Big Data Analytics para Publishers: como a análise preditiva está mudando os sistemas de gerenciamento de conteúdos (CMS)

A análise preditiva está mudando o marketing digital e o gerenciamento de sites radicalmente. Um dos principais benefícios é melhorar o desempenho dos sistemas de gerenciamento de conteúdo (CMS), que melhoraram muito seu desempenho.

A Tail tem seu próprio sistema de gestão de conteúdo a partir de análise preditiva de comportamento de usuários, a Vitrine, e a principal razão pela qual se destaca tão bem contra seus concorrentes é que se utiliza de soluções de big data.

Definida de forma simples, a análise preditiva é a utilização de dados históricos para prever tendências e resultados futuros – embora não diga exatamente o que acontecerá no futuro, ajuda a determinar o que pode acontecer.

Agora, a grande questão é: como a análise preditiva está causando mudanças no desempenho das plataformas CMS?

Melhoria da Detecção de Fraude
A análise preditiva é muito importante para a proteção contra fraudes. Ladrões virtuais estão por toda parte. Eles às vezes visam um CMS para fraudar dados e roubar informações valiosas (como os dados do seu cartão em páginas de e-commerce).

Ao utilizar dados históricos de fraudes, os CMS podem identificar os conjuntos de dados e processos que levam a ameaças, vulnerabilidades e fraudes antes dessas surgirem, e com isso tomar medidas que evitem esses casos. Com análise preditiva, editores e responsáveis por seguranças de sites podem tomar ações preventivas e proativas para garantir plataformas mais seguras.

Otimização de Marketing
Otimização é o novo Santo Graal dos marqueteiros digitais de campanhas e personalização de experiências. A análise preditiva pode ajudar muito. Se você estiver usando uma plataforma CMS como a Vitrine da Tail, três áreas-chave desempenham um papel enorme na conversão de um cliente em potencial em um cliente pagante:

• Conteúdo: a análise preditiva valida conteúdos com potencial de bom desempenho. A Vitrine de Recomendação da Tail baseia seu critério de seleção exclusivamente a partir do uso de dados do perfil de navegação do usuário, portanto o conteúdo entregue está de acordo com o interesse do usuário. Isso ajuda a determinar qual é o melhor conteúdo nas várias etapas de compra. Além disso, a análise preditiva auxilia na recomendação automática do conteúdo, que por sua vez pode aumentar os índices de retenção de usuários.

• Nutrição: a análise preditiva ajuda a determinar que ações e fluxos para nutrir seus usuários são mais relevantes. A partir de uma análise de dados de acordo com as etapas do funil, é possível entender motivos pelos quais usuários abandonam carrinhos ou conteúdos e com isso ter informações relevantes de como atrair esse usuário novamente. Isso proporcionará maior valor tanto para sua empresa quanto para seus clientes.

• Leads: saber quem provavelmente pagará pelo serviço ou produto que você oferece pode ser difícil. No entanto, a análise preditiva pode tornar as coisas muito mais fáceis, atraindo usuários novos com potencial de compra. O modelo de Look a Like da Tail funciona exatamente dessa maneira: a partir do comportamento dos usuários do seu site, buscamos outros usuários na rede Tail por modelos de predição.

Portanto, a análise preditiva é algo que os publishers, editores e empreendedores não devem ignorar. Além de simplificarem o gerenciamento de conteúdo, ajudam a tomar decisões mais inteligentes e identificam processos de maneira surpreendente. Para saber mais como a Tail pode te ajudar com modelos de análises preditivas, entre em contato com um de nossos consultores de negócios!

Guilherme Maciel