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O poder da análise preditiva: o futuro é agora?

Os dados se tornaram a força vital das empresas na era digital de hoje. Tradicionalmente, analisar dados significava olhar para tendências históricas para informar decisões futuras. No entanto, a análise de marketing evoluiu. Agora, as empresas pretendem prever tendências e oportunidades futuras, em vez de apenas olhar para o passado.

Este artigo aborda o poder crescente da análise preditiva, especialmente no contexto do Google Analytics 4 (GA4). Exploraremos como o GA4 está mudando o jogo — oferecendo insights além dos dados históricos e dando às empresas uma vantagem competitiva com métricas preditivas.

Redefinindo a análise digital: indo além do papel de “repórter histórico”

Os especialistas em análise digital são como videntes ou historiadores? E quem usa ferramentas analíticas? Em contraste com a crença comum, a realidade é que as ferramentas de análise digital padrão, como GA4 ou Adobe prontas para uso, nem sequer servem como referências históricas.

A maioria dos usuários de análise atuais operam como “repórteres”, concentrando-se em métricas como o número de visitantes ou sessões de um canal específico durante um período recente (ontem, mês passado, este ano, etc.). Ocasionalmente, eles podem adicionar detalhes como desempenho do anúncio. No entanto, os seus relatórios raramente se aprofundam no “porquê” crucial por detrás dos dados.

Aproveitar dados analíticos históricos para esforços futuros pode ser valioso, mas os dados podem ser quase inúteis sem a compreensão da verdadeira causalidade.

Você pode usar dados de 2020 e 2021 ou mesmo 2022, que mostram uma enorme taxa de cliques em anúncios específicos com uma alta taxa de conversão para sua loja online, como um preditor de quais campanhas online impulsionarão as vendas em 2024 e 2025 para prever online vendas? E quanto aos dados mais recentes de 2023?

A resposta simples é “não”. É crucial considerar o impacto histórico das paralisações relacionadas com a pandemia. Talvez você saiba o suficiente para desconsiderar esses dados e escolher dados anteriores a 2020 (o mundo pré-COVID-19). Você também não deve confiar nesses dados porque muita coisa mudou, tornando os dados praticamente inúteis.

Então, quais são os benefícios atuais de uma solução de análise digital além da medição dos resultados de curto prazo de vários esforços de marketing? Para responder a isso, precisamos refletir sobre os primórdios da análise digital.

O cenário de análise digital foi historicamente dominado por métricas simples – visitas, visualizações de páginas e, se estivéssemos aventureiros, taxa de rejeição. A evolução da análise transformou a forma como entendemos e prevemos o comportamento do usuário.

Unitizando a ferramenta analítica mais comum, o Google Analytics 4, exploraremos como isso agora é possível até certo ponto. Deixe-me começar dizendo que se você está esperando um guia com uma abordagem passo a passo detalhada ou uma lista cansativa de recursos do GA4, pense novamente. Em vez disso, vamos fazer essa jornada juntos e aprender como aproveitar os recursos de análise preditiva para empresas, analistas e profissionais de marketing.

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Uma revisão da análise preditiva

Análise preditiva significa usar dados existentes para prever o futuro. Do ponto de vista do marketing, pode ser usado para prever quem provavelmente fará uma compra, a rotatividade de assinaturas ou quem se tornará um cliente de alto valor.

Quando foi a última vez que você pensou: “Se eu pudesse prever o futuro…”? A análise preditiva (por enquanto) é o mais próximo possível. Usar seus dados analíticos com sua bola de cristal “um tanto nebulosa” será muito mais preciso do que pesquisar/pesquisar seus clientes.

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GA4 como uma bola de cristal: o que pode prever – e por que é importante

Quando configurado corretamente, o GA4, a partir de 17 de agosto de 2023, pode empregar modelos de aprendizado de máquina para vasculhar seus dados, buscando padrões que de outra forma poderiam passar despercebidos. Esses padrões ajudam a preencher dados ausentes de usuários que optaram por não ser rastreados por um cookie analítico ou ID de login. Ao preencher os dados faltantes (com uma medida calculada), seus dados ficam muito mais completos e podem ser usados ​​para prever ações futuras do usuário.

O Google Analytics 4 “enriquece automaticamente seus dados, trazendo a experiência de aprendizado de máquina do Google para seu conjunto de dados para prever o comportamento futuro de seus usuários”, de acordo com Google. “Com métricas preditivas, você aprende mais sobre seus clientes apenas coletando dados estruturados de eventos.”

Atualmente, existem três métricas preditivas, a saber:

  • Probabilidade de compra. A probabilidade de um usuário ativo nos últimos 28 dias registrar um evento de conversão específico nos próximos sete dias.
  • Probabilidade de rotatividade. A probabilidade de um usuário que esteve ativo em seu aplicativo ou site nos últimos 7 dias não estar ativo nos próximos sete dias.
  • Receita prevista. A receita esperada de todas as conversões de compra nos próximos 28 dias de um usuário que esteve ativo nos últimos 28 dias.

Embora não seja uma bola de cristal mágica completa para prever os resultados do próximo ano — ou dos próximos anos —, ela fornece alguns insights sobre o que esperar no curto prazo. Depois de começar a usar seus dados analíticos para ver quais usuários têm maior probabilidade de compra ou menor probabilidade de abandono, você poderá ajustar suas campanhas.

Mesmo com apenas uma janela para os próximos sete dias (ou, no caso de previsão de receita, 28 dias) da sua bola de cristal analítica, ela pode ser operacionalizada em esforços diários de marketing. Comece a pensar em adaptar campanhas e como a experiência do usuário pode ser personalizada para aumentar as conversões. Tudo isso pode ser aplicado para ajudar a otimizar seu orçamento de marketing.

O caminho à frente é perfeito?

Não sejamos ingênuos: nenhuma ferramenta pode prever completamente o futuro. O cenário analítico está em constante evolução. Muitos profissionais de análise esperam que as capacidades preditivas combinadas com a IA continuem a melhorar a precisão e até que ponto no futuro essas previsões serão feitas. Nunca se esqueça que o comportamento do usuário pode ser influenciado por inúmeros fatores externos (lembre-se do COVID).

Casar a análise preditiva com uma compreensão profunda do seu público e das tendências atuais (e de curto prazo) do mercado é o que precisamos implementar. São os recursos de análise preditiva que podem oferecer uma previsão inestimável.

Como acontece com qualquer ferramenta de aprendizado de máquina, a precisão do GA4 e de outras ferramentas analíticas melhora com mais dados. Quanto mais pontos de dados tiver para trabalhar, mais precisas se tornarão suas previsões. Se você está apenas começando com o GA4 (ou qualquer outra ferramenta), tenha paciência. Certifique-se de que esteja 100% configurado corretamente e comece a coletar dados. Deixe-o aprender, se adaptar e crescer.

Seu próximo passo

A era de esperar por relatórios mensais para orientar seu próximo passo acabou. A tomada de decisões proativa e baseada em dados depende de nós. Os decisores modernos querem relatórios semanais, se não diários – ou porque não dados em tempo real? Eles não querem mais esperar que a equipe de análise/marketing digira, regurgite e divulgue os resultados do mês anterior até o dia 15 de cada mês ou, se tiver sorte, até o final da primeira semana.

Com o GA4 e as ferramentas de visualização e armazenamento de dados, previsões e relatórios futuristas são a realidade de hoje. Para aproveitar a análise preditiva, combine o rigor científico com o pensamento criativo. Abrace os números, reconhecendo as histórias humanas que eles representam.

Transforme dados em narrativas convincentes, entendendo que por trás de cada dado está uma pessoa com motivações, desejos e emoções. Fazer isso lhe dá uma visão do futuro e do potencial para influenciá-lo.

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As opiniões expressas neste artigo são do autor convidado e não necessariamente da MarTech. Os autores da equipe estão listados aqui.