Business Intelligence e marketing: como unir as estratégias

BI reúne um conjunto de tecnologias e ações para coletar e analisar dados de várias fontes no intuito de entregar aos gestores relatórios abrangentes para tomada de decisão bem embasada e com segurança. Por isso, é um conceito poderoso para gestão e planejamento global e de setores.

Isso justifica a união entre Business Intelligence e marketing, pois esta última também pode lidar com uma diversidade de dados, que ajudam o responsável por ela a tomar decisões, direcionar as ações de sua área e integrá-la com a de vendas.

Saiba como fazer as estratégias andarem juntas e extrair mais poder dos dados coletados e filtrados.

Fontes e tipos de dados

O responsável pelo marketing deve guiar os profissionais de BI em relação a canais nos quais os clientes em potencial têm contato com a marca. Dentro deles, precisa ajudar a equipe de tecnologia e dados a entenderem quais informações são relevantes, quais não são, e que relação há entre diferentes dados.

Assim, Business Intelligence e marketing trabalham extraindo o melhor dos dados de possíveis clientes aos quais a empresa tem acesso e faz cruzamentos entre eles, que revelam comportamentos de consumo, causas e efeitos da jornada de compra deles, indicadores ocultos e insights úteis ao planejamento.

Dashboards e relatórios específicos

Painéis de controle e relatórios são as ferramentas mais importantes de BI para o trabalho dos usuários de dados e de gestores que o utilizam para a tomada de decisão. Porém, se a informação é dispersa, não centralizada de acordo com o setor e se mistura com uma série de outros números, pode ser difícil fazer a melhor utilização dela.

Por isso, o marketing deve ter pelo menos um dashboard criado exclusivamente para ele, focado nas fontes e nos tipos de informações vistos na etapa anterior. Também necessita de relatórios personalizados que organizam da melhor forma esses dados e os resultados da filtragem e da leitura deles.

Integração com vendas

Alguns dos resultados das informações de marketing e de seus insights precisam ser compartilhados com a equipe de vendas, assim como leituras devem vir dos dashboards de vendas para o marketing.

Também pode ser programa uma integração entre as áreas dentro das tecnologias e ações que rodam a estratégia de BI, relacionando automaticamente determinados dados, definidos por profissionais das três áreas, para fornecimento de painéis e relatórios exclusivos com indicadores e insights demandados por essa integração.

Análises preditivas

Esse tipo de análise de dados visa adiantar o usuário dos dados a tendências, possíveis acontecimentos futuros, comportamentos esperados de clientes e demais situações que as informações indicam que têm grandes chances de ocorrerem.

São insights que podem ser obtidos também com dados de fontes externas, ligados a fatores que não estão sob o comando da empresa. Por exemplo, um movimento relacionado a inflação, taxas de juros ou oferta de crédito pode fazer os clientes comprarem mais, quando o negócio pode aumentar suas ações de marketing para absorver a maior parte possível da demanda que tende a se elevar.

Logo, Business Intelligence e marketing devem juntos elencar os fatores externos à empresa que podem influenciar nas decisões de compra e contratação do perfil dos possíveis clientes para monitoramento.

Integração de canais e alinhamento da comunicação

BI aplicado ao marketing ajuda a ter uma visão mais ampla de como os possíveis clientes se comportam em relação à empresa, identificando padrões importantes, mesmo que as pessoas estejam dispersas em diferentes redes sociais, no site e ainda em outros pontos e recursos de comunicação, como um chatbot.

Identificando esses comportamentos e a maneira como em geral as pessoas se relacionam com a marca, a empresa pode organizar a comunicação feita em diferentes meios para que mantenha a mesma linha diante dos padrões de comportamento visualizados. Isso pode ser feito tanto com ações reativas, a partir de gatilhos ativados pelos leads, como proativas — definidas por essa identificação e por análises preditivas dos padrões encontrados, o que abordamos anteriormente.

Qualificação do perfil do cliente ideal

Naturalmente, o negócio já conta com uma persona para as suas ações, mas o contato delas com leads e clientes ajudam a angariar mais dados fornecidos pelas pessoas. Junto a isso, números e padrões colhidos e filtrados pela BI ajudam a entender melhor os perfis, mesmo sem as pessoas entregarem mais informações sobre elas.

Por exemplo, se o site recebe a maioria dos seus pedidos após o horário comercial, assim como grande parte dos acessos, e demais canais também são solicitados em maioria nesse horário, pode significar que os clientes ideais são pessoas de hábitos noturnos ou extremamente ocupadas no horário comercial. E isso pode ser adicionado à persona desenhada anteriormente para esse fator basear coisa como horários de ações reativas e proativas de comunicação com os leads.

Pela abrangência da BI, inúmeros outras características dos clientes ideais podem ser constatadas a partir de análise de comportamentos, mesmo que não sejam coletados mais dados diretamente com leads e clientes para isso.

Reavaliação dos dashboards

Informação irrelevante apenas gasta espaço e tempo, enquanto dados necessários mas não utilizados deixam de cooperar para a melhoria do trabalho. Portanto, periodicamente os painéis e relatórios podem ser avaliados para identificação de dados que nunca chegaram a ser usados diretamente ou em cruzamento, adição de informações importantes ainda não incluídas ou reorganização da forma como estão dispostos os dados para leitura.

Para evitar erros, isso precisa ser feito em conjunto com a equipe que cuida da estratégia de BI, pois ela tem todo o entendimento necessário sobre o funcionamento dos recursos de tecnologia, da padronização de processos e da estrutura das interfaces dos usuários. Além de ajudar na própria reavaliação e de compreender quais mudanças a equipe de marketing deseja para implementá-las, os profissionais de BI podem sugerir mudanças nos dashboards que não seriam projetadas pelo marketing, mas muito positivas para o setor.