CDP: Porque toda empresa de tecnologia precisa de uma?

CDP: Porque toda empresa de tecnologia precisa de uma?
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Plataformas como Google, Facebook e Twitter possuem Analytics nativos, cada uma com suas próprias informações. Apesar de úteis, eles não são mais suficientes, como o CDP, em um mercado digital cada vez mais competitivo e omnicanal.

O presente é digital. A pandemia apenas acelerou um processo que já ocorria naturalmente: a migração dos negócios para o ambiente online.

E hoje, mais do que nunca, não basta apenas que as empresas ofereçam seus serviços ou produtos pela Internet. Elas precisam entender quem é e como agem seus clientes e potenciais consumidores.

Dentro deste contexto, os dados se tornaram essenciais. Sabendo disso, plataformas como o Google, Facebook e Twitter possuem seus próprios Analytics nativos.

Contudo, eles são insuficientes em um cenário mais competitivo a cada dia que passa. Essas ferramentas de análise são feitas pensando em cada plataforma e agregar seus dados pode se tornar confuso, pouco eficiente e incompleto.

Isso obviamente tem um custo. Em 2016, a IBM estimou que o custo de dados de baixa qualidade somente nos EUA ultrapassou 3 trilhões de dólares.

O problema com os Analytics

Nós já falamos de maneira geral como as ferramentas de análises nativas de gigantes não são mais suficientes para obter uma vantagem competitiva no mercado atual.

Portanto, não é surpresa que até mesmo ferramentas de terceiros que apenas agregam esses dados sejam intrinsecamente ineficazes. 

A seguir analisaremos as principais razões dessa baixa performance.

1) Os dados são incompletos 

Os dados do cliente são frequentemente isolados, inacessíveis ou não estão sendo capturados no nível certo de detalhes. Costurar o tráfego da web agregado, transações, CRM e dados de marketing geralmente requer muito esforço manual ou simplesmente não é possível.

2) Os dados não são claros ou em um formato consistente

Ferramentas que simplesmente agregam os dados das plataformas são ineficientes porque, como comentamos anteriormente, cada dado advindo dessas companhias são apresentados de uma maneira específica.

Um relatório da Harvard Business Review descobriu que os analistas ainda gastam até 80% do seu tempo clareando dados antes que estejam prontos para análise.

3) Os dados nem sempre são confiáveis

Com uma quantidade significativa de organização de dados necessária para gerar insights, não é de se admirar que as equipes de análise lutem para ter confiança nos dados.

Em um relatório de 2020 da Experian, 40% dos entrevistados disseram não confiar em insights de dados em sua empresa.

A necessidade de entender a relação entre uma empresa e seus clientes não é algo novo. Veja o exemplo do Google Analytics: ao ser lançado em 2005, foi necessário pausar as inscrições por um ano porque a grande demanda os pegou desprevenidos.

Coletar visualizações de páginas de sites agora é apenas um pequeno componente da jornada do cliente. O envolvimento ocorre em várias plataformas e canais, resultando em formatos de dados diferentes.

Criar uma visão verdadeiramente 360° do cliente exigiria extrair e combinar dados de todos esses locais.

Sem uma CDP (Customer Data Platform), as equipes de engenharia e análise de dados gastam muito tempo gerenciando conjuntos de dados do cliente em vez de realizar análises mais valiosas.

O resultado final nesse caso são conversões e receitas não maximizadas.

Como uma CDP resolve essas inconsistências

Customer Data Platform, chamada também de CDP, é uma tecnologia inovadora que reúne dados estratégicos, de diferentes fontes, do consumidor de uma determinada empresa.

Além das informações primárias (1st party data) é comum que as CDPs utilizem dados de terceiros (3rd party data) para complementar o perfil do usuário.

Abastecida com estes dados, ela consegue traçar um perfil levando em consideração dados de busca, dados demográficos, comportamento dentro do site, compras anteriores, relacionamento com a empresa, interação por diferentes canais, entre outros.

O perfil é desenhado usando a tecnologia de machine learning para entender a interação das informações.

Desta maneira, é possível ter uma visão ampla do relacionamento do consumidor com a marca. A Customer Data Platform consegue analisar informações de diferentes canais, portanto, ela aglutina de forma consistente as interações no site, aplicativo e redes sociais da empresa.

Assim, os gestores podem ter acesso a como o consumidor está usando os serviços e produtos e no que está interessado.

Além de ajudar o negócio a entender o perfil e comportamento de seus clientes para criar campanhas mais assertivas, uma CDP permite:

– Oferecer uma visão única do cliente para impulsionar ações que ajudem na personalização da experiência do usuário, o que ajuda em ações de retenção de clientes, por exemplo (o chamado “Golden Record”); 

–  Fazer um matching mais massivo entre dados on-off (O2O) que estavam em silos nas empresas;

– Oferecer uma visão real do comportamento dos clientes e da rotatividade de dados;

– Mostrar quais são os verdadeiros interesses dos clientes podendo conhecer o ciclo de vida de cada um;

– Fazer a  avaliação do potencial de crédito de um usuário;

– Encontrar os clientes mais valiosos via segmentação e personas;

 – Adequar a estratégia de dados à LGPD e outras leis de proteção de dados;

– Ajudar a enriquecer os dados do negócio, criando perfis mais completos dos clientes.

Funcionalidades de uma boa CDP

As Customer Data Platforms levam a análise de  dados a um passo adiante, usando aprendizados de machine learning para interpretar o comportamento do consumidor, identificar clientes de alto valor e personalizar o marketing com base nestas informações.

Confira as funcionalidades de uma Customer Data Platform:

Data Lake Management:

A plataforma pode ser integrada a um Data Lake, ou seja, um repositório enorme de dados organizados, de diferentes formatos e fontes. Ela será a interface organizada que ajudará a coletar e ativar os dados do Data Lake.

Data Lineage e Consent Management:

Essas funcionalidades ajudam o negócio a estar em compliance com as leis de proteção de dados, como a LGPD no Brasil.

A CMP (Consent Management Platform) ajuda a criar interfaces de fácil entendimento que explicam para o usuário como seus dados serão usados, pedem seu consentimento e fazem a gestão dessa informação. 

Já o Data Lineage facilita o armazenamento de todo ciclo de vida dos dados. 

Built-in Function:

Essa funcionalidade oferece uma biblioteca com modelos de customização das buscas por dados, a fim de criar uma base para facilitar futuras análises. 

ID Resolution:

Com essa funcionalidade, uma Customer Data Platform é capaz de criar usuários únicos e entender o caminho dos clientes a partir de dados anonimizados.

Data Enrichment:

Além dos dados proprietários, quem acessa uma Customer Data Platform pode ainda contar com o enriquecimento de dados feito a partir de informações de terceiros, como o IBGE, bureaus de crédito, dados de web-behavior, geo-behavior, entre outros.

Ativações Inteligentes:

A criação de clusters faz com que os dados de uma CDP possam ser ativados em campanhas de marketing, para compra de mídia, por exemplo. 

Trendspotting:

Faz com que uma CDP tenha uma interface amigável e possibilite a criação de diversos dashboards personalizados.

Conclusão

Quando se trata de análises, o objetivo final é ajudar a tomar melhores decisões com mais frequência. As ferramentas modernas de BI são ótimas se você tiver acesso aos dados certos. Elas precisam ajudar na velocidade de insight, mas apenas se dados claros estiverem disponíveis.

Uma CDP capacita equipes analíticas com dados esquematizados no formato  que precisam para entender verdadeiramente seus clientes. 

As equipes de análise não precisam mais se preocupar em como integrar dados diferentes. Em vez disso, eles podem se concentrar no que fazem de melhor: ter insights.

Quer saber mais? Conheça com mais detalhes sobre a CDP da Tail.