O marketing passou por uma mudança significativa nos últimos anos, trazendo novas técnicas. Os profissionais de marketing não estão mais utilizando a mensagem de “GERAR VALOR” como uma estratégia de comunicação de sua marca.
Os clientes não compram mais isso.
O marketing saiu do mundo do “empirismo” para tornar-se uma disciplina que usa a ciência de dados e a tecnologia para aproximar clientes potenciais, prever mudanças de comportamentos, identificar tendências e trazer soluções impactantes.
Soluções como a Seventh Sense, que usa um algoritmo que analisa perfis comportamentais para chamar a atenção nas caixas de entrada de e-mail superlotadas.
Também temos Albert, que é um software de autoaprendizagem que gera automaticamente campanhas de marketing para sua marca.
Ou como a Personalize que é uma ferramenta de inteligência artificial que identifica os produtos e serviços nos quais seus contatos estão mais interessados em um determinado momento.
E tantas outras soluções que podem ser implementadas dentro dos negócios e que já estão disponíveis no mercado para serem adquiridas.
E olhar a história ajuda a entender essa evolução, fazer isso sob a perspectiva de um dos maiores especialistas em marketing é a melhor forma de imaginar o futuro.
Primeira Geração: O início de uma produção em massa
A tentativa de vender bens e serviços é tão antiga quanto a própria civilização. E embora não se possa dizer ao certo a data específica do surgimento do marketing, é certo dizer que ganhou outro significado ali por 1760. Até então, produzir qualquer tipo de informação era um trabalho quase artesanal.
Porém, no início da revolução industrial, o maquinário de Gutenberg permitiu um impacto enorme: a impressão em massa. Isso fez com que o marketing fosse aplicado à economia de escala, ou seja: quanto mais se anunciava, mais se vendia. A venda era focada na qualidade dos produtos, fator esse influenciado pela baixa competição.
Mas isso não durou muito e com o tempo, começaram surgir mais concorrentes, impactando diretamente o surgimento de uma nova geração.
Segunda Geração: A queda dos monopólios
As pessoas, por consequência, se tornaram mais exigentes, o entusiasmo com os produtos não era mais suficiente. Assim, o marketing passou a ter o foco no cliente. Nesse momento os grandes monopólios caíam, ramificando-se em diversos nichos e tendências.
Foi o momento da história do marketing no qual a consciência coletiva teve o maior desenvolvimento de senso crítico.
É quando surge a ideia clara de segmentar o público com base em seus interesses e preferências, o que chamamos hoje de “público alvo”. Anunciar em uma revista automotiva perdia totalmente o sentido agora, se sua oferta era focada para crianças.
Foi também nessa geração que ficou popularizado por Neil Borden (1950) o mix de marketing, o famoso 4Ps (produto, preço, praça e promoção). Que ajudou as empresas a organizarem as informações, sendo como uma ferramenta que orienta o planejamento e faz com que as estratégias sejam efetivas principalmente no posicionamento de suas marcas no mercado.
Terceira Geração: O surgimento da internet
Entra em cena algo que mudaria o mundo: a internet. Criada em 1969, ela só começou a ser comercializada em 1987. Mas sua popularização a partir daí foi em escala inimaginável.
Até então o marketing, concentrado na necessidade de grupos, deu o próximo passo, personalizando ainda mais, com o foco na pessoa e na entrega de valor.
Essa entrega de valor está ligada a peculiaridade que a internet tem, onde as pessoas se conectam e se relacionam de forma muito rápida e influenciam umas às outras, através de discussão sobre diferentes temas, incluindo produtos, marcas e problemas envolvendo suas necessidades.
As marcas precisaram aprender a se conectar mais profundamente aos seus clientes, produzindo a percepção de uma entrega que vai muito além de vender o produto ou serviço, mas de resolver suas necessidades e desejos.
Nasce aí vários conceitos, entre eles a Persona — um personagem fictício criado pelas marcas para representar os diferentes tipos de usuários, possibilitando uma empatia maior com o público.
Mas não acaba aí. A internet facilitou a criação de várias estratégia entre elas:
Sendo essa última, uma técnica usada até hoje, que coloca o consumidor como o centro da tomada de decisão, com o foco na entrega de valor e na construção de um relacionamento.
Quarta Geração: O dilema das redes sociais
Marcada pelo forte impacto que as redes sociais trouxeram, a quarta geração do marketing surgiu com uma mudança profunda no hábito de vida das pessoas, que passaram a ficar online quase 24 horas por dia.
E para as marcas isso não era simplesmente como incorporar novas tecnologias e comportamentos dos consumidores, demandava um novo posicionamento nas construções de suas estratégias de marketing.
Agora o foco é no ser humano, os consumidores estão lado a lado com as marcas, trabalhando juntos por ideais, trazendo assim o senso de comunidade.
Algo tão forte que as hierarquias verticais de relacionamento precisaram dar lugar a uma comunicação mais dinâmica e aberta, capaz de quebrar barreiras demográficas e geográficas.
As pessoas não querem mais lidar com logotipos, cores, robôs, eles querem rostos, vozes e nomes. Passou-se a falar em humanizar as marcas.
Surgem aí conceitos como:
Nesse momento a tecnologia dá o indício do surgimento de uma nova era revolucionária.
Quinta Geração: Orientado a dados
Os dados, que até então vinham sendo utilizados de forma ineficiente, passam a ser fundamentais para as estratégias. O marketing se torna orientado a dados (Data Marketing / Data-Driven Marketing).
Isso não significa apenas coletar e analisar dados.
Trabalhar usando dados não é uma novidade. Tanto que foi citado pela primeira vez há séculos, pelo Alemão Gottfried Achenwall (1746), que o apresentou como a análise de dados sobre o Estado, conhecido também como “Estatística”.
A partir daí, cientistas e pesquisadores vêm utilizando esse método para comprovar uma hipótese. Ou seja, é feita uma inferência, e a partir daí verifica-se fatos, probabilidades e outros mecanismos, o quão próxima da realidade aquela hipótese está.
Para simplificar, vamos pegar um exemplo.
Imagine que você tem, em sua mesa, um bolo. E você criou a seguinte hipótese: “Esse bolo é bom”. Você pode tirar uma primeira conclusão olhando apenas sua estética por fora, ver que ele é perfeito — mas será que realmente é bom? Claro que o passo óbvio é retirar uma pequena porção do bolo e experimentá-lo. Com essa informação você poderia concluir que o restante do bolo irá ser bom ou ruim.
Ao trazer este exemplo para o mundo do marketing e dos negócios, onde os dados já estão sendo usados para entender, por exemplo, se um público tende a ter uma aprovação positiva da sua campanha ou do produto, podemos pensar como se “o bolo” fosse os milhões de dados gerados por seu público alvo. Logo, com uma amostra dos dados — a “fatia do bolo” —, poderíamos verificar se a amostra terá uma aceitação do produto, e assim deduzir se o público alvo (restante do bolo) terá uma aprovação também.
Mas a pergunta então fica: o que mudou da geração passada para hoje?
O boom da tecnologia.
Antigamente, coletar dados era muito trabalhoso, sendo necessário fazer pesquisas que, no final, levavam a dados escassos e resultados inconclusivos.
Com a internet, redes sociais e outras tecnologias, surge aí o que chamamos de Big Data.
Imagine que “dentro” da internet, milhões de terabytes de dados são gerados por dia, e a grande parte deles não estão estruturados dentro de bancos de dados.
Estão muitas vezes nos e-mails enviados, nas rotas de trânsito que você escolhe no seu app, nas pesquisas que você faz no google, na quantidade de cliques que você dá no e-commerce, na quantidade de vezes que você pula o vídeo.
Tudo isso são dados gerados, que estão na rede, e podem servir como informação estratégica, em duas práticas populares e ao alcance financeiro das empresas: o Business Intelligence e Data Science.
O Business Intelligence (BI), uma metodologia de porta de entrada das empresas na cultura do Data Marketing. Ela se baseia em uma arquitetura ou rede de ferramentas e metodologias focadas no processo de coleta, organização, análise, compartilhamento e monitoramento dos dados e informações que vão ajudar na tomada de decisão.
Para algumas pessoas, são só gráficos bonitos. Mas coletar e tratar esses dados, para realmente virar uma informação útil, é trabalho para poucos.
E o caso mais famoso e que impulsionou os investimentos em BI especialmente para análise preditiva aconteceu em 2004 e alavancou as vendas da empresa.
O furacão Frances estava a caminho do Caribe, ameaçando a costa Atlântica da Flórida. Nesse momento os executivos das lojas Walmart decidiram testar sua mais nova análise preditiva. Eles analisaram todos os dados baseados no acontecido com o furacão Charley, que apareceu semanas antes. Eles queriam saber realmente quais os produtos que seriam mais comprados, para garantir que esteja bem abastecido. Claro que parece óbvio a compra de água, lanterna, comida enlatada e kit de segurança, já que um furacão está vindo. Mas se enganou, as pessoas não queriam apenas os produtos convencionais, eles detectaram que teria havido um aumento das vendas de Pop-Tarts de morango (é uma bolacha recheada), sete vezes acima do normal, antes de um furacão.
(Texto transcrito do livro “Data Science para negócios, dos autores Foster Provost e Tom Fawcett”)
O exemplo do Walmart mostrou como podemos aprender com os dados, que muitas vezes possuem conexões inesperadas, que com inteligência podemos criar estratégias eficientes, aumentar as vendas e nos preparar para o futuro.
Nossa segunda prática já é algo moderno, que teve uma evolução tecnológica assustadora. Conhecida como Data Science (tradução literal: ciência de dados), é uma área da ciência nova, criada em 2001, que estuda especificamente o uso e manipulação dos dados e que ficou popular pela criação de mecanismos incríveis.
Entre todos os mais famosos podemos citar as inteligências artificiais (AI): programas capazes de aprender e raciocinar como seres humanos, e que, com o acesso a milhões de dados gerados, são capazes de identificar tendências, prever comportamentos, humanizar o atendimento e automatizar ações.
Provavelmente você conhece a AI mais famosa do mundo, a “Alexa”. Ela é mais do que só uma assistente virtual que acende e apaga luzes: todos os dados coletados por ela passam por uma análise, que gera uma inteligência de gestão do marketing para a Amazon.
Ela analisa o seu perfil de consumo, as músicas que você ouve, os horários que você acorda, as gírias que você utiliza e muitos outros dados que são originados com a sua interatividade, na qual a própria Alexa irá entender e prever suas necessidades e sugerir produtos específicos.
E tem ainda uma das história mais interessantes, que ocorreu com a Target, rede de lojas varejistas dos Estados Unidos:
A empresa estava empenhada em conseguir gerar campanhas focadas para futuras mamães e sair na frente no mercado. Sua inteligência artificial começou a aprender sobre comportamento das mulheres grávidas que estavam em sua rede de clientes, e começou a identificar que elas mudaram seus hábitos, pesquisando e comprando colônias e cremes com fragrâncias mais suaves, ou até mesmo sem cheiro, além de suplementos ricos em magnésio, cálcio e zinco.
Um certo dia um pai preocupado com sua filha, vai na empresa perguntar o por que eles mandam tantas propagandas assim para sua filha, que isso de certa forma iria estimular sua filha a engravidar. Semanas depois, o pai descobre que sua filha já estava grávida há alguns meses. Ou seja, AÍ foi capaz de aprender com a mudança de comportamento e prever com exatidão que a menina estava grávida.
(Texto transcrito do livro “O Poder do Hábito, do autor Charles Duhigg”)
Estes são exemplos que mostram que Data Science pode ser aplicada em diferentes áreas, com diferentes objetivos e com vários outros mecanismos que impulsionam o marketing.
Chegamos ao fim
E esse é o fim da nossa jornada sobre a evolução histórica do marketing e sua relação com a tecnologia que mostra que o uso de dados é uma estratégia fundamental do marketing que você não pode deixar de lado caso queira manter-se competitivo(a) e relevante no mercado.
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CRÉDITOS
Produção: Zero.ai
Texto: Hyan Dias Tavares
Revição: Luana Conti
Ilustração: Hyan Dias Tavares
Apoiadores: Ana Paula Vicari e Vaime Junior
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