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10 perguntas que todo profissional de marketing deve fazer antes de comprar dados de público-alvo

Leitura de 5 minutos | Adam Paulisick, vice-presidente sênior de marketing e estratégia da Nielsen Catalina Solutions | Abril de 2015

Às vezes, investir em esforços para atingir públicos específicos pode parecer uma grande aposta, com as chances contra você.

Aqui está você, encarregado de fazer compras de mídia empolgantes, e descobre que há literalmente milhares de provedores de dados que lhe dizem que o uso de suas percepções permitirá que você encontre o público perfeito. Mas qual escolha fará de você um vencedor?

Supondo que você não tenha tempo ou dinheiro suficiente para experimentar todos eles, aqui estão 10 perguntas que você deve fazer antes de comprar dados.

1. Os dados refletem os compradores reais ou são apenas parecidos?

O modo como alguém se comunica com o censo dos EUA a cada 10 anos está longe de fornecer um quadro completo do grau de fidelidade do consumidor dessa pessoa.

Os dados devem refletir os consumidores que compraram o produto/serviço anunciado ou realizaram uma ação que instigaria uma compra; o conjunto de dados não deve representar apenas um estereótipo de pessoas que "provavelmente" reagirão ao seu anúncio devido à idade, ao sexo ou à renda.

Desafie um conjunto de dados a alcançar mais do que um segmento demográfico legado, como "mulheres de 18 a 54 anos". Descubra se esse conjunto de dados realmente mede o comportamento do consumidor no passado.

Você deseja alcançar um consumidor real de seu produto ou serviço, não apenas alguém que se pareça com ele.

2. De onde vêm os dados (e desde quando)?

Com muita frequência, os profissionais de marketing não sabem a origem dos conjuntos de dados que usam. Há inúmeros motivos para saber de onde vêm seus dados, entre eles questões de privacidade ou responsabilidade que podem ter consequências para a pessoa que compra os dados.

Mas entender a fonte de seus dados também é importante por uma questão de consistência. As mesmas fontes foram usadas no ano passado? Caso contrário, você corre o risco de ter resultados diferentes para anos diferentes e não ter como entender realmente o que funcionou ou não.

Se um vendedor não divulgar as origens de seus dados, provavelmente há um motivo... e provavelmente não é para seu benefício.

3. Como você sabe que seus dados são representativos (inteligentes) e não apenas grandes?

É fundamental garantir que seus dados sejam realmente representativos do consumidor que você espera atingir.

Considere os dados sobre as vendas de bens de consumo embalados (CPG); esse é um exemplo de um conjunto de dados do setor que agora está disponível para os profissionais de marketing digital. Se você estiver usando dados de vendas no varejo para priorizar quais domicílios verão seus anúncios, precisará ter certeza absoluta de que o conjunto de dados que está usando contabiliza as compras feitas em todos os pontos de venda, não apenas em supermercados, grandes lojas ou lojas de conveniência.

Vamos aprofundar o exemplo do CPG: Imagine que você é um comerciante de papel higiênico. Pode parecer óbvio usar dados de vendas off-line para criar públicos-alvo de marketing de precisão que verão sua campanha digital. Mas e se esses dados forem derivados apenas de um conjunto de dados de vendas off-line de supermercados? Você perderia todos os consumidores em potencial que compram papel higiênico em uma grande loja ou em uma loja de conveniência. Se os seus dados não forem representativos de todos os pontos de venda onde o papel higiênico é comprado, a sua estratégia de segmentação deixará de fora determinados clientes e subestimará o total de vendas incrementais realizadas nesses locais.

Por fim, vale a pena confirmar se todos os seus conjuntos de dados estão vinculados (para a família ou pessoa para a qual você está fornecendo a mídia). Se os conjuntos de dados não puderem "ver" uns aos outros, é o mesmo que ter apenas um único conjunto de dados. A combinação de conjuntos de dados é uma das principais diferenças entre dados "grandes" e "inteligentes".

4. Com que frequência suas fontes são atualizadas?

Alguns dados envelhecem rapidamente: Os mercados podem ser voláteis e as atitudes dos consumidores podem mudar rapidamente. É especialmente importante considerar a frequência com que a fonte de seus dados é atualizada se a categoria for propensa a grandes oscilações sazonais, recalls frequentes, tendências díspares com base na geografia ou problemas de disponibilidade.

5. Qual é o controle que você tem sobre suas fontes?

Desconfie de conjuntos de dados que vêm e vão. Não é incomum que novos dados sejam criados e que valha a pena abrir mão de dados antigos, mas ter uma escolha sobre eles certamente é incomum. Encontre a fonte e certifique-se de que ela não possa evaporar sem seu consentimento.

6. Seus dados estão relacionados aos indivíduos ou ao total da família?

Cada profissional de marketing tem objetivos diferentes. Os anunciantes de telecomunicações provavelmente estão mais interessados no perfil de um indivíduo, enquanto os profissionais de marketing de CPG podem considerar o comportamento de compra em termos de famílias. De qualquer forma, é preciso garantir que os dados forneçam uma visão completa de quem pode comprar o produto e se já o comprou

7. A que nível de granularidade você pode chegar?

Entender a granularidade de um conjunto de dados de compras é fundamental para compreender sua utilidade.

Considere o exemplo dos dados em nível de SKU vs. UPC. Os dados de SKU (abreviação de "unidade de manutenção de estoque") não diferenciam entre uma marca e uma submarca. Os dados em nível de UPC fazem distinções importantes entre produtos relacionados.

8. Quanto histórico você tem para os dados (domiciliar ou individual)?

Dados históricos robustos são necessários para qualquer profissional de marketing que esteja tentando superar os desafios da sazonalidade ou entender as macrotendências do mercado que podem estar ocorrendo lentamente ao longo do tempo. Novos empregos, filhos, casamento e infinitas outras possibilidades também afetam como e se os consumidores compram um produto.

Também é importante monitorar os dados ao longo do tempo para determinar se um comportamento é realmente novo ou se surge apenas episodicamente.

9. Onde os dados podem ser ativados e como?

Entenda, desde o início, quais são as limitações para a ativação de um determinado conjunto de dados. Certifique-se de que você conhece os locais específicos e os casos de uso em que os dados podem ou não ser aplicados.

10. Qual é a resposta ou reação típica aos dados?

Normas e padrões de referência são fundamentais. Embora possa não parecer justo pedir isso de todos os conjuntos de dados, é necessário perguntar quais resultados estão disponíveis. Estudos de caso e evidências de qualquer tipo devem estar disponíveis para provar que você não é a primeira pessoa a dar uma volta com o carro.

Aqui estão as principais conclusões:

  • Nem todos os conjuntos de dados são iguais. Saiba quais perguntas fazer antes de investir em fontes de dados de nível empresarial.
  • Não use conjuntos de dados de empresas que não compartilham suas fontes ou métodos de coleta.
  • O big data pode ser enganoso se não for um dado inteligente (ajustado por conjuntos de dados menores e equilibrados).
  • A coleta histórica, a granularidade dos dados e o grau de representatividade de um conjunto de dados afetam a eficácia e o custo, não apenas o custo.

Este artigo foi publicado originalmente em www.marketingprofs.com.

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