Ser data-driven é, na maioria das vezes, o objetivo de toda empresa ao fazer um planejamento de longo prazo. Afinal, a empresa só pode crescer se o seu componente motor – o consumidor – possuir uma experiência agradável, que vá fazê-lo retornar ao produto ou serviço e, ainda, divulgá-lo para outras pessoas.
Precisa ficar claro, no entanto, que apenas coletar dados básicos de idade, localização e histórico de consumo não basta para o mercado atual, tampouco configura uma ação data-driven. É preciso compreender que o perfil do consumidor tende a mudar com o passar do tempo, e cada passo tomado dentro de uma loja ou website é um dado importante.
Independentemente da área em que a empresa atua, é necessário oferecer o máximo de atenção possível à jornada do consumidor, de maneira a garantir que ele receba a melhor experiência possível. E é aí que entra a estratégia data-driven.
O que este artigo aborda:
- O que é data-driven?
- Pontos da jornada do cliente
- Consumo personalizado
- Alguns exemplos de empresas data-driven
- PMEs e empreendedorismo
O que é data-driven?
Em linhas gerais, uma empresa data-driven é aquela que baseia todas as tomadas de decisão e o planejamento estratégico em análise de dados, coletados de seus consumidores e do mercado circundante.
O data-driven não é uma ferramenta, e sim uma cultura organizacional (ou metodologia) adotada para que as empresas aprofundem seu conhecimento do próprio negócio e do público-alvo. Isso abre margem para a previsão de oportunidades do mercado e novas tendências.
Empresas data-driven possuem diversas ferramentas para coleta cruzada de dados de diversas fontes. Essas informações são compiladas para fornecer um cenário mais amplo para a empresa analisar e tomar as decisões mais acertadas, voltadas para os objetivos estabelecidos, e para ter uma visão ampla do mercado atual e sua tendência de evolução.
Pontos da jornada do cliente
Para além da previsão de tendências e estruturação de marketing, a captura e análise de dados constante também permite que todos os comportamentos do consumidor sejam monitorados pela empresa, o que revela uma imensa riqueza de detalhes.
Em outras palavras, ao saber os passos do consumidor – seja dentro de uma loja ou em um site online –, as empresas são capazes de descobrir falhas no sistema, informações que geraram algum tipo de fricção e em quais momentos a jornada foi mais (ou menos) atraente.
Uma vez que os dados estão compilados e a marca já sabe quais as preferências do consumidor, por meio de uma análise bastante detalhada de seus hábitos de compra, produtos, horários de consumo, caminhos, entre outros, chega o momento de agregar a personalização.
Consumo personalizado
Uma das mais preciosas vantagens de ser uma empresa data-driven é fazer uso dos dados naquilo que eles mais se prontificaram a oferecer: uma personalização adequada de absolutamente todos os pontos da jornada de consumo.
Partindo do pressuposto de que já se conhece o perfil de um consumidor, é possível ajustar toda a jornada, de maneira a torná-la mais fluida e agradável ao cliente, com toques exclusivos que funcionam para aquele consumidor em específico.
O resultado é uma fidelização mais eficiente, posto que a marca acaba oferecendo soluções personalizadas à necessidade de seus clientes.
Alguns exemplos de empresas data-driven
Algumas das maiores empresas do mundo adotaram a cultura data-driven para oferecer a melhor experiência ao usuário, o que normalmente é feito por meio de algoritmos ultrainteligentes, com um grau de personalização intenso.
O Spotify, por exemplo, é um dos maiores exemplos de cultura e organização totalmente baseada em dados. Para oferecer os serviços com qualidade e de forma satisfatória, a empresa emprega complexos algoritmos de coleta e análise de dados dos consumidores para oferecer playlists personalizadas e recomendações pautadas no gosto do cliente – como se a empresa realmente entendesse suas preferências. O cliente se sente exclusivo, e sua visão da empresa reúne mais pontos positivos do que negativos.
No ramo dos serviços de streaming de vídeo, também vale mencionar as gigantes do mercado Netflix, Disney+, Amazon Prime Video e HBO Max. Todas essas empresas analisam de forma minuciosa o perfil dos espectadores para selecionar e recomendar filmes, séries e documentários que se encaixam nos padrões do consumidor, seja pela duração das obras, ano em que foram produzidas, gênero, diretor, faixa etária indicada, nacionalidades, atrizes e atores envolvidos, músicas, estilo de filmagem, entre outros dados.
Já na área do e-commerce, a situação é outra. Empresas como Amazon, Magazine Luiza e Mercado Livre utilizam muito mais dados que os exemplos anteriores, porque não ficam limitados apenas ao histórico de busca de produtos.
A Amazon, por exemplo, utiliza sua assistente pessoal Alexa como um hub de coleta de dados em cada residência para escanear e filtrar informações relevantes. Assim como essa gigante varejista, outros marketplaces cruzam informações de buscas, idade do consumidor, gênero, localização e data do ano para recomendar produtos que são mais aceitos, segundo suas análises.
PMEs e empreendedorismo
Esse tipo de análise, é importante destacar, não precisa ficar restrito apenas às gigantes do mercado, e pode ser aplicado a pequenos e médios negócios (PMEs) também.
Em uma pequena padaria, os gestores podem analisar os momentos em que há um pico de movimento para coincidir com as fornadas; assim, os clientes sempre compraram pães quentinhos e frescos.
Também é possível fazer uma análise de público na região em que se encontra o comércio para descobrir qual o perfil das pessoas que circulam por ali. São mais idosas? Há uma quantidade significativa de vegetarianos ou veganos? Há escolas e faculdades no entorno? Quais são os produtos mais vendidos? As embalagens fazem parte da experiência?
Todas essas análises fazem parte da cultura data-driven, que, se aplicadas de maneira inteligente, alavancam a quantidade de vendas e a conversão de clientes.
