No marketing tradicional, o sucesso costuma ser avaliado com base em hipóteses e estimativas, sem a precisão proporcionada pelas ferramentas do marketing digital.
Os principais indicadores no marketing tradicional incluem estimativas de exposição, baseadas na audiência dos veículos de comunicação, e comparações de vendas durante uma campanha publicitária em relação a períodos anteriores. No entanto, esse método desconsidera o impacto de outros fatores que podem influenciar as vendas, o que limita a precisão e a confiabilidade da análise.
Por outro lado, o marketing digital utiliza métricas precisas para avaliar o sucesso de uma campanha, sendo o retorno sobre o investimento (ROI), do inglês Return On Investment, uma das mais importantes. O ROI fornece uma visão clara dos resultados de investimentos em ações de marketing, demonstrando o lucro ou retorno gerado em relação ao custo investido.
O cálculo do ROI considera como lucro as receitas, economias de gastos e outros benefícios monetários obtidos, enquanto os custos incluem despesas de marketing, valores de produção e de tempo de trabalho, entre outros fatores. Atualmente, o ROI é uma das principais métricas para profissionais de marketing: segundo um estudo da Kantar, 44% dos entrevistados apontam o ROI como um indicador determinante do sucesso de uma campanha.
No entanto, muitas empresas do setor financeiro enfrentam desafios significativos para aumentar o ROI, devido à falta de integração de dados, o que prejudica suas estratégias de marketing.
Um estudo da Mosaic Smart Data, publicado no Financial IT, analisou milhões de transações bancárias ao redor do mundo e revelou que 66% dessas instituições apresentam lacunas com dados que não são totalmente capturados, e 83% dos bancos não têm acesso em tempo real a transações e análises, principalmente devido à ausência de um repositório central.
Para evitar a perda de oportunidades de impulsionar o ROI, confira a seguir como ele funciona e as melhores práticas para maximizá-lo.
O ROI é definido pela seguinte fórmula: (receita – investimento) / investimento. Para se obter a porcentagem, o resultado é multiplicado por 100.
Por exemplo, se uma empresa investe R$ 10 mil em uma campanha e obtém uma receita de R$ 20 mil, o ROI é calculado assim: ROI = (20.000−10.000) / 10.000.
O valor obtido é 1, que ao ser multiplicado por 100 e convertido em porcentagem, resulta em um ROI de 100%. Em outras palavras, a empresa duplicou o valor do investimento inicial.
Um ROI positivo indica um investimento lucrativo. O negativo sinaliza uma situação na qual os custos superaram os ganhos. Quando o indicador é igual a zero, entende-se que investimento se pagou, mas não gerou lucro nem perda.
O cálculo serve de base para decisões estratégicas, pois permite identificar quais campanhas são mais rentáveis, quais necessitam de ajustes e em quais o orçamento pode ser melhor alocado.
O sucesso de uma campanha de marketing digital está ligado diretamente à maximização do ROI. Para uma empresa do mercado financeiro, algumas vantagens são:
Com isso, existem cinco estratégias de impacto para otimizar campanhas e potencializar o ROI, sendo:
1. Segmentação de ações de marketingA diversidade de serviços no setor financeiro, abrangendo desde investimentos até seguros e empréstimos, torna essencial considerar as necessidades específicas de diferentes segmentos de clientes. Por isso, segmentar o público-alvo é uma estratégia eficaz para aumentar o retorno sobre o investimento (ROI).
Para destacar a importância da segmentação no marketing, um artigo da Salesforce revela que 65% dos clientes esperam que as empresas se adaptem às suas necessidades e preferências. Dessa forma, campanhas de marketing alinhadas com as expectativas de diferentes públicos-alvo são fundamentais para a fidelização de clientes e, consequentemente, para o aumento do ROI.
Alguns tipos de segmentação adotadas no marketing:
Outra vantagem da segmentação é a geração de dados que orientam o direcionamento de verbas, identificando quais grupos de clientes oferecem maior retorno em relação ao investimento realizado. Assim, se o ROI de uma estratégia para um determinado segmento é superior ao de outros, faz sentido alocar mais recursos para esse grupo.
Esse raciocínio também se aplica aos investimentos em mídias e canais de comunicação. Por exemplo, um ROI mais elevado em campanhas nas redes sociais justifica o aumento de investimentos nessas plataformas para futuras ações.
2. Análise de dados em tempo real
A análise de dados em tempo real permite a rápida otimização de campanhas, resultando em melhorias significativas no ROI.
De acordo com dados do Centre for Economics and Business Research, citado pela Pragmatic, 80% das empresas que utilizam análises de dados em tempo real registraram um aumento de receita, somando um valor total de $2,6 trilhões.
Com o monitoramento contínuo das informações, as instituições conseguem identificar novas oportunidades de negócios e adotar abordagens proativas em vez de reativas. Isso permite que as campanhas de marketing digital sejam ajustadas instantaneamente, melhorando o desempenho com ofertas e mensagens mais relevantes que surpreendam positivamente os clientes.
Além disso, os dados em tempo real ajudam a prever tendências e a realizar simulações de diferentes cenários, avaliando suas possíveis consequências financeiras. Dessa forma, as empresas têm uma visão mais clara das direções que o ROI pode seguir.
3. Uso de Inteligência Artificial e Machine Learning
A inteligência artificial (IA) e o machine learning (ML) são ferramentas poderosas para o gerenciamento de campanhas de marketing financeiro e a maximização do ROI. Essas tecnologias otimizam processos, personalizam interações com clientes e aumentam a eficiência das campanhas de marketing.
Com a análise de grandes volumes de dados provenientes de transações de compra, comportamento de navegação, interações em redes sociais, históricos de atendimento e outras fontes, IA e ML permitem a criação de perfis detalhados de clientes. Além disso, essas ferramentas atualizam continuamente os perfis, capturando mudanças de comportamento e preferências dos clientes quase em tempo real.
A IA, através do processamento de linguagem natural (NLP), analisa sentimentos expressos em feedbacks de clientes, redes sociais e outros canais, enriquecendo os perfis com insights sobre a percepção dos clientes em relação à empresa e seus serviços. Isso possibilita ajustes nas estratégias de comunicação, com tons e abordagens mais alinhados às expectativas e sentimentos dos clientes.
Por sua vez, o ML aprimora seus algoritmos conforme mais dados são coletados, facilitando a previsão de comportamentos, a implementação de preços dinâmicos e até mesmo o desenvolvimento de novos produtos com base em necessidades emergentes identificadas.
4. Aplicação de modelos de atribuição
Modelos de atribuição atribuem crédito a cada ponto de contato que um cliente tem com a empresa ao longo de sua jornada de compra. Esse processo abrange desde a descoberta de uma necessidade até a decisão final de aquisição de um produto ou serviço, incluindo comparações com ofertas de outras empresas, avaliação das condições de pagamento, e a facilidade de uso dos sistemas de pagamento, entre outros fatores.
Esses modelos permitem a elaboração de evidências quantitativas sobre o impacto de cada iniciativa de marketing, facilitando a justificativa de investimentos para stakeholders e demonstrando como cada canal ou estratégia contribui para o ROI geral.
Cada etapa da jornada do cliente representa uma oportunidade de engajamento. Com os modelos de atribuição, é possível identificar as fases de contato que mais influenciam as conversões e otimizar os investimentos nessas áreas para expandir o ROI.
Além disso, os modelos de atribuição são valiosos para identificar pontos críticos na jornada do cliente, revelando onde ocorrem desistências e abandonos. Dessa forma, as empresas podem corrigir falhas e eliminar atritos, simplificando o caminho do cliente até a conversão.
5. Checagem de métricas de atenção
É essencial saber que uma campanha de marketing está alcançando o público-alvo, mas é ainda mais importante compreender como os clientes interpretam as mensagens. As métricas de atenção buscam avaliar a compreensão do público, sua interação e engajamento, contribuindo para o aumento do ROI.
Aqui estão os principais fatores avaliados pelas métricas de atenção:
Para ilustrar o impacto das métricas de atenção, um estudo colaborativo entre a Havas Media Group e a Teads mostrou que os anúncios recebem muito mais atenção quando estão relacionados ao conteúdo em que são inseridos, com artigos gerando quase 600% mais engajamento em comparação com aqueles exibidos fora de contexto.
Esse conceito também se aplica ao posicionamento das peças publicitárias. O mesmo estudo indica que a compreensão de anúncios exibidos em telas de celulares aumenta em 25% quando comparados ao posicionamento nas laterais da tela.