O marketing preditivo B2B utiliza dados e análises para antecipar quais são as contas com maior probabilidade de interagir e converter, para que possa concentrar o seu tempo e recursos onde são mais importantes.
Neste artigo, vou mostrar-lhe como filtrar o ruído, ultrapassar os desafios relacionados com dados e integrações e criar programas de marketing preditivo escaláveis que geram resultados empresariais reais e tornam o seu marketing mais inteligente, rápido e eficaz.
O que é o marketing preditivo B2B?
O marketing preditivo transforma os seus dados históricos em informações práticas sobre o comportamento futuro dos clientes. Como pode utilizar o marketing preditivo para avaliar quais as estratégias de marketing com maior probabilidade de sucesso, este resulta em campanhas mais rentáveis.
Eis como Amit Bivas, antigo vice-presidente de Marketing Global da Optimove, descreve a utilização do marketing preditivo no dia a dia durante o período em que esteve na organização:
DICA DE ESPECIALISTA
“Vai analisar toda a segmentação, os resultados das previsões — ou seja, as previsões do valor futuro, as previsões de prazo, as previsões de reativação, as previsões de conversão, tudo isso — e, a partir daí, vai definir ações sobre o tipo de ação de marketing que deve começar a executar.”
Na prática, isto pode significar acionar automaticamente uma oferta personalizada para contas empresariais que demonstrem uma elevada intenção de compra ou ajustar o investimento em publicidade em tempo real com base nas taxas de conversão previstas.
O marketing preditivo também pode ajudá-lo a responder a perguntas como:
- Quais são as contas com maior probabilidade de converter nos próximos 30 dias?
- Qual é o preço ideal para cada segmento de mercado?
- Quais são os clientes que estão a demonstrar sinais de alerta precoces de abandono?
- Onde devemos alocar o nosso orçamento de marketing para maximizar o ROI?
Depois de aplicar uma abordagem de marketing preditivo, o resultado final consiste em decisões de marketing orientadas por dados, não por palpites — e na capacidade de antecipar as necessidades dos clientes em vez de apenas reagir às mesmas.
Por que razão apostar no marketing preditivo B2B?
Se está a basear-se na intuição para orientar as decisões de marketing, é provável que esteja a deixar dinheiro por ganhar.
“Antes de mais, adivinhar é mau”, afirma Katie Robbert, CEO da Trust Insights, uma empresa de ciência de dados. “Se não está a utilizar os seus próprios dados para tomar a decisão, é provável que esteja a introduzir algum tipo de enviesamento inconsciente.”
Outro problema comum do marketing tradicional é o desperdício de recursos, afirma Katie Robbert:
“A previsão preditiva diz-lhe onde deve gastar o seu dinheiro: quando deve aumentar, quando deve reduzir, quando deve investir em anúncios e quando não deve investir em anúncios. A pior coisa que pode fazer é simplesmente começar a gastar dinheiro em tudo, esperando que algo resulte, porque isso raramente funciona.”
Os números comprovam-no. As empresas que utilizam marketing preditivo estão a alcançar uma rentabilidade até 500% superior ao direcionarem as ofertas certas para os clientes certos no momento certo — algo que não é possível com as abordagens de marketing tradicionais.
As vantagens do marketing preditivo incluem:
- Tomada de decisões estratégicas: Utilize a análise de dados para tomar decisões mais inteligentes, rápidas e estratégicas.
- Melhor qualidade dos contactos: Identifique o perfil do seu cliente ideal através de uma segmentação sofisticada.
- Personalização relevante: Envie mensagens direcionadas (e ofertas direcionadas) com probabilidade de inspirar uma ação em cada persona de utilizador, com base no seu comportamento.
- Alocação eficiente de recursos: Alocar os esforços de marketing com base no ROI previsto.
- Previsões de receita melhoradas: Crie previsões mais precisas identificando sinais de compra e prevendo o valor do cliente ao longo da sua vida útil.
4 aplicações comuns do marketing preditivo B2B
Existem inúmeras formas de aplicar o marketing preditivo, mas nem todas justificam o seu tempo. Eis quatro abordagens comprovadas.
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1. Prevenção do cancelamento
Nenhuma empresa SaaS está imune ao cancelamento, mas as mais bem-sucedidas conseguem prevê-lo antes de acontecer. Veja-se o caso da Hydrant: ao utilizar IA preditiva para identificar precocemente as contas em risco, alcançou uma taxa de conversão 260% superior e aumentou em 310% a receita por cliente.
A chave está em passar de estratégias de retenção reativas para estratégias proativas. Tal como explica a Dra. Cristina Tran, consultora de marketing, a análise preditiva pode:
DICA DE ESPECIALISTA
“…ajudar as empresas a identificar as causas subjacentes do cancelamento por parte dos clientes e a resolvê-las a nível sistémico. Ao analisarem dados sobre as interações com os clientes, o histórico de compras, os dados demográficos e até dados provenientes da monitorização das redes sociais, as empresas podem obter informações sobre os fatores mais estreitamente associados ao cancelamento. Isto pode ajudá-las a identificar áreas específicas que precisam de melhorar, como o serviço de apoio ao cliente, a qualidade do produto, os preços e as interações de vendas.”
"…ajudar as empresas a identificar as causas subjacentes do cancelamento por parte dos clientes e a resolvê-las a nível sistémico. Ao analisarem dados sobre as interações com os clientes, o histórico de compras, os dados demográficos e até dados provenientes da monitorização das redes sociais, as empresas podem obter informações sobre os fatores mais estreitamente associados ao cancelamento. Isto pode ajudá-las a identificar áreas específicas que precisam de melhorar, como o serviço de apoio ao cliente, a qualidade do produto, os preços e as interações de vendas."
Por exemplo, suponhamos que gere uma aplicação SaaS e quer detetar precocemente os cancelamentos. Pode utilizar IA no marketing dentro da aplicação e marketing preditivo para analisar dados dos clientes provenientes de várias fontes, como sistemas CRM, métricas de utilização e interações com o suporte.
A partir daí, pode conceber uma campanha de retenção que segmente os clientes de acordo com a sua propensão para cancelar. Tal como no exemplo abaixo, deverá apresentar mensagens diferentes a cada segmento preditivo:
Fonte: moengage
Dicas profissionais:
- Crie um painel unificado que acompanhe a utilização do produto e a saúde dos clientes
- Configure intervenções automatizadas acionadas por indicadores de risco
- Concentre os recursos de retenção nas contas de maior risco
2. Previsão da procura
Embora o marketing preditivo não seja uma bola de cristal, pode ajudá-lo a tomar decisões cruciais de afetação de recursos com base na previsão da procura. "A análise preditiva consiste em compreender o que acontecerá no futuro com base em dados históricos", explica Katie Robbert, da Trust Insights. "Permite às empresas antecipar a procura, otimizar o inventário e alinhar os seus recursos em conformidade."
Ao combinar dados próprios com sinais de mercado em tempo real e dados sobre a intenção de compra, pode prever resultados futuros com uma precisão extraordinária. Por exemplo, a Statworx, uma consultora de ciência de dados, desenvolveu um motor de previsão capaz de estimar a procura de milhares de produtos até 24 meses no futuro. O modelo também aumentou em 10% a precisão das previsões da procura.
Dicas profissionais:
- Combine dados próprios com informações de mercado para obter um contexto mais completo (esta é uma área em que a IA na análise da concorrência pode ajudar)
- Desenvolva vários cenários de previsão (conservador, esperado e agressivo)
- Agende revisões regulares das previsões com as equipas de vendas e de produto para validar as previsões
3. Classificação de potenciais clientes
A classificação tradicional de potenciais clientes deixa dinheiro por ganhar. Embora os dados demográficos e empresariais básicos possam dizer-lhe quem são os seus potenciais clientes, a classificação preditiva de potenciais clientes revela quais estão realmente preparados para comprar.
Ao analisarem milhares de pontos de dados, os modelos preditivos de classificação de potenciais clientes podem melhorar a qualidade dos potenciais clientes, ajudando simultaneamente a sua equipa de marketing a concentrar-se nas contas com maior probabilidade de fechar negócio. Por exemplo, a ActiveTrail, um fornecedor de marketing por e-mail, registou um aumento de 25% nas oportunidades e um aumento de 20% nas taxas de fecho de negócios depois de adotar um sistema preditivo de classificação de potenciais clientes.
Assim que tiver um sistema fiável de classificação de leads implementado, pode ir mais longe e conceber estratégias de conversão personalizadas para cada grupo de leads. Por exemplo, em vez de oferecer os mesmos incentivos a todos, pode oferecer descontos diferentes com base na propensão de conversão de cada grupo de leads.
Eis o aspeto que isto tem na prática:
Fonte: moengage
Dicas profissionais:
- Alinhe os modelos de classificação com o impacto nas receitas, não apenas com a atividade
- Adicione sinais comportamentais e de intenção aos dados demográficos básicos
- Calibre os sistemas de classificação utilizando feedback direto da sua equipa de vendas
4. Personalização de Conteúdos
Os conteúdos genéricos já não são suficientes no contexto B2B. Com a personalização de conteúdos, pode utilizar a análise preditiva para compreender exatamente em que ponto do percurso de compra se encontra cada conta, que desafios enfrenta e de que informações precisa a seguir. Depois, pode fornecer automaticamente o conteúdo certo através do canal certo, no momento certo.
Por exemplo, a Gemini Sound, uma marca de comércio eletrónico, utiliza marketing personalizado para prever a intenção de compra com base no comportamento em tempo real (e com base em semelhanças com os clientes atuais). Depois, o seu motor de personalização de conteúdos apresenta os produtos pelos quais cada visitante tem maior probabilidade de se interessar. O resultado é um aumento de 73% na taxa de conversão de visitantes da Gemini e um aumento de 128% nas receitas por visitante.
Dicas profissionais:
- Ajuste as mensagens em tempo real com base nos sinais de interação
- Utilize a aprendizagem automática para fornecer recomendações inteligentes de conteúdos
- Realize experiências contínuas para otimizar as estratégias de personalização
Leitura recomendada: 7 exemplos de análise preditiva para inspirar a sua próxima iniciativa
Melhores Práticas de Marketing Preditivo B2B
O sucesso do marketing preditivo depende de quatro pilares fundamentais: recolha sólida de dados, sistemas conformes, testes contínuos e ferramentas de análise avançadas. Eis como abordar cada um deles.
1. Recolha Dados de Qualidade
A qualidade dos seus modelos preditivos depende da qualidade dos dados que os alimentam. Por isso, o seu primeiro objetivo ao criar um programa de marketing preditivo deve ser um foco rigoroso na qualidade dos dados. Existe uma quantidade incrível de dados que poderia recolher, pelo que terá de se concentrar nos sinais positivos e negativos mais importantes.
No lado positivo, deverá monitorizar a interação regular com campanhas de marketing, as visitas frequentes à aplicação ou ao website e as pesquisas específicas de produtos. Os comportamentos de elevado valor também incluem atividade mensal consistente, respostas empenhadas a notificações, adições ao carrinho e pesquisa autónoma de preços.
Igualmente importantes são os indicadores de risco que podem sinalizar problemas futuros. Esteja atento a períodos prolongados de inatividade, padrões de utilização irregulares e rejeições sistemáticas de notificações. Outros sinais de alerta incluem a falta de interação com e-mails e SMS, a recusa de comunicações, interações problemáticas com o apoio ao cliente e o envio de feedback negativo.
Dicas profissionais:
- Crie processos sistemáticos de recolha de dados em todos os canais
- Recolha dados de várias fontes, incluindo CRM, redes sociais e sinais de intenção
- Equilibre padrões históricos com sinais em tempo real
2. Crie Sistemas de Recolha de Dados que Cumpram os Regulamentos de Proteção de Dados
Regulamentos como o RGPD e a CCPA aumentaram as exigências relativas à recolha de dados. A boa notícia é que as empresas que cumprem estes regulamentos obtêm um benefício duplo: evitam problemas dispendiosos de conformidade e constroem confiança junto dos clientes através de práticas transparentes de dados. (Esta confiança também pode traduzir-se numa melhor qualidade dos dados, uma vez que os clientes podem estar mais dispostos a partilhar informações.)
A chave para cumprir as regulamentações de privacidade de dados é criar mecanismos de consentimento claros, frequentemente geridos através de plataformas de gestão de consentimento, que expliquem exatamente como os dados dos clientes serão utilizados. Também terá de conceber estruturas de governação de dados que monitorizem e protejam informações sensíveis e realizar auditorias regulares.
Dicas profissionais:
- Documente todos os pontos de contacto onde os dados dos clientes são recolhidos e armazenados
- Realize revisões regulares de conformidade e atualize os processos à medida que as regulamentações evoluem
- Implemente controlos granulares de acesso aos dados e encriptação
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3. Adote uma abordagem de testar e aprender
No seu livro Análise preditiva, o autor Eric Siegel afirma sem rodeios:
"Depois de desenvolver um modelo, não se felicite já. As previsões não ajudam, a menos que faça algo com elas. São apenas pensamentos, apenas ideias... A chave é testar e aperfeiçoar continuamente os seus modelos com base em resultados do mundo real."
Até os modelos preditivos mais sofisticados podem perder precisão ao longo do tempo, à medida que as condições do mercado mudam e os comportamentos dos clientes evoluem. Isto significa que é necessária uma filosofia de “testar e aprender” para manter a eficácia dos seus programas de marketing preditivo.
Comece por validar regularmente os seus modelos de previsão com dados recentes, para garantir que a sua precisão não se deteriorou. Também deverá acompanhar atentamente as métricas de desempenho que indicam quando os seus modelos precisam de ser ajustados.
Dicas profissionais:
- Agende verificações mensais de validação dos algoritmos com base nos dados de conversão mais recentes
- Acompanhe os indicadores principais que possam sinalizar a perda de precisão do modelo
- Defina uma periodicidade regular para atualizar os modelos
4. Utilize as melhores ferramentas de análise
A sua estratégia de marketing preditivo é apenas tão poderosa quanto as ferramentas que utiliza para a executar. Ao avaliar as opções, tenha em atenção estes fatores essenciais:
- Integração perfeita: A sua plataforma preditiva precisa de obter dados de forma integrada do seu CRM, das ferramentas de automatização de marketing e da análise da Web. Certifique-se de que funciona na perfeição com a sua infraestrutura tecnológica de marketing existente.
- Capacidades de modelação: Certifique-se de que a sua plataforma de análise consegue analisar dados históricos, prever com precisão comportamentos futuros e criar modelos e fluxos de trabalho personalizados.
- Segurança e conformidade de nível empresarial: Escolha ferramentas com medidas de segurança robustas e conformidade integrada com o RGPD, a CCPA e outras regulamentações de privacidade de dados.
Para obter recomendações detalhadas de ferramentas, consulte a nossa lista dos melhores softwares de inteligência de marketing.
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Obtenha melhores resultados com o marketing preditivo
O marketing preditivo não se resume a fazer previsões melhores — trata-se de gerar melhores resultados. Para citar Katie Robbert mais uma vez:
"O objetivo não é prever; o objetivo é mudar o comportamento para mudar os resultados. A análise preditiva destina-se a orientá-lo na direção certa, para tomar uma decisão mais baseada em dados em vez de simplesmente adivinhar."
Pode utilizar o marketing preditivo para transformar fundamentalmente a forma como interage com os clientes. Ao ultrapassar as “intuições” e utilizar estratégias proativas e baseadas em dados, pode impulsionar taxas de conversão mais elevadas, relações mais sólidas com os clientes e um crescimento mais eficiente.
Para saber mais sobre marketing preditivo, consulte os nossos guias sobre tendências do software de marketing e análise prescritiva versus preditiva. E não se esqueça de subscrever o boletim informativo do The CMO Club para se manter a par das tendências do mercado e obter mais informações estratégicas concebidas para líderes de marketing.
