Análise de dados: o passado e as limitações da sua pilha

Em nossa recente sessão da MarTech Conference, “É preciso dois para tango: como profissionais de marketing e analistas de dados podem se destacar juntos”, Arti Munshi e eu conversamos sobre alguns conceitos de alto nível que os profissionais de marketing podem entender para ajudá-los a trabalhar de forma eficiente com analistas de dados. Uma parte fundamental disso é entender as limitações dos dados. Uma dessas limitações é a evolução de uma pilha de martech.

Diferentes tipos de evolução podem dificultar o que um analista de dados pode fazer com os dados coletados ao longo do tempo. Aqui estão alguns exemplos.

Plataformas de análise

Não é inédito para uma empresa mudar as plataformas de análise dentro de sua pilha. Existem inúmeras opções para cada tipo de componente e muitas razões pelas quais uma empresa pode alterar os componentes que usa.

Um exemplo comum é uma plataforma de análise da web. Dois grandes players neste espaço são o Adobe Analytics e o Google Analytics. Se sua empresa trocou um pelo outro, isso pode limitar os dados históricos da web da sua empresa. É verdade que sua empresa pode ter armazenado dados de ambos os sistemas em um data lake, mas isso não significa que as plataformas coletaram e organizaram os dados de maneira semelhante. Isso torna as coisas difíceis para um analista explicar. Se um profissional de marketing puder entender esse histórico, poderá incorporar essa evolução em suas solicitações e expectativas.

Não se esqueça de que outros componentes da pilha também podem afetar a coleta e o processamento de dados. Alternar entre eles apresentará problemas semelhantes.

A organização mais ampla

Os departamentos de marketing não estão sozinhos. Eles existem para promover uma organização mais ampla. A organização mais ampla também pode apresentar problemas que afetam a coleta de dados.

Por exemplo, uma empresa pode não ter um data lake onde os dados dos sistemas de toda a organização são armazenados. Ter todos os dados em um só lugar pode tornar mais fácil trazer outros dados para uma perspectiva mais ampla. Por exemplo, leads, conversões e oportunidades não são as únicas peças do quebra-cabeça. A felicidade do cliente, pontos de contato com representantes de atendimento ao cliente e assim por diante fazem parte do quadro geral.

Descobertas mais robustas e completas são possíveis se os analistas puderem olhar além da interação de um cliente com as campanhas de marketing. No entanto, isso depende de quão fácil é reunir todos esses dados em primeiro lugar.

Aprofunde-se: qual é a diferença entre um data warehouse e um data lake?

Regulamentos

Não é nenhum segredo que os regulamentos de privacidade evoluíram. No passado, era permitido aqui nos Estados Unidos que os navegadores da web coletassem muitas informações sobre os visitantes do site. Havia muito mais permissão para compartilhar ou vender essas informações para outras partes – especialmente com dados de terceiros. Por causa disso, os analistas podem fornecer informações mais ricas e robustas. As regulamentações federais e estaduais restringiram a coleta desses dados, então esse não é mais o caso.

Além disso, os regulamentos de privacidade também variam em todo o mundo. A União Europeia é conhecida por proteger a privacidade de seus cidadãos – muito mais do que outras entidades governamentais. Isso não deve surpreender nenhum profissional de marketing, mas os analistas estão mais restritos aos dados da UE quando comparados aos EUA

Vá mais fundo: com as proteções de privacidade da Apple prejudicando a receita, algumas empresas estão encontrando maneiras de contornar isso

Influência do fabricante do dispositivo

As empresas de tecnologia certamente precisam cumprir os regulamentos. No entanto, às vezes eles aderem a padrões mais rigorosos do que aqueles pelos quais são governados. Por exemplo, a Apple restringiu os dados que as empresas podem coletar sobre os usuários de seus dispositivos. Ele transformou esse foco de privacidade em uma extensa campanha de marketing. Independentemente do quanto a percepção corresponda à realidade, os profissionais de marketing precisam observar que é possível que os analistas não tenham os mesmos dados para usuários da Apple e do Android.

Autoidentificação do cliente

Aderindo aos dispositivos, esse ponto é uma limitação bem conhecida. A maioria das pessoas usa vários dispositivos, desde laptops, telefones e consoles. Não é incomum que alguém tenha vários de cada. Por exemplo, eles fazem algumas coisas pessoais benignas (como verificar as notícias) em seu laptop de trabalho e fazem isso novamente mais tarde em um laptop e telefone pessoal. Idealmente, seria bom unir esse indivíduo em seus dispositivos para que os dados os representassem como uma pessoa em vez de várias pessoas usando dispositivos diferentes.

Uma maneira de fazer isso é coletar dados primários e procurar indivíduos usando vários dispositivos. Talvez eles tenham uma conta e façam login em seus sistemas a partir de vários dispositivos. Essa é certamente uma maneira de realizar essa costura. No entanto, uma organização nem sempre pode ter contas para as pessoas fazerem login. Em alguns casos, isso pode não fazer sentido para alguém abrir uma conta nos sistemas de uma organização.

Se sua organização conseguiu introduzir contas para as pessoas criarem e usarem, lembre-se de que relembrar os tempos em que isso não estava disponível ou era amplamente usado prejudicará a capacidade dos analistas de rastrear pessoas entre dispositivos ao longo do tempo.

Limitações, não impossibilidades

Como profissionais de marketing, é essencial entender essas limitações de dados. Entendê-los ajudará a facilitar o trabalho com analistas de dados. Dito tudo isso, essas são limitações – não impossibilidades. É aí que os analistas de dados podem brilhar. Eles estão bem cientes das limitações, mas como especialistas em dados, eles provavelmente têm muito mais truques na manga do que um profissional de marketing sabe. Esperançosamente, chegar à mesa com uma alta compreensão do terreno facilitará alguma colaboração criativa.

As opiniões expressas neste artigo são do autor convidado e não necessariamente da MarTech. Os autores da equipe estão listados aqui.