A área de BI contribui para a definição dos Indicadores-Chave de Desempenho (KPIs), plataformas e métricas que servirão de base para o acompanhamento de resultados

Quando pensamos em Business Intelligence (BI), é muito comum atrelarmos a duas frentes:

• Tagueamento e parametrização: antes de uma campanha ser veiculada, é necessário que o site esteja tagueado para o acompanhamento correto do comportamento do usuário e que os parâmetros das URLs que serão utilizadas para o direcionamento do consumidor estejam certos, para que a atribuição de resultados seja possível;
• Relatoria: durante ou após a veiculação da campanha, é recorrente a necessidade de mostrar os resultados do esforço de comunicação e, eventualmente, solicitar insights para otimização e comparação com o planejamento de mídia feito anteriormente.

As duas práticas são de extrema importância para qualquer profissional de BI. Contudo, é uma falha pensarmos que essas são as únicas funcionalidades possíveis de uma área tão vasta.

O termo Business Intelligence, ou seja, “inteligência de negócios”, refere-se ao processo de coleta, organização, análise, compartilhamento e monitoramento de informações que oferecem suporte à gestão do negócio. Trazendo isso para o mundo de agências de comunicação, podemos concluir que, em qualquer passo do processo, do planejamento à Gestão de Relacionamento com o Cliente (CRM), o time de BI possui oportunidades de atuar e contribuir para que as decisões sejam tomadas baseadas em dados. Trazer os profissionais dessa área para o início da estratégia, no momento de briefing, é crucial para o desenrolar de todos os demais passos.

Planejamento

Nessa fase, o BI consegue trabalhar em conjunto com os profissionais de planejamento, contribuindo para testar hipóteses e explorar cenários. Isso é possível por meio de acesso à dados históricos dos clientes e pesquisas sobre a marca, os concorrentes, o mercado de atuação, os consumidores alvo e clusters.

• Dados históricos: são fontes de informações que contribuem para previsão de custos e resultados que serão levantados no planejamento da campanha (views, clicks, CTR, CPC, entre outros). Também contribuem para uma análise mais aprofundada sobre as estratégias que trouxeram resultados acima do esperado ou que não conseguiram a resposta aguardada do público. Com isso, as demais áreas podem se inspirar e levar argumentos para apoiar as decisões que forem tomadas no plano que está sendo desenvolvido;
• Pesquisas sobre a marca: para toda estratégia de comunicação, é importante que se tenha dados sobre a marca, seus produtos, ativações, logística, entre outros, para ajudar na compreensão dos pontos fortes e fracos a serem explorados pela comunicação;
• Concorrentes e mercado de atuação: assim como é importante olhar para o ambiente interno, é necessário observar as movimentações de mercado, campanhas e produtos lançados pela concorrência, assim como as crises sofridas. Isso ensina quais caminhos podem ser mais seguros ou inovadores para se percorrer, sempre levando em consideração o objetivo da campanha de comunicação e como ela afetará o negócio do cliente;
• Consumidores alvo e clusters: descobrir dados demográficos, preferências, padrões de comportamento, além de agrupá-los de acordo com as descobertas, é essencial para a definição da matriz de mensagens e mix de mídia ideais para cada público de interesse da marca.

Definições

Após o momento de descobertas, é importante que as definições da campanha sejam realizadas a partir do conhecimento obtido no planejamento, para que sejam desenvolvidas visando o objetivo de negócio do cliente. Sendo assim, a área de BI contribui para a definição dos Indicadores-Chave de Desempenho (KPIs), plataformas e métricas que servirão de base para o acompanhamento de resultados.

Setup

Para o setup da campanha, é importante pensar que precisaremos garantir a qualidade dos dados o tempo todo para a estruturação de reports e análises. Dessa maneira, não envolver o time de BI pode fazer com que toda a estratégia fique enviesada. Então, não podemos esquecer da padronização de nomenclaturas, tagueamento, parametrização, estipulação de metas e métricas para o acompanhamento dos objetivos definidos no plano, além de validações de todas as etapas para garantir a qualidade da informação.

As padronizações de nomenclatura, tagueamento e parametrizações, quando feitas corretamente, são capazes de permitir que os dados da campanha se agrupem e cruzem e que os aprendizados sobre a estratégia retroalimentem todo o processo, mesmo que exista uma ampla variedade de canais, públicos e mensagens. Ainda, permite a construção de dashboards e diversas formas de visualizações amigáveis dos dados de maneira muito mais otimizada. O padrão na classificação dos dados permite que o profissional de BI desenvolva aquilo que ele faz de melhor: trazer inteligência para a estratégia.

O data quality garante que os dados que estão na ponta final da visualização sejam aqueles obtidos direto das ferramentas. Após tantas modulagens e tratamentos necessários durante o processo, essa garantia se torna fundamental para a credibilidade da informação.

Banco de dados

Então, é preciso assegurar a automação de dados, validando a qualidade e alimentando um banco que seja capaz de entregar inteligência de forma rápida e direcionar as demais áreas. Isso contribui para uma resposta mais ágil e que toda a rotina de entregas ocorra da maneira mais efetiva. Nessa fase de um projeto integrado entre Business Intelligence, Planejamento, Criação, CRM e qualquer outra frente que seja pertinente ao negócio, é fundamental termos em mente como ocorrerão as integrações de dados e qual a velocidade de tomada de decisões que precisamos prover.

Rotina de entregas e análises

Muito mais que um pilar de reports, o BI deve ser a central de inteligência do negócio, pois o acompanhamento da comunicação e performance é importante para todas as áreas envolvidas em um projeto, desde a criação até o CRM. O comportamento do consumidor está correlacionado com diversos momentos do processo de trabalho das agências e, por isso, é de suma importância que exista um acompanhamento próximo da área de BI, possibilitando correções em tempo hábil.

Para isso, precisamos trabalhar com algumas metodologias e processos bem estabelecidos, nos quais desenvolvemos frentes de análises específicas, que trarão uma otimização contínua em cada uma delas.

Para a visão do dia a dia, precisamos pensar na “Performance de campanhas”. Nela, todas as variáveis de uma campanha devem ser levadas em consideração. Para a mídia, precisamos focar em análises como “planejado versus realizado”, métricas de qualificação da entrega como brand safety e viewability, funis de conversão, detecção de anomalias através de uma baseline bem estabelecida e, é claro, a visão do retorno sobre investimento (ROI). Já quando olhamos para a criação, é necessário entender a atratividade dos criativos, assim como a continuidade da comunicação nas diversas telas e plataformas que podemos ter com o consumidor. Assim, evitamos entregar uma mensagem fragmentada e desconexa, que não faça sentido para a jornada dele.

Nesse momento, é possível analisar e comparar os criativos entre si e procurar pontos de evasão por meio da metodologia do ponto ótimo. Então, em conjunto com a criação, levantamos hipóteses e fazemos testes controlados para que as correções de rota sejam feitas da maneira mais efetiva possível.

Ainda com relação aos resultados de mídia, é possível examinar os canais, segmentações, formatos de compra e Recência, Frequência e Valor de mídia (RFV). A análise do modelo de atribuição irá reforçar e ajudar no entendimento de canais e comportamentos.

Então, devemos partir para estudos mais avançados e que envolvam mais tecnologia e conhecimento dos analistas de BI. São as análises de audiência, com as quais entendemos a performance geral da comunicação na visão dos consumidores médios – as personas que mais se envolvem com a marca. Dessa forma, teremos uma camada de dados demográficos e comportamentais que trarão a análise de BI para um mundo digital de CRM, e não mais apenas web analytics e mídia. Assim, conseguimos uma visão muito maior de resultados e vieses possíveis para explorar.

Trabalhar com uma boa segmentação de dados e boas técnicas de CRM são fundamentais nesta etapa, como distribuição de amostra, teste qui-quadrado, análise RFV, sobreposição de audiências e correlações. Essas análises devem ser uma constante para a tomada de decisões e geração de hipóteses.

Por fim, devemos explorar as bases de consumidores que a companhia já possui, trabalhando com integrações entre o universo offline e o digital, dando uma visão ainda mais holística para os stakeholders do projeto.

Com todas essas frentes atuando em conjunto, devemos ter um controle de geração de hipóteses e testes. Toda análise leva a uma suposição que deve ser testada. Em caso de comprovação, devemos implementar as mudanças sindicalizando essas hipóteses e consolidar uma fase de controle, para termos certeza de que a otimização é efetiva. Se tivermos o volume de dados necessário para essa comprovação, voltamos à fase de coleta de dados. Assim, o fluxo de uma operação integrada de BI com as diversas áreas se completa, formando um ciclo contínuo de otimização.