Marketing sem modelagem de dados é perder dinheiro

Sem a modelagem, o marketing digital pode desperdiçar verba e tempo e depreciar dados ao ponto de eles se tornarem inúteis ou, até mesmo, mentirem. 

O volume de dados gerados cresce exponencialmente e isso tem se tornado um desafio complexo para os profissionais de marketing. De acordo com o relatório “How Big Is Big? 85+ Big Data Statistics You Should Know in 2023”, 61% das empresas acreditam que o rápido crescimento do volume de dados está limitando sua capacidade de aproveitar os dados que obtêm. 

O mesmo estudo indicou que mais de 80% dos tomadores de decisão em tecnologia da informação concordam que seus projetos analíticos estão atrasados devido à indisponibilidade de dados de forma apropriada. 

Quem quiser ter sucesso nos negócios terá que lidar com a quantidade exponencial de informações para entender seu público. E a modelagem é o primeiro passo da inteligência de dados com foco em rápidas decisões de negócio, que otimizam os custos do marketing nas agências. 

Trabalhar sem modelagem é trabalhar sem inteligência

Para explicar mais detalhadamente a importância da modelagem de dados, conversamos com Eduardo Munhoz, Gerente de Gestão de Projetos da ZAHG Marketing Digital. Confira. 

ZAHG | Por que a modelagem tem tanta importância diante desse cenário de crescimento no volume de dados gerados? 

Eduardo Munhoz | Não trabalhar com modelagem de dados ocasiona falta de visão para trabalhar campanha. Assim, não tem como avaliar resultados, as ações propostas feitas, que tipo de segmentação funciona melhor para o seu público-alvo ou questões de sazonalidade, faixa horária e dias da semana. Trabalhar sem modelagem é basicamente trabalhar sem inteligência. Sem visão, de fato se perde dinheiro, porque o investimento não é retornado, visto, reformulado ou até não é retrabalhado da forma que deveria. É necessário um planejamento prévio para definir como o padrão vai ser montado. Assim, fica muito mais fácil depois avaliar como está a saúde da campanha. 

O Marketing Intelligence Report da Salesforce, que resultou de conversas com mais de 2.500 profissionais de marketing do mundo todo, apresentou como um dos pontos críticos a velocidade de acesso à informação entre os departamentos da empresa. Como a modelagem de dados pode auxiliar nisso? 

O principal ganho da modelagem, além de oferecer toda a visão que eu mencionei anteriormente, é criar uma linguagem global entre as pessoas que trabalham com os dados. Fica fácil para um profissional de um departamento de criação conseguir avaliar o resultado de um criativo a partir da padronização prévia de campanha, ou um profissional de inteligência de dados ou social media entenderem o que está acontecendo com a mídia paga, porque vai haver um padrão unificado e global dentro da campanha e dentro da agência. 

Como a modelagem evita a perda de informações importantes das campanhas? 

Sem modelagem, perdemos muito tempo analisando e tentando buscar dados retroativos. Tendo tudo organizado, fica muito mais fácil pegar aqueles dados e já fazer alguma manobra mais rápida. Você já sabe, por exemplo, que o resultado do criativo azul não está sendo bom. Com isso, você o pausa e deixa só o vermelho em evidência. E assim por diante. 

É possível pausar uma campanha para revisar a modelagem? 

É possível pausar. Porém, existem complicações de cruzamentos de base, bases que não se conversam – por exemplo, o Web Analytics não é linkado ao Meta. Então é mais simples quando você modela isso e joga tudo num lugar só, num banco de dados específico e consegue ter de novo essa visão global de como está sendo feito. 

O caminho é fazer tudo direitinho no início… 

O processo já surge lá no começo. Você já está pensando “vou ter que passar pela ferramenta, pelo Web Analytics”, “terei que tratar os dados dentro de um banco de dados”. Depois surge a visibilidade dentro de uma ferramenta de análise, um Data Studio, um Power BI. São vários passos do planejamento que precisam ser feito antes de começar a rodar.