Dados mais análises são o caminho para a verdade

Em uma história anterior, analisamos a importância de evitar vieses e escolher as métricas corretas para a análise de dados. Neste seguimento, discutimos a importância de confrontar a “realidade analítica”.

A análise de dados deve substituir palpites por fatos. As marcas não querem arriscar milhões de dólares de campanha no instinto de alguém. O profissional de marketing, idealmente, tem uma meta, um limiar claro de sucesso que deve ser ultrapassado para alcançar resultados. Então, como você chega lá?

A análise de dados é o “GPS”. O objetivo da análise de dados é entender o que está acontecendo e usar essas informações para tomar a decisão certa. É “preparar, mirar, atirar” (dados, análise, ação). Mas às vezes a ordem se confunde, fazendo com que as pessoas cheguem a conclusões erradas e ajam com base nisso. O processo torna-se então “preparar, disparar, apontar”, ou ainda mais comicamente, “disparar, apontar, preparar”.

“O maior teste de dados é a análise”, disse Mark Stouse, presidente e CEO da Proof Analytics. “Ele contextualiza os dados, dificultando extraordinariamente a fabricação de conclusões, enquanto a visualização de dados por si só facilita.”

Os dados podem identificar o que está causando algo?

Pode-se avaliar a causalidade apenas a partir dos dados? Stouse acredita que não. Os profissionais de marketing podem tentar extrapolar a partir de dados históricos e, em seguida, verificar se essa extrapolação está correta. “Se tudo estiver estável, a extrapolação pode funcionar. Mas quando a variedade, volatilidade e velocidade da mudança são grandes, a extrapolação tem valor zero.”

“Os dados são, de fato, sempre sobre o passado e não têm capacidade inata de prever. Passado não é prólogo”, continuou ele. “Mas a regressão multivariável é a abordagem comprovada para obter dados que representam os fatores relevantes (os conhecidos conhecidos) – bem como algumas coisas potencialmente importantes (desconhecidos conhecidos) – e transformá-los em um retrato histórico calculado de causalidade. Isso, por sua vez, cria uma previsão com a qual você pode entender a precisão do modelo em relação a uma comparação entre a previsão e os reais.”

Erica Magnotto, diretora de SEM da Accelerated Digital Media, vê o valor dos dados históricos, mas apenas se houver espaço para perspectiva retroativa e planejamento preditivo. “A previsão do sucesso da campanha deve ser baseada em dados de tendências e desempenho, como ano a ano e mês a mês. Isso deve criar previsões quase precisas sobre o sucesso futuro. Se os dados previstos indicarem um mês mais lento ou potencial desaceleração no mercado, otimizações podem ser feitas em tempo real para promover eficiência e escala conservadora. Se a previsão indicar um mês mais forte, então é hora de começar a planejar escala, testes e lançamentos de campanha adicionais.”

Os profissionais de marketing também devem estar cientes dos soluços no modelo. Magnotto notou que há uma diferença entre “fluxo e refluxo” normal de desempenho versus uma queda/pico. “Os dados que ocorrem fora da margem normal de fluxo e refluxo podem indicar que é necessária uma ação imediata na conta. Os profissionais de marketing também não devem presumir que o comportamento do usuário sempre será consistente, por isso é importante entender o desempenho do benchmark para que o comportamento anormal do usuário (ou da campanha) possa ser detectado”, disse ela.

Vá mais fundo: Marketing análise : O que é e por que os profissionais de marketing devem se importar

O que os profissionais de marketing podem fazer?

Os profissionais de marketing devem ser analíticos, de mente aberta e humildes ao mesmo tempo. Isso por si só pode ser um desafio quando sempre há algumas pessoas que podem ser muito autoconfiantes ou fixadas no trivial em detrimento do substantivo. Ainda assim, existem abordagens para verificar os erros antes que eles aconteçam.

Magnotto concentrou-se em conhecer os dados, o cliente e reconhecer a realidade. Ela ofereceu esta lista de verificação para agências, mas os principais pontos também se aplicam às marcas:

1. Entenda os princípios básicos do Excel/planilhas e como dinamizar grandes conjuntos de dados baixados de qualquer plataforma.

2. Entenda as fórmulas básicas de comparação e as formas padrão de observar as tendências de dados (mês a mês, ano a ano, período a período, semana a semana).

3. Ter acordado KPIs primários e KPIs secundários com o cliente.

4. Sempre fale a linguagem do cliente e incorpore a fonte de dados verdadeiros do cliente em relatórios. Isso garantirá conversas mais produtivas e ajudará os profissionais de marketing a evitar cometer erros ou interpretar mal o desempenho.

5) Saiba quando admitir a derrota em uma estratégia de campanha. Se uma “grande ideia” não estiver funcionando, fique à vontade para permitir que os dados falem por si e mudar as estratégias.

6) Sempre relatórios de controle de qualidade. Aplique o controle de qualidade a fórmulas, prazos, números, etc. Se algo parece bom demais para ser verdade ao analisar os dados, provavelmente é. Controle de qualidade para erros que possam estar levando a essa anomalia.

Stouse enfatizou evitar uma mentalidade fixa. “A cegueira para a realidade analítica é escolher não ver, porque o que existe oferece um desafio ao que você acredita.” ele disse. “O oposto da análise é uma certeza que você escolheu e justificou sem nenhuma base real, exceto seu próprio interesse. Mais erros foram cometidos em nome da certeza do que qualquer outra coisa que eu possa imaginar.