• O que é que o KGB lhe pode ensinar sobre Data Driven Marketing?

O que é que o KGB lhe pode ensinar sobre Data Driven Marketing?

Por Leo Sadovy, director de marketing global da SAS.

Durante a Guerra Fria, o KGB era tão bom a identificar agentes secretos da CIA, que os oficiais receavam a existência de uma toupeira altamente bem posicionada na agência. Mas como escreveu Jonathan Haslam, professor na Universidade de Princeton, esse não era de todo o caso.

O KGB era bastante eficaz em data mining. Recolhia informação disponível, analisava-a e descobria padrões significativamente diferentes. E é esse o processo do data driven marketing.

Acontece que o KGB era bastante eficaz em data mining. O KGB recolhia informação disponível publicamente sobre a distribuição do pessoal do Serviço de Estrangeiros americano, assim como observações e dados sobre os países aliados, analisava-os e descobria como o alojamento e os padrões de pagamentos dos oficiais do Departamento de Estado que os agentes representavam, eram significativamente diferentes.

Dados, Análise, Insight

Yuri Totrov, agente do KGB, foi capaz de encontrar 26 indicadores independentes que invariavelmente distinguiam os agentes da CIA dos genuínos e inofensivos oficiais de serviço de campo do Departamento de Estado, ou FSO’s.

Por exemplo:

  • A escala de pagamentos da CIA era consideravemente superior à dos FSO’s;
  • Os FSO’s podiam e normalmente regressavam a casa após ausências de 3 a 4 anos. Os agentes, já não;
  • Quando os agentes regressavam a casa, não apareciam nas listas do Departamento de Estado;
  • Os FSO’s era sempre recrutados antes dos 31 anos de idade. Os agentes podiam ser mais velhos;
  • Só os FSO’s verdadeiros participavam de sessões de treinos com a duração de três meses no Institute for Foreign Service;
  • Ao contrário dos FSO’s, os agentes de campo podiam ser reposicionados dentro de um país.

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Não era necessária tecnologia de ponta e nem uma toupeira posicionada a um alto nível, como os mais paranóicos chefes da CIA suspeitavam. Não, os padrões e insights apenas se destacavam dos dados quando eram aplicadas as análises e técnicas de investigação correctas.

Este mesmo tipo de insights estão disponíveis para os negócios, embora possam estar escondidos algures numa pilha de dados da empresa. Existem várias abordagens de analítica descritiva, data mining e técnicas de classificação, disponíveis para resolver este problema.

Entre as mais conhecidas estão o clustering, a market basket analysis e as árvores de decisão, muito das quais pode mesmo ser visualmente atingido e sem ser necessário um conjunto de competências especializadas.

Vamos usar o cliente de marketing como um exemplo. Escondido entre os dados demográficos, o histórico de compras, as chamadas de serviço e dados do produto, encontra-se o equivalente aos 26 atributos e indicadores de Totrov.

  • Que clientes se vão embora após um período de apresentação e quais se renovam?
  • Que clientes passam automaticamente para o modelo seguinte e quais são os que mudam de marca nesta fase?
  • Que consumidores compram directamente online versus aqueles que compram na loja física após fazerem uma pesquisa online?
  •  Quais são os clientes que tipicamente estão motivados a comprar online versus aqueles que se interessam por características específicas?

O cliente que gostava de mim

Totrov usava o conhecimento de alguns agentes conhecidos da CIA para extrapolar no desconhecido. A mesma abordagem está disponível para os negócios que conhecem os comportamentos e atributos dos clientes, podendo aplicá-los num mercado desconhecido.

É saber que um certo grupo etário, género, código postal, duração de serviço, método de compra, método de pagamento, etc. é um atributo chave que assinala o customer churn ou uma oportunidade de upsell e que permite às vendas e ao marketing dirigirem-se a vários investimentos promocionais de forma mais produtiva.

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Alguns exemplos de como as organizações podem tirar total vantagem dos dados sobre os clientes:

Um retalhista pode executar diferentes estratégias de marketing baseando-se numa segmentação sazonal versus segmentação anual, maximizando o valor enquanto, por exemplo, tiver por público-alvo os compradores de presentes de Natal, exactamente no momento certo.

Um franchising na área do desporto pode detectar tendências de mercado presentes e secundárias para identificar que bilhetes de época estão em risco (e atraí-los de volta), e que fãs regulares são os candidatos que mais facilmente se tornam em bilhetes de época para uma nova temporada.

Um retalhista online pode usar as análises de tráfego no website para distinguir os visitantes desinteressados daqueles cujo comportamento online sugere que se vão tornar clientes com apenas um aceno ou incentivo no momento certo.

Um fornecedor de serviços de telecomunicações pode seleccionar o segundo melhor produto para oferecer, se compreender que os clientes que compram vários produtos ou serviços têm uma taxa de churn baixa.

Um banco pode usar dados dos seus clientes para reconhecer caminhos distintos para o cross-sell e o upsell, baseando-se na interacção inicial com o banco. A próxima melhor oferta para um cliente que pela primeira vez pede um empréstimo, é diferente da que é oferecida ao títular de uma conta poupança.

O empreendimento de Totrov era o projecto de big data do seu tempo. Pode não ter consistido em terabytes de dados mas, por comparação, ainda foi uma tarefa difícil, usando as ferramentas dos manuais e as técnicas dessa época. Por contraste, os negócios têm hoje ferramentas poderosas que podem minar muito mais dados em poucas horas.

Os insights sobre os clientes e os insights de marketing não vão ter bem o mesmo nível de intriga como as que eram postas a descoberto pelas redes de espiões durante a Guerra Fria, e provavelmente não vão ser transformados num filme de acção com o Matt Damon e o Daniel Craig como protagonistas, mas podem ajudar a fechar uma venda.

Para aceder ao artigo de opinião original de Leo Sadovy, clique aqui.

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By |2016-12-14T16:39:37+00:00Março 15th, 2016|Data-Driven Marketing|

About the Author:

Como jornalista especializou-se em TI e Gestão, tendo escrito em diversas publicações desde o ano 2000. Foi correspondente do JN e da TSF em Paris.

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