Personas do cliente em 2025: Porque é que as suas estão a falhar (e como corrigi-las)

Porque é queas personasde clientes da velha guarda são insuficientes

Se o perfil de cliente ideal da sua empresa não evoluiu desde os dias em que os cookies de terceiros andavam à solta, não é o único. Muitas empresas ainda utilizam métodos antiquados de criação de personas de clientes – pense em intuições internas, feedback de vendas anedótico, talvez uma pitada de análise da Web do ano passado. O resultado é frequentemente uma caricatura unidimensional de um cliente que parece tranquilizadora, mas raramente é exacta. De facto, as personas dos clientes “não mudaram muito ao longo dos anos”, e as empresas utilizam-nas frequentemente de forma incorrecta, convidando a preconceitos internos e enchendo-as de pormenores irrelevantes(forrester.com). Demasiadas vezes, estas personas vivem num PowerPoint ou num poster que todos acenam com a cabeça e depois ignoram (ou pior, tomam decisões erradas).

O problema das suposições internas

O que pode estar a fazer com que estas personas tradicionais sejam menos eficazes agora? Por um lado, elas geralmente são baseadas apenas em dados e suposições internas. Sem novas pesquisas ou validações, a persona reflecte o que a sua equipa pensa – e não o que os clientes fazem. Como dizem os analistas da Forrester, uma persona só é tão boa quanto a pesquisa objetiva que lhe está subjacente; confiar em suposições não testadas é um preconceito. Infelizmente, muitas empresas fazem exatamente isso, criando personas no vazio e nunca as actualizando à medida que os mercados mudam.

O cenário de dados em mudança

O panorama dos dados também se alterou sob os nossos pés. Com as novas regras de privacidade e o fim dos cookies de terceiros, os profissionais de marketing perderam uma grande parte da visibilidade fácil do comportamento do consumidor. A mudança do Google para o Analytics 4 (GA4) é um excelente exemplo: foi redesenhado para um mundo que privilegia a privacidade, afastando-se do rastreio de cookies de terceiros e apoiando-se em dados primários e na aprendizagem automática. A vantagem é uma melhor conformidade com a privacidade; a desvantagem é que os profissionais de marketing obtêm dados de utilizador menos granulares logo à partida. As antigas personas construídas com base na riqueza de detalhes do Universal Analytics ou dos dados de anúncios baseados em cookies parecem agora dinossauros. Em suma, não podemos perseguir os utilizadores na Web como antigamente, pelo que qualquer persona construída com base nesses métodos está a perder relevância rapidamente. Por último, considere o quão estáticas e desactualizadas são as personas. O mundo atual move-se rapidamente: os algoritmos mudam, as tendências explodem de um dia para o outro no TikTok, as cadeias de abastecimento colapsam e as prioridades dos consumidores mudam a cada ciclo de notícias global. Se o seu perfil de “cliente ideal” não está a acompanhar, provavelmente está errado. É revelador o facto de apenas 44% dos profissionais de marketing utilizarem personas de compradores na sua estratégia(salesgenie.com), (o que significa que a maioria não as utiliza ou desistiu delas), e entre os que têm personas, muitos não as actualizaram recentemente. Trata-se de uma enorme oportunidade perdida, especialmente quando o marketing personalizado é mais importante do que nunca (falaremos disso em breve). Conclusão: agarrar-se a uma persona elaborada numa sala de conferências no ano passado (ou há cinco anos) pode prejudicar ativamente o seu marketing. Não o deixa ver as verdadeiras mudanças no comportamento dos clientes e pode levar a campanhas sem sentido. Para construir a sua persona de cliente ideal hoje em dia, temos de abandonar os perfis puramente fictícios e adotar uma abordagem enriquecida com dados e continuamente actualizada.

Conheça o consumidor digital moderno

Para perceber porque é que as personas de ontem são insuficientes, vejamos quem são realmente os consumidores digitais de hoje. Spoiler: eles pulam de canal em canal, são hiper-informados e mais distraídos do que um gato numa fábrica de apontadores laser. É crucial basear as suas personas nesta realidade. Aqui estão algumas estatísticas que abrem os olhos.

A realidade digital sempre ativa

O utilizador médio da Internet em 2023 passa cerca de 6 horas e 37 minutos online por dia datareportal.com – quase um terço das suas horas de vigília. Desse tempo, mais de 2½ horas por dia são passadas em plataformas de redes sociais. Os consumidores não estão apenas brevemente em linha; praticamente vivem lá, fazendo malabarismos entre trabalho, compras, entretenimento e ligações sociais.

Além disso, a pessoa típica não é fiel a apenas uma plataforma ou dispositivo. Em média, um utilizador da Internet está hoje ativo em cerca de 7 redes sociais diferentes por mês. Pode começar o dia a ver o Instagram, descobrir produtos no TikTok durante o almoço, comparar preços no Google à tarde e fazer comentários no Twitter à noite. Esta diversificação da atenção significa que os seus clientes deixam migalhas de pão digitais em todo o lado – muito para além do seu sítio Web. Também atingimos níveis recorde de utilização de vários dispositivos. Os compradores podem começar a pesquisar um produto no telemóvel, depois comprá-lo num computador portátil e contactar o apoio através de um altifalante inteligente ou de uma aplicação de conversação. Cada ponto de contacto é uma peça do puzzle. Não é de admirar que confiar numa única fonte de dados (como apenas a análise da Web ou inquéritos na loja) possa deixar incompleta a compreensão da sua persona. Se você olhar apenas para uma fatia – digamos, o que as pessoas fazem em seu site – você perde que os mesmos clientes podem ser muito diferentes em outro canal.

💡 Por exemplo, um cliente pode raramente abrir seus e-mails de marketing, mas se envolve com o Instagram de sua marca diariamente; outro pode espreitar em seu site sem comprar até ver um anúncio de redirecionamento com um desconto.

O que as personas dos clientes modernos devem ter em conta

O consumidor moderno está bem informado e espera conveniência. Os estudos mostram que mais de 50% dos consumidores esperam agora que as empresas antecipem as suas necessidades e ofereçam sugestões relevantes antes mesmo de entrarem em contacto com elas. E a impaciência é grande – se os bombardear com ofertas genéricas que não se adequam, a maioria irá ignorá-lo ou até sentir-se incomodado. A conclusão para a construção de personas: o seu cliente ideal não é um esboço estático com um canal e uma necessidade. Eles são multidimensionais. Atualmente, qualquer persona útil tem de ter em conta a complexidade do comportamento digital – as muitas plataformas, a conetividade constante e as expectativas acrescidas. Isto também significa que os dados internos por si só (como apenas o historial de compras ou apenas o Google Analytics) são insuficientes. Para “construir verdadeiramente o seu cliente ideal”, temos de reunir dados de toda a sua vida digital, respeitando a privacidade e o consentimento, como é óbvio.

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A lacuna da visão 360° do cliente (e porque é que os dados estão tão fragmentados)

Se os consumidores modernos dispersam os seus dados por dezenas de pontos de contacto, como podemos obter uma imagem completa? Este é o clássico desafio da visão de 360 graus do cliente – e é onde a maioria das empresas de comércio eletrónico se debate. A ironia é que muitas empresas têm pilhas de dados sobre os seus clientes, mas estão todos fragmentados em diferentes sistemas. A sua loja virtual tem dados analíticos da Web, o seu CRM tem o envolvimento do correio eletrónico e o histórico de compras, a sua equipa de redes sociais tem os dados demográficos do público do Facebook ou do TikTok, o seu processador de pagamentos ou POS tem os detalhes das transacções… e estas peças raramente se comunicam entre si. É como tentar resolver um puzzle quando todas as peças estão presas em caixas diferentes. Esta fragmentação não é apenas uma dor de cabeça para as TI; está a matar as informações de marketing.

Um estudo concluiu que as empresas perdem 20-30% das receitas anuais devido a ineficiências causadas por uma má gestão dos dados (ouch!) e 84% dos vendedores afirmam que os dados fragmentados os impedem de proporcionar uma experiência de cliente perfeita (linkedin.com).

Pense nisto – se o seu sistema de correio eletrónico e a análise do seu sítio Web não partilharem dados, pode enviar por correio eletrónico a um cliente uma promoção de um produto que ele já comprou ontem (porque a sua ferramenta de correio eletrónico não sabia da compra). Ou pode tratar um comprador recorrente de elevado LTV da mesma forma que um cliente que comprou uma única vez, porque os seus comportamentos vivem em silos separados. Estes erros traduzem-se em vendas perdidas e lealdade enfraquecida.

Porque é que os dados dos clientes se fragmentam

• Múltiplas plataformas para diferentes funções: Uma empresa de comércio eletrónico pode utilizar uma plataforma para a loja online, outra para o marketing por correio eletrónico, um CRM separado para o apoio ao cliente e talvez uma ou duas ferramentas de análise. Cada uma delas gera o seu próprio conjunto de dados. A menos que sejam integrados de forma proactiva, permanecem isolados.
• Comportamentos diferentes dos consumidores por canal: Os clientes comportam-se de forma diferente no seu sítio Web, nas redes sociais ou na loja (se tiver uma loja física). Cada ponto de contacto capta um aspeto diferente da pessoa (histórico de navegação, interesses sociais, informações de crédito ou pagamento, estado de fidelidade, etc.). Sem integração, obtém-se uma persona fragmentada – como cegos a descrever um elefante de diferentes ângulos.
• Sistemas antigos e falta de recursos de TI: Muitas vezes, as empresas mais pequenas não podem pagar uma pilha de tecnologia totalmente unificada. As soluções fragmentadas acumulam-se ao longo do tempo. A sua integração requer conhecimentos técnicos (APIs, armazéns de dados) e manutenção contínua. Nem todas as empresas têm uma equipa de desenvolvimento dedicada ou um engenheiro de dados para fazer este trabalho pesado.
• Privacidade e restrições de dados: Ironicamente, regras de privacidade mais rigorosas podem aumentar a fragmentação. Com restrições de cookies e opt-outs, os dados de terceiros que costumavam fluir livremente estão agora limitados. Poderá ter alguns dados próprios, mas lacunas onde costumava depender do rastreio de terceiros. A menos que os substitua por novas estratégias (como perguntar diretamente aos utilizadores ou aproveitar os dados registados), ficará com visualizações parciais.

Porque é que os dados dos clientes se fragmentam

Tudo isto leva a uma verdade incómoda: a maioria das marcas de comércio eletrónico não tem verdadeiramente uma visão de 360° do seu cliente, mesmo que acreditem que têm. Poderá ter 36 visões diferentes em 36 locais diferentes. Não é de admirar que a construção de uma persona verdadeiramente precisa seja assustadora!

Para ilustrar, vamos imaginar um exemplo de persona de cliente – o cliente Jane Doe. A sua loja Shopify conhece a Jane como o comprador nº 1234 que comprou dois artigos no mês passado. O seu sistema de e-mail conhece-a como jane.doe@gmail.com, que clica em 10% das suas newsletters. O Facebook conhece-a como o utilizador @JaneDoe que gostou da sua última publicação. O seu software de apoio ao cliente conhece-a pelo número de telefone como a pessoa que ligou por causa de uma devolução. Cada sistema tem uma peça do puzzle da Jane. Se nunca as juntar, a sua “persona” da Joana será incompleta, na melhor das hipóteses, ou totalmente enganadora, na pior.

Estes dados desarticulados também tornam os antigos exercícios de construção de personas (muitas vezes feitos em papel) quase risíveis – as equipas acabam por adivinhar o que os clientes fazem porque não conseguem ver facilmente a história completa. Ou ignoram uma grande quantidade de dados porque é demasiado difícil de consolidar. O resultado é uma persona que pode refletir uma parte (por exemplo, o comportamento no sítio Web), mas não todo o percurso do cliente. Então, como podemos colmatar esta lacuna? As grandes empresas investem dinheiro no problema – lagos de dados enormes, plataformas de dados do cliente (CDP) sofisticadas, exércitos de cientistas de dados – mas isso não é viável para todos. De facto, as pequenas empresas gastam frequentemente milhares de dólares por utilizador e por mês em várias ferramentas de vendas e marketing e, mesmo assim, acabam por ter silos de dados fragmentados e improdutivos. Que pena. A notícia encorajadora é que existem soluções para lidar com a fragmentação dos dados e construir personas mais ricas – desde tácticas simples, como inquéritos, a plataformas de alta tecnologia. As próximas secções irão explorar estas soluções de construção de personas e a forma de as aproveitar, quer se trate de uma pequena empresa de comércio eletrónico ou de um grande retalhista em linha. O objetivo é conseguir essa compreensão unificada do cliente, sem gastar muito dinheiro (ou a sua sanidade mental).

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Soluções: Métodos modernos para criar personas

Construir uma persona de marketing orientada por dados pode parecer alta tecnologia, mas resume-se a combinar pesquisa de clientes de senso comum com uma utilização inteligente da tecnologia. Aqui apresentamos uma série de abordagens – pode utilizar uma ou uma mistura de várias. Cada uma tem os seus prós, contras e custos. A chave é ultrapassar as suposições e aproveitar os dados reais e actuais sobre os seus clientes. Vamos lá.

1. Inquéritos regulares e estudos de clientes (voz do cliente)

Uma das formas mais simples de manter uma persona actualizada é simplesmente perguntar aos seus clientes sobre eles próprios. Inquéritos, entrevistas, formulários de feedback – estes métodos de investigação tradicionais ainda são valiosos. Eles fornecem informações qualitativas que os dados brutos podem não fornecer, como por que um cliente se comporta de uma determinada maneira ou quais problemas eles estão tentando resolver usando seu produto.

💡 Por exemplo, você pode enviar uma pesquisa pós-compra perguntando como o cliente o encontrou, o que quase o impediu de comprar e o que o preocupa (preço, qualidade, sustentabilidade, etc.). Com o tempo, surgem padrões que informam as motivações e os pontos fracos da sua persona. Também pode fazer entrevistas individuais ou testes de usabilidade para observar clientes reais a interagir com o seu site ou produto.

Pontos fortes: Os inquéritos e as entrevistas dão-lhe informações diretas da boca do cavalo. Podem validar (ou invalidar) as suas suposições. Isto é especialmente útil para combater preconceitos internos. Também tem um custo relativamente baixo – ferramentas como o Google Forms ou o SurveyMonkey são baratas e incentivos como um pequeno cupão podem aumentar as taxas de resposta. Num mundo centrado na privacidade, os inquéritos são “dados de parte zero” (o cliente fornece informações de livre vontade) – não são necessários cookies ou espionagem.Pontos fracos: As desvantagens são que os inquéritos são auto-reportados (as pessoas nem sempre se lembram ou dizem toda a verdade sobre o seu comportamento) e só se pode ouvir um pequeno subconjunto vocal. É também um instantâneo no tempo; os sentimentos dos consumidores podem mudar, pelo que seria necessário efetuar inquéritos regularmente. E, francamente, as taxas de resposta podem ser um desafio – muitas pessoas ignoram os inquéritos, a menos que estejam altamente motivadas. Por isso, embora este método seja excelente para uma profundidade qualitativa, não lhe dará uma imagem quantitativa completa. Também não unifica automaticamente os dados – obterá informações que terá de integrar com o que vê na análise.Sugestão de boas práticas: Faça da pesquisa de clientes um hábito contínuo. Mesmo um pequeno inquérito trimestral ou algumas chamadas de clientes por mês podem revelar novas tendências. Lembre-se apenas de agir com base no que aprendeu – introduza-o nos seus perfis pessoais e partilhe-o com a sua equipa. Não deixe que se torne mais um relatório que é arquivado.

2. Equipas internas de desenvolvimento e de ciência de dados

No outro extremo do espetro dos inquéritos “faça você mesmo” está a abordagem mais pesada: utilizar a sua própria equipa técnica para unificar e analisar os dados dos clientes. Isto significa encarregar os programadores ou cientistas de dados de ligar todos os seus sistemas díspares e analisar os números para obter informações. Por exemplo, a sua equipa pode criar um armazém de dados que extraia dados da sua plataforma de comércio eletrónico, da ferramenta de correio eletrónico, das campanhas publicitárias, dos registos de apoio ao cliente, etc., e depois utilizar a análise ou a aprendizagem automática para identificar segmentos de clientes distintos (personas) a partir desses dados unificados.Pontos fortes: Quando bem feita, esta abordagem pode produzir as informações mais ricas e personalizadas. Basicamente, cria o seu próprio mini-Google-Analytics-on-steroids, específico para a sua empresa. As equipas internas podem criar exatamente as consultas e análises de que necessita (por exemplo, “mostre-me clientes de elevado valor que navegam no telemóvel às 2 da manhã e respondem a notificações push”). A solução e os dados são da sua propriedade, o que é ótimo para a conformidade com a privacidade e a flexibilidade. Se tiver capacidades de ciência de dados, pode até ser preditivo, prevendo o valor do tempo de vida do cliente ou o risco de rotatividade e incorporando esses atributos nas personas.Pontos fracos: O inconveniente óbvio é o custo e a complexidade. A integração de várias fontes de dados é notoriamente difícil – espere inúmeras horas a integrar APIs ou bases de dados. Não é raro que esses projectos atinjam as dezenas de milhares de dólares em tempo de desenvolvimento ou exijam a contratação de especialistas. A manutenção destes pipelines também não é trivial (as actualizações do sistema ou as alterações da API podem interromper o fluxo de dados). Essencialmente, esta abordagem é muitas vezes viável apenas para grandes empresas ou empresas com experiência em tecnologia que podem investir muito. Se for um comércio eletrónico de pequena ou média dimensão, poderá não ter o orçamento ou as pessoas para o fazer internamente. Há uma solução de compromisso: construa você mesmo e obtenha exatamente o que precisa (mas pague o preço) ou utilize ferramentas de terceiros que podem não se adequar perfeitamente (mas estão prontas a usar). Muitas empresas de comércio eletrónico em crescimento começam a tentar a unificação de dados internamente, mas acabam por se aperceber de que se trata de uma tarefa gigantesca. Não faz mal se não conseguir fazer “ciência de dados faça você mesmo”. A boa notícia é que existem ferramentas para o ajudar – o que nos leva ao próximo método.

3. Plataformas de dados do cliente (CDPs) e soluções completas

Nos últimos anos, as plataformas de dados do cliente surgiram como o Santo Graal para unificar as informações do cliente. Uma CDP é basicamente um software que recolhe dados de todas as suas fontes (sítio Web, aplicação móvel, correio eletrónico, anúncios, CRM, etc.), junta perfis de clientes unificados (resolvendo que a Jane Doe no seu sítio é a mesma que a Jane D. na sua lista de correio eletrónico) e, muitas vezes, fornece ferramentas para segmentação e ativação (como a criação de audiências baseadas em personas que pode enviar para anúncios do Facebook ou correio eletrónico). Os exemplos incluem o Segment (Twilio Segment), o Adobe Real-Time CDP, o Socialscore Light CDP, o Treasure Data, o mParticle e muitos outros. Para um negócio de comércio eletrónico, um CDP pode, teoricamente, proporcionar-lhe a cobiçada visão de 360°, servindo de cérebro central. Poderá verificar que o utilizador X é o mesmo em todos os dispositivos, abriu 5 e-mails, visitou o produto A três vezes, comprou duas vezes e tem um pedido de assistência ao cliente aberto – tudo num único perfil. Em seguida, pode definir personas ou segmentos dentro da CDP (por exemplo, “Caçadores de pechinchas” vs. “Grandes gastadores”, com base em padrões de comportamento) e promover campanhas personalizadas em conformidade.Pontos fortes: O ponto forte óbvio é a unificação e a capacidade de ação. Uma boa CDP resolverá o problema da fragmentação de dados através da sua conceção – foi concebida para integrar fontes de dados e manter os perfis actualizados em tempo real. Muitas CDP também possuem funcionalidades de aprendizagem automática para descobrir grupos de clientes ou prever atributos (como a probabilidade de compra). Uma vez configurada, os profissionais de marketing podem muitas vezes utilizar uma CDP com o mínimo de ajuda de TI, obtendo segmentos ou exportando audiências com apenas alguns cliques. Esta é uma grande vitória para a agilidade. Em suma, as CDPs prometem ser um balcão único para transformar dados fragmentados em personas e segmentos coerentes e utilizáveis.Pontos fracos: Dois grandes pontos fracos: custo e esforço de implementação. As CDPs, especialmente as de nível empresarial, não são baratas. O investimento mínimo é muitas vezes da ordem de US$ 4.000 a US$ 12.500 por mês para uma solução de CDP, o que a coloca fora do alcance de muitas pequenas empresas. E isso é apenas o licenciamento – também pode ser necessário um engenheiro de soluções ou um parceiro para a implementar. Pode levar meses para implementar totalmente uma CDP e integrar todas as suas fontes de dados. Se os seus dados não estiverem limpos ou consistentes, uma CDP não vai resolver isso por magia; entra lixo, sai lixo. Para as PME, existem ferramentas semelhantes a CDPs mais leves ou até mesmo sistemas de CRM (como o HubSpot, que discutiremos mais adiante) que incluem alguns recursos de CDP a um custo menor, mas ainda assim exigem um compromisso. Além disso, usar uma CDP de forma eficaz significa que sua equipe precisa aprendê-la e manter ativamente essas integrações. É poderosa, mas se for subutilizada, pode tornar-se numa peça de prateleira dispendiosa. Também temos de ter em conta que, embora as CDP unifiquem os dados primários (os seus dados), não trazem inerentemente novas informações externas para além das que lhes fornece. Se lhe faltarem dados em algumas áreas (por exemplo, se não tiver ideia dos interesses dos clientes nas redes sociais), uma CDP por si só não preencherá essa lacuna; limitar-se-á a organizar o que tem.Em resumo, as CDP são fantásticas para as organizações ricas em dados e prontas a investir em infra-estruturas para utilizar esses dados. Se a sua empresa for mais pequena, não desespere – ainda pode obter muitos benefícios escolhendo cuidadosamente uma plataforma mais económica que abranja os seus canais principais ou utilizando a abordagem seguinte: enriquecimento de dados por terceiros.

4. Fornecedores de dados alternativos e serviços de enriquecimento

Outro caminho para criar personas mais ricas é aumentar os seus dados com fontes externas. Pense nisto como colmatar as lacunas no conhecimento dos seus clientes através da introdução de informações externas. É aqui que entram fornecedores como o SocialScore (entre outros). Estes serviços recolhem dados sobre os consumidores de várias fontes alternativas – frequentemente dados públicos ou agregados de redes sociais, comportamento em linha, dados demográficos, etc. – e utilizam-nos para enriquecer os seus perfis. – Por exemplo, o SocialScore pode pegar em algo como um endereço de correio eletrónico ou um número de telefone da sua lista de clientes e procurar os perfis públicos dessa pessoa nas redes sociais, os seus interesses e até a sua pegada digital em centenas de sítios Web. De repente, pode ficar a saber que a cliente Jane Doe gosta muito de caminhadas ao ar livre e segue várias marcas ecológicas online – informações que nunca obteve através da análise do seu próprio site. A SocialScore descreve a sua missão como sendo a de ajudar as empresas a tomar decisões mais inteligentes, utilizando dados alternativos dos clientes para análise, previsão e perceção. Na prática, isso significa que recolhem dados de mais de 300 sítios Web e plataformas sociais, avaliando audiências em termos de interesses e comportamento online.

O que é que isto parece?

Digamos que tem uma persona de “Emma ecologicamente consciente” para a sua linha de produtos sustentáveis, mas tudo o que sabe dos seus dados é que Emma compra as suas escovas de dentes de bambu. Um serviço de enriquecimento pode dizer-lhe que a “Ema” (clientes reais que se enquadram nesse perfil) também é provável que subscreva determinados blogues sobre estilo de vida ecológico, passe muito tempo no Pinterest, tenha interesse em ioga e tenda a utilizar iPhones. Agora, a sua persona é multidimensional: não só o que ela compra de si, mas também o seu estilo de vida e preferências em geral.

Um estudo de caso de comércio eletrónico mostrou uma marca que utilizava o SocialScore para recolher dados de mais de 60 redes sociais e sites, obtendo detalhes como biografias de utilizadores, interesses e preferências de comunicação para criar um perfil de cliente detalhadoessocialscore.io. Isso permitiu que eles personalizassem o marketing com base em hobbies e preferências de canal de comunicação – coisas que eles nunca saberiam apenas com dados internos.

Pontos fortes: O enriquecimento de dados pode dar-lhe uma visão mais completa de 360° sem ter de recolher tudo. É como turbinar as suas personas com contexto social e comportamental. É especialmente valioso para as empresas mais pequenas que não têm recursos para seguir os utilizadores na Web – estes fornecedores fizeram o trabalho braçal. Também é normalmente mais rápido de implementar do que um CDP completo; envia-se alguns identificadores de clientes e recebe-se de volta perfis enriquecidos. Serviços como este podem ser mais económicos do que construir uma pilha gigante – alguns funcionam com base em modelos de pagamento por correspondência ou de subscrição que se adaptam à sua dimensão. Também podem fornecer modelos de pontuação (por exemplo, uma pontuação de “influência social” ou uma estimativa do “poder de compra”) que ajudam a segmentar os clientes de novas formas.Pontos fracos: Há advertências importantes. Em primeiro lugar, há que ter em conta a qualidade e a privacidade dos dados. É necessário garantir que a fonte de dados está em conformidade (verificar o RGPD, etc., e garantir que está autorizado a utilizar esses dados para marketing). Os clientes podem achar assustador se, de repente, os visar com base em informações que nunca lhe forneceram – por isso, utilize os dados enriquecidos de forma inteligente e ética (por exemplo, para orientar a estratégia, não para dizer diretamente “sabemos que gosta de caminhadas” se nunca lho disseram). Além disso, os dados externos podem, por vezes, estar desactualizados ou ser imprecisos em relação a indivíduos específicos – trate-os como probabilísticos. Outro ponto fraco é que a utilização de dados enriquecidos implica custos adicionais e cria uma dependência de terceiros. Além disso, não resolve por si só a questão dos silos internos; continuará a ser necessário fundir estes dados enriquecidos com os que já tem (embora muitos fornecedores produzam dados num formato fácil de importar e alguns possam ligar-se diretamente a CRMs ou CDPs).Caso de utilização: Os dados alternativos brilham quando se pretende fazer evoluir as suas personas para além do óbvio. Não se trata de substituir os dados primários, mas de completar o quadro. Por exemplo, se a sua persona interna é a “Hannah que gasta muito” com base no valor de compra, o enriquecimento pode revelar que existem dois tipos de Hannah: uma que se concentra na carreira e é ativa no LinkedIn e outra que é uma socialite ativa no Instagram – e abordaria essas subpersonas de forma diferente. Cada uma destas soluções, como os inquéritos, os CDP e o enriquecimento de dados, aborda um aspeto específico da persona. Não tem necessariamente de escolher apenas uma. De facto, a melhor abordagem é muitas vezes uma combinação: utilizar inquéritos para obter sentimentos qualitativos, utilizar a sua análise/CRM para o comportamento quantitativo e talvez ligar um serviço de enriquecimento de dados para obter informações adicionais. O objetivo é transformar a sua persona de um esboço estático num perfil vivo e informado por dados. A seguir, vamos ver como uma persona pode evoluir na prática quando se aplicam alguns destes métodos.

Perguntas frequentes