Case Unisinos: como melhorar a qualificação de target de uma campanha?
Está sem tempo para ler? Aperte o play e ouça o conteúdo em áudio.
Uma boa estratégia de marketing para empresas é aquela que consegue, dentre outras características, unir o potencial de dados do negócio ao da plataforma de gestão data driven contratada, por exemplo. Dessa forma, as chances de uma campanha tracionar e gerar os resultados positivos esperados são altas.
Nesse sentido, quando o objetivo de um cliente é expandir o volume de uma audiência para impactar novos usuários que possam fazer parte da sua base de dados no futuro, sem que haja perda na qualificação dessas personas, uma das metodologias que apresenta melhor desempenho é a de lookalike.
O lookalike pode ser descrito como uma das possibilidades de ações de inteligência de marketing, pautado em um algoritmo que procura perfis semelhantes ao do cliente de uma empresa, baseando-se em um banco de dado com um cluster vencedor que tenha seu potencial máximo já explorado, expandindo assim esse volume em até 10 vezes.
Ou seja, é uma excelente alternativa para ações que possuem clusters 1st party que já apresentaram resultados interessantes.
A Tail é referência nesse tipo de solução, uma vez que possui uma base significativa de dados para audiências diversas, em diferentes segmentos.
A exemplo disso, o Case de sucesso da Unisinos utilizou a solução de LAL (lookalike) da Tail para otimizar uma de suas campanhas para o setor da educação, como você confere logo abaixo.
Qual era o desafio do cliente?
O desafio da Rede Unisinos era melhorar a qualificação do target para uma campanha de geração de tráfego para os seus cursos de graduação.
Resultados da ação
Durante 51 dias, entre 10/11/2022 a 31/12/2022, a Tail utilizou como foco da campanha de qualificação da Unisino 5 grupos de públicos:
• entre segmentos da própria plataforma (Facebook/Instagram – Meta)
• bases da Unisinos
• e também o LAL da Tail dos cursos de graduação (audiência de graduação expandida).
Como resultado dessa integração de audiências e de banco de dados, foi possível mensurar qual delas havia gerado mais resultado para a empresa.
A audiência de LAL Tail foi a terceira maior em alcance e impressões, embora também tenha apresentado o menor Custo por Clique (CPC), de 0,37, e o maior Click Through Rate ou taxa de cliques (CTR), sendo de 1,88% em relação às demais audiências.
A partir disso, observa-se a importância de ainda na coleta de dados dos leads adotar estratégias de first party robustas e otimizadas.
A importância de uma estratégia de dados adequada
Empresas que são orientadas adequadamente para dados se destacam no mercado de uma forma mais incisiva e constante.
Para isso, as organizações precisam de fato implementar uma cultura data driven na rotina e ter as decisões guiadas pela análise criteriosa desses ativos, inclusive em suas estratégias de marketing.
Entretanto é necessário ir além do armazenamento de dados. Empresas que desejam se adaptar à Era da Informação devem encontrar a solução e ferramentas certas para transformar os dados em informação e conhecimento útil para os processos da organização.
O objetivo de uma estratégia de dados de alto valor agregado é entender como esses ativos podem potencializar os aspectos internos e externos da empresa.