(v.Português) Audience Selection para Dados Patrocinados: Precisão é Poder

Os Dados Patrocinados já são um mecanismo poderoso de fidelização nos dispositivos móveis, mas agora eles têm tudo para dispararem graças à possibilidade de serem oferecidos para consumidores específicos.

O poder só é verdadeiramente eficiente se bem direcionado. Uma força poderosa lançou as espaçonaves Apollo ao espaço, mas foi o direcionamento preciso que as fez chegar até a Lua.

Aqui embaixo, na Terra, a mesma regra é válida quase sempre.

No mundo do mobile marketing, os dados patrocinados viraram um mecanismo de fidelização muito poderoso pois permitem que as marcas B2C paguem pelos dados que seus clientes consomem quando acessam seus aplicativos. Bancos e varejistas importantes já vêm utilizando com grande sucesso os dados patrocinados para estimular downloads e o uso de seus aplicativos. O crescimento das instalações e a fidelização aumentam de 10% a 37% com a prática.

Mas os downloads são só a decolagem – essencial para que um aplicativo chegue ao seu destino, mas não o destino em si. Em vez disso, a meta da maioria dos aplicativos é estimular comportamentos-chave contínuos que de alguma maneira beneficiam o dono do aplicativo, frequentemente em termos de geração de receita ou corte de custos.

Isto levanta uma questão importante para as marcas B2C que patrocinam dados consumidos por seus aplicativos: Após o download, como obter um retorno contínuo do investimento em dados patrocinados?

Uma das desvantagens da prática do “zero rating”, que permite que o usuário acesse um aplicativo sem descontar dados de seu pacote, é que ela é binária. Ou todas as instalações são patrocinadas ou nenhuma. Portanto, se você tem um aplicativo de e-commerce no qual 50% dos usuários ativos navegam com frequência mas nunca fazem uma compra, boa parte do poder dos dados patrocinados (sem mencionar do seu orçamento) vai para o espaço.

Ou seja, é o poder operando sem direção.

A capacidade de identificar e focar em consumidores específicos tem sido central para os mecanismos de fidelização usados com tanto sucesso por empresas como Amazon, Facebook e Google. No caso dos dados patrocinados, a situação não é diferente.
O que os donos de aplicativos realmente precisam é da capacidade de direcionar seu patrocínio de dados para indivíduos e grupos de usuários que têm aqueles comportamentos-chave contínuos. Foi isso o que nossos clientes nos disseram e foi isso que nos motivou a desenvolver nossa solução Audience Selection, que lançamos esta semana.

Em uma primeira fase, uma marca pode optar por oferecer um período de patrocínio de dados para todos os novos aplicativos baixados. Mas depois desse período, a capacidade de focar em usuários específicos com a Audience Selection oferece um novo nível de flexibilidade. Os dados patrocinados podem ser oferecidos, por exemplo, somente para usuários que deixem suas notificações acionadas ou que criem uma conta, compartilhem dados pessoais e demográficos ou que tenham realizado algum tipo de transação nos últimos 30 dias.

As marcas podem, ainda, simplesmente oferecer dados patrocinados somente para aqueles indivíduos que demonstraram interesse ao se inscreverem para recebê-los.

Seja como for usada, a solução Audience Selection oferece mais precisão ao patrocínio de dados. Ela permite que os proprietários de aplicativos identifiquem e premiem somente seus clientes mais valiosos, ao mesmo tempo em que estimula outros usuários a adotarem certos comportamentos de mais valor para ganharem dados patrocinados.

As marcas e empresas que estão adotando os dados patrocinados estão cada vez mais dependentes da segmentação e da personalização eficazes em suas atividades principais voltadas aos clientes. Os dados patrocinados estão no caminho certo para se tornarem um mecanismo essencial de fidelização do cliente, o que significa que o mesmo nível de flexibilidade e dinamismo não é somente desejável, mas uma exigência fundamental. Precisão é a chave para o poder efetivo.

Independentemente do que dizem os memes da internet sobre apontar para o mais alto possível – a verdade é que se o que você quer é chegar à Lua, você precisa mesmo é mirar nela.

Não é um bicho de sete cabeças.