O IBM System/360 é recebido com medo e confusão quando chega aos escritórios da SC&P na Madison Avenue na temporada final de Mad Men da AMC.

Alguns funcionários da agência inferem sua própria obsolescência iminente, ou no caso do redator Michael Ginsburg – tendo sua mente infiltrada pela máquina. Enquanto no nariz, não é uma representação absurda do zeitgeist. O estoque líquido real de computadores e equipamentos periféricos aumentou mais de 20% em cada ano da década de 1970. Em 1980, esse número girava em torno de 40%.

O argumento dos construtores de mainframe não era realmente fazer com que essa tecnologia tomasse decisões de forma independente. Em vez disso, poderia fornecer representações gráficas dos números, complementando a intuição dos líderes de negócios em uma base ad hoc para que eles não precisassem encomendar relatórios de analistas lentos e caros.

Hoje é impensável que um executivo entre em uma sala de reuniões e anuncie seus planos sem o endosso de dados ricos e recentes.

O marketing talvez tenha sido o departamento mais lento para mudar, até porque era tradicionalmente o domínio dos graduados em humanidades e do tipo de criativo que mandava nas primeiras temporadas de Mad Men . Mas na última década, os dados deixaram de meramente validar e otimizar as táticas de marketing para se tornarem um pré-requisito absoluto para qualquer decisão significativa.

Logísticos e controladores anunciaram sua sede por dados, e o mercado de tecnologia respondeu abrindo a torneira. Os CMOs não teriam previsto que seriam eles que se afogariam nele, a menos que tivessem levado a sério o infeliz Ginsberg de Mad Men . “Não consigo desligar as transmissões”, diz ele, assim como agora não podemos desviar o olhar das mídias sociais. “Eles estão irradiando direto na minha cabeça.”

Então, é hora de deixar a Paris Review de lado e abordar o marketing como um problema de engenharia?

Claro que não.

O lado da entrega do marketing ainda é fundamentalmente composto de conexão humana, mesmo agora 'com quais pessoas se conectar', 'onde' e 'quando' são considerações científicas. A nova fórmula para a excelência em marketing é uma colaboração, sendo o principal desafio tecnológico a extração de insights relevantes e acionáveis ​​do oceano de dados. Por sua vez, os criativos devem responder com maior disciplina, repetindo hipóteses e evitando conteúdo derivado. Em grandes empresas, isso parece equipes multifuncionais, mas nem sempre é viável alocar recursos de engenharia para problemas de marketing.

É aí que entra o software.

As equipes de marketing devem aproveitar o big data

Aqui estão cinco maneiras pelas quais uma equipe de marketing criativa pode melhorar seu jogo usando ferramentas inteligentes para aproveitar o poder do big data.

1. Relações públicas orientadas por dados

A habilidade científica: Realizar pesquisas originais e de alta qualidade e/ou consolidar pesquisas de segunda mão.

As ferramentas: pesquisas inteligentes, bancos de dados governamentais e outros bancos de dados de código aberto, Planilhas Google, plataformas de visualização de dados, plataformas de dados de clientes

A oportunidade: uma única história em um meio de comunicação de nível 1 (ou uma série de menções na imprensa local ou do setor relevante) pode ser explosiva para uma marca. Mas a maioria das empresas investe recursos em relações públicas sem nada para mostrar. Se você não é importante, a mídia não quer torná-lo importante.

O segredo para escapar dessa situação sísmica é que os jornalistas adoram pesquisas originais. As empresas de SaaS podem simplesmente anonimizar seus próprios dados de usuário e dar à imprensa uma história convincente para contar. O Spotify faz isso em grande escala. Mesmo as empresas com uma escassez de dados internos podem simplesmente ficar online e descobrir padrões interessantes reunindo alguns bancos de dados abertos de terceiros.

2. Personalização profunda

A habilidade científica: manter os dados de várias fontes tão limpos quanto possível e construir pontes de API entre os canais para obter uma imagem holística do comportamento do cliente.

As ferramentas: Plataformas de gerenciamento de dados, sistemas de gerenciamento de conteúdo da web (como alternativa, software de 'inteligência de vendas', software de 'automação de marketing' e 'motores de personalização' - este é um segmento de mercado tão grande que os fornecedores agrupam diferentes funcionalidades de várias maneiras diferentes .)

A oportunidade: a personalização profunda é fundamental para o discurso do Facebook para os anunciantes, e a Netflix supostamente usa aprendizado de máquina para personalizar a experiência de seus espectadores.

Obviamente, quanto mais informações granulares você tiver sobre seus clientes, mais profundamente poderá direcionar seus esforços de marketing. As possibilidades são quase infinitas, mas a ideia central que os profissionais de marketing criativos devem considerar é que mais segmentos de público significam menos pessoas em cada segmento. Em outras palavras, os criativos conseguem 'se apresentar em uma série de encontros íntimos' em vez de tentar conquistar um estádio. Naturalmente, isso significa mais conversões.

3. Desbloquear códigos de trapaça da plataforma

A habilidade científica: interrogar plataformas da web e, em seguida, realizar análises estatísticas sobre a saída.

As ferramentas: marketplaces de API, web scrapers e software de análise estatística – especialmente as iterações mais amigáveis ​​dessas ferramentas.

A oportunidade: já existem muitas pesquisas genéricas sobre 'o melhor momento para publicar' em várias plataformas, e algumas ferramentas realmente incríveis como 'Mais tarde para o Reddit'. Mas para uma vantagem competitiva real, você precisa fazer algumas análises independentes e descobrir as táticas ideais para seus próprios objetivos. A inclusão de hashtags, contagem de palavras e gastos ideais com anúncios por plataforma são questões que diferem entre as organizações.

Há também muitas perguntas não respondidas sobre os algoritmos por trás de cada uma das maiores plataformas de mídia social. A realização de pesquisas automatizadas em escala pode desbloquear oportunidades que você nunca imaginou.

4. Preveja as próximas tendências

A habilidade científica: modelagem estatística, aprendizado de máquina, coleta e análise de intenção de pesquisa e dados de comportamento do usuário.

As ferramentas: Google Trends, análise de marketing

As oportunidades: a análise preditiva permite que os profissionais de marketing vejam o futuro. Isso é importante por duas razões.

Em primeiro lugar, ser capaz de alinhar as atividades de marketing aos objetivos de negócios de alto nível é o que ganha assentos na diretoria. Chegar lá significa traduzir métricas digitais difusas, como taxa de cliques e engajamento social, em previsões precisas de lucro. É uma estrada pavimentada com problemas complicados, como pontuação detalhada de leads, valor de vida útil e cálculos de taxa de churn, e acertar esses números requer um alto volume de insumos de qualidade.

No lado oposto da moeda está a capacidade de sair completamente do prédio e fazer previsões macro sobre o ajuste do produto ao mercado. Há muito se espera que os líderes criativos estejam atentos e compreendam as tendências culturais e sociais. Mas as apostas são maiores agora. A disciplina substituiu a intuição.

5. Supere grandes empresas nos resultados da Pesquisa Google

A habilidade científica : entenda os sinais que os algoritmos do Google procuram para determinar a qualidade, a relevância e a confiabilidade na web.

As ferramentas: software de SEO

A oportunidade: ganhar tráfego orgânico dos resultados de pesquisa do Google é provavelmente o caminho mais rápido para o ROI de marketing, mas tradicionalmente não tem sido o mais previsível.

Isso ocorre porque há um grande número de sinais que se combinam para decidir quais classificações para uma determinada consulta. Tentativas de burlar o sistema com hacks simples sempre foram punidas com penalidades, e hoje o Google atualiza seus algoritmos mais do que nunca.

Uma rápida recapitulação

Há uma boa razão para a demanda por cientistas de dados estar crescendo. Estrategistas desde Sun Tzu entendiam que melhores informações significam melhores decisões, e o mundo de hoje está inundado de informações não estruturadas e representadas de forma inconsistente.

Quase todas as funções de negócios estabeleceram sua metodologia para mergulhar nessa bagunça e recuperar informações úteis, mas o marketing continua sendo amplamente aleatório na utilização de dados para a maioria dos casos de uso - a personalização é a exceção notável.

Quando os cientistas de dados aplicam suas habilidades aos desafios de marketing, eles são capazes de decifrar o que está acontecendo por trás de eventos como a atualização do BERT do Google, dando aos criadores de conteúdo e estrategistas ações concretas para obter classificações de pesquisa confiáveis. Ao alinhar métricas granulares de marketing digital para prever com precisão a receita, os líderes de marketing se tornam indispensáveis ​​para seus negócios.

As vantagens competitivas estão prontas para serem escolhidas por qualquer pessoa com conhecimento para interrogar plataformas sociais e conjuntos de dados de código aberto. Por fim, os dados às vezes são ainda mais valiosos para o público e os editores do que para as organizações que os coletam. Transformar dados em uma história é um dos movimentos mais poderosos que os profissionais de marketing podem fazer.

Todas essas são maneiras pelas quais os profissionais de marketing podem ser mais orientados por dados, além dos casos de uso de personalização mais óbvios. Os criativos sem experiência em STEM não precisam temer a ascensão da máquina; eles podem absolutamente executar essas ideias com a ajuda de ferramentas inteligentes e um pouco de disciplina.

Pronto para se tornar mais orientado a dados? Certifique-se de que sua estratégia de marketing inclua encontrar o software de análise de big data certo para ajudá-lo a seguir o caminho certo.