First-party data: como personalizar a jornada dos clientes sem o uso de cookies de navegação

Os famosos cookies já não vão ser mais tão úteis para rastrear a navegação dos usuários em um site nos próximos anos. Agora, as empresas precisarão se adaptar e pensar em alternativas, já que o Google anunciou o fim de seu rastreamento por cookies no Chrome até 2024.

Mas calma, isso não significa que você não poderá acompanhar essa jornada e ter dados relevantes para as suas tomadas de decisão. Elementos como first party data estão aqui para ajudar você.

Apesar de ser um tanto quanto desafiador, os dados primários serão muito utilizados para substituir as informações trazidas pelos cookies. Então, o próximo passo é saber o que deve ser feito para conseguir coletá-los, não é mesmo?

Sem problemas 😉

Tudo o que você precisa saber sobre first party data aqui neste artigo. Continue a leitura e entenda o que são e como a automação é a solução ideal para superar a vida sem cookies. Confira!

Dados primários, ou first party data, são quaisquer informações pessoais relacionadas a usuários que você tem acesso.

Alguns exemplos são endereço de e-mail, número de telefone, informações de cadastro, rastreamentos dentro do seu site, tickets abertos no suporte, conversas com seu chatbot e interações em redes sociais próprias da sua empresa.

Depois que esses dados são obtidos dos usuários — bem como a permissão para usá-los — as empresas que detêm esses dados podem oferecer experiências mais personalizadas e orientá-los para uma conversão mais rápida.

E como fazer seus usuários fornecerem dados primários para você? Isso depende de cada indústria.

Os varejistas, por exemplo, obtêm normalmente dados fornecendo descontos para registro e vão construindo uma base de informações mais ampla a cada interação do cliente com o site, aplicativo, suporte, redes sociais, etc.

Para outros setores, como B2B, por exemplo, o caminho pode ser através de conteúdos para download, que vão construindo uma linha de interesses e dados a partir do momento que mais e mais formulários de download são preenchidos.

Empresas nativas digitais podem coletar muitos dados e informações dos clientes através de versões freemium ou testes dos seus produtos/serviços.

E se você acha que coletar esses dados será impossível, saiba que 83% dos consumidores estão dispostos a compartilhar seus dados com uma empresa se eles forem receber uma experiência personalizada em troca.

Outro conceito importante nessa história toda é o zero-party data. Esse tipo de informação tem essa nomenclatura porque representa os dados compartilhados voluntariamente pelos usuários.

Eles são ainda mais importantes do que os dados primários, já que podem fornecer insights valiosos sobre o que os clientes realmente desejam. Em uma era onde a privacidade se tornou uma preocupação central, o zero-party data surge como uma solução transparente e centrada no consumidor.

Para as empresas que querem manter uma relação de confiança com a sua audiência, os zero-party data são essenciais. A partir desses dados, é possível criar segmentações mais precisas, personalizar conteúdos, otimizar o atendimento e até mesmo melhorar o desempenho de campanhas pagas.

Os cookies são pequenos arquivos de texto armazenados no navegador do usuário por sites que eles visitam. A principal função é identificar o dispositivo usado, permitindo que as empresas e marcas ofereçam uma experiência personalizada, memorizando preferências e atividades online.

Ou seja, são muito úteis para manter os usuários logados em um e-commerce ou em um portal de notícias. Além disso, ajudam a rastrear os itens no carrinho de compras e também entregar informações relevantes que podem ser utilizadas posteriormente para criar estratégias de marketing e vendas.

Como são informações sensíveis sobre o comportamento de cada usuário, é preciso muito cuidado ao gerenciar essas informações. Nos últimos anos, porém, o Google começou adotar políticas que estimulam formas diferentes de coleta desses dados — que você vai entender nos próximos tópicos.

Além do conceito geral, é importante entender que existem diferentes tipos de cookies. Cada um deles é categorizado de acordo com o seu objetivo principal e, a partir disso, têm funcionalidades bem definidas.

Desde o início das iniciativas de marketing digital, os anunciantes usam cookies para veicular anúncios relevantes para seus consumidores com base em seus hábitos de navegação. Mas, em 2020, o Google anunciou que eliminaria os cookies de terceiros nos navegadores Chrome.

O prazo inicial para eles desaparecerem era 2022, mas depois de duas prorrogações, a plataforma definiu que o segundo semestre de 2024 será o fim oficial dos cookies de terceiros.

Isso significa que muitos anunciantes perderão as informações de como os usuários convertem e seus comportamentos online a partir desta data.

Por exemplo, antes de “concluir” uma compra, um usuário normalmente executa uma série de ações na internet. Pesquisa um item, clica em um anúncio, navega em outro site e aí finaliza a compra. Todas essas ações são rastreadas por cookies no Chrome (navegador usado por 64% dos usuários) e usadas para alimentar algoritmos com machine learning que podem modelar o comportamento do usuário para otimizar conversões.

Hoje, existem dois modelos preditivos principais usados pelos anunciantes:

O segundo modelo é muito mais valioso para os anunciantes, uma vez que fornece uma grande quantidade de dados de comportamento do usuário.

Mesmo sem esses dados tão importantes para conhecer o comportamento dos usuários e personalizar jornadas, há esperança!

Os anunciantes acostumados a atirar como snipper terão que se acostumar com uma abordagem menos precisa para os seus anúncios. Ou eles podem ir mais fundo e obter dados próprios — e gerar ainda mais valor para os usuários.

Qualquer empresa equipada com bons dados próprios e ferramentas de automação de comunicação pode estimular usuários a uma conversão e, mais adiante, a um relacionamento duradouro.

Enquanto os cookies ajudam a prever o comportamento do usuário, os dados primários oferecem informações ainda mais precisas que permitem a criação de fluxos de mensagens personalizados e com mais capacidade de influenciar uma conversão. E se você tiver em mãos uma plataforma omnichannel, você pode não só enviar a mensagem certa, mas também encontrar o canal correto para esse disparo e para os subsequentes.

Ao criar fluxos de mensagens personalizadas e nos canais que as pessoas mais gostam, as empresas podem guiar seus clientes e facilitar a sua conversão.

Mas antes de pensar em fluxos robustos é preciso entender como unificar os dados conquistados dos clientes e criar perfis completos e acionáveis. Sim, esse é um grande gargalo das empresas porque esses dados primários podem ser coletados de uma variedade de canais e em pontos diferentes da jornada do cliente.

E se a abordagem escolhida desde o início não for a omnicanalidade, as informações podem ficar fragmentadas e com isso criar perfis incompletos e até errados.

Ou seja, a não ser que os perfis de usuário sejam classificados corretamente e atribuídos às tags corretas, os fluxos de mensagem podem não fluir da maneira ideal e até ter o resultado inverso do esperado. Afinal, um fluxo personalizado é tão bom quanto os dados que ele usa.

Mas como construir esse fluxo de maneira eficiente para ter informações valiosas em mãos? Algumas dicas podem ajudar:

Antes de tudo, é vital identificar e escolher as plataformas certas — no próximo tópico você vai entender quais são! Ferramentas de CRM, sistemas de automação de marketing e plataformas de análise, são exemplos de soluções que podem ser integradas para melhor gestão de dados.

Após a seleção, as plataformas precisam ser interligadas, garantindo fluidez na transferência de informações entre elas. Afinal, sem essa integração, não é possível entender a jornada do usuário como um todo e, consequentemente, as suas análises vão ser mais superficiais.

Em seguida, é importante definir critérios claros para segmentar sua base de clientes. Pode ser demográfico, comportamental ou baseado em interações anteriores, já fazendo com que essas ferramentas escolhidas anteriormente dividam os usuários a partir desses critérios.

Para isso, utilize as ferramentas de automação para criar regras de segmentação que operem em tempo real, dividindo automaticamente os clientes em categorias relevantes, garantindo que você tenha essa visão mais clara dos diferentes grupos.

Com os dados em mãos, desenvolva perfis de consumidor. Esses perfis ajudarão a entender as necessidades e desejos de cada segmento, servindo como ponto de partida para qualquer outro tipo de estratégia que será utilizada pela sua empresa.

A boa notícia é que as ferramentas de automação podem ser programadas para fornecer conteúdo personalizado a diferentes perfis, se baseando em seus comportamentos e preferências. Por exemplo: um e-commerce pode dividir os seus clientes de acordo com o histórico de compra para fazer recomendações mais efetivas e que serão “puxadas” pelas próprias ferramentas.

Você também precisa definir quais são os sistemas de monitoramento para rastrear ações dos usuários em tempo real, como cliques, visualizações de página ou interações em mídias sociais – todas informações fundamentais para tornar as suas ações ainda mais rápidas.

A automação entra nessa etapa a partir do momento que você implementa gatilhos que iniciem ações específicas com base no comportamento do usuário. Por exemplo, se um cliente visualiza um produto específico, um e-mail promocional desse produto pode ser enviado automaticamente para ele.

Toda essa conversa está acontecendo por conta de mudanças na regulação do ambiente online, certo? Então você não pode ir em busca dos first party data sem nenhum tipo de cuidado com a conformidade com leis de privacidade, como LGPD.

Essa atenção não apenas protege os usuários, mas também a reputação da sua empresa. Afinal, os dados primários são muito valiosos e é importante contar com ferramentas que, por exemplo, criptografem essas informações e impeçam o acesso de usuários não autorizados.

Com os cookies sendo eliminados e a publicidade altamente direcionada usando modelos preditivos com IA, as empresas precisam assumir o controle e começar a coletar dados por si mesmas para guiar os usuários adequadamente às conversões.

E o primeiro passo para isso é capturando, coletando, enriquecendo e agregando dados dos usuários em várias fontes disponíveis — e unindo todos eles em um único local. O segundo passo é usar esses dados para entender melhor os consumidores e construir fluxos de mensagens omnichannel e personalizadas para guiar o usuário para uma venda.

O terceiro passo? Construir um relacionamento cada vez mais personalizado e relevante para o usuário, ainda com base nos dados capturados e enriquecidos constantemente e em fluxos automatizados e oportunos.

Lembre-se da máxima: quanto mais valor você entregar para seus consumidores, mais dados eles compartilharão com você e mais valor você poderá entregar em retorno. É esse ciclo virtuoso que você quer conquistar

E a melhor forma de superar esse desafio é encontrar o parceiro certo que entende os desafios do futuro e as ferramentas necessárias para fazer essa coleta, armazenamento e gestão dos dados e conseguir colocá-los em ação. Por exemplo, através do People CDP – nossa plataforma global de gestão de dados do cliente. Entre em contato com um de nossos especialistas e saiba mais!