Porque é que mais dados de marketing nem sempre significam melhores decisões

As equipas de marketing nunca tiveram tantos dados.

Existem painéis para tudo.

Tráfego.

Cliques.

Conversões.

Impressões.

Interações.

Custo de aquisição de clientes.

Retorno do investimento publicitário.

Aberturas de e-mails.

Utilização do produto.

Valor do cliente ao longo da relação com a empresa.

O problema é que ter mais números não produz automaticamente melhores decisões.

Por vezes, produz mais confusão.

A avalanche de dados

Imagine que um gestor de marketing abre cinco painéis antes do pequeno-almoço.

Um indica que o tráfego está a aumentar.

Outro indica que as interações estão a diminuir.

Um terceiro indica que as conversões estão estáveis.

A plataforma publicitária apresenta um desempenho excelente.

O CRM apresenta menos potenciais clientes qualificados.

A equipa de vendas diz que a qualidade dos potenciais clientes está a diminuir.

Em que número deve a empresa acreditar?

O problema não é necessariamente que um sistema esteja errado.

Cada sistema mede uma parte diferente da realidade.

Medir não é o mesmo que compreender

Uma métrica diz-lhe o que aconteceu.

Não explica automaticamente porque aconteceu.

Por exemplo:

A taxa de conversão diminuiu 12%.

Isto é uma medição.

Mas a decisão exige uma explicação.

Porquê?

Talvez:

• Os preços tenham mudado.

• O público tenha mudado.

• Os concorrentes tenham lançado uma oferta.

• O site se tenha tornado confuso.

• Os clientes não tenham encontrado informações importantes.

• Tenha faltado uma funcionalidade essencial.

• Tenha sido atraído tráfego pouco adequado.

Sem compreender a causa subjacente, a otimização torna-se um exercício de suposições.

Comece pela pergunta

Em vez de começar por:

«Que dados temos?»

comece por:

«Que decisão precisamos de tomar?»

Por exemplo:

Decisão: devemos alterar os nossos preços?

Perguntas relevantes:

• Como percecionam os clientes os preços atuais?

• Que alternativas estão a considerar?

• O que consideram uma boa relação qualidade-preço?

• Que funcionalidades influenciam a disponibilidade para pagar?

Pergunta para orientar a decisão: porque estão as conversões a diminuir?

Perguntas relevantes:

• Que informações faltam?

• Que objeções têm os visitantes?

• Que alternativas estão a avaliar?

• O que os impede de comprar?

Decisão: devemos desenvolver a funcionalidade X?

Perguntas relevantes:

• Qual é a importância do problema?

• Com que frequência ocorre?

• Como o resolvem os clientes atualmente?

• Resolvê-lo mudaria o comportamento dos clientes?

Agora a investigação tem um foco claro.

Os dados precisam de contexto

Imagine que tem esta métrica:

NPS = 32.

É um bom resultado?

Depende.

Bom em comparação com o quê?

Bom para que grupo de clientes?

Bom em comparação com o trimestre anterior?

Bom em comparação com clientes que contactaram recentemente o apoio ao cliente?

Uma única métrica agregada pode esconder diferenças importantes.

Analise-a por segmentos.

Faça perguntas de seguimento.

Observe as tendências.

Relacione-a com outras evidências.

Combine informação quantitativa e qualitativa

Os dados quantitativos são excelentes para medir a dimensão.

Por exemplo:

47% dos participantes selecionaram «preço».

As respostas qualitativas ajudam a explicar o significado.

«Gosto do produto, mas não consigo justificar o custo porque só o utilizo algumas vezes por mês.»

Agora a equipa de marketing compreende o problema com mais clareza.

O número mostra quão comum é o problema.

O comentário ajuda a explicar o que o problema significa.

Pergunte aos clientes quando o painel deixa de explicar

Uma regra útil é:

Quando os dados mostram que algo mudou, mas não explicam porquê, pergunte ao cliente.

A conversão diminuiu?

Pergunte.

A perda de clientes aumentou?

Pergunte.

A adoção de uma funcionalidade é baixa?

Pergunte.

A satisfação diminuiu?

Pergunte.

Uma campanha ficou abaixo das expectativas?

Pergunte ao público o que esperava.

Use os inquéritos como ferramenta de diagnóstico

Nem todos os inquéritos precisam de ser grandes projetos de investigação.

Por vezes, basta uma pergunta feita no momento certo.

Por exemplo:

Quando um visitante não converte:

O que o impediu de se registar hoje?

Após uma interação com o apoio ao cliente:

O seu problema ficou totalmente resolvido?

Após o cancelamento:

Qual é a principal razão pela qual decidiu sair?

Após uma compra:

O que o convenceu a escolher-nos?

Estas perguntas podem dar contexto aos números que já existem nos seus painéis.

A Enquete pode acrescentar a voz do cliente

A Enquete disponibiliza análise de inquéritos, relatórios de tendências, filtragem de respostas, filtros avançados e cálculo de métricas de experiência do cliente, como NPS, CSAT e CES.

As suas funcionalidades de inquéritos no site também permitem recolher feedback no respetivo contexto, em vez de depender inteiramente de campanhas de investigação separadas.

Isto cria uma divisão útil de tarefas:

A análise de dados diz-lhe o que aconteceu.

Os inquéritos ajudam a investigar porquê.

A sua equipa decide o que fazer a seguir.

Não crie um painel maior

Quando uma empresa não compreende um problema, o primeiro impulso é frequentemente recolher mais dados.

Adicionar outra ferramenta de acompanhamento.

Criar outro relatório.

Construir outro painel.

Por vezes, essa é precisamente a decisão errada.

Pode não precisar de outra métrica.

Pode precisar de outra pergunta.

Perguntas melhores valem mais do que mais números

Uma empresa com 100 métricas e sem explicação pode continuar a tomar más decisões.

Uma empresa que sabe o que precisa de aprender e pergunta diretamente aos clientes consegue frequentemente progredir com muito menos dados.

O objetivo não é maximizar a quantidade de informação recolhida pela sua equipa de marketing.

É maximizar a quantidade de conhecimento útil que consegue transformar em ação.