A intenção do cliente no funil de marketing moderno não linear

Optimise Brasil

Lembra quando a jornada do cliente foi um processo linear e passo a passo? Nem eu (piscadela).

De acordo com um artigo recente de Allan Thygesen, presidente das Américas no Google, “não há duas jornadas exatamente iguais e, de fato, a maioria das viagens não se parece com um funil.”

O Google analisou os dados do fluxo de cliques de milhares de usuários e descobriu que, na verdade, o funil tradicional é coisa do passado.

Agora, as jornadas são incrivelmente fragmentadas, em tempo real, em primeiro lugar e se assemelham a pirâmides, diamantes, ampulhetas e muito mais. Entender, antecipar e cumprir os comportamentos e necessidades dos clientes em evolução é fundamental para impulsionar o crescimento dos negócios.

Há um velho ditado no mundo dos dados: “mo data, mo problems”

Quanto mais clientes digitais e móveis se tornam, mais dados eles produzem. À medida que passam pela jornada, eles alternam entre sites e aplicativos e também dispositivos para encontrar informações relevantes que os movem em uma direção produtiva.

Ao mesmo tempo, os clientes estão se movimentando cada vez mais rápido, esperando assistência em tempo real em todas as etapas. Como resultado, está se tornando cada vez mais difícil acompanhar o conjunto diversificado de sinais por meio de segmentos de clientes diferenciados.

A boa notícia é que agora você pode usar a tecnologia para ficar à frente e prever a intenção do cliente em cada etapa da jornada.
Thygesen acredita que, para que as marcas tenham sucesso, elas devem começar com a previsão da intenção e antecipar as necessidades – durante toda a jornada do cliente.

Não importa quão não-lineares, complexas e exclusivas, as jornadas dos clientes de hoje são definidas pelos sinais do cliente, atividade e são ricas de intenção. Para os profissionais de marketing modernos, esses sinais representam oportunidades para fornecer experiências relevantes, úteis e em tempo real que ajudam os clientes a dar o próximo passo.

Além disso, em uma era de aprendizado de máquina, os profissionais de marketing modernos têm a capacidade de avaliar os sinais de intenção para prever o comportamento e entregar o que os clientes desejam antes de expressá-lo.

Para ajudar, o Google publicou uma lista de três pilares para construir um mecanismo de previsão. O resultado, segundo o Google, “é uma experiência assistencial para os clientes e novas oportunidades para seus negócios”. Além disso, a previsão da intenção do cliente também se torna um fator importante para o crescimento dos negócios.

1. Alinhar marketing com resultados de negócios

Em vez de se concentrar nas métricas tradicionais de mídia, como cliques ou impressões, o Google recomenda otimizar sua mídia para impulsionar os resultados de negócios que você gosta.

Em sua pesquisa, o Google descobriu que 89% dos principais profissionais de marketing usam métricas estratégicas, como receita bruta, participação de mercado ou CLV, para medir a eficácia de suas campanhas.

2. Abraçar o valor da vida do cliente (CLV)

Acredito muito na revisão do papel do marketing para passar de atividades supostamente “superiores” para engajamento que ajudam os clientes a tomar decisões e também cria lealdade e valor ao longo da vida.

A chave para desvendar essa mudança é entender o valor geral de um cliente. E isso informa os lances e ajuda a criar audiências.

“O CLV mede o valor que uma pessoa traz para uma empresa em todas as suas interações ao longo do tempo”, segundo o Google. “Descobrimos que, quando os profissionais de marketing se concentram no CLV, eles começam a atrair mais clientes com quem se preocupam, estimulam o engajamento contínuo e, por fim, minimizam o churn”.

3. Integrar automação e aprendizado de máquina no marketing (e mix CX)

Não há problema em dizer que o marketing não pode acompanhar o crescente ataque de dados “grandes” ou o cliente digital em constante evolução. No entanto, em uma era de aprendizado de máquina, os profissionais de marketing não precisam apenas acompanhar, eles podem progredir.

Em pesquisas lideradas pelo Google e pelo MIT SMR, aprendemos que a maioria dos profissionais de marketing acredita que seus KPIs poderiam ser melhor alcançados com um maior investimento em tecnologias de automação e aprendizado de máquina.

Além disso, o Google e o SMR do MIT descobriram que os líderes de medição tinham “mais do que o dobro de probabilidade de seus equivalentes desafiadores de medição” para informar que já estão investindo em tecnologias de automação e aprendizado de máquina para impulsionar o crescimento do marketing.

O aprendizado de máquina não é uma proposta distante, futurista e dispendiosa, disponível apenas para cientistas de elite
As máquinas agora podem ajudar prontamente os profissionais de marketing a se anteciparem às expectativas e preferências do cliente, reconhecendo, identificando e construindo padrões significativos de clientes. Isso automatiza as ferramentas de criação de conteúdo, público-alvo, lances, atribuição e orçamento para ajudar a gerar sucesso.

Os profissionais de marketing têm uma ideia real de não apenas melhorar o papel do marketing dentro da organização, mas também se tornar um contribuinte significativo para o crescimento dos negócios e o valor da vida útil do cliente. Ao otimizar a pesquisa e a mídia para oferecer um envolvimento mais útil do cliente em momentos importantes e em tempo real, os profissionais de marketing acabam gerando lucro e satisfação.

Para chegar lá, os profissionais de marketing precisam criar um mecanismo preditivo para entender e prever padrões de clientes e usar a atribuição baseada em dados para ajudar os profissionais de marketing a entender a intenção, as interações e os sinais que impulsionam o crescimento a longo prazo.

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