4 tendências de analytics para 2020 (e anos seguintes)
As empresas já sentiram na pele, ao longo de 2019, uma pressão para transformar seus dados em insights acionáveis, inovação contínua e novos modelos de negócio. Em 2020, simplesmente ter uma estratégia de marketing data-driven já não será mais suficiente.
Sairão na frente as companhias capazes de se adequar aos desafios regulatórios trazidos pela LGPD e de gerenciar dados de ponta a ponta, com segurança e apoio de plataformas. Serão vitoriosas aquelas que conseguirem transformar qualquer dado em informações acionáveis por todos os departamentos, componentes tecnológicos e dispositivos a fim de proporcionar ao consumidor uma experiência amigável, ininterrupta e em tempo real.
Diante dessa nova realidade, no próximo ano – e nos seguintes – as organizações serão desafiadas a ir além da estratégia de marketing apoiada nos dados dos consumidores para otimizar a compra de mídia e veicular mensagens mais direcionadas.
Cerca de 60% dos tomadores de decisão das áreas de dados e análises ainda estão em estágios iniciais na transformação de seus negócios para um modelo “orientado por insights”, enquanto somente 8% já dispõem das competências necessárias, aponta pesquisa da Forrester. Para ajudar sua empresa a acelerar essa jornada e alcançar maturidade em analytics, a Predicta reuniu as principais tendências em analytics que ditarão os rumos do mercado digital em 2020. Confira a seguir.
Nuvem como habilitadora dos processos de analytics
Em 2020, a nuvem será crucial para os departamentos de marketing serem capazes de utilizar big data e machine learning para potencializar ações de publicidade online. Plataformas como Google Cloud Platform (GCP) e outras viabilizarão o acesso de organizações às soluções de transformação de dados que ajudam a impulsionar estratégias de mídia digital.
Elas fornecem não apenas a infraestrutura de servidores, mas soluções de organização e análise de dados totalmente gerenciadas. Essas últimas simplificam os processos de coleta, higienização e organização de dados em forma de dashboards e relatórios para apoiar a tomada de decisões.
A integração das plataformas de nuvem com as plataformas de marketing é indispensável para ganhar agilidade em consultas e migração de dados para a nuvem. E o melhor: tudo em um ambiente protegido, com altos níveis de segurança e controles de privacidade, alta disponibilidade e rápido escalonamento.
“Qualquer empresa, mesmo sendo pequena ou média, pode usar as ferramentas de analytics baseadas na nuvem”, Guilherme Lopasso, Head de Analytics da Predicta. Basta escolher o serviço que se adapta à necessidade do negócio, sem que isso pese no orçamento. “O ganho de produtividade e o acesso a insights que permitirão tomar decisões mais assertivas e aproveitar melhor os investimentos compensam de todas as formas os custos com esses serviços”.
Análise de dados ao alcance de todos
Hoje, o marketing digital é extremamente quantitativo. “A gente costuma dizer que o marketing era feito pelos profissionais de comunicação e, agora, pelos matemáticos”. Mas a boa notícia é que essa parte quantitativa deve ficar cada vez mais por conta da tecnologia, graças aos avanços da inteligência artificial e das técnicas de machine learning.
“Você não vai precisar ser um PhD em métodos quantitativos para trabalhar com analytics”, comenta Lopasso. Isso porque as ferramentas de análise serão cada vez mais poderosas e muito mais acessíveis em termos de custo e de conhecimento necessário para operá-las.
“A tendência é que seja cada vez mais fácil para o usuário fazer análises sofisticadas sem que ele seja um cientista de dados”, prevê o Head de Analytics da Predicta.
Mais automação e menos interferência humana
A interferência humana no processo de mídia programática diminuirá progressivamente. Cada vez mais as máquinas fecharão o looping do marketing.
“As tecnologias de big data e machine learning testarão várias abordagens de campanhas automaticamente e descobrir qual a mais bem-sucedida para, então, dar mais ênfase a ela, e até mesmo propor outros testes de campanha”, explica Lopasso. Tudo isso de forma automatizada.
Enquanto esse processo de operação ficará por conta das máquinas e seus algoritmos, os profissionais de marketing poderão se dedicar mais às estratégias do negócio, de um ponto de vista mais macro.
Machine learning driblando o acesso restrito aos dados
As regulamentações em torno da privacidade, como o GDPR, na Europa, e a LGPD, que entra em vigor no Brasil já em 2020, tornarão as abordagens de machine learning muito mais necessárias nos processos que envolvem os dados dos consumidores. Muitos dos dados que são obtidos hoje dos consumidores para direcionar os processos de mídia programática não estarão mais disponíveis devido às exigências dessas leis (veja aqui como se adequar à LGPD).
“Diante dessas novas regulamentações, os profissionais de marketing serão desafiados a fazer mais com menos, ou seja, realizar diversos processos de análise baseados em dados first-party para descobrir insights sobre novos consumidores”, examina o especialista.
Mais do que nunca, as técnicas de machine learning serão indispensáveis para revelar informações poderosas a partir de dados restritos. “Quem ainda não utiliza machine learning em seus processos de compra e operação de mídia digital vai sentir necessidade de aplicá-la daqui para frente para continuar com o mesmo nível de desempenho que era obtido antes dessas leis entrarem em vigor”, complementa Lopasso.