Público-alvo, cluster e persona. Você sabe a diferença?

Definir as pessoas certas com quais você quer se comunicar sempre foi um desafio para a maioria das empresas. Pensando nisso, este artigo tem como objetivo desmistificar e ensinar, passo a passo e por meio dos dados, como você pode obter mais informações sobre quem são as pessoas que consomem seu produto ou serviço e assim conseguir traçar estratégias mais assertivas.

Por isso vamos retomar aqui três grandes conceitos do marketing e que muitas vezes causam um pouco de confusão na cabeça das pessoas. Vamos lá?

O público-alvo

No marketing tradicional, tínhamos o público-alvo. Este era, digamos, pouco aprofundado e pouco segmentado, utilizando alguns grandes grupos. Seria o clássico “Casal com filhos, classe AB, acima de 40 anos, que mora em grandes capitais”, num caso de viagem em família, por exemplo.

Em mídias para televisão, rádio e outras de grande impacto, poderia sim dar certo. Mas como a mensuração era quase nula comparada ao que temos hoje com o marketing digital, era difícil saber a efetividade desses impactos e aprofundar mais os dados sobre quem está interagindo com seu produto ou serviço.

O grande problema é que, muitas vezes, o público é baseado em achismos ou percepções com pouquíssimo embasamento. Hoje, o público-alvo não é suficiente como insumo para o time de marketing.

Os clusters

Com o marketing digital e a web analytics, as equipes de marketing tiveram acesso a dados até então quase impossíveis (a não ser através de pesquisas muito caras). Isso fez com que segmentações mais profundas fossem possíveis e, inclusive, viabilizassem testes de validação com vários segmentos.

Dessa forma, surgiram os clusters: são fatias de consumidores. Isso significa que abrimos nossos olhos para mais dados do que fazíamos com o público-alvo. Agora podemos direcionar melhor as mensagens, para grupos de pessoas diferentes. Podemos pensar os clusters como grupos ou tribos, ou seja, pessoas que têm características parecidas. Dividindo grandes grupos em pequenos, podemos aumentar a relevância dos anúncios e a eficiência do marketing.

Hoje podemos começar pensando em segmentações macro, como por exemplo:

  • Demográficas
  • Interesse
  • Comportamentos
  • Recorrência
  • Ocasiões
  • Financeiro
  • Sazonais/Eventos

Depois de escolhidas as segmentações macro, vamos quebrando-as em clusters para concatená-las. Por exemplo:

  • Demográficas
    • Homens e mulheres, de 40 a 55 anos, com filhos adolescentes, que moram em Belo Horizonte +20km de raio
  • Interesse
    • Atividades em família
  • Comportamentos
    • Viajam com frequência
  • Recorrência
    • Usaram aplicativos de viagem recentemente
  • Ocasiões
    • Férias
  • Financeiro
    • Renda mensal familiar acima de R$10mil
  • Sazonais/Eventos
    • Reveillon

Perceba que o demográfico é bem parecido com o que tínhamos de público-alvo no marketing tradicional. O ideal é cruzar este segmento com os demais e ver quais geram menor custo de aquisição e melhor retorno sobre o investimento. São esses dados que irão balizar as escolhas de clusters.

Mas, então, devo segmentar o máximo possível e ter muitas segmentações diferentes para o meu serviço ou produto? Não necessariamente. Muitas vezes segmentar demais reduz muito o público-alvo. O ideal é fazer testes até achar o melhor custo benefício para sua empresa.

Lembre-se que devemos analisar os públicos em todo o funil do seu site. E isso pode ser pensado em diversos níveis. Pode-se investir pouco para trazer certo cluster, mas se ele não avança para o carrinho/formulário e depois converter, de nada adiantou esse investimento, a não ser que ele não deve ser mais usado.

Mas como eu vou saber quem são os clusters por meio dos dados?

Hoje temos algumas ferramentas que vão te ajudar a ter muitos insights. Vamos começar pela Navegg, desenvolvida pela Buscapé. Essa ferramenta é uma DMP (data management platform), ou seja, é uma ferramenta que coleta dados de navegação e os transforma em informações valiosas sobre quem são as pessoas que visitam seu site. E o melhor de tudo: ela é gratuita. Existe a versão para grandes agências e anunciantes,  publishers e sites (blogs, e-commerces).

Para começar é bem fácil.

  1. Faça seu cadastro na ferramenta
  2. Insira a linha de código indicada no head do seu site inteiro
  3. Clique na engrenagem no canto superior direito da tela
  4. Vá até conta e preencha os dados
  5. Copie a tag de conversão e instale na página de sucesso do seu site. É possível definir, inclusive, o valor de um lead. Falarei como calcular isso a seguir.

Pronto, o básico do Navegg está configurado. Porém, podemos sempre ir além na nossa análise. Afinal, vivemos de dados! Você pode, também, analisar páginas específicas ou grupos de páginas para montar um funil. Dessa maneira, você conseguirá analisar quem são as pessoas que estão em diferentes etapas do seu ciclo de compra. No fim, você poderá ter insights preciosos sobre quem são realmente as pessoas que você deve investir seus esforços. Você deve fazer o seguinte:

  1. Clique na engrenagem no canto superior direito da tela
  2. Vá até Páginas
  3. Clique em Adicionar Páginas
  4. Caso queira analisar uma URL com seus subdiretorios, o famoso “começa com” (ex: buscarid.com/blog/), informe o endereço em URLS. Se quiser uma URL específica, como a página de sucesso, insira o endereço em URLS absolutas.
  5. Selecione o passo do funil

Navegg

Pronto! Agora você terá MUITA informação disponível para trabalhar suas segmentações. Existem muitos dados em forma de clusters que irão ajudar você:

Menu Produtos: Nele você encontrará informações sobre o comportamento de compra da sua audiência, como as categorias e subcategorias de intenções de compra dos produtos e as marcas. Atente-se para a coluna Afinidade. Um índice grande significa que sua audiência tem muita afinidade com aquela categoria ou subcategoria. A mesma coisa acontece com os clusters de marcas. É necessário frisar que você deve entrar em todos as subcategorias, tanto de produtos quanto de marcas, pois dentro delas poderão ter subcategorias com índices de afinidade mais altos do que os das categorias.

Menu interesses: Aqui você fica sabendo os principais assuntos de interesse da sua audiência. Também é válido checar cada subcategoria de interesse para avaliar as afinidades.

Menu demografia: Nessa seção temos dados muito bons sobre cada cluster, incluindo idade, gênero, escolaridade, estado civil, classe social e área profissional.

Menu funil de conversão: Se você criou anteriormente os funis, conforme expliquei acima, nesta seção você verá exatamente o seu funil, com as etapas versus o tipo de página.

Agora vamos parar e pensar que tipos de dados você já tem só com essa ferramenta: temos vários clusters demográficos, com intenções de compra de produtos e marcas e os assuntos de interesse da audiência. Além disso, temos um funil para entendermos melhor os gargalos e conversões. UAU!

Ainda não acabou. Vá até algum dos menus citados acima e selecione algum dos filtros de páginas. Você verá informações sobre cada parte do funil. Isso significa que você pode analisar quais são os clusters que estão em cada etapa do funil de conversão. Muito legal, né?

Para melhorar ainda mais, você pode inserir o valor de um lead lá no código de conversão, lembra? Vou te passar uma fórmula simples para você calcular quanto vale um lead. Ela não leva em consideração o custo de aquisição do lead (quanto efetivamente você gastou seja em mídia, SEO etc).

Vamos dizer que a taxa de leads que viram negócios seja de 20%.

Suponhamos que o valor médio por negócio fechado seja de R$ 2.000,00.
Teremos então que 20% (taxa de leads que viram negócio) x R$ 2.000,00 (valor médio do contrato) = R$ 400,00

Cada lead, neste exemplo, valeria R$ 400,00 (em média).

Coloque esse valor na tag de conversão e veja que todos os clusters apresentarão valores monetários! Você saberá quais são os clusters são mais valiosos para sua empresa. Apenas para lembrança, este mesmo valor pode ser usado nas metas do Google Analytics.

Os testes com Facebook Ads + Serasa Experian

Se você utiliza os anúncios do Facebook Ads, você sabe que pode segmentar diversos tipos de público, inclusive concatenando vários deles. O que você pode fazer para melhorar ainda mais essas segmentações para teste, é usar os públicos do Serasa Experian. Para quem não sabe, o Facebook e o Serasa Experian tem um acordo para cruzamento de dados dentro da plataforma do Facebook.

O primeiro passo é preencher este formulário de solicitação da segmentação do Serasa. A partir daí, assim que aprovado, algumas opções novas surgirão para você. Destaco algumas: faixa de renda (individual, da família e do chefe da família), faixas de classificação do consumidor (compras de alto, médio e baixo valor) e perfil de compra (para várias indústrias). Isso porque essas segmentações são as únicas sobre finanças e comportamentos de compras que iremos encontrar por enquanto.

Com esses dados financeiros e com aqueles que temos via Navegg, já conseguimos realizar alguns testes para termos mais acesso sobre a audiência que dá mais retorno.

E as personas?

Depois que você souber exatamente os clusters que são mais eficientes para a sua empresa, você pode criar personas. Isso significa que você criará personagens fictícios baseados em consumidores reais do seu produto ou serviço.

Existem dois pontos que devem ser levados em conta aqui: para quem você vende (pessoa física ou jurídica) e a profundidade dos dados. Isso significa que você terá que fazer algumas perguntas mais específicas para ter esses dados. Como cada empresa vende para tipos diferentes de pessoas ou empresas, é difícil estruturar um formulário único.

O que você deve analisar, antes de fazer perguntas a audiência é: com todos os dados que você já tem em mãos, o que é crucial e você ainda não sabe? O que ainda não está claro? O que pode te ajudar a vender mais?

Para isso, você pode entrevistar pessoas que já são seus clientes ou usar um software de perguntas para colher esses dados. Você pode usar, por exemplo, o HotJar, que além de ser uma ferramenta muito boa de heatmaps, filmagens e outras coisas, também tem a parte de pesquisas.

Nele, você pode fazer perguntas abertas, fechadas, de uma opção, de várias opções e escalas. Inclusive, dependendo da respostas, você pode direcionar a pessoa para outro fluxo de perguntas.

Quando você tiver esses dados, você criará os personagens fictícios, conforme o exemplo abaixo:

João, homem, residente em Belo Horizonte, ganha acima de R$5mil por mês, solteiro, sem filhos, pós-graduado, do setor de TI, em grandes dificuldades financeiras, está procurando por maneiras de ficar adimplente, por isso assiste vídeos sobre finanças pessoais.

Conclusão

Até você ter essas personas bem desenhadas, você terá que minerar muitos dados de clusters. Utilizar personas sem dados reais só serve para enfeitar, visto que precisamos ter certeza a quem estamos falando.

Preocupe-se sempre em ter informações concretas para poder realizar análises eficazes e evitar perder tempo e dinheiro direcionando mensagens erradas. Cheque sempre se você tem alterações nas informações que você detém, pois não existe só um tipo de pessoa ou um tipo de cluster que faz negócio com você.

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