O marketing de desempenho está sob mais pressão do que esteve em uma década – os orçamentos estão estagnados ou reduzidos, as expectativas estão aumentando e a IA está elevando o padrão sobre o que é “bom”.
Durante anos, o marketing de desempenho foi construído com base em um manual familiar. Quando o desempenho estabilizar, adicione outro fornecedor. Quando a segmentação enfraquecer, compre outro conjunto de dados. Quando a ativação se tornar difícil, introduza outra camada de tecnologia. Mas à medida que as restrições orçamentais aumentam e as expectativas de ROI imediato aumentam, esta expansão constante da pilha está a tornar-se insustentável.
O desafio que os profissionais de marketing empresarial enfrentam hoje não é a escassez de dados. É uma incapacidade de operacionalizar os dados que já possuem.
Ao mesmo tempo, a IA está expondo uma dura verdade sobre a arquitetura moderna de marketing. A maioria das falhas de IA não são falhas de modelo. São falhas de dados. O agente, modelo ou fluxo de trabalho de automação mais sofisticado não consegue compensar perfis de clientes fragmentados, sistemas de ativação desconectados ou definições de público desatualizadas. No entanto, grande parte da conversa no mercado de plataformas de dados do cliente (CDP) continua focada no envio de mais agentes de IA.
Isso não entende o assunto.
A verdadeira questão não é se sua plataforma possui um agente de IA. A questão é se a sua base de dados pode dar suporte ao salto da automação de tarefas para a parceria em resultados estratégicos.
Por muito tempo, a estrela do norte do setor foi o autoatendimento – uma obrigação para contornar tíquetes de engenharia e filas de ciência de dados. Mas essa foi uma solução para a última década. Efetivamente transformou o profissional de marketing em um operador manual de sistemas complexos. O novo bar não é apenas self-service; é um desempenho autodirigido em escala.
Estamos testemunhando uma mudança fundamental na tarefa a ser realizada do profissional de marketing: você está se afastando do pesado trabalho operacional de construir e gerenciar públicos em direção à estratégia de alto nível de definição de resultados. Em vez de passar o dia discutindo segmentos, agora você define seu objetivo – seja maximizar o valor da vida do cliente ou reverter a rotatividade – e o sistema sugere as definições de público ideais e os caminhos de ativação para alcançá-lo. Ao preencher a lacuna entre agentes inteligentes e uma base de dados limpa, você passa do gerenciamento de tecnologia para a orquestração de resultados. Este é o novo modelo de desempenho.
Na mParticle, descrevemos nossa abordagem como um mecanismo de desempenho: um modelo no qual a base de dados e a camada de ativação operam como um sistema único. O objetivo não é simplesmente coletar dados do cliente, mas torná-los imediatamente utilizáveis para resultados de desempenho.
O Audience Agent é uma expressão disso. Os profissionais de marketing descrevem o que desejam em linguagem simples — por exemplo, clientes de alto valor que não fazem compras há 60 dias — e o agente propõe a lógica subjacente para o profissional de marketing revisar e aprovar.
A mudança não é automação; é um fluxo de trabalho liderado por um profissional de marketing com um colaborador especialista ao lado. Quanto mais você trabalha com ele, melhor ele entende seu negócio – seus dados, seus clientes, os padrões que realmente movimentam seu desempenho. Esse entendimento é tão profundo quanto a base de dados em que se baseia – e o nosso foi construído para isso muito antes de a IA exigir isso. O profissional de marketing lidera. O agente eleva e expande. Juntos, eles ultrapassam o limite do que é possível.
Essa filosofia também se reflete em recursos como Expansão de Público e Alcance Doméstico. A Expansão de Público ajuda os profissionais de marketing a identificar usuários adicionais de alto potencial diretamente de seus próprios conjuntos de dados primários — sem depender de públicos semelhantes de terceiros ou fontes de dados externas — dando às equipes controle preciso sobre o equilíbrio entre escala e qualidade.
Household Reach aborda um dos pontos cegos mais persistentes do marketing digital: a realidade de que as decisões de compra raramente acontecem isoladamente. Ao trazer os dados de seus clientes primários e enriquecê-los com sinais confiáveis de terceiros, o Household Reach permite que os profissionais de marketing envolvam toda a unidade de tomada de decisão – não apenas o indivíduo que converteu primeiro.
A principal distinção: os profissionais de marketing só precisam trazer seus próprios dados próprios. A solução doméstica faz o resto, permitindo maior alcance em toda a família sem gastar recursos na construção de públicos adicionais ou na configuração manual de suas campanhas.
O que une essas abordagens é uma mudança de mentalidade. Um melhor desempenho não deve exigir mais fornecedores, mais recursos de engenharia ou mais dados externos. Deveria vir da extração de mais valor do relacionamento com o cliente que as marcas já entendem.
Numa era de pressão de desempenho sem precedentes, a vantagem irá para os profissionais de marketing que deixarem de procurar mais fornecedores para resolver os seus problemas. O sucesso não virá do aumento da pilha, mas do uso de uma base sólida de dados para navegar nessas expectativas crescentes e ativar mais dados que eles já possuem.
Escrito por: Nick Craig, chefe de entrada no mercado da Rokt mParticle
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Fonte ==> Istoé
