Persona orientada a dados: como definir seu público com o uso de Big Data

Entenda como conectar personas a dados e como essa estratégia pode ser útil para profissionais de marketing e vendas.

Neste sentido, a Ciência de Dados pode ser extremamente útil, permitindo definir uma persona a partir do uso de dados, e com alto grau de precisão. Dessa forma, a persona funciona como uma forma de organizar dados sobre uma pessoa imaginária, bem como apresentar informações suficientes para tomada de decisões. Em quais produtos investir, o tipo de comunicação e linguagem utilizada, os interesses, medos e motivações de seu cliente, em teoria tudo isso é determinado no momento de construção desta persona.

Neste artigo, vamos entender melhor a relação entre persona de dados e explicar como esses dois fatores podem funcionar juntos dentro de qualquer organização.

Como personas e dados funcionam juntos

A boa notícia é que, com o aumento dos dados analíticos e o uso de big data nas empresas, as personas podem ser geradas a partir do uso de dados e com abordagens algorítmicas. Essa espécie de integração entre personas e analytics permitiu que as empresas transformassem suas personas de arquivos simples de apresentação de dados para interfaces interativas exclusivas para sistemas analíticos. Esses sistemas de análise fornecem tanto a conexão empática de personas quanto os insights racionais para criação de estratégias, seja dentro do Marketing ou em outros setores. 

Assim, com os sistemas criados a partir de Big Data, a persona não é mais um arquivo estático e simples, mas sim modelos operacionais de acesso aos dados do usuário. Essa combinação entre dados e personas também facilita o trabalho de análises, especialmente quando se tratam de pesquisas mais complexas

Enfim, ao decidir por uma abordagem de “personas como interfaces”, a empresa pode ter os benefícios tanto de personas quanto de sistemas analíticos, abordando as deficiências de cada um e utilizando o outro para cobrir possíveis lacunas, com resultados que possuem implicações teóricas e práticas não apenas para as áreas de marketing e design, mas também saúde, gestão, recursos humanos, entre outras.

Mas, afinal, o que são as personas orientadas a dados?

Certo, já explicamos quais seriam os benefícios de unir estratégias de dados à criação de personas, mas ainda é preciso esclarecer o que exatamente são personas orientadas a dados. Atualmente, já existem amplos conjuntos de dados disponíveis que você pode usar para criar estratégias de marketing. Existem até mesmo modelos prontos de personas que podem ser adaptados para o seu negócio. Mas, qual a diferença de uma persona construída a partir do uso de big data?

Personas orientadas a dados usam seus dados prontamente disponíveis para entender profundamente seu público-alvo. Para isso, faz-se uso, inclusive, de dados coletados de personas tradicionais. A diferença é que, no caso de personas orientadas a dados, essas informações vêm de fontes como web analytics, pesquisas digitais, painéis digitais, insights de mídia social, ferramentas de escuta social, entre outras. Isso permite que o profissional possa chegar a um modelo ideal de persona ainda mais rápido do que normalmente acontece. E as informações coletadas também são, em geral, mais verossímeis. Além disso, como a maioria dos dados pode ser coletada em tempo real, as personas também mudam de acordo com as circunstâncias. Elas se mantêm atualizadas.

O que há de errado com as personas tradicionais?

A essa altura, você deve estar se perguntando: afinal, existe tanta diferença assim entre personas tradicionais e personas orientadas a dados? E a resposta é que sim. Isso porque, embora possam ser eficazes em muitos casos, as personas tradicionais possuem algumas falhas. Ao construir personas orientadas a dados em cima das entradas da persona tradicional, a ideia é desenvolver uma persona muito mais sutil em relação aos clientes ideias daquele negócio.

Um dos problemas em relação a personas tradicionais é o preconceito ou desconfiança do cliente. Afinal, entender os verdadeiros sentimentos de seus clientes pode ser de grande ajuda na hora de desenvolver personas e criar produtos ou serviços melhores. Mas quando a maior parte de sua pesquisa é baseada no que seus clientes pensam, ela pode ser baseada em algum tipo de viés.

Um exemplo disso é que um determinado usuário pode entrar em contato com sua empresa a partir de um dos conteúdos publicados ao longo do tempo. Contudo, em pesquisas realizadas após o atendimento, podem simplesmente dizer que pesquisaram o nome da empresa diretamente no Google, e entraram em contato. Isso desconsidera totalmente a experiência do consumo do conteúdo anterior, e sua pesquisa vai concluir que aquele conteúdo não foi útil quando, na verdade, rendeu um novo cliente. 

Além disso, as informações que as empresas coletam para entender seus clientes e chegar a uma persona ideal precisam ser usadas para que sejam eficazes. Personas tradicionais, por si só, não são acionáveis, e é nesse sentido que os dados orientados fazem toda a diferença.

Como criar personas orientadas a dados 

Então, qual o processo para desenvolver ou criar uma persona orientada a dados? Em geral, isso é realizado em poucos (mas importantes) passos. São eles:

• Delimitar seus objetivos;

• Reunir dados dos clientes;

• Criar sua(s) hipótese(s);

• Testar sua(s) hipótese(s);

• Formular personas orientadas a dados.

No primeiro passo, é simples: você deve decidir qual é o seu objetivo com a criação daquela persona. Pode ser buscar novos clientes, entender que tipos de conteúdos são ideias para aquele público, desenvolver ofertas melhores, descobrir melhores canais de comunicação, etc.

Na sequência, é necessário reunir os dados do cliente, entendendo quem são essas pessoas, o que fazem, o que as motiva, o que as amedronta, entre outras questões. Quanto mais informações você tiver em mãos, mais refinada sua persona se tornará.

O terceiro e o quarto passo consiste em criar e testar sua hipótese. Assim, com base em todos os dados coletados, faça a análise das informações em busca de padrões, sejam eles semelhanças ou diferenças destacáveis. É normal que as hipóteses possam se contradizer, uma vez que os interesses do cliente são variados. Eles podem até ser de segmentos diferentes, por isso há contradição em seus comportamentos e motivações. Por isso, é preciso testá-las.

Na fase de testes, após coletar os dados de milhares de leads e clientes em potencial, e ter sua hipótese em mente, é hora de verificar se suas descobertas fazem sentido. Aqui, o ideal é entrar em contato com pessoas que possam estar interessadas em fazer parte do estudo, e testar suas hipóteses conversando com clientes em potencial.

Por fim, com os resultados em  mãos, é hora de formular, de fato, suas personas. Lembre-se de incluir todos da equipe neste processo, uma vez que diferentes perspectivas serão essenciais para a construção de uma persona mais verossímil. Ao fim de tudo, apresente os resultados da coleta de dados, informe a todos sobre as hipóteses que você criou com base nos dados e os resultados obtidos. Com base nisso, o time decide junto quais são as personas que podem ser criadas a partir destes resultados.

Benefícios das personas orientadas a dados

Entre os benefícios de optar por um modelo de criação de personas orientadas a dados, estão:

• Dados atualizados, uma vez que suas personas são criadas com base em dados em tempo real.

• Personas geradas rapidamente, podendo criar uma nova persona em questão de minutos ou no máximo dias, com base em uma infraestrutura já disponível para isso.

• Melhor custo-benefício, considerando que há um enorme grau de automação envolvido em todo o processo.

• Acesso full-stack, com soluções full-stack orientadas a dados que geram personas automaticamente, com base nos vários tipos de dados disponíveis.

• Segurança nos dados, uma vez que dados fornecidos por plataformas online como YouTube, Facebook, Instagram, geralmente estão em nível de grupo e nunca exibem informações que possam ser usadas para identificar alguém.

• Informações precisas. Personas orientadas a dados usam algoritmos para criar segmentos mais refinados de clientes, além de dados em tempo real, o que permite uma análise mais precisa e segmentada de seu público.

Case de Sistema de Análise de Personas

Por fim, em um exemplo prático de como a Ciência de Dados e Big Data podem ser utilizados para a criação de personas, temos o case do sistema de análise de persona, chamado de Automatic Persona Generation (APG). Trata-se de uma solução data-driven para geração de persona automatizada e baseada em dados.

Basicamente, o que o APG faz é enriquecer os segmentos de usuários produzidos por algoritmos, por meio da adição de um nome apropriado, imagem, comentários de mídia social e atributos demográficos relacionados. Aqui podemos citar estado civil, nível educacional e profissão, por exemplo. Isso é feito por meio de consultas aos perfis de audiência de plataformas de mídia social proeminentes. 

Depois disso, o APG cria um banco de dados interno com metatags de milhares de fotos com direitos autorais compradas, que são apropriadas para idade, gênero e etnia. Esse sistema também possui um banco de dados interno de centenas de milhares de nomes que também são apropriados para idade, sexo e etnia. Então, para a criação de uma persona feminina, brasileira e na casa dos 45 anos, o APG seleciona automaticamente um nome popular para mulheres com essas características. Em seguida, as personas orientadas a dados do APG são exibidas aos usuários da organização por meio de um sistema online interativo.

O importante aqui é explicar que o APG emprega os dados fundamentais do usuário sobre os quais os algoritmos do sistema atuam, transformando esses dados em informações sobre os usuários. Com isso, o sistema tem acesso a métricas acionáveis, e medidas sobre a população de usuários, incluindo porcentagens e probabilidades. O próximo passo é fazer uso dessas métricas para gerar o resultado da análise de persona, e apresentar insights do usuário em diferentes níveis de granularidade. 

Esses níveis são divididos em: 

Nível conceitual

O nível mais alto de abstração. Trata-se do conjunto de personas que o APG gera a partir dos dados usando o método descrito acima, com um padrão de dez personas. A persona tem quase todos os atributos típicos encontrados em perfis tradicionais de persona de arquivo simples. No entanto, no APG, as personas como interfaces permitem uma interatividade dramaticamente aumentada na alavancagem de personas dentro das organizações. 

Nível de análise

No nível analítico, as personas APG atuam como interfaces para as informações e dados usados para criar as personas. As informações específicas podem variar um pouco de acordo com a fonte, mas o nível de análise sempre reflete as métricas e medidas geradas a partir dos dados fundamentais do usuário, criando as personas. No APG, as personas fornecem recursos para as várias informações analíticas por meio de ícones clicáveis na interface da persona.

Nível de usuário

Enfim, a plataforma permite que os tomadores de decisão possam acessar o nível de usuário específico, seja individual ou agregado, diretamente no APG. Os dados numéricos do usuário (em várias formas) são a base das personas e análises. É possível entender melhor sobre a ferramenta acessando este link.

Conclusão

Foi possível perceber, portanto, o impacto que o uso de dados pode trazer para a criação de personas e dentro das estratégias de Marketing de uma empresa. As personas são uma maneira simples de garantir que você leve os clientes em consideração durante todas as decisões tomadas, e por isso o processo de construção e obtenção dessas informações é tão importante. Ao criar alguns perfis de tipos de clientes típicos, você torna mais fácil ver através dos olhos de seus clientes. O que, é claro, também melhora a experiência oferecida em cada um de seus processos.