Os resultados da publicidade programática resumem-se a dados e à obtenção de resultados correctos. Os elementos envolvidos em acertar estão a crescer à medida que a actividade digital aumenta, e a oportunidade pode ser encontrada em todo o lado.
Felizmente, essa abundância de dados é também um tesouro de dados comportamentais em tempo real. Está cheio de contexto e de poderosos indicadores de intenção que podem ser utilizados para alinhar o funil com os interesses e necessidades dos consumidores, e conduzir acções.
Qualidade dos dados, Validação, Verificação
Estes termos existem há muito tempo, e ainda são válidos - mesmo críticos - e funcionam em conjunto. Na realidade, os termos são frequentemente utilizados de forma intercambiável; no entanto, são ligeiramente diferentes. Por exemplo:
- Tanto a verificação como a validação são características de qualidade. Mas o mesmo acontece com o cumprimento da privacidade, bem como pontuações fortes em dados de interesse ou dados comportamentais em tempo real. Por outras palavras, os dados que têm um elevado nível de qualidade têm pontuações elevadas em verificação e validação e tem a capacidade de ligar os pontos e identificar, com forte probabilidade, os interesses dos clientes de uma marca na selva digital.
- A verificação tem especificamente a ver com a confiança de que um registo de dados está associado a uma identidade real, quer seja um endereço, um toque publicitário, ou uma subscrição de uma lista de correio.
- A validação analisa se os dados são lógicos e razoáveis nas suas estruturas, quantidades e relações. Por exemplo, será que os códigos postais e números de telefone contêm o número correcto de caracteres esperados para a localização do destinatário? Será que um e-mail foi associado a mais do que um endereço de rua ou nome de cliente? E assim por diante.
Em suma, os consumidores esperam que os dados de qualidade sejam correctos, completos, privados e actuais na medida do necessário para satisfazer as suas preferências pessoais. As empresas, incluindo os comerciantes, esperam que os dados de qualidade proporcionem uma forte activação, resposta e ROI.
Muito do trabalho de verificação e validação acontece em sistemas CRM e uma variedade de integrações disponíveis para plataformas de dados. É o trabalho quase constante de garantir que os dados são "limpos".
Mas quão limpo é limpo?
Digamos que é um alvo em movimento, e mais limpo é sempre melhor. Mas porque é que nos importamos? Fácil, os marqueteiros de hoje precisam de dados que vão para além do que é provável, para que sejam accionáveis na condução de resultados reais. E cada vez mais, a experiência mostra que a integração dados comportamentais e de intenção em tempo real com dados de primeira pessoa faz uma enorme diferença. No entanto, como tipo de dados de origem e utilizados em múltiplas fontes, também eles devem ser verificados, validados e de qualidade assegurada. E o mesmo se passa com os armazéns de dados de primeira pessoa que se encontram nos servidores das empresas. É um desafio e tanto. Vejamos alguns exemplos do mundo real.
A forte qualidade dos dados proporciona o ROI
No seu trabalho de medição da exactidão dos dados demográficos dos consumidores ao nível do registo de dados, Verdades relata que 83% dos segmentos etários que verifica são imprecisos, com surpresas infelizes semelhantes em outras categorias. Para os profissionais de marketing que enfrentam uma pressão crescente para fornecer resultados mais fortes, é sensato compreender como o seu fornecedor de dados garante a qualidade dos dados (DQ). E especificamente, quer saber se esses resultados de DQ incluem medidas que demonstrem desempenho - ou seja, resultados reais - nas áreas em que está mais interessado.
Vamos ser específicos
Um dos critérios de qualidade de dados mais fundamentais hoje em dia é a privacidade dos dados. Aqui no ShareThis, estabelecemos parcerias com líderes neste espaço. É importante que possamos medir a conformidade com a qual os dados globais do consumidor são recolhidos, armazenados e utilizados, para garantir que satisfazem as expectativas legais e éticas e também que cumprem as políticas, processos e práticas de auto-regulamentação.
Quando se trata de medir os dados em si - sejam deterministas, comportamentais, primeiros ou terceiros, etc. - há muitas maneiras de o fazer. Cada fornecedor de dados tem métodos proprietários que utilizam de forma contínua, e provavelmente exigem que os seus parceiros os utilizem. Tire tempo para avaliar os seus estudos disponíveis, ou considere a realização de uma campanha de teste, para determinar se os seus dados são susceptíveis de produzir os tipos de resultados que procura.
Por exemplo, ShareThis conduziu precisamente este um estudo em 2021 com Polk Demand Signals, um fornecedor líder da indústria de informação comercial e de marketing para a indústria automóvel, agora parte da IHS Markit. O estudo demonstrou que ShareThis Auto Audience Segments é composto por consumidores que são mais propensos do que a população nacional a comprar uma marca específica de carro novo. Isto é importante porque os comerciantes de automóveis, mais do que quaisquer outros, lutam para ligar o envolvimento em linha a acções presenciais devido ao ciclo de vendas tipicamente longo da indústria. As pessoas procuram frequentemente durante meses antes de comprarem pessoalmente no lote ou através da entrega ao domicílio. A questão era: que tipo de diferença teriam os dados em tempo real e as pontuações de interesse no ROI da campanha.
Os resultados foram impressionantes. Neste estudo de 90 dias, ShareThis Auto Audiences alcançou consumidores que tinham, em média, 23% mais probabilidade de comprar um veículo novo entre as marcas medidas. Isto é excitante, considerando que 10% ou mais é visto como significativo na indústria automóvel.
O estudo revelou ainda como os dados de comportamento de interesse em tempo real se relacionam directamente com acções, que podem ser optimizadas ao longo de toda a viagem do comprador. Em suma, os comportamentos em linha podem ser interpretados para revelar aspectos de timing, importância e condições que afectam o sentimento ou oferecem perspectivas sobre os padrões de investigação do consumidor.
O estudo mostrou como ShareThis data can be used to deliver actionable insights that optimize campaign and journey elements, producing tangible outcomes across the funnel. Por exemplo:
- A identificação de clientes com comportamentos iniciais de funil, tais como termos de pesquisa geral e pesquisa muito variável, permite às equipas visar mensagens de sensibilização para chamar a atenção e despertar o interesse.
- Os compradores de túneis médios considerados "no mercado" com maior probabilidade de compra podem ser visados com vantagens e benefícios específicos do produto, ou mesmo incentivos.
- E os consumidores de meio do ciclo podem receber informações de actualização e novos modelos, ofertas de serviços e convites para eventos especiais para os manter envolvidos.
Sumário
O mundo dos dados continua a ser rápido e absolutamente necessário no mercado digital de hoje. Embora a qualidade, verificação e validação dos dados sejam há muito tempo expectativas e práticas padrão, a crescente profundidade, amplitude e complexidade dos dados digitais está a acrescentar importantes nuances aos conceitos tradicionais de qualidade de dados. Houve um tempo em que os dados comportamentais em tempo real não estavam sequer na equação. Hoje em dia, não só estão disponíveis, como são necessários e a sua qualidade pode ser verificada e utilizada para optimizar campanhas, melhorar as métricas de funil e de marketing, e oferecer incentivos que aumentam o ROI. Faça a sua pesquisa e vá além do básico, inclua privacidade, e teste se as pontuações de interesse e os dados comportamentais em tempo real podem proporcionar níveis mais elevados de activação e ROI para as suas campanhas. Por mais efémero que o mundo digital possa por vezes parecer, os dados estão cada vez mais a ser compreendidos e utilizados de forma a produzir acções e resultados. É o verdadeiro negócio.
Takeaways
A qualidade dos dados, validação e verificação são tão importantes como sempre. Há inúmeras formas de determinar a qualidade dos dados. A privacidade é um critério de qualidade importante, tal como os critérios mais recentes, tais como pontuações de interesse e dados em tempo real. Não hesite em rever estudos detalhados com resultados concretos - ou conduzir os seus próprios - para determinar se os dados podem fornecer o que se espera e deseja.
