O que os growth hackers acertam: como usar os dados do cliente

“Growth hacker” é mais do que um chavão. Eles são híbridos de produto/marketing que aprenderam a capturar e ler dados de clientes em tempo real. E apesar de startups como Airbnb, Uber, Instagram e LinkedIn usarem growth hacking para alcançar o status de unicórnio, as empresas estabelecidas ainda precisam entender.

Em mais de 20 anos como consultor ajudando as empresas a alcançar a transformação digital , notei que os growth hackers bem-sucedidos abordam os dados do cliente de uma maneira radicalmente diferente das empresas legadas. Eles procuram os humanos reais por trás dos sinais de dados digitais, usam ferramentas modernas de inteligência de produto criadas especificamente para analisar o comportamento do cliente, implantam insights de dados para ativação do cliente e tratam os dados como um esporte de equipe.

A mentalidade do growth hacker, combinada com as ferramentas e práticas certas, oferece um plano para as empresas realizarem a transformação digital e desbloquearem o crescimento.

Promova a empatia por meio de dados baseados em eventos

Os hackers de crescimento entendem como uma compreensão diferenciada dos dados do cliente cria empatia. Estar familiarizado com os desejos e necessidades de seus clientes, conforme apresentados por meio de dados, ajuda você a criar produtos melhores.

Comece com a mentalidade de que os dados são um canal para a interação humana. Veja seus dados como a expressão de pessoas individuais, não como massas anônimas. Essa mentalidade ajudará você a descobrir insights comportamentais nos dados de seus clientes e criar empatia em escala.

Claro, você precisa de mais do que uma mentalidade – você também precisa rastrear o tipo certo de dados. Produtos de análise antigos, como Google Analytics e Adobe, não rastreiam facilmente dados que se prestam ao entendimento granular do comportamento humano. Eles rastreiam principalmente a atividade da Web em um painel. Mas olhar para números em grande escala, como visualizações de página e compras, tende a apagar os indivíduos por trás dos dados. Afinal, as visualizações de página não compram produtos – as pessoas compram. As pessoas não interagem com produtos em “sessões”: interagimos com produtos por longos períodos de tempo e por meio de diversos canais.

Estar familiarizado com os desejos e necessidades de seus clientes, conforme apresentados por meio de dados, ajuda você a criar produtos melhores.

Em vez disso, os growth hackers analisam dados baseados em eventos. Dados baseados em eventos rastreiam interações mais sutis — cada clique do mouse, pressionamento de tecla e toque do dedo. Quando esses eventos são analisados ​​quase em tempo real com ferramentas de inteligência de produto, você pode começar a descobrir as nuances do comportamento dos clientes e entender suas necessidades. Esse entendimento, por sua vez, leva a produtos melhores.

Embora ferramentas de análise legadas como Google e Adobe tenham estendido tecnicamente suas plataformas para incorporar eventos, elas ainda são centradas em páginas da web. Usar essas ferramentas para rastrear eventos permanece desajeitado.

Use ferramentas modernas criadas especificamente para os dados do cliente

As ferramentas tradicionais de análise da web não foram originalmente projetadas para análise de comportamento do cliente. Eles se destacam em medir visualizações de páginas da Web anônimas em um único ponto no tempo, mas não da maneira como pessoas reais realmente usam produtos digitais. Os hackers de crescimento usam ferramentas que podem analisar adequadamente dados complexos de clientes. No mínimo, essas ferramentas devem realizar três coisas:

• Acompanhe as interações de vários canais
• Identifique o mesmo cliente em todas as fontes e unifique seus dados (chamado resolução de identidade)
• Combine dados anônimos com dados de clientes conhecidos depois que os clientes se identificarem

As Plataformas de Dados do Cliente (CDPs), como Segmento e ferramentas de inteligência de produto , como Amplitude, foram criadas especificamente para atingir esses objetivos. Segment , por exemplo, ingere dados de eventos do cliente de dezenas de fontes (incluindo as personalizadas). Em seguida, ele cria um perfil de cliente unificado que persiste ao longo do tempo.

A amplitude pode ser usada a jusante do Segmento para ingerir eventos que foram unificados por meio de um CDP. Em seguida, ele fornece análise de dados adequada para usuários técnicos e não técnicos para interrogar métricas de clientes, como retenção, conversão e comportamento de coorte. O Amplitude também possui seus próprios recursos de resolução de identidade e integrações pré-criadas para dezenas de fontes de dados.

A vantagem das ferramentas criadas especificamente para os dados do cliente (não para análise da web ou data lakes genéricos) é que elas foram feitas com humanos em mente. Isso significa que eles fornecem recursos avançados e orientados para o cliente, como resolução de identidade, proteção de privacidade e relatórios de ciclo de vida do cliente.

Cada vez mais, essas ferramentas oferecem atributos preditivos pré-criados, como probabilidade de churn, propensão a comprar e segmentação automatizada. Construir esse tipo de funcionalidade a partir do zero leva anos até mesmo para as maiores empresas, porque depende do aprendizado de máquina, que é complexo e caro para ser implementado. Os recursos de AutoML da Amplitude podem agrupar automaticamente os clientes com base em seu comportamento. Isso permite que gerentes de produto e profissionais de marketing agrupem rapidamente os usuários com base em como eles realmente interagem com o produto, em vez de criar regras manualmente com base em como eles acham que os usuários devem ser segmentados.

A Amplitude agora também oferece coortes preditivas , que usa aprendizado de máquina para segmentar usuários com base na probabilidade de realizar uma determinada ação. Quando essas coortes são aplicadas a campanhas de marketing, os growth hackers podem se tornar verdadeiros cientistas de dados cidadãos.

Aja rapidamente em insights de dados para ativação direta

Os painéis certamente são úteis para visualizar e interpretar a análise de dados, mas não devem ser o fim do caminho dos dados. E esperar que os executivos tomem decisões com base neles pode levar semanas ou até trimestres. Isso porque os painéis só podem apontar para uma direção geral – cabe a você interpretar os dados e agir.

Os growth hackers abordam os dados do cliente de uma maneira radicalmente diferente dos negócios corporativos herdados.

Os growth hackers não têm esse tipo de tempo. Eles pegam os insights que obtiveram de suas ferramentas de inteligência de produto e os alimentam diretamente em suas campanhas de marketing e engajamento. Isso significa adaptar as mensagens de seus clientes com base nas características e coortes exclusivas que eles descobriram em seus dados. Amplitude tem conectores pré-construídos que podem acionar essa comunicação em tempo real - sem esperar em um painel.

Por exemplo, se uma análise identificar um grupo de clientes com probabilidade de desligamento, o próximo passo óbvio é enviar a eles um e-mail ou uma notificação por push móvel para ajudar a mantê-los no grupo. Ao acionar essas mensagens automaticamente, os growth hackers podem mudar a experiência do cliente na velocidade da luz.

Faça dos dados um esporte de equipe

O segredo final dos growth hackers? Eles funcionam como uma democracia de dados — como uma equipe que colabora com os dados para descobrir novas maneiras de atender seus clientes. Os dados não são isolados para um pequeno grupo de usuários altamente técnicos - eles também são facilmente acessíveis a gerentes de produto, profissionais de marketing e designers de growth hacking. Todos têm acesso de autoatendimento para acessar os dados e validar hipóteses de crescimento, identificar pontos de atrito e observar o comportamento do cliente.

Se os especialistas em dados são os guardiões dos insights dos clientes, a capacidade de uma empresa de aprender e se adaptar rapidamente é prejudicada pela largura de banda e pela experiência de poucos. O Google Analytics e a Adobe são um desafio para os não especialistas em dados explorarem além dos insights superficiais. Quando o pessoal técnico apenas cria painéis para comunicar a análise de dados a outros membros da equipe, esses usuários não técnicos não podem interagir e fazer perguntas sobre os dados. E pedir à equipe de engenharia que responda a essas perguntas apenas atrasa todo mundo.

Plataformas analíticas modernas como Amplitude são projetadas desde o início para serem usadas por não especialistas em dados. A interface do usuário do Amplitude emprega linguagem natural e uma interface de apontar e clicar para criar consultas. Evita o uso de terminologia obtusa específica da plataforma. Você não verá termos estranhos como eVars, sProps ou IDs de slot de meta.

Amplitude também oferece uma ampla variedade de gráficos pré-fabricados, de alto valor e fáceis de configurar, tornando fácil começar a explorar o comportamento do cliente imediatamente. Por fim, o Amplitude oferece uma série de recursos de colaboração em equipe, permitindo que as equipes de crescimento adicionem comentários aos gráficos, publiquem suas análises e discutam dados na própria ferramenta.

Ao democratizar verdadeiramente os dados, as organizações que adotam o growth hacking podem encurtar radicalmente os ciclos de feedback. Isso permite que eles executem significativamente mais melhorias de crescimento do que seus concorrentes de mentalidade tradicional.

Torne-se um hacker de crescimento

Você precisa descartar suas ferramentas de análise de dados existentes, como Google Analytics, Adobe Analytics, data warehouses, data lakes e painéis tradicionais? Não. Basta usá-los para os propósitos para os quais foram criados: análise da web, armazenamento de dados e visualização. Quando se trata de impulsionar o crescimento por meio de experimentação e otimização rápidas, use ferramentas modernas de inteligência de produto para alcançar os resultados desejados. Combinado com a empatia, engenhosidade e colaboração do cliente de um growth hacker, você também pode ver esse cobiçado crescimento do taco de hóquei.

Uma versão deste artigo apareceu originalmente no Medium .