Guia de ativação dos dados: como reformular sua CDP
5 casos de uso que conectam os dados de todos os departamentos para gerar resultados mensuráveis.
Sumário
- 1º caso de uso: diminuir o custo de aquisição por meio de uma publicidade direcionada
- 2º caso de uso: aumentar a conversão por meio de jornadas personalizadas.
- 3º caso de uso: fechar negócios mais rápido por meio da capacitação dos representantes de vendas.
- 4º caso de uso: aumentar a adoção por meio das jornadas de integração.
- 5º caso de uso: melhorar a retenção por meio de um atendimento proativo.
As empresas que conseguem mais sucesso se baseiam nos dados, porque os dados possibilitam que elas vejam seus clientes como um todo, o que serve como uma prova de que eles conhecem, compreendem e valorizam os clientes. Essa abordagem também possibilita que os profissionais de marketing personalizem as experiências para garantir que as pessoas certas recebam as mensagens certas nos canais certos, no momento certo, e que consigam mais eficiência por meio da IA. Só que pode ser bem difícil aproveitar todas essas informações. Para isso, as empresas precisam lidar com algumas dificuldades: terem dados demais, contarem com informações e tecnologias isoladas, terem fluxos de trabalho separados, e passarem por mudanças constantes de privacidade que complicam o uso e a gestão dos dados.
Além disso, embora muitas empresas tenham dado seus primeiros passos para centralizar os dados por meio das Plataformas de Dados dos Clientes (CDP) e dos data lakes ou data warehouses, elas ainda têm dificuldade de usar essas ferramentas para turbinar a IA, reduzir o custo de aquisição de clientes, melhorar as taxas de conversão e aumentar o valor de vida útil dos clientes.
Isso acontece porque centralizar os dados não é o bastante. É possível que os dados ainda estejam presos em sistemas isolados
de um ou outro departamento, e que não haja uma conexão entre eles e as aplicações usadas para interagir com os clientes.
No mundo de hoje em dia, o que precisamos ter são plataformas de dados empresariais que facilitem o trabalho feito pelas equipes de marketing, vendas, atendimento e comércio com os mesmos dados a fim de personalizar as interações com os clientes.
Isso também garantirá que haja contextualização e coerência em todas essas conversas. Por exemplo, se os profissionais de marketing souberem que um cliente já comprou determinado produto para o qual estão fazendo uma campanha, eles poderão evitar que essa pessoa veja anúncios com essa propaganda. Os vendedores saberão se esse cliente é fiel e poderão aproveitar uma conversa para agradecê-lo por ser um de seus associados. E a equipe de atendimento saberá sobre o que esse cliente conversou com o chatbot e quais artigos ele já recebeu, para poder ajudá-lo de outras formas. É tudo uma questão de oferecer uma experiência tranquila e coesa de ponta a ponta tanto para os clientes quanto para as equipes.
Isso é o que estamos fazendo com o Salesforce Data Cloud. O Data Cloud é uma plataforma de dados empresariais que acessa os dados de qualquer fonte para possibilitar que os profissionais do marketing — e de outras áreas da empresa — enxerguem os clientes de forma plena e utilizem esses dados para oferecer exatamente o que eles procuram.
Neste guia, você verá como os dados centralizados que são disponibilizados e podem ser utilizados pela empresa inteira podem gerar sucesso em todo o ciclo de vida dos clientes, desde a etapa de reconhecimento até a conquista da retenção. Os casos de uso apresentados abaixo demonstram como o Data Cloud pega um modelo tradicional de CDP e expande sua funcionalidade para que a organização inteira consiga trabalhar junta com muita tranquilidade.
Mas o que seria um caso de uso?
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Construa sua base desbloqueando todos os seus dados
Para resolver os desafios de negócios de todo o ciclo de vida dos clientes, gerar crescimento e aumentar o valor de vida útil do cliente (CLTV), você precisará desbloquear os dados que estão isolados em diferentes partes da empresa. É possível fazer isso com o Data Cloud. Os dados podem vir de qualquer fonte, incluindo:
- Dados de engajamento da área de marketing obtidos em tempo real: interações anteriores em vários canais (email, celular, Internet, mensagem de texto, publicidade).
- Dados de vendas: interações comerciais anteriores, informações sobre aquela empresa/conta, preferências etc.
- Dados de atendimento: compras anteriores, titularidade dos produtos e metadados associados etc.
- Dados comerciais: compras anteriores, titularidade dos produtos e metadados associados etc.
- Data lakes/warehouses: PDVs, Internet das coisas, logística, RH, ERP, plataformas sociais, telemetria, uso dos produtos, utilização dos produtos, participação em congressos/feiras, pontuação de engajamento/propensão etc.
Após desbloquear esses dados, você poderá:
- Acessar os dados que costumavam estar bloqueados com uma interface simples de usar para ter uma visão completa dos seus clientes, segmentar seus públicos e analisar seu desempenho de marketing, tudo isso sem enfrentar nenhum gargalo de TI.
- Turbinar a IA com confiabilidade, fundamentando os grandes modelos de linguagem nos seus dados primários para gerar resultados mais precisos, personalizados e compatíveis com sua marca, possibilitando que você dedique mais tempo a atividades estratégicas.
- Ativar os dados em qualquer canal para personalizar cada ponto de contato existente na experiência do cliente — desde interações de email, celular e Internet até anúncios, conversas sobre vendas e casos de atendimento — com recomendações das melhores soluções, decisões em tempo real e automatização da jornada.
Diminuir o custo de aquisição por meio de uma publicidade direcionada
Desafio
Objetivos empresariais:
Os dados primários extraídos das interações com os clientes nos canais da sua marca serão mais importantes que nunca. Você precisará deles para oferecer promoções direcionadas aos clientes, assim como para exibir soluções personalizadas.
Além disso, com um recorde dos custos de aquisições de clientes e cortes nas verbas de marketing, as empresas precisarão aumentar o ROAS e diminuir o custo de aquisição. Para conseguirem isso, os profissionais de marketing precisarão de insights sobre o desempenho dos anúncios e da capacidade de ajustar os públicos e conteúdos enquanto as campanhas estiverem rodando.
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Etapa 1: como acessar os dados
Quando os dados primários de toda a sua empresa forem desbloqueados e ficarem acessíveis, você poderá usar a segmentação avançada do Data Cloud para encontrar públicos mais valiosos. Por exemplo, será possível criar segmentos de clientes com uma média alta no valor dos pedidos, com um engajamento de emails acima da média, com poucas devoluções ou com afinidade por uma determinada categoria de produtos.
Ao oferecer as promoções certas para os clientes certos, você reduzirá o custo de aquisição porque haverá uma chance maior de conversão. E quando a área de vendas tiver acesso às mesmas informações do departamento de marketing, essas duas equipes poderão aproveitar o trabalho feito pela outra para garantir que as conversões sejam significativas, contextualizadas e eficientes.
Etapa 2: como turbinar a IA
Além de uma segmentação avançada que nos ajuda a manter nosso foco nos clientes mais valiosos, também é possível usarmos a inteligência artificial para identificarmos e construirmos públicos parecidos com rapidez. É assim que fazemos isso no Data Cloud:
- Use instruções naturais para construir e refinar os segmentos (assim como quando interagimos com o ChatGPT). Em vez de exigir que você aprenda a usar o SQL, os grandes modelos de linguagem (LLMs) transformarão suas instruções nos atributos certos para cada segmento.
- Utilize a modelagem lookalike de IA nas plataformas de anúncios como Google e Meta para identificar os clientes mais parecidos com seus públicos mais valiosos e expandir o alcance das campanhas.
- Faça a mensuração da eficiência das campanhas de publicidade históricas e atuais usando a IA para analisar e visualizar os dados a fim de entender quais públicos têm um desempenho melhor e usar isso como base para outras ativações.
Etapa 3: como ativar os dados
Após criar e otimizar suas segmentações de público-alvo, será a hora de enviar esses dados para sua plataforma preferida de anúncios e ativá-los. Pode funcionar desta forma:
- Ative novos públicos de forma segura e impecável em walled gardens como Google Ads, Meta, Amazon e LinkedIn para depois atingir seus clientes com anúncios personalizados no canal da preferência deles.
- Expanda seu alcance e deixe seu conjunto de dados mais sofisticado usando parceiros do AppExchange como LiveRamp, TradeDesk, Merkle, Epsilon e Axiom. Use insights sobre cada segmento fornecidos diretamente dos parceiros de anúncios (como Google e Amazon) para compreender quais grupos demográficos e afinidades dos clientes podem ser usados para personalizar as campanhas no futuro.
Melhorar o retorno dos gastos com publicidade não afeta apenas a melhoria ou a expansão dos públicos-alvo. A questão é ter relevância, agir na hora certa e saber quando não exibir um anúncio para alguém. A combinação dessas coisas fará você economizar dinheiro e também melhorará a satisfação dos clientes. É importante não exibir os anúncios quando:
- Aquele cliente está com um ticket em aberto.
- Aquele cliente comprou um produto ou serviço que entrou em promoção.
- Você está promovendo um programa de fidelidade, e aquele cliente já participa dele. Não é necessário desperdiçar o tempo daquele cliente com uma interação redundante.
Exemplo do mundo real
Com os dados dos agendamentos do centro (como as próximas consultas) e das últimas trocas de email durante uma campanha de saúde preventiva, ela consegue construir uma segmentação de público-alvo. Em apenas alguns cliques, e sem a participação da TI, a Amy ativa esse novo público no Google Ads e na Meta. Os anúncios são personalizados para uma unidade de pronto-socorro da região e promove serviços preventivos de seu interesse, como vacinas, checkups e exames de alergias. Usando as análises e recomendações da IA, a Amy altera o assunto no meio da campanha, trocando “Agende uma consulta de cuidados preventivos agora mesmo!” por “Você está a apenas dois minutos de uma vida mais saudável.”. Os clientes reagem bem à relevância da campanha, e a taxa de cliques dispara 50%.
Aumentar a conversão por meio de jornadas personalizadas
Desafio
Objetivos empresariais:
No mundo competitivo de hoje em dia, é necessário criar uma conexão pessoal com seus usuários para aumentar as taxas de conversão e gerar um aumento da receita. Isso significa que precisamos oferecer a eles experiências personalizadas e conectadas que sejam feitas sob medida segundo suas preferências. No entanto, muitos profissionais do marketing ainda enfrentam dificuldade para acessar os dados em tempo real — na verdade, 59% precisam de suporte técnico para fazer a segmentação de um público ou a execução de uma campanha.
Isso atravanca o pipeline e as taxas de conversão. Ao desbloquear os dados de várias fontes e aproveitar as ferramentas de IA, os profissionais de marketing podem criar jornadas personalizadas feitas de acordo com as preferências e comportamentos específicos de cada cliente. E isso não só aumenta as taxas de conversão, mas também melhora o valor de vida útil do cliente e facilita as atividades de up-selling e cross-selling por meio de mais relevância. Com insights em tempo real e estratégias fundamentadas em dados, os profissionais do marketing podem otimizar as campanhas e gerar resultados melhores.
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Etapa 1: como acessar os dados
Etapa 2: como turbinar a IA
Digamos que seus dados já estejam organizados. Agora você poderá usar a AI para:
- Compreender quais são os segmentos mais valiosos, assim como qual é a probabilidade de eles responderem às promoções.
- Determinar quais são os possíveis melhores próximos passos ou ofertas para fazer uma personalização da Web.
- Ajudar os representantes de vendas a compreenderem as maiores oportunidades de up-selling e cross-selling, definirem quais contatos precisam de um acompanhamento e gerarem possíveis assuntos com base em interações anteriores.
Etapa 3: como ativar os dados
Após classificar seus públicos e identificar quais são as melhores ofertas a fazer em seguida, você poderá:
- Criar um segmento de cascata para proteger e priorizar os públicos mais valiosos. Evitar um marketing exagerado, garantindo que cada cliente receba apenas uma oferta personalizada e não receba mensagens sobre um item que acabou de comprar.
- Ativar segmento(s) de conteúdos/recomendações personalizados no seu site e passá-los para jornadas conectadas nos canais preferenciais a fim de gerar mais conversão.
- Sincronizar os dados em sistemas de terceiros como PDVs, ERPs, PIMs etc.
- Gerar notificações para as equipes de vendas e marketing para informá-las do progresso dos clientes em uma determinada jornada e oferecer recomendações personalizadas de como fazer o acompanhamento dessas oportunidades para incentivar uma ação (ir de um carrinho abandonado a uma compra, finalizar uma inscrição etc.)
- Avisar os profissionais de marketing a respeito do progresso feito para os objetivos de uma campanha e oferecer oportunidades de intervenção (como alterar os atributos ou o tamanho de uma segmentação de público, ou modificar uma oferta).
Exemplo do mundo real
A Joana cuida do marketing de uma grande varejista de acessórios para atividades ao ar livre. Sua missão é aumentar as taxas de conversão, o valor de vida útil do cliente e a receita proveniente de up-selling e cross-selling.
Seu primeiro passo é extrair dados como o tamanho do casaco dos clientes ou suas preferências de calçados com base nas últimas compras realizadas. Com a ajuda da IA, ela constrói uma pontuação de probabilidade de compra e integra isso a um segmento de cascata que protege e prioriza os públicos mais valiosos por meio do uso das visualizações dos artigos, dos cliques na Web, dos itens deixados no carrinho há pouco tempo e dos dados de fidelidade (nível, pontos e duração da assinatura).
Fechar negócios mais rápido por meio da capacitação dos representantes de vendas
Desafio
Objetivos empresariais:
É essencial que os profissionais de marketing munam os representantes de vendas com as informações certas para fechar negócio mais rápido. No entanto, muitas organizações penam quando o assunto é o alinhamento entre funções e o compartilhamento de dados entre vários departamentos, o que atrapalha o processo de vendas. Ao desbloquear dados de várias fontes e usar a IA, as organizações podem oferecer às equipes de vendas insights em tempo real, recomendações integradas e mensagens personalizadas para acelerar os ciclos de compras e aumentar as taxas de sucesso.
Isso não só aumenta a eficiência e a eficácia dos representantes de vendas, mas também gera um valor mais alto dos pedidos médios e do crescimento geral da receita.
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Etapa 1: como acessar os dados
Etapa 2: como turbinar a IA
Digamos que seus dados já estejam organizados. Agora você poderá usar a AI para:
- Criar um segmento de clientes com uma pontuação de utilização de produtos determinada por um cálculo de IA.
- Construir insights calculados (uma pontuação de probabilidade de compra, uma pontuação de leads) para informar às recomendações das melhores ações a realizar a seguir segundo a IA, para que os representantes saibam exatamente que tipos de oportunidades de up-selling e cross-selling devem discutir com os clientes.
- Gerar emails comerciais personalizados para a etapa de acompanhamento, incluindo textos e promoções sob medida.
Etapa 3: como ativar os dados
Após construir os segmentos e calcular os insights, será possível:
- Aprimorar os objetos de CRM (como os Contatos ou Oportunidades) por meio de dados unificados, dando aos representantes de vendas acesso às mesmas informações unificadas dos perfis dos clientes que estarão disponíveis para as equipes de marketing, atendimento e comércio, com toda a contextualização das interações existentes entre esse cliente e a marca.
- Ativar os segmentos para sua plataforma de engajamento de marketing para promover jornadas personalizadas de up-selling e upgrades.
- Disparar alertas aos representantes no Slack com possíveis assuntos e modelos de email BASHO para eles poderem fazer um acompanhamento direcionado com os clientes.
Exemplo do mundo real
O João, que trabalha no marketing de uma grande automotiva, recebe a responsabilidade de melhorar o alinhamento existente entre as equipes de marketing e vendas para aumentar o pipeline qualificado, a taxa de sucesso e o valor médio dos pedidos.
Com o Data Cloud, o João unifica os perfis dos clientes de diversas empresas, consolidando os registros de histórico de atendimentos com compras anteriores, comportamentos na Web, participação em feiras de carros e interações em conversas comerciais. Agora, ele consegue determinar quando um cliente tem uma chance alta de conversão para configurar um alerta automático para o representante de vendas.
E como o perfil desse cliente é compartilhado com a empresa inteira, o representante conseguirá ver informações detalhadas sobre esse cliente ao clicar na oportunidade da mensagem de alerta. Por exemplo, talvez o representante veja que esse cliente recebeu atendimento para seu carro com regularidade ao longo de três anos, e que recentemente ele avaliou a possibilidade de um modelo mais sofisticado tanto na Internet quanto em uma feira. Com base nesses detalhes e na IA generativa para a redação do email, o representante de vendas poderá iniciar um contato no momento perfeito para fechar negócio.
Aumentar a adoção por meio das jornadas de integração
Desafio
Objetivos empresariais:
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Etapa 1: como acessar os dados
Etapa 2: como turbinar a IA
Digamos que seus dados já estejam organizados. Agora você poderá usar a AI para:
- Idealizar as métricas, como as pontuações preditivas que podem indicar quando um cliente não está dando conta durante a adoção de um produto. Também será possível receber recomendações personalizadas de como se comunicar com os clientes para promover recursos e ações importantes.
- Criar segmentos de clientes com pontuações baixas de integração (segundo os insights calculados pela IA), mostrando que eles não concluíram as etapas de integração de um produto nem atingiram métricas críticas de uso dentro de um certo prazo.
Etapa 3: como ativar os dados
Após identificar as métricas certas para acompanhar e simplificar sua integração, você poderá:
- Ativar os segmentos para sua plataforma de engajamento de marketing (email, celular, anúncios, Web) para conseguir jornadas personalizadas de educação com suporte para o oferecimento de conteúdos ou para fomentar ações/próximos passos essenciais.
- Fazer o acompanhamento disso por meio da sua plataforma de engajamento de marketing com jornadas personalizadas de sucesso, como artigos úteis recomendados, a personalização da central de ajuda online etc.
- Disparar notificações para as equipes de atendimento e sucesso do cliente (contas, mudanças na saúde de um produto, pedidos de atendimento abertos, clientes com chance de abandono etc.).
- Avisar os profissionais de marketing a respeito do progresso realizado para os resultados da campanha e oferecer oportunidades de intervenção.
Exemplo do mundo real
O Marcos é um profissional de marketing de uma empresa de SaaS que quer aumentar a adoção dos produtos e a rapidez da geração de valor para os clientes ao mesmo tempo em que diminui o abandono e o volume dos pedidos de atendimento.
Ele pode usar o Data Cloud, onde há uma compilação de dados como utilização da plataforma, dados demográficos agregados do Google e histórico de atendimentos. Assim, ele poderá usar os insights da IA para criar um segmento de clientes com pontuações baixas de integração e que não concluíram as etapas do processo ou que não atingiram as metas de uso dentro de um prazo específico. A partir daí, ele poderá definir quais notificações serão disparadas para as equipes de atendimento ao cliente e sucesso do cliente a fim de elas poderem atuar com rapidez e enviar os conteúdos educativos certos para os produtos adquiridos.
Melhorar a retenção por meio de um atendimento proativo
Desafio
Objetivos empresariais:
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Etapa 1: como acessar os dados
Etapa 2: como turbinar a IA
Digamos que seus dados já estejam organizados. Agora você poderá usar a AI para:
- Ajudar as equipes de vendas, atendimento e marketing a desenvolverem mensagens para os clientes, explicando quais são suas opções (trocas ou reembolsos, conversar com um atendente, assistir a um tutorial) com recomendações personalizadas ou ofertas sob medida segundo interações anteriores.
- Acessar um resumo e ver recomendações de como agir durante ligações recebidas, assim como oferecer quais são as melhores ações e ofertas a propor na sequência com base em diferentes segmentos de clientes.
- Usar dados não estruturados, como artigos de conteúdo ou emails de marketing que tenham tido um bom desempenho, para gerar mensagens personalizadas para os clientes.
Etapa 3: como ativar os dados
Após usar a IA para ajudar a gerar mensagens personalizadas, será possível:
- Criar uma segmentação de público com os clientes que, por exemplo, estão sendo afetados pelo recall de um produto e têm uma grande chance de abandono/devolução, para poder avisá-los de forma proativa.
- Usar os fluxos ativados para criar automaticamente um caso no Service Cloud para os clientes afetados.
- Usar os dados de atendimento para criar segmentos/critérios de eliminação para que os clientes afetados sejam excluídos dos emails ou anúncios promocionais enquanto estiverem com um atendimento em aberto.
- Criar um gatilho/ação para encerrar os atendimentos resolvidos de forma automática e ativar uma jornada de marketing para enviar um email com uma pesquisa de opinião.
Exemplo do mundo real
A Teresa trabalha no departamento de marketing de uma instituição financeira que quer melhorar o CSAT e o CLTV ao mesmo tempo em que diminui o abandono e o custo operacional do volume dos casos em aberto.
Com o Data Cloud, ela consegue agregar dados como contas abertas recentemente, atributos da conta e dados de utilização dos produtos por meio de uma integração sem cópias, assim como de um histórico de atendimento resumido pela IA. Isso possibilita que a Teresa seja proativa e dispare um email com dicas personalizadas de autoatendimento para a conta de corretagem registrada por aquele cliente. Se ele tiver alguma dificuldade (não conseguir concluir uma transação, por exemplo), os dados unificados do seu perfil estarão de fácil acesso para a equipe de atendimento para que o atendente consiga resolver o problema com rapidez.
Será possível inclusive automatizar uma pesquisa que será enviada após a resolução do problema para ajudar a melhorar as próximas experiências e identificar mais oportunidades de up-selling e cross-selling. Nesse meio-tempo, a Teresa poderá interromper todas as campanhas promocionais enquanto o cliente tiver um atendimento em aberto para aumentar a satisfação desse cliente e economizar a verba de publicidade.
Fontes:
- Simplicity - Comunicado à imprensa - As marcas estão perdendo um recorde de $29 por cada novo cliente conquistado
- Salesforce State of Marketing, 9ª edição (2024)
- Pesquisa da Gartner revela que as áreas de marketing e vendas atuam de forma colaborativa apenas em três de cada quinze atividades comerciais (2024)
- Relatório Salesforce State of the Connected Customer (2023)
- PwC Future of Customer Experience
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