Muitas estratégias de marketing digital dependem prioritariamente dos cookies – pequenos pedaços de código que servem para rastrear a navegação de um usuário dentro de um site. Mas agora, as empress precisarão se adaptar e pensar em alternativas já que o Google anunciou o fim de seu rastreamento por cookies no Chrome até 2024.
E uma das soluções que têm aparecido com mais força neste novo e desafiador cenário é a coleta de dados primários.
Mas antes: o que está acontecendo com os cookies de navegação?
Desde o início das iniciativas de marketing digital, os anunciantes usam cookies para veicular anúncios relevantes para seus consumidores com base em seus hábitos de navegação. Mas, em 2020, o Google anunciou que eliminaria os cookies de terceiros nos navegadores Chrome. O prazo inicial para eles desaparecerem era 2022, mas depois de duas prorrogações, a plataforma definiu que o segundo semestre de 2024 será o fim oficial dos cookies de terceiros.
Isso significa que muitos anunciantes perderão as informações de como os usuários convertem e seus comportamentos online a partir desta data.
Por exemplo, antes de “converter” uma compra, um usuário normalmente executa uma série de ações na interent. Pesquisa um item, clica em um anúncio, navega em outro site e aí finaliza a compra. Todas essas ações são rastreadas por cookies no Chrome (navegador usado por 64% dos usuários) e usadas para alimentar algoritmos com machine learning que podem modelar o comportamento do usuário para otimizar conversões.
Hoje, existem dois modelos preditivos principais usados pelos anunciantes:
- Modelo de atribuição: o último “clique” ou evento antes de uma conversão é o que conta. Basicamente, neste modelo, o anúncio clicado antes de um usuário concluir uma conversão conta como o principal contribuinte para essa conversão.
- Modelo linear baseado em dados: uso de cookies para atribuir um valor para cada evento que levou a uma conversão. Digamos que um usuário clicou em cinco anúncios antes de uma conversão. Neste modelo, cada evento receberá um valor de importância por sua contribuição na conversão.
O segundo modelo é muito mais valioso para os anunciantes, uma vez que fornece uma grande quantidade de dados de comportamento do usuário.
Como será a vida sem cookies?
Mesmo sem esses dados tão importantes para conhecer o comportamento dos usuários e personalizar jornadas, há esperança! Quem diz isso é o Guru de Marketing Digital da Infobip, Dubravko Blaće.
Os anunciantes acostumados a atirar como snipper terão que se acostumar com uma abordagem menos precisa para os seus anúncious. Ou eles podem ir mais fundo e obter dados próprios – e gerar ainda mais valor para os usuários.
O que são dados primários?
Dados primários são quaisquer informações pessoais relacionadas a usuários que você tem acesso. Um exemplo é um endereço de e-mail, ou número de telefone, informações de cadastro, rastreamentos dentro do seu site, tickets abertos no suporte, conversas com seu chatbot, interações em redes sociais próprias da sua empresa.
Depois que esses dados são obtidos dos usuários – bem como a permissão para usá-los – as empresas que detêm esses dados podem oferecer experiências mais personalizadas e orientá-los para uma conversão mais rápida.
E como fazer seus usuários fornecerem dados primários para você? Isso depende de cada indústria.
Os varejistas, por exemplo, normalmente obtêm dados fornecendo descontos para registro e vão construindo uma base de informações mais ampla a cada interação do cliente com o site, aplicativo, suporte, redes sociais etc. Para outros setores, como B2B, por exemplo, o caminho pode ser através de conteúdos para dowload e que vão construindo uma linha de interesses e dados a partir do momento que mais e mais formulários de download são preenchidos. Empresas nativas digitais podem coletar muitos dados e informações dos clientes através de versões freemium ou testes dos seus produtos/serviços.
E se você acha que coletar esses dados será impossível, saiba que 83% dos consumidores estão dispostos a compartilhar seus dados com uma empresa se eles forem receber uma experiência personalizada em troca.
Por que automatizar canais é fundamental para o uso de dados primários?
Qualquer empresa equipada com bons dados próprios e ferramentas de automação de comunicação pode estimular usuários a uma conversão e, mais adiante, a um relacionamento duradouro.
Enquanto os cookies ajudam a prever o comportamento do usuário, os dados primários oferecem informações ainda mais precisas e que permitem a criação de fluxos de mensagens personalizados e com mais capacidade de influenciar uma conversão. E se você tiver em mãos uma plataforma omnichannel, você pode não só enviar a mensagem certa, mas também encontrar o canal correto para esse disparo e para os subsequentes.
E ao criar fluxos de mensagens personalizadas e nos canais que as pessoas mais gostam, as empresas podem orientar seus clientes e facilitar a sua conversão.
Mas antes de pensar em fluxos robustos é preciso entender como unificar os dados conquistados dos clientes e criar perfis completos e acionáveis. Sim, esse é um grande gargalo das empresas porque esses dados primários podem ser coletados de uma variedade de canais e em pontos diferentes da jornada do cliente. E se a abordagem escolhida desde o início não for a omnicanalidade, as informações podem ficar fragmentadas e com isso criar perfis incompletos e até errados.
Ou seja, a não ser que os perfis de usuário sejam classificados corretamente e atribuídos às tags certas, os fluxos de mensagem podem não fluir da maneira ideal e até ter o resultado inverso do esperado. Afinal, um fluxo personalizado é tão bom quanto os dados que ele usa.
As ferramentas certas para automatizar canais e unificar dados
Com os cookies sendo eliminados e a publicidade altamente direcionada usando modelos preditivos com IA, as empresas precisam assumir o controle e começar a coletar dados por si mesmas para direcionar os usuários de forma adequada às conversões.
E o primeiro passo para isso é capturando, coletando, enriquecendo e agregando dados dos usuários em várias fontes disponíveis – e unindo todos eles em um único local. O segundo passo é usar esses dados para entender melhor os consumidores e construir fluxos de mensagens omnicanal e personalizadas para ajudar a guiar o usuário para uma venda. O terceiro passo? Construir um relacionamento cada vez mais personalizado e relevante para o usuário, ainda com base nos dados capturados e enriquecidos constantemente e em fluxos automatizados e oportunos.
Lembre-se da máxima: quanto mais valor você entregar para seus consumidores, mais dados eles compartilharão com você e mais valor você poderá entregar em retorno. É esse ciclo virtuoso que você quer consquistar
E a melhor forma de superar esse desafio é encontrar o parceiro certo que entende os desafios do futuro e as ferramentas necessárias para fazer essa coleta, armazenamento e gestão dos dados e conseguir colocá-los em ação. E a Infobip pode ser esse parceiro nesta sua jornada! Entre em contato com um de nossos especialistas e saiba mais!
Conteúdos relacionados que você pode se interessar:
