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À medida que a velocidade das mudanças no mercado e no consumidor aumenta, a importância dos dados aumenta para enfrentar desafios novos e sem precedentes. O foco aqui é orientado a dados. Ao implementar várias medidas baseadas em dados, estaremos mais perto de nos tornarmos uma empresa escolhida pelos consumidores.

Em muitas empresas, deve haver oportunidades para lidar com dados durante o trabalho. No entanto, não há muitos casos em que os dados podem ser usados. Como podemos torná-lo orientado a dados?

Desta vez, explicarei o significado de data-driven, que é importante para as empresas, e como utilizá-lo nas atividades de marketing. Por favor, use-o como referência.

O que é orientado a dados?

Orientado por dados significa fazer julgamentos e decisões com base em dados. Fazemos julgamentos e decisões com base em dados, em vez de confiar na intuição, experiência e coragem (KKD).

Os avanços tecnológicos estão melhorando a qualidade dos dados que podem ser obtidos e os campos de aplicação estão se expandindo, como previsões avançadas e abordagens direcionadas a indivíduos. Como diz o ditado, “Os dados são o petróleo do século 21”, o uso de dados tem um grande impacto nos negócios corporativos.

Há tantos dados que apenas coletá-los não faz sentido. É importante esclarecer a imagem da meta de utilização dos dados, coletá-la, analisá-la e utilizá-la. Para fazer isso, precisamos de dados e das pessoas que os manipulam.

Significado baseado em dados

Data-driven data significa “informação” e conduzido significa “baseado em” ou “orientado por”. Portanto, orientado a dados significa “baseado em dados” ou “orientado por dados”.

Além de orientado a dados, a palavra “orientado” é frequentemente usada nos negócios, como “orientado para o cliente” e “orientado para o propósito”.

Para obter dados orientados, os seguintes processos são necessários.

• Finalidade da utilização de dados
• Coleção de dados
• Visualização de dados
• Análise de dados
• Tomada de decisão e execução com base em dados

Por que a orientação por dados é importante

Com a mudança dos tempos, o comportamento de compra dos consumidores mudou significativamente. Existem várias razões para esta mudança, como a disseminação da Internet e redes sociais (SNS), e a propagação do COVID-19. Para responder a essas mudanças do consumidor e expandir os negócios, a tomada de decisão com base em dados objetivos está chamando a atenção.

Nos últimos anos, as iniciativas baseadas em dados, como “gerenciamento orientado por dados” e “marketing orientado por dados”, estão progredindo.
De acordo com a McKinsey, as empresas orientadas por dados têm 23 vezes mais chances de adquirir mais usuários e 19 vezes mais chances de obter margens de lucro acima da média.

Encurtar o ciclo de estratégia, desenvolvimento e feedback durante a coleta de dados levará ao crescimento da empresa.

Orientado por dados é a chave para o DX

Você pode pensar que a palavra “dados” é relevante apenas para empresas de TI, mas não é. Os dados podem ser usados ​​em todas as áreas, como medicina, bem-estar, manufatura e agricultura.

Os exemplos baseados em dados por setor são os seguintes.

indústria	Exemplo baseado em dados
cuidados médicos	Registros médicos eletrônicos, monitoramento de saúde, etc.
bem-estar	Previsão de excreção, prevenção de quedas, etc.
fabricação	Gestão da produção, gestão da cadeia de suprimentos, etc.
Agricultura	Preveja as datas de colheita ideais, preveja a rega, etc.

Nos últimos anos, DX (transformação digital) tem atraído atenção, e DX e data-driven estão intimamente relacionados. A chave para a conversão DX é fazer julgamentos e decisões com base em dados.

No processo de promoção do DX, as empresas realizam PoC (Proof of Concept). Um PoC é uma prova de conceito, que é uma verificação para explorar a viabilidade de um novo método. A promoção DX requer um ciclo de verificação repetida e melhoria com base nos dados. Para atingir esses objetivos, é essencial utilizar dados altamente precisos e a mais recente tecnologia digital.

Vantagens e desvantagens do Data Driven

Data-driven tem vantagens e desvantagens. Trabalhe com base em dados depois de entender as vantagens e desvantagens.

Benefícios da orientação por dados

Os três principais benefícios da orientação por dados são:

• reprodutível
• Necessidades mais fáceis de entender
• Vamos dar uma olhada em cada um dos benefícios que facilitam a tomada de decisões.

reprodutível

Existem muitas formas tradicionais de trabalho que dependem da intuição, experiência e coragem. Com esse método, fica dependente da pessoa, e se não tiver um responsável, ninguém consegue entender.

Se você trabalha com base em dados, pode reproduzi-los mesmo que o responsável mude. Trabalhos que dependem de intuição, experiência e coragem dependem de habilidades individuais e não podem ser replicados. O trabalho baseado em dados é altamente reprodutível, então a vantagem é que é fácil compartilhar métodos dentro da equipe. É fácil criar um manual, por isso é fácil de entregar e evita a personalização.

O aumento da reprodutibilidade aumenta a probabilidade de sucesso nos negócios e aumenta o valor corporativo. Neste cenário, a importância de ser orientado para os negócios continuará a aumentar.

Necessidades mais fáceis de entender

Hoje, existem muitos bens e serviços, e as necessidades dos consumidores estão se diversificando. Para atender às necessidades dos consumidores, são necessários bens e serviços otimizados para cada indivíduo. Os dados podem ser usados ​​de forma eficaz para esse fim.

Ao desenvolver produtos com base em dados e usá-los no marketing, fica mais fácil entender as necessidades do consumidor. Se pudermos entender as necessidades dos consumidores, isso levará a vendas e lucros, e o valor corporativo aumentará.

mais fácil de tomar decisões

Coletar e analisar dados cria uma base numérica. Os dados permitirão que todos tomem decisões rapidamente sem depender de intuição, experiência ou coragem, o que levará a uma maior produtividade. Dados mais precisos significam decisões de melhor qualidade.

Também é fácil verificar o efeito, portanto, se uma decisão errada for tomada, é possível mudar de direção com base nos dados.

Desvantagens da orientação por dados

As desvantagens da orientação por dados são:

• habilidades especializadas necessárias
• mão de obra e custo

Vou explicar as desvantagens de cada um em detalhes.

habilidades especializadas necessárias

Mesmo que os dados sejam acumulados na empresa, eles não têm sentido se não forem usados. Precisamos de pessoas com habilidades especializadas que possam usar dados.

O processo orientado a dados é a coleta, visualização, análise, tomada de decisão e execução de dados. Cada etapa requer habilidades especializadas.

Etapas orientadas por dados	Habilidades profissionais necessárias
Coleção de dados	Habilidades para determinar o propósito da coleta de dados e que tipo de dados coletar
Visualização de dados	Habilidades para visualizar para que qualquer um possa entender
Análise de dados	Habilidades para analisar dados necessários para o crescimento dos negócios
tomando uma decisão	Capacidade de tomar decisões corretas com base em dados
execução	Habilidades para perseverar em situações difíceis

Para utilizar dados complexos, cientistas de dados e analistas de dados, bem como gerentes para realizar o gerenciamento de dados, são indispensáveis. Para realizar atividades de marketing com base em dados, também são necessários profissionais de marketing que possam utilizar dados.

Com relação aos profissionais de marketing, “Que tipo de trabalho é um profissional de marketing popular? Como se tornar um profissional de marketing? A agenda do marqueteiro de Shannon também foi divulgada! ” explica em detalhes.

Existem partes que podem ser complementadas por ferramentas, mas como o conteúdo do negócio é diferente dependendo da empresa, são necessários especialistas internos. Desenvolver tais recursos humanos também é um ponto importante na realização de dados orientados.

precisa de recursos

Alcançar o data-driven requer não apenas recursos humanos com habilidades especializadas, mas também recursos humanos para apoiá-los. Se você não tiver essas pessoas internamente, terá que treiná-las ou recrutá-las de fora. Obviamente, o recrutamento e o treinamento levam tempo e dinheiro.

Como a quantidade de dados no mundo continua a se expandir, é difícil analisar tudo pelo poder humano. Para utilizar os dados, é necessário introduzir sistemas e ferramentas, o que custa dinheiro e leva tempo para aprender a usá-los.

Desta forma, reconheçamos que são necessários recursos como certa quantidade de mão de obra, tempo e dinheiro.

Como usar o marketing orientado a dados

A disseminação da Internet e o desenvolvimento da tecnologia diversificaram os estilos de vida dos consumidores. Você pode obter informações independentemente da hora e do local e também pode fazer compras nos sites da EC.

Os consumidores estão escolhendo produtos e serviços com uma alta experiência do cliente (CX). Para serem escolhidas pelos consumidores, um número cada vez maior de empresas está fazendo uso do marketing “data-driven”, no qual as decisões são tomadas com base em dados objetivos.

Para fazer isso, é necessário não apenas coletar dados, mas também utilizar os dados. Vou explicar para fazer uso de dados dirigidos em marketing.

definir propósito

Para usar o marketing orientado a dados, primeiro decida a finalidade do uso de dados. Não faz sentido coletar e analisar dados completamente não relacionados para B quando você deseja aumentar as vendas do produto A. Defina metas e use dados para alcançá-las.

Definir KPIs (Key Performance Indicators) é essencial para definir metas. Defina KPIs e use dados para descobrir o que você precisa fazer para alcançá-los. A quantificação contínua facilita o ciclo PDCA e leva a melhores resultados.

Em relação ao KPI, “ Qual é a importância do ‘KPI’ e do ‘KGI’ que determinam o sucesso ou o fracasso do marketing ? Também apresentamos a experiência real de Shannon de falha na configuração de KPI! ” explica em detalhes.

Coleção de dados

Os dados disponíveis variam. Além dos dados obtidos na web, também é possível digitalizar informações analógicas e coletar dados por meio de IoT (Internet of Things). Especificamente, os seguintes dados podem ser coletados.

• registro de acesso
• dados do aplicativo
• dados de detecção
• dados SNS
• dados POS
• dados de GPS

Os dados necessários coletados devem ser colocados em um formulário utilizável. Mesmo que já existam dados acumulados na empresa, iremos convertê-los para um formato que possa ser utilizado de acordo com a finalidade.
Use sistemas de gerenciamento de relacionamento com o cliente (CRM), sistemas de suporte de vendas (SFA), ferramentas de automação de marketing (MA) etc. para coletar dados.

Como os dados vêm em vários formatos, será difícil analisar se o formato não for unificado. Vamos fazer a identificação de nomes e limpeza de dados e corrigi-los de forma apropriada.

Ao coletar dados, também é importante estar atento ao sistema de gerenciamento e operação para tratamento dos dados, bem como à segurança. Precisamos melhorar nosso sistema e recursos humanos.

Visualização de dados

Colete dados, analise-os e visualize-os. É importante torná-lo fácil de entender para que mesmo pessoas que não saibam ler os dados possam entendê-los facilmente.

A conversão de números em gráficos, gráficos, etc. torna mais fácil para o cérebro humano entender os dados. Isso pode levar a problemas que você pode não ter notado antes.
Ao visualizar os dados, é desejável converter as alterações numéricas em uma forma que possa ser entendida rapidamente.

Se for de fácil entendimento para todos, poderão ter o mesmo reconhecimento e o rumo será decidido. Diferenças de opinião são menos prováveis ​​de ocorrer e a eficiência do trabalho aumenta.

[Exemplo típico de visualização de dados]

• Gráficos (gráficos de barras, gráficos de pizza, gráficos de linhas, etc.)
• Gráficos (gráficos de bolhas, gráficos de radar, etc.)
• mapa de calor
• Diagrama de correlação
• Uma ilustração

BI

As ferramentas de Business Intelligence (BI) são uma maneira eficaz de visualizar dados de maneira fácil de entender.

Análise de dados

A análise é realizada com base nos dados que foram devidamente reformulados. Analise o problema que deseja resolver. Não adianta fazer análises de dados que não sejam relevantes para a tomada de decisões.

Existem muitas técnicas para analisar dados estatisticamente. Entre eles, apresentaremos métodos de análise frequentemente usados ​​na área de marketing, como pesquisa de mercado.

Método de análise	contente
análise de agrupamento	Encontre grupos semelhantes em um grande grupo. É usado para encontrar grupos que combinem interesses e preferências, em vez de agrupamentos conhecidos antecipadamente, como idade ou área de residência.
análise cruzada	Os itens são multiplicados e totalizados. É um método de análise simples e fácil de entender que é freqüentemente usado para análise de questionários.
Análise de associação	Encontre relacionamentos entre produtos. É útil ao lidar com vários produtos, como supermercados e lojas de conveniência.
análise de circuito logístico	Preveja a taxa de ocorrência de um evento a partir de vários fatores. Além do marketing, também é usado para prever a ocorrência de desastres e a incidência de doenças.
mineração de texto	Leia e visualize tendências de grandes quantidades de dados de texto. As frases são divididas em palavras e a IA (inteligência artificial) analisa a frequência e a correlação de aparência.

A análise de dados é essencial para o data-driven. A redução do tempo necessário para a análise de dados também leva à economia de custos, por isso é importante utilizar IA e ferramentas para conseguir isso. Também é importante garantir recursos humanos com habilidades de análise de dados internamente.

tomada de decisão e execução

A tomada de decisão é essencial para se tornar orientado por dados. Daniel Kahneman, Prêmio Nobel de Economia, disse: “As organizações são fábricas que produzem decisões”. As decisões são tomadas em qualquer organização. Tomar decisões com base em dados em vez de intuição, experiência e coragem deve melhorar a qualidade das decisões.

Data-driven analisa os dados coletados, formula planos de ação com base nos dados, toma decisões e as coloca em ação. Após a execução, melhoraremos a precisão girando o ciclo PDCA.

A tomada de decisão baseada em dados torna mais fácil para os funcionários que realmente fazem o trabalho entender. É mais lógico dar instruções com base em dados do que com base na experiência, intuição ou coragem. Insatisfações como “Não faz sentido fazer isso” e “Com base em que a administração está tomando decisões?” Também pode levar a uma maior motivação.

Coletar, visualizar e analisar dados é apenas um meio. A tomada de decisões e a execução são fundamentais para alcançar resultados. Mesmo que os dados possam ser organizados, eles serão desperdiçados se não puderem ser utilizados. É importante ter um mecanismo para vincular os dados à tomada de decisões e à execução. É necessário que a gestão tenha uma forma de pensar orientada por dados e promova a criação de uma organização orientada por dados.

Exemplos de marketing orientado a dados

Aqui estão alguns exemplos de como o marketing baseado em dados foi realmente aplicado. Apresentaremos as três empresas a seguir.

• JTB
• USJ
• Netflix

Vamos dar uma olhada em cada caso.

JTB

Em 2017, a JTB Co., Ltd., uma importante agência de viagens, lançou uma organização estratégica orientada por dados “Data Science Central”. Integre e analise dados com base no DMP. Projete a base, a análise e as medidas calculando de trás para frente a partir do objetivo e implemente as medidas. Os resultados foram armazenados em um banco de dados e o ciclo PDCA foi realizado.

Como resultado da utilização desse marketing baseado em dados, há casos em que o CVR aumentou 45%.

USJ

A USJ (Universal Studios Japan), que opera parques temáticos, também pratica marketing baseado em dados. Para obter dados comportamentais no parque, as observações são feitas combinando várias soluções, como sensoriamento, GPS, beacons e Wi-Fi. Em última análise, estamos usando dados geomagnéticos. Esses dados comportamentais são usados ​​para marketing e desenvolvimento de novos serviços. Pode-se dizer que a orientação por dados contribuiu para a recuperação em forma de V no desempenho dos negócios.

Os dados também são essenciais para entender os visitantes (convidados). Com base nos dados, continuamos a fornecer serviços que irão agradar aos nossos hóspedes.

Netflix

A Netflix, que desenvolve serviços de distribuição de vídeo em mais de 190 países ao redor do mundo, é famosa por ser uma empresa orientada por dados.
O mecanismo de recomendação que exibe os vídeos recomendados é feito a partir de dados de comportamento do usuário. O mecanismo de recomendação permite que os usuários encontrem trabalhos de que gostem, aumentando sua satisfação.

A Netflix também cria conteúdo original, mas a característica é que os dados também são usados ​​para produção de conteúdo. Com base nos dados de visualização, coletamos dados como gêneros de obras, histórias, artistas etc. que são preferidos pelos usuários. Eu o uso na minha criação de conteúdo. Como resultado, a qualidade do trabalho aumentou e o conteúdo original conquistou o Globo de Ouro e o Oscar.

Ferramentas para dar suporte a dados orientados

Há uma variedade de ferramentas que podem ajudá-lo a se tornar orientado por dados. Os tipos, funções e nomes de ferramentas típicas são os seguintes.

Tipo de ferramenta	Papel das ferramentas	Nome típico da ferramenta
Ferramentas de Business Intelligence (BI)	Ferramentas para visualização de dados	・MotionBoard Cloud ・Tableau ・Microsoft Power BI , etc.
Ferramenta de análise de acesso	Ferramentas para avaliar sites	・Google Analytics ・Adobe Analytics , etc.
Ferramentas da plataforma de dados do cliente (CDP)	Ferramentas para coletar, combinar e acumular informações do cliente	・Adobe Real-Time CDP , Rtoaster , etc.
Ferramentas de relacionamento com o cliente (CRM)	Ferramentas para gerenciamento centralizado de informações do cliente	・e-Sales Manager Remix Cloud , kintone , Salesforce Sales Cloud , etc.
Ferramentas de Automação de Marketing (MA)	Ferramentas para automatizar todas as atividades de marketing	・PLATAFORMA DE MARKETING SHANON ・Market Engage , etc.

A combinação de ferramentas aumenta a eficácia. Vou explicar cada ferramenta em detalhes.

Ferramentas de Business Intelligence (BI)

As ferramentas de Business Intelligence (BI) são ferramentas que integram, processam e visualizam os dados coletados. Quando a quantidade de dados se torna enorme, é chamado de “big data” e fica difícil de visualizar os dados, mas fica mais fácil de visualizar usando ferramentas de BI. É mais fácil para as pessoas entenderem os dados visualizados com gráficos e ilustrações do que apenas olhando para os números.

Se for fácil de ver, será mais fácil para qualquer um entender os dados, então será mais fácil ter um entendimento comum. É uma ferramenta indispensável para a utilização de dados nos negócios.

“Tableau” fornecido pela Tableau e “Microsoft Power BI” fornecido pela Microsoft são ferramentas típicas.

Ferramenta de análise de acesso

Uma ferramenta de análise de acesso é uma ferramenta para analisar o número de usuários que visitaram um site e seu histórico de ações como dados. É essencial para a avaliação do site.
A ferramenta de análise de acesso mais conhecida é o Google Analytics. É altamente funcional e está disponível gratuitamente, por isso foi introduzido em muitas empresas.

Uma ferramenta de análise de acesso revelará o seguinte:

• Pesquisar palavra-chave
• Rota de entrada para o site
• ficar tempo
• PV (visualização de página)
• UU (usuário único)
• número de sessões
• taxa de rejeição
• CV (conversão)
• CTR (taxa de conversão)

Tal

“Google Analytics” fornecido pelo Google e “Adobe Analytics” fornecido pela Adobe são ferramentas típicas.

A análise de acesso é explicada em detalhes em “Análise de acesso essencial para marketing. A finalidade do Google Analytics, a diferença do MA e como usá-lo.”

ferramentas CDP

O CDP é uma plataforma para coletar, combinar e acumular informações de clientes. Agrega dados quando os dados são distribuídos online e offline. O CDP gerencia os “cookies primários” coletados pela empresa, portanto, a origem dos dados é clara. Os dados também são de alta qualidade e nos ajudam a fornecer um atendimento personalizado aos nossos clientes.

O CDP pode ser ainda mais eficaz quando vinculado a outras ferramentas.

“Adobe Real-Time CDP” fornecido pela Adobe e “Rtoaster” fornecido pelo BrainPad são ferramentas típicas.

ferramentas de CRM

O CRM é uma ferramenta que gerencia centralmente as informações do cliente. É essencial entender seus clientes e aumentar a satisfação do cliente. Compreender seus clientes e aumentar a satisfação do cliente leva ao aumento das vendas.

As funções básicas do CRM são:

1) Gerenciamento de
clientes Gerencie centralmente perfis de clientes, histórico de compras e vários históricos de contato.
O histórico de contato também agrega históricos de comunicação, como consultas de clientes, reclamações e participação em seminários.

2) Gerenciamento de consultas Gerencie
consultas de clientes, solicitações de produtos e reclamações.

3) Gestão de acompanhamento de clientes Gerenciar
negociações comerciais, ligações telefônicas e outras ações da empresa, bem como o histórico de distribuição de revistas por e-mail e implementação de campanhas.

4) Análise do cliente
Ao acumular e analisar com precisão os dados do cliente, é possível determinar clientes excelentes a serem seguidos e definir personas úteis para o marketing.
“Salesforce Sales Cloud” fornecido pela Salesforce é uma ferramenta representativa.

Ferramentas de Automação de Marketing (MA)

As ferramentas de automação de marketing (MA) são ferramentas para automatizar todas as atividades de marketing. As atividades de marketing são bastante simplificadas, levando ao aumento da produtividade.

As principais funções da ferramenta MA são as seguintes.

• Criação de landing pages e formulários web
• Gestão de seminários/webinars
• gerenciamento de campanha
• marketing de email
• rastreamento da web
• comunicando
• Coordenação com outros sistemas (CRM, SFA, ferramentas de BI, DMP, etc.)

Ao utilizar as funções dessas ferramentas MA, é possível construir relacionamentos com os clientes e reduzir a carga de trabalho. Através da ligação com outros sistemas, é possível fortalecer a cooperação entre os departamentos.

Estou pensando em apresentar o MA, mas estou publicando “Como iniciar o MA” para aqueles que estão preocupados com o que começar. Se você estiver coletando informações, faça o download dos materiais.

Neste artigo, discutimos Data Driven. Existem quatro pontos abaixo.

1. A orientação por dados está atraindo a atenção por responder às mudanças no comportamento de compra do consumidor, fazendo julgamentos e decisões com base em dados.
2. Existem três vantagens principais em ser orientado por dados. É reprodutível, torna-se mais fácil captar necessidades e torna-se mais fácil tomar decisões.
3. Para utilizar o marketing orientado a dados, é necessário não apenas coletar dados, mas também utilizar os dados. Os recursos humanos são essenciais para isso.
4. Há uma variedade de ferramentas que podem ajudá-lo a se tornar orientado por dados. A combinação de ferramentas aumenta a eficácia.

O valor dos dados aumenta ano a ano, à medida que o comportamento de compra do consumidor continua a mudar. Sejamos conscientes da orientação por dados e promovamos negócios com eficiência.