação hoje?
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O que precisa mudar?
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Quais são as principais experiências do cliente que você deseja priorizar?
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Como você medirá o sucesso?
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Quais fontes de dados ou canais precisam ser integrados para impulsionar sua estratégia de segmentação?
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Como você definirá segmentos, desenvolverá regras e garantirá que elas permaneçam atualizadas ao longo do tempo?
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O que você fará com os insights fornecidos pela plataforma?
Preparando-se para o futuro
Pense sempre à frente: ao construir seu conjunto de tecnologias, não limite seu pensamento às necessidades atuais. Considere investir em ferramentas que gerenciem e-mails, dados de call center ou quaisquer outros canais que você queira incorporar à sua estratégia de marketing e personalização ao longo do tempo.
Ser proativo em relação a saber para onde sua estratégia atual está indo, bem como em que direção seu mercado-alvo está se movendo, será inestimável no planejamento de uma pilha de tecnologia em camadas, construída para o longo prazo.
Perguntas a serem feitas:
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Quais canais a plataforma suporta?
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Quais canais você usa agora?
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Quais canais você provavelmente usará no futuro?
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Você precisará de integrações ou serviços adicionais para acomodar esses canais?
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Quais são as limitações ou desafios específicos dos seus casos de uso?
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Existe uma maneira de dar suporte à escalabilidade se sua base de clientes crescer significativamente?
Integrações
Garanta integração total: para aproveitar ao máximo suas ferramentas, certifique-se de poder integrar essas tecnologias em todas as suas propriedades digitais. Isso inclui a capacidade de criar um perfil unificado para cada cliente e enriquecê-lo com dados adicionais provenientes de vários canais.
Perguntas a serem feitas:
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Quais canais a plataforma suporta?
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Você pode integrar a plataforma com qualquer tecnologia de terceiros , como uma plataforma de gerenciamento de relacionamento com o cliente (CRM) ou um sistema de análise?
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A ferramenta permite que webhooks ou outros sistemas de notificação disparem ações quando determinados eventos ocorrem?
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Pense em inscrições de usuários, compras, tickets de suporte, etc.
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Ele pode ser integrado a plataformas ou aplicativos de terceiros, como Salesforce ou Shopify?
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Como a ferramenta traz dados externos se não há uma integração pré-criada?
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Ele executa atualizações de dados em tempo real ou atualizações de dados em lote?
Segurança e Conformidade
Considere as necessidades de segurança e conformidade: É essencial reconhecer a importância da privacidade do cliente e da conformidade com as regulamentações ao selecionar e implementar uma plataforma de dados de clientes. Acima de tudo, certifique-se de que a plataforma escolhida esteja em conformidade com o GDPR e outras regulamentações, e certifique-se de entender com quais tipos de dados de clientes ela está trabalhando.
Perguntas a serem feitas:
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Quais protocolos de segurança estão em vigor para garantir a segurança e a privacidade dos dados dos seus clientes? A plataforma está em conformidade com as regulamentações relevantes, como GDPR ou CCPA?
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Como os dados do cliente são armazenados e acessados?
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Quais processos estão em vigor para atualizar a plataforma e os dados do cliente?
Aprendizado de máquina
Algoritmos de aprendizado de máquina: algoritmos de ML são frequentemente usados para fornecer conteúdo personalizado "automaticamente". Seus resultados podem parecer semelhantes aos de campanhas orientadas por segmentos, mas esses algoritmos são usados para prever o conteúdo ideal para cada visitante, avaliando os dados do cliente em tempo real.
Se você quiser se sofisticar, verifique se a ferramenta pode ser usada para uma abordagem multivariada, para lhe dar mais controle sobre quais dados o algoritmo usa e ajudá-lo a ajustar sua aplicação.
Perguntas a serem feitas:
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A ferramenta possui um algoritmo de personalização automatizado (ou seja, um modelo de aprendizagem online)?
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Que tipo de modelo fundamenta o algoritmo?
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Você pode personalizar quais atributos de dados são usados pelo algoritmo?
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Você pode garantir que determinados atributos sejam sempre incluídos ou ativamente excluídos?
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Você pode escolher entre diferentes algoritmos e/ou testá-los entre si
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Que informações são fornecidas sobre o desempenho do modelo ao longo do tempo?
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Que informações são fornecidas sobre atributos de dados em relação ao desempenho do modelo?
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A tecnologia de dados pode ser uma ferramenta poderosa na criação de experiências eficientes e personalizadas para o cliente, mas somente se for usada corretamente.
A tecnologia de dados pode ser uma ferramenta poderosa na criação de experiências eficientes e personalizadas para o cliente, mas somente se for usada corretamente .
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