O poder dos dados próprios: um guia para profissionais de marketing por e-mail e equipes de vendas

Entre as leis de privacidade de dados em constante mudança, a ameaça sempre presente de uma violação de segurança e a IA evoluindo a uma velocidade vertiginosa, o consumidor de hoje leva a propriedade de seus dados mais a sério do que nunca.

De fato, um estudo da Accenture relatou que “87% dos consumidores [acreditam] que [era] importante para as empresas proteger a privacidade de suas informações”.

Mas como isso funciona em um mundo onde a gratificação instantânea (e personalizada) é a norma? Como você pode obter os dados necessários para oferecer a qualidade de serviço que os clientes desejam, ao mesmo tempo em que trata suas informações com o máximo respeito?

Felizmente, as equipes de vendas e marketing de hoje têm vários canais de comunicação para trabalhar, cada um com sua própria vantagem. E com isso vem a oportunidade de entrar em contato diretamente para obter o consentimento de um cliente para coletar esses dados primários.

O que são dados primários?

Dados primários são dados que uma organização coleta diretamente de seus próprios clientes. Essas informações são coletadas por meio de interações em primeira mão e estão vinculadas exclusivamente ao seu negócio. Como tal, é considerado altamente valioso pelas equipes de vendas e marketing que buscam obter informações sobre as preferências, comportamentos e interesses de seus clientes para personalizar campanhas de marketing, melhorar as experiências do cliente e tomar outras decisões estratégicas de negócios.

Na verdade, esses dados são tão valiosos que um estudo conjunto de 2021 do Think With Google e do Boston Consulting Group descobriu que “aqueles que usam dados próprios para as principais funções de marketing alcançaram um aumento de receita de 2,9 vezes e um aumento de 1,5 vezes no custo economia”, observando que:

“Apesar de seus claros benefícios […] a maioria das marcas ainda não está aproveitando todo o potencial dos dados primários.”

Zero, primeiro, segundo e dados de terceiros comparados

Em um mundo onde existem dados próprios, você pode se perguntar por que existem dados secundários e de terceiros. Tudo se resume a como é coletado.

Dados de parte zero são informações que um cliente compartilha consciente e voluntariamente com uma marca.

Os dados primários são de propriedade da organização que os coleta e são gerados por meio de interações diretas e individuais (ou seja, um cliente ou cliente potencial preenche um formulário de lead).

Os dados de terceiros foram coletados por uma entidade e depois compartilhados com outra entidade parceira confiável para fins mutuamente benéficos.Os dados de terceiros servem para fornecer informações adicionais e ampliar o escopo dos dados de uma empresa, permitindo um marketing mais direcionado e a expansão do público.

Dados de terceiros são coletados (então compartilhados, licenciados ou vendidos) por uma entidade externa não afiliada.Os dados são gerados de várias fontes (ou seja, corretores de dados, agregadores, registros públicos, etc.) e normalmente são comprados ou licenciados por empresas que buscam uma segmentação de público mais ampla, pesquisa de mercado ou para preencher lacunas em dados pré-existentes. Dito isso, os dados de terceiros podem nem sempre ser confiáveis ​​ou precisos devido a suas fontes difundidas (e inconsistentes).

Tipos de dados primários

Não importa sua estratégia de dados primários, todas as informações devem ser coletadas com o consentimento dos proprietários, sejaexplicitamente por meio de geração de leads ou formulários de contato ou implicitamentepor meio de outros acordos (pense em termos de serviço).

Por causa disso, os dados primários encapsulam muitos tipos de informações, como:

1. Dados demográficos

Isso inclui detalhes como idade, sexo, localização, nível de renda e outras informações demográficas relevantes do usuário.

2. Dados transacionais

Isso inclui informações relacionadas à compra, como histórico de pedidos e detalhes transacionais, como data, hora e valor gasto.

3. Dados comportamentais

Esses dados estão relacionados ao comportamento de um cliente, como visitas ao site, padrões de navegação, consultas de pesquisa, consumo de tipo de conteúdo e preferências.

Outros tipos de dados primários incluem coisas comodados de contato (ou seja, nomes, endereços de e-mail e números de telefone), dados de mídia social(ou seja, nomes de usuário, informações de perfil, interações e outras atividades) efeedback do cliente(ou seja, pesquisa respostas, críticas e depoimentos).

Casos de uso de dados primários

Os dados primários podem ser usados ​​de várias maneiras – desde aprimorar seus esforços de marketing e melhorar as experiências do cliente até informar suas estratégias gerais de negócios – e são informações valiosas para todas as equipes de uma organização. Abaixo estão os casos de uso comuns para alavancar seus dados primários.

Para profissionais de marketing por e-mail

Personalização e segmentação: Capturar a atenção dos assinantes requer mais do que seguir as tendências de e-mail.Os dados primários capacitam as equipes de marketing a personalizar suas mensagens e esforços com base em preferências, comportamento e dados demográficos individuais. Ao analisar adequadamente esses dados, os profissionais de marketing podem aprimorar seus esforços de personalização de e-mail, recomendar produtos, serviços ou conteúdo mais relevantes e oferecer experiências omnicanal perfeitas.

Atribuição de marketing e análise de ROI : os dados primários permitem que as equipes de marketing rastreiem e atribuam seus esforços a ações ou conversões específicas do cliente.Esses dados podem ser usados ​​para medir a eficácia das campanhas, otimizar orçamentos de marketing e interpretar com mais precisão o retorno sobre o investimento.

Para equipes de vendas

Retenção e fidelidade do cliente: usando dados próprios, uma equipe de vendas pode rastrear e identificar clientes fiéis, entender melhor suas preferências e criar programas direcionados para recompensá-los e/ou retê-los.Ao aproveitar os dados comportamentais para oferecer um serviço mais personalizado, as organizações podem aumentar ainda mais o valor do valor vitalício de seus clientes.

Venda cruzada e venda adicional: como os dados primários fornecem informações valiosas sobre as transações dos clientes, os representantes de vendas podem identificar mais facilmente as oportunidades de venda cruzada e venda casada.Com esses dados, as empresas podem oferecer recomendações de produtos ou serviços complementares mais relevantes e, em última análise, aumentar os valores médios dos pedidos e, ao mesmo tempo, aumentar a satisfação do cliente.

Para administradores de CRM

Segmentação de clientes: os dados primários ajudam os administradores a organizar os dados de CRM de seus clientes com base em várias características, desde o histórico de transações até a geodemografia.Por sua vez, isso permite que os profissionais de marketing adaptem suas estratégias e comunicações a segmentos-alvo específicos, garantindo mensagens mais relevantes e taxas de engajamento mais altas.

Mapeamento da jornada do cliente: os dados primários fornecem informações sobre a jornada do cliente, desde as transações iniciais até o histórico de bate-papo e muito mais.Ao analisar o comportamento do cliente, pontos de contato e caminhos de conversão, os administradores podem identificar momentos marcantes, pontos problemáticos e oportunidades de otimização, melhorando assim a experiência geral do cliente.

Para equipes de produto

Desenvolvimento e inovação de produtos: os dados primários são uma fonte valiosa de feedback e insights para o desenvolvimento e inovação de produtos.Ao coletar e analisar feedback, críticas e sugestões dos clientes, as equipes de produtos podem identificar com eficiência as áreas de melhoria, criar novas linhas de produtos ou serviços e tomar decisões informadas para atender às necessidades dos clientes com mais eficiência.

Para representantes de atendimento ao cliente

Atendimento e suporte ao cliente: como você já deve ter adivinhado, os dados primários ajudam as organizações a oferecer serviços personalizados e eficientes, usando-os para dar suporte aos representantes na resolução imediata dos problemas dos clientes e com um toque personalizado.

Claro, esses são apenas alguns exemplos de como o marketing de dados first-party é usado (e como isso beneficia todas as áreas de uma empresa). Como você pode ver, muitos deles se sobrepõem, tornando a colaboração inevitável e o gerenciamento adequado de dados crucial.

4 desafios de usar dados próprios (e suas soluções)

Como em tudo na vida, existem riscos e desafios potenciais associados ao uso de dados primários. Abaixo, detalhamos algumas coisas que podem dar errado (e o que você pode fazer para corrigi-las).

Desafio 1: dados de baixa ou baixa qualidade

Dados primários não confiáveis ​​contêm erros, inconsistências ou informações inválidas ou ausentes e são más notícias para qualquer organização ou equipe. Se você não tomar cuidado onde e como seus dados são coletados, você pode acabar com uma grande pilha de dados ruins. Esses dados levarão inevitavelmente a:

• Tomada de decisão falha
• Esforços de personalização ineficazes
• Segmentação de clientes equivocada
• Desempenho de campanha abaixo do ideal
• Mensagens, recomendações ou ofertas irrelevantes
• Diminuição da confiança e percepção da marca
• Experiências negativas do cliente

Solução: priorize a qualidade dos dados por meio de coleta, validação e limpeza robustas de dados.Isso significa auditorias de dados regulares, boa higiene de dados e estruturas de governança de dados firmes para melhorar e manter a qualidade e a confiabilidade de seus dados primários. Investir na tecnologia certa de gerenciamento de dados também não faz mal!

Desafio 2: ferramenta(s) de integração de dados incorreta(s)

Tentar aproveitar dados primários sem a(s) ferramenta(s), plataforma ou integração certa é como tentar acertar um prego sem um martelo. Sem ferramentas adequadas de integração de dados, os dados primários podem ser armazenados em sistemas ou departamentos isolados. Se sua organização se esforça para consolidar adequadamente os dados de várias fontes, o resultado pode ser muita frustração e tensão ao tentar consertar as coisas manualmente (o que é demorado, sujeito a erros e não escalável). Para não mencionar:

• Dados isolados ou fragmentados
• Dados do cliente desatualizados ou incompletos
• Diminuição da colaboração interdepartamental
• Análise de dados imprecisa
• Marketing multicanal ineficiente
• Mensagens desconexas
• Atrasos no processamento de dados
• A incapacidade de lidar com grandes volumes de dados.

Solução: conforme mencionado acima, investir em um conjunto robusto de ferramentas de integração de dados facilita a integração, transformação e sincronização perfeitas de dados.Por sua vez, isso permite que as organizações conectem os pontos entre fontes de dados diferentes, automatizem pipelines de dados, garantam alta qualidade de dados e forneçam uma visão unificada do cliente.

Desafio 3: Volume de dados limitado

Aproveitar dados próprios com volume de dados limitado pode ser complicado. Afinal, uma quantidade tão pequena de dados pode não fornecer significância estatística suficiente para análises e insights precisos. Nesse caso, é improvável que quaisquer percepções derivadas de um volume limitado de dados representem sua base de clientes ou mercado maior (o que não é exatamente útil). Tentar trabalhar a partir de um conjunto limitado de informações também pode resultar em:

• Pontos de dados insuficientes
• Conclusões imprecisas ou má interpretação dos dados
• Análise preditiva ineficaz e modelos de previsão
• Incapacidade de realizar experimentos significativos ou testes A/B
• Incapacidade de comparar com fontes externas ou padrões da indústria

Solução: novamente, também é importante focar na alta qualidade dos dados, garantindo que os dados limitados disponíveis sejam precisos e atualizados.Além disso, você pode explorar técnicas de aumento de dados, como modelagem de dados ou geração de dados sintéticos, para expandir seu volume de dados (para fins de análise e modelagem).

Desafio 4: Não conformidade regulatória

Aproveitar os dados primários sem considerar os regulamentos de privacidade de dados é um grande erro e traz grandes consequências. Não apenas ignorar os regulamentos de privacidade de dados, como o Regulamento Geral de Proteção de Dados (GDPR), a Lei de Privacidade do Consumidor da Califórnia (CCPA) ou outras leis aplicáveis, é uma grande violação da confiança e segurança de seus clientes, mas falha em implementar as medidas de segurança apropriadas e as práticas de proteção de dados também podem resultar em:

• Perdas financeiras decorrentes de multas, penalidades e ações judiciais
• Publicidade negativa
• Erosão da fidelidade à marca
• Aumento da rotatividade de clientes
• Governança de dados ineficiente
• Aumento do risco organizacional
• Acesso não autorizado, hacking ou vazamento de dados
• Problemas de qualidade de dados
• Incapacidade de fazer serviços internacionais (ou seja, transferências internacionais de dados)
• Fluxo de dados restrito e;
• Acesso limitado a dados e colaboração.

Solução: priorize a privacidade dos dados e garanta a conformidade com todos os regulamentos relevantes.Isso inclui obter o consentimento adequado para a coleta de dados, implementar medidas de segurança robustas, estabelecer estruturas de governança de dados e, acima de tudo, ser transparente com os clientes sobre suas práticas. Lembre-se de avaliar e atualizar regularmente suas políticas e procedimentos de privacidade para garantir que eles permaneçam alinhados com as regulamentações em constante mudança e as práticas recomendadas em evolução.

Personalize seus esforços de marketing e melhore a retenção de clientes com dados de terceiros

Os consumidores esperam experiências personalizadas das marcas, mas um cenário de privacidade em constante mudança dificulta a entrega das empresas. Felizmente, os dados de terceiros permitem que a personalização e a privacidade (finalmente!) coexistam.

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