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Data Driven Marketing: Como aplicá-lo em um e-commerce e quais são as vantagens nas estratégias de venda?

A informatização é um divisor de águas para o comércio, transformando profundamente cada aspecto de uma operação de venda. Da inclusão de computadores em balcões até o e-commerce, o Data Driven Marketing é um natural desdobramento do quadro. 

 

A inclusão da rede mundial de computadores nas operações financeiras e de venda pode ser traduzida como a inserção de um volume de informações jamais visto nos ambientes organizacionais.

Todas as atividades realizadas a cada segundo na internet, são armazenadas em gigantescos bancos de dados, de maneira desordenada. Isso inclui acessos em aplicativos, cliques em links, coordenadas geográficas, arquivos de texto, imagem e áudio. 

Qualquer pesquisa simples em um motor de busca é suficiente para a compreensão do volume de informações armazenadas. A busca por uma única palavra pode gerar trilhões de links com conteúdo associado, como placas de sinalização, em maior ou menor nível. 

No cenário do comércio, a inserção da coleta de dados em tempo real também pode ser vista. Atividades que são comuns atualmente, como a consulta automática ao fluxo de vendas diário, semanal e mensal em uma loja, eram impensáveis poucos anos atrás. 

Monitorar o que acontece em uma empresa parece ser uma tarefa mais fácil diante destas tecnologias. No entanto, com o crescimento do e-commerce, as empresas visualizaram um cenário onde a concorrência e a velocidade das mudanças são implacáveis.

A velocidade das operações de compra e venda seguem o fluxo de publicações em sites, redes sociais, aplicativos de mensagem e qualquer plataforma de interação. A inclusão de bancos, instituições e produtos financeiros de uso online sedimentou o novo paradigma. 

Atualmente, o consumidor pode executar cada compra em menos de 10 minutos e em qualquer lugar de uma região. Afinal, a internet é uma vitrine maior e mais numerosa em termos de opções.

Assim, novas tendências surgem e desaparecem com facilidade. Portanto, para sobreviver na selva do e-commerce, organização e precisão de informações são elementos vitais. 

O e-commerce nacional movimenta, por ano, mais de 60 bilhões em dinheiro, o dobro do valor gerado cinco anos atrás. Cerca de 95% das empresas possuem perfil em rede social, site ou presença em plataforma virtual, ainda que seus serviços sejam de caráter offline. 

No ano de 2019, o número de consumidores ativos na web representou cerca de 17% de todo o mercado consumidor daquele ano, com previsão de crescimento para os próximos anos. Os principais caminhos de contato são os motores de busca e redes sociais. 

Cresce a demanda por técnicas de marketing digital que auxiliem os empreendedores a se sobressair diante de tão extensa concorrência. Pelas características já elencadas, a base para o sucesso no e-commerce é a união entre análise de dados e métodos de marketing.

 

Data Driven Marketing: passo a passo

O Data Driven Marketing é um setor que integra duas áreas distintas, a ciência de dados e o marketing, como seu nome indica. O termo “driven” vem do inglês e pode ser traduzido como “dirigido” ou “direcionado”. 

Trata-se de estratégias de marketing direcionadas pela coleta, tratamento e análise correta de dados. É a inserção de diretrizes e ferramentas que, observando o método científico, realizam uma leitura de multidões com base em padrões organizados. 

A ciência de dados, área imprescindível para a compreensão deste conceito, é uma atividade que une computação, estatística e matemática para a construção de normas de coleta e armazenamento de informações, bem como a interpretação destas. 

 

1 – Coletando dados

Início do processo de análise de dados, a coleta de informações pode ser realizada, no contexto do e-commerce, com as seguintes ferramentas: 

 

  • Estatísticas de motores de busca; 
  • Dados captados de benchmarks
  • Pesquisas de opinião do público-alvo; 
  • Registro de vendas efetuadas. 

 

Eventos que incluem a interação do cliente através de cadastros ou questionários são formas criativas de coletar dados de maneira orgânica. A criação de cursos gratuitos, apostilas e jogos mediante inscrição gratuita são algumas alternativas. 

Desenvolvido um plano do que se deve coletar e os objetivos da estratégia, é necessário definir um modo de armazenamento. Os bancos de dados que armazenam grandes volumes de informação podem ser divididos entre relacionais e não-relacionais. 

 

2 – Armazenando dados

Um exemplo de ferramenta entre profissionais da área, o SQL é uma linguagem de programação que organiza bancos de dados relacionais, definidos por sua estrutura em tabelas, colunas e índices que organizam dados colhidas com base em álgebra relacional. 

O SQL é a principal ferramenta de criação de bancos de dados relacionais, dividida em quatro subconjuntos, com as siglas DQL, DML, DDL, DCL e DTL.

 

DQL: Linguagem de consulta de dados

Marcada pelo comando “SELECT”, este subconjunto diz respeito à criação de comandos que permitam a consulta de um item no banco de dados. No DQL, é possível construir meios de filtragem de pesquisa e recuperação rápida de determinado objeto. 

A utilidade deste subconjunto no banco de dados relacional é facilitar a busca por determinadas informações sem com isso ler toda a database de uma empresa de comunicação visual, por exemplo, que muitas vezes pode ser extensa. 

 

DML: Linguagem de manipulação de dados

Este subconjunto é responsável pela inserção de modificações no banco de dados, seja pela adição de uma nova informação, a exclusão ou integração de itens já modificados. É representada pelos comandos “INSERT”, “UPDATE” e “DELETE”. 

 

DDL: Linguagem de definição de dados

Enquanto o DML lida diretamente com os dados inseridos nas tabelas, o DDL tem comandos para modificação das tabelas e índices em si. Seus comandos são “ALTER”, para atualizar, “CREATE”, para criar e “DROP” para remover. 

Um exemplo de aplicação de um banco de dados relacional e estes comandos é a inclusão de um totem de sinalização em uma campanha de marketing em loja, com interface que permite a manipulação do usuário. 

Cada interação pode ser armazenada automaticamente em tabelas que podem ser atualizadas em termos de estrutura e conteúdo.

 

DCL: Linguagem de controle de dados

Obedecendo um dos princípios para o armazenamento de informações sensíveis, a DCL apresenta comandos que permitem o controle de acesso para leitura ou modificação de qualquer item do banco de dados. 

Seus comandos são “GRANT” para adicionar uma permissão de acesso e “REVOKE” para remover. 

 

DTL: Linguagem de transação de dados

Responsável pelo controle de uma transação de dados, como o nome indica, é representada pelos comandos “BEGIN”, para iniciá-la, “COMMIT” para confirmá-la e “ROLLBACK” para desfazê-la.

Este exemplo possibilita a percepção de como as informações podem ser armazenadas neste estilo. Sua rígida estrutura pode ser insuficiente para funções que necessitem de um armazenamento mais flexível e escalável. 

 

Bancos de dados não-relacionais

Os bancos de dados não-relacionais são caracterizados por sua estrutura de organização dos dados em coleções, ao invés das tabelas regidas por álgebra relacional. A maior facilidade de programação, aproveitando linguagens front-end, é um de seus atrativos. 

Também consideradas do lado do cliente, essas linguagens são formadas por todos os mecanismos de programação que formam a interface por onde o usuário interage no navegador web. Os bancos não-relacionais mais conhecidos surgem destas linguagens

Desta forma, a integração entre a construção de um site de cadastro e um banco não-relacional é mais simples, visto que sua codificação pode ser embutida no mesmo código-fonte da página, compatível com hipertexto, como XML e JSON. 

Os bancos não-relacionais também permitem a criação de mecanismos que facilitem a consulta de um dado específico, facilitando sua manipulação por colaboradores em treinamentos profissionais

 

3 – Tratando e interpretando dados

Uma vez definido o método de coleta e armazenamento de dados, é importante definir a aplicação destas informações, uma etapa considerada tratamento de dados, por onde a interpretação que será traduzida em ações pode ser realizada. 

As informações estruturadas pelo empreendedor podem ser incluídas em métricas de desempenho logístico, assessoria contábil, indicadores de marketing e marketing digital tradicionais, como: 

 

  • Custo por lead; 
  • Taxa de conversão em venda; 
  • Índice de geração de lead orgânico; 
  • Ticket médio;
  • Custo real por clique. 

 

O banco de dados escolhido pelo empreendedor pode ser sincronizado ao funil de vendas do e-commerce, um método de gerenciamento de leads que filtra o fluxo de usuários que interagem com a empresa em clientes reais e fidelizados. 

Instrumentos de atendimento, como chatbots, também podem ser integrados ao banco de dados do negócio, construindo uma estrutura de automação completa dos processos do e-commerce, uma redução de custos operacionais com sala privativa coworking.

 

Vantagens práticas do Data Driven Marketing

O Data Driven representa uma integração entre ferramentas da ciência de dados, computação e marketing digital, setores imprescindíveis para o sucesso do comércio virtual. A união entre estas áreas abrange todo o esforço de um ambiente organizacional. 

A inserção de bancos de dados nas estratégias de marketing pode ser especialmente benéfico para o e-commerce gerenciado por pequenas empresas, visto que esta estrutura automatizada permite o escalonamento de produção sem aumentar gastos. 

Além desta, exibidas em folders empresariais, as vantagens do Data Driven Marketing são: 

 

  • Melhor precificação de produtos; 
  • Maior efetividade de processos internos; 
  • Melhor segmentação de público; 
  • Maior precisão de anúncios; 
  • Menor risco de falhas de campanha.

 

Portanto, a inserção do Data Driven Marketing é uma oportunidade de crescimento e competitividade inegável para as empresas, especialmente no que compete ao e-commerce. 

 

Conclusão

O mercado virtual é marcado pelo nascimento de dezenas de marcas todos os dias, uma rotatividade inviável no antigo contexto do comércio exclusivamente físico. 

Logo, o Data Driven Marketing surge como uma solução matriz da era digital, visto que a inclusão das estratégias de marketing nos conceitos mais basilares da composição da internet, que definem a exibição e manipulação de dados. 

 

Esse texto foi originalmente desenvolvido pela equipe do blog Guia de Investimento, onde você pode encontrar centenas de conteúdos informativos sobre diversos segmentos.

Auris

Por: Auris Ideias Digitais

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