Infelizmente, muitas equipes de marketing, em empresas de segmentos e portes variados, já passaram por isso. Investem esforços, tempo e inúmeros recursos em uma campanha que parecia um ótimo investimento, mas ficou muito longe do ROI ou engajamento esperados.
Então, além de assistir ao fracasso do projeto, precisam lidar com a situação “constrangedora” de compartilhar dados de desempenho ruins com as equipes internas e diretorias. No entanto, existe uma estratégia que pode ajudar a prever os resultados de uma determinada campanha antes de colocá-la em prática.
Essa estratégia chama-se marketing preditivo.
O que é Marketing Preditivo
O marketing preditivo envolve aproveitar dados relacionados ao comportamento do público, pesquisas de históricos de consumidores, de compras, análises aprofundadas de sites e outras áreas (depende de cada empresa e modelo de negócios) para “prever” os resultados das estratégias de marketing eleitas.
Embora o marketing preditivo pareça uma tecnologia futurista que você só veria em um programa como Black Mirror, usar dados para estimar um resultado não é novidade. O marketing preditivo é alimentado pela análise preditiva, que remonta à década de 1930. Ela permitiu que matemáticos e computadores calculassem e analisassem os possíveis sucessos, fracassos e resultados de vários cenários – como condições de saúde ou clima.
Mais tarde, na década de 1990, quando as ferramentas de análise se tornaram mais acessíveis para as marcas, os profissionais de marketing em empresas como eBay e Amazon começaram a combinar dados de marketing com fórmulas ou algoritmos semelhantes para prever e planejar em torno de comportamentos potenciais dos consumidores, compras e desempenho de campanhas de marketing.
No início dos anos 2000, com a presença do “Big Data“, muitas outras marcas e plataformas de publicidade online adotaram a análise preditiva e a tecnologia de marketing.
Atualmente, o marketing preditivo está em toda parte. Abaixo estão apenas alguns exemplos comuns dele, juntamente com explicações de como as marcas podem aproveitá-lo.
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Exemplos de Marketing Preditivo
Sugestões Preditivas de Produtos
Você já considerou comprar um produto, pesquisou sobre ele e depois viu o mesmo produto – ou um muito semelhante – em uma promoção que apareceu no seu feed de redes sociais, na sua caixa de entrada de email, em uma plataforma de streaming ou no banner de outro site? Você não está sozinho.
Os algoritmos dos sites de e-commerce coletam regularmente dados sobre seus interesses em produtos com base no que você visualizou ou comprou deles. Em seguida, esses algoritmos usam esses dados para prever quais produtos você tem mais probabilidade de comprar a seguir. Esses dados são então usados no anúncio ou promoção de e-commerce que um potencial cliente vê.
Pontuação Preditiva de Leads com Lead Score
O marketing preditivo não termina quando sua empresa consegue um contato, cliente ou lead. Depois de construir sua lista de contatos, sua empresa vai querer continuar a fazer marketing para eles ou potencialmente direcioná-los para um representante de vendas. No entanto, tentando promover sua marca continuamente para cada um de seus novos contatos, sua empresa poderá investir um tempo valioso se os leads não estiverem realmente interessados em comprar seu produto ou se inscrever para mais conteúdo.
Para evitar dedicar muito tempo a leads não qualificados, as marcas podem usar ferramentas como o recurso de Pontuação Preditiva de Leads para analisar perfis de dados de contatos e estimar quais prospects têm maior probabilidade de fechar um negócio no futuro.
Quando você tem um enorme banco de dados de contatos com diferentes níveis de interesse em seu produto, marca ou serviço, dados de pontuação preditiva de leads, como os mencionados acima, podem fornecer insights sobre quais prospects priorizar em seus esforços de marketing ou vendas primeiro. Isso pode lhe dar uma vantagem sobre marcas que desperdiçam tempo e recursos cruciais em negócios que nunca acontecem.
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Sugestões Automatizadas para Mídias Sociais
Uma série de ferramentas de mídias sociais, incluindo o HubSpot Marketing Hub, usa análises preditivas e dados de audiência para estimar e sugerir os melhores horários para postar seu conteúdo em um determinado canal.
Além de simples sugestões de horários para publicação de conteúdo, algumas ferramentas vão ainda mais fundo com previsões de conteúdo para mídias sociais. Por exemplo, quando os gerentes de mídias sociais carregam duas ou mais imagens na ferramenta de agendamento de mídias sociais, Cortex, a plataforma usará dados históricos para determinar quais cores das fotos serão mais atraentes para os seguidores.
Além das ferramentas de mídias sociais que podem sugerir estratégias com base em resultados previstos, canais sociais como Meta, X (antigo Twitter) e Pinterest também oferecem algumas ferramentas preditivas em suas plataformas de anúncios.
Por exemplo, em 2018, veículos de notícias obtiveram documentos do Meta revelando que a empresa lançou secretamente um recurso chamado “Fidelidade Preditiva” em seus anúncios. O recurso supostamente analisa o comportamento dos usuários do Facebook, interesses, curtidas em páginas e outros pontos de dados para direcionar anúncios às pessoas com maior probabilidade de clicarem neles, em vez de apenas direcionar anúncios aos alvos de audiência de uma marca.
Desde as notícias sobre publicidade preditiva do Meta, o X também reconheceu que usa algoritmos de anúncios preditivos especificamente para filmes, TV e promoções relacionadas ao entretenimento.
Além do direcionamento preditivo de anúncios, plataformas sociais como Meta e Pinterest também usam algoritmos para fazer previsões relacionadas a testes multivariados ou A/B. Com esses tipos de testes, uma marca geralmente envia duas ou mais variações de seu anúncio. Quando o anúncio entra no ar, as plataformas de mídias sociais analisam imediatamente qual variação é mais clicada e preveem qual terá o melhor resultado de conversão. A partir daí, os anúncios nas mídias sociais começam a exibir a variação vencedora.
Ferramentas de Prevenção de Churn de Clientes
Enquanto muitos profissionais de marketing focam principalmente em conquistar novos clientes, alguns podem se concentrar em criar conteúdo e ofertas que continuem a engajar, reter e até mesmo realizar upsell para os clientes atuais.
Mas, às vezes, pode ser difícil saber quando os clientes precisam de novo conteúdo envolvente ou quando estão prestes a desistir. É por isso que algumas grandes empresas implementaram análises preditivas, bem como estratégias de marketing, para identificar e reengajar clientes que estão prestes a desistir.
Pegue a Sprint como exemplo. Em 2014, quando a gigante de telefonia celular viu uma taxa de churn de clientes em alta recorde, os profissionais de marketing e representantes de atendimento começaram a usar ferramentas de análise preditiva para determinar quais clientes tinham maior probabilidade de cancelar o serviço. Uma vez feito isso, eles puderam direcionar esses clientes com comunicações de reengajamento, mensagens e ofertas especiais para mantê-los inscritos.
De acordo com um estudo de caso, a estratégia preditiva da Sprint levou a uma redução de 10% na taxa de churn de clientes e a um aumento de 800% nas atualizações dentro de 90 dias da implementação.
Embora sua marca possa não ser capaz de implementar ferramentas complexas de previsão de churn de clientes, há outras maneiras de usar dados para prever e prevenir a perda de audiência.
Táticas de SEO Preditivo
Uma fatia importante do trabalho de marketing envolve a criação de posts para blog, páginas da web ou outro conteúdo online com o objetivo de atrair e converter audiências. Como os mecanismos de busca podem proporcionar grandes vitórias de tráfego e reconhecimento de marca, sua empresa provavelmente vai querer produzir conteúdo valioso para aparecer na primeira página.
Mas, uma vez que você conquistou uma posição alta nos resultados de busca e obteve um tráfego orgânico sólido, você pode usar dados preditivos para evitar a perda futura de sua classificação e todo o tráfego que vem com ela.
Esse processo, chamado de SEO preditivo, ocorre quando estrategistas de conteúdo usam análises de tráfego e classificação de pesquisa para determinar se uma página da web está em risco de perder seu momentum de tráfego dos mecanismos de busca.
Na Malva Marketing Digital, nosso processo de SEO preditivo envolve o uso da nossa ferramenta de Conteúdo em Risco – que analisa dados do SEMRush, Ahrefs e outros softwares – para determinar quando nossos clientes estão perdendo classificação nas páginas de resultados de busca.
Por exemplo, se um de nossos posts aparece na primeira posição em uma página de resultados de pesquisa do Google, e depois vai caindo para a terceira ou quarta posição, nossa ferramenta de Conteúdo em Risco pode sinalizar o post como em perigo de perder tráfego de pesquisa.
O que saber ao usar o Marketing Preditivo
Embora o marketing preditivo possa ser uma ferramenta útil para justificar uma nova tática ou estratégia, há coisas importantes que os profissionais de marketing e empresas devem ter em mente se desejam aproveitá-lo.
Não é perfeito: Mesmo que um algoritmo ou fórmula de marketing pareça fornecer estimativas precisas 99% do tempo, o fato de as estratégias de marketing dependerem do envolvimento humano para ter sucesso pode fazer com que uma previsão esteja errada. Embora você possa usar dados de marketing preditivo para justificar investimentos ou estratégias propostas, você deve ter um plano do que fazer se resultados inesperados ocorrerem.
Pode ser caro: Embora algumas ferramentas preditivas, como o HubSpot, possam ser acessíveis e facilmente acessíveis para marcas menores, outras ferramentas e projetos de marketing preditivo que exigem a análise de grandes quantidades de dados podem se tornar caros. Certifique-se de começar com ferramentas ou táticas preditivas acessíveis e escaláveis primeiro.
Requer dados: Embora algumas ferramentas, como software de anúncios ou SEO, tenham acesso a dados históricos de consumidores, criar sua própria estratégia de marketing preditivo do zero pode exigir que você tenha seu próprio conjunto de dados. Coletar, limpar e organizar esses dados para que uma ferramenta ou algoritmo preditivo possa utilizá-los pode levar bastante tempo, o que deve ser incluído em sua estratégia preditiva.
Quer saber mais sobre como a análise preditiva e os dados podem impulsionar sua estratégia de marketing? Entre em contato com a Malva Marketing Digital, nossos especialistas podem explicar melhor e tirar as dúvidas para sua empresa prosperar.
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