Compreendendo os dados como produto (DaaP): princípios, implementação e benefícios

Publicados: 2024-05-15

Tratar os dados como um produto significa vê-los como um ativo valioso que pode ser selecionado, gerenciado e monetizado como um produto físico.

Por que os profissionais de marketing deveriam se preocupar com o conceito de dados como produto (DaaP)?

Tratar os dados como um produto garante que eles sejam precisos, consistentes e atualizados, levando a melhores decisões e, em última análise, gerando maiores receitas e ROI. Dados confiáveis e bem gerenciados permitem que as equipes de marketing obtenham insights mais profundos sobre o comportamento do cliente. Isso ajuda a otimizar o direcionamento e a segmentação e a personalizar os esforços de marketing para melhorar o envolvimento do cliente e as taxas de conversão. Dados precisos permitem um acompanhamento mais preciso do desempenho da campanha, permitindo que os profissionais de marketing aloquem orçamentos de forma mais eficiente e se concentrem em estratégias de alto retorno.

Agora que você sabe o porquê , vamos nos aprofundar nos fundamentos, como implementá-lo em sua empresa e nas principais considerações.

O que são dados como produto (DaaP)?

Dados como produto (DaaP) é uma abordagem de gerenciamento de dados em que os dados são tratados como um produto que é curado, mantido e entregue aos usuários com o mesmo nível de qualidade e cuidado de um produto físico.

O DaaP envolve governança de dados rigorosa, documentação abrangente e interfaces fáceis de usar, tornando os dados facilmente detectáveis e utilizáveis para diversas aplicações. Esta abordagem garante que os dados não sejam apenas um subproduto das operações, mas um ativo valioso que é cuidadosamente gerido para apoiar a tomada de decisões baseada em dados.

Produtos de dados versus dados como produto (DaaP)

Indo mais fundo no tópico, precisamos distinguir entre dois conceitos relacionados, mas distintos: produto de dados e dados como produto.

DaaP é uma abordagem holística ao gerenciamento de dados que abrange todo o ciclo de vida dos dados, desde a criação e processamento até a manutenção e entrega.

Os produtos de dados são ferramentas ou resultados específicos derivados de dados, como painéis, relatórios, modelos preditivos e segmentos de clientes. Esses produtos são os resultados finais que as equipes de marketing usam para informar estratégias, acompanhar o desempenho e tomar decisões. São ativos tangíveis e prontos para uso que fornecem insights e impulsionam ações.

Freqüentemente, as equipes de marketing veem os produtos de dados como resultados isolados, em vez de parte de um sistema holístico de gerenciamento de dados. Os profissionais de marketing podem gastar muito tempo limpando e preparando dados para cada projeto, em vez de adotar uma abordagem consistente como o DaaP. Isto leva a atrasos e aumento dos custos operacionais.

Aspecto	Produtos de dados	Dados como produto (DaaP)
Propósito	Projetado para resolver problemas específicos ou fornecer insights específicos.	Gerencia dados com uma perspectiva ampla e estratégica, visando torná-los acessíveis e úteis em toda a organização.
Escopo	Muitas vezes limitado a funções ou insights específicos; adaptados a processos de negócios específicos.	Abrange todo o ciclo de vida dos dados, desde a criação até a entrega.
Engajamento do usuário	Direcionado a grupos de usuários específicos, como analistas de marketing, gerentes ou unidades de negócios específicas.	Requer envolvimento de vários níveis da organização, promovendo uma ampla adoção de práticas centradas em dados.
Gerenciamento	Baseado em projetos e situacionais, com foco na entrega de funcionalidades ou resultados específicos.	Envolve gerenciamento contínuo semelhante ao desenvolvimento tradicional de produtos, com melhorias iterativas.
Valor estratégico	Fornece valor por meio de aplicações e insights direcionados, muitas vezes em um contexto operacional específico.	Aprimora a cultura geral de dados e os recursos estratégicos, posicionando os dados como um ativo organizacional central.
Integração	A integração geralmente ocorre dentro de contextos operacionais definidos.	Requer integração entre vários domínios e funções de negócios.
Vida útil	O ciclo de vida pode ser finito, concluindo com o final do projeto ou ciclo de vida da solução.	Tem um ciclo de vida contínuo que requer atualizações e gerenciamento regulares para permanecer relevante e útil.
Orientação para Resultados	Diretamente vinculado a resultados de negócios vinculados a tarefas ou processos específicos.	Orientado para a criação de um ambiente de dados sustentável, escalável e eficiente que suporte vários resultados.

Princípios Básicos de Dados como Produto

Agora que você entende o que são dados como produto e o que eles abrangem, vamos nos aprofundar nos princípios básicos que tornam os dados um ativo valioso para suas estratégias de marketing. Esses princípios garantem que os dados sejam tratados com o cuidado e a atenção que merecem, transformando-os no novo petróleo para o seu negócio.

1. Qualidade dos dados

A qualidade dos dados é a base dos dados como produto. Dados de alta qualidade são precisos, consistentes e atualizados, garantindo que todas as decisões de marketing sejam baseadas em informações confiáveis.

Para garantir que os dados sejam de alta qualidade, comece desde o início, com a coleta e o processamento dos dados. Use ferramentas ETL (Extract, Transform, and Load) para agilizar o processo de preparação de dados. Essas ferramentas automatizam a extração de dados de diversas fontes, transformam-nos em um formato consistente e carregam-nos em um sistema centralizado para análise. Essa automação reduz significativamente o esforço manual e a probabilidade de erros.

Improvado é uma plataforma de pipeline e análise de dados de marketing. — *Uma representação esquemática de como* *funciona* *o Improvado ETL*

O Improvado fornece uma base sólida de dados para uma estrutura analítica coesa. A plataforma agrega dados de mais de 500 plataformas de marketing e vendas, sistemas internos e fontes off-line, prepara-os automaticamente para análise e carrega os dados com segurança em um data warehouse ou ferramenta de BI de sua escolha. O Improvado ajuda as marcas a estabelecer a base do DaaP e a obter insights acionáveis em tempo real a partir de seus dados.

2. Acessibilidade de dados

Os dados devem ser facilmente acessíveis a todos que deles necessitam. Isso significa ter plataformas e ferramentas fáceis de usar que permitem que as equipes de marketing e outros usuários empresariais encontrem e usem rapidamente os dados de que precisam. Por exemplo, uma ferramenta analítica com processamento de linguagem natural que os especialistas de marketing podem acessar sem assistência técnica garante que os ajustes de campanha possam ser feitos rapidamente e com base em insights de dados em tempo real.

O Improvado AI Agent pode lidar com a maioria das perguntas que você normalmente faria à sua equipe de dados.

O Improvado AI Agent é uma plataforma de análise de conversas e BI de autoatendimento que permite exploração, análise e visualização contínua de dados por meio de comandos em inglês simples. O agente está conectado ao seu conjunto de dados de marketing e possui uma interface de chat onde você pode fazer perguntas ad hoc, criar painéis, analisar dados e muito mais.

3. Governança de dados

A governança de dados é outro princípio fundamental dos dados como produto. Envolve a definição de políticas e procedimentos para garantir que os dados sejam gerenciados de maneira correta e segura. Isto inclui definir quem tem acesso aos dados e o que pode fazer com eles, cumprir os regulamentos e aderir aos padrões de privacidade.

Considere um cenário em que diferentes membros da equipe sejam responsáveis por vários canais de marketing, linhas de produtos, regiões ou clientes. Sem governança de dados, cada pessoa poderá interpretar o que rastrear e como registrar de forma diferente. Essa inconsistência torna difícil comparar com precisão o desempenho entre diferentes segmentos do negócio. Isto pode levar a estratégias equivocadas que alocam mal os recursos, ignoram oportunidades potenciais ou não abordam áreas com baixo desempenho.

Um exemplo de ferramenta de governança de dados analíticos de marketing é o Improvado Workspaces. Os espaços de trabalho permitem que os usuários criem ambientes filho separados em um ambiente pai único e abrangente. Esses ambientes secundários podem ser adaptados a contas ou fontes de dados específicas, e o administrador pode gerenciar quem tem acesso a quais dados.

Por exemplo, você pode ter um ambiente analítico Improvado para toda a marca, mas análises separadas para cada linha de produtos em espaços de trabalho distintos.

Para monitorar a adesão aos padrões de governança de dados, considere aproveitar uma solução automatizada como o Cerebro. Cerebro é uma plataforma de governança de dados alimentada por IA que monitora a conformidade com as diretrizes de dados operacionais e de negócios e alerta sobre desvios das regras estabelecidas. Todas as regras são definidas usando linguagem natural, em inglês simples.

4. Consistência de dados

A consistência nos dados significa que os mesmos dados estão disponíveis e são idênticos em todas as plataformas e ferramentas. Isso evita discrepâncias que podem levar a decisões mal informadas. Por exemplo, se os departamentos de vendas e marketing utilizarem fontes de dados diferentes com informações inconsistentes, isso poderá resultar em estratégias desalinhadas. Dados consistentes garantem que todas as equipes estejam na mesma página.

5. Usabilidade de dados

Outro princípio fundamental dos dados como produto é a usabilidade dos dados, que garante que os dados sejam bem organizados e fáceis de analisar.

Os dados utilizáveis devem ser apresentados em um formato que permita aos analistas de marketing extrair insights acionáveis rapidamente. Por exemplo, painéis que visualizam indicadores-chave de desempenho (KPIs) em um formato de fácil digestão ajudam os especialistas de marketing a acompanhar o desempenho da campanha e a tomar decisões baseadas em dados com eficiência.

6. Gerenciamento do ciclo de vida dos dados

Gerenciar o ciclo de vida dos dados significa supervisionar os dados desde a criação até a exclusão. Isso inclui coleta, processamento, armazenamento e eventual descarte de dados.

O gerenciamento eficaz do ciclo de vida garante que dados desatualizados ou irrelevantes não obstruam os sistemas, permitindo que as equipes de marketing se concentrem nas informações mais atuais e valiosas. Por exemplo, a realização de auditorias regulares aos bancos de dados de marketing para remover dados de campanha obsoletos pode melhorar o desempenho do sistema e garantir que os analistas trabalhem com as informações mais atualizadas. A implementação de sistemas de classificação de dados pode ajudar a categorizar os dados com base na sua relevância e frequência de utilização, tornando mais fácil identificar quais dados devem ser priorizados e quais podem ser arquivados ou excluídos.

Outro exemplo é o uso de controle de versão para materiais de marketing e ativos de conteúdo. Ao gerenciar diferentes versões de dados e manter apenas as versões mais atuais e relevantes prontamente acessíveis, as equipes de marketing podem evitar confusões e garantir consistência em suas campanhas.

7. Integração de dados

A integração de dados de diversas fontes garante uma visão abrangente da jornada do cliente. Isso significa combinar dados de sistemas CRM, mídias sociais, análises de sites e muito mais para criar uma visão unificada. Essa perspectiva holística permite que os analistas de marketing entendam melhor o comportamento do cliente e adaptem as estratégias de acordo.

Seguindo esses princípios básicos, as equipes de marketing podem aproveitar os dados como um produto para aprimorar suas estratégias, otimizar o desempenho da campanha e gerar melhores resultados de negócios.

Desafios e soluções na implementação de dados como produto (DaaP)

A implementação de dados como produto pode ser um desafio devido às complexidades técnicas e à necessidade de adaptação organizacional. No entanto, com estratégias direcionadas, estes desafios podem ser geridos de forma eficaz para maximizar os benefícios do DaaP.

Prontidão técnica e organizacional

A adoção de dados como produto (DaaP) requer uma infraestrutura técnica robusta que suporte grandes conjuntos de dados e análises complexas. Isto muitas vezes significa atualizar os sistemas existentes, o que pode ser caro e demorado. Além disso, a integração de ferramentas analíticas avançadas e a garantia da sua compatibilidade com os sistemas atuais podem representar desafios significativos. Para resolver isso, as organizações devem considerar investir em infraestrutura escalável e baseada em nuvem que possa crescer de acordo com suas necessidades de dados.

Juntamente com as atualizações técnicas, é crucial promover uma cultura baseada em dados. Programas de treinamento e workshops podem ajudar a facilitar a transição, incentivando os funcionários a adotarem processos de tomada de decisão baseados em dados. A liderança também deve defender a utilização de dados no planeamento estratégico e nas operações diárias para reforçar a sua importância e integrar o pensamento centrado em dados na cultura da empresa.

Alinhando a estratégia de dados com os objetivos de negócios

Garantir que as estratégias de dados estejam alinhadas com as metas gerais de negócios pode ser um desafio. O desalinhamento pode levar ao desperdício de recursos, pois as iniciativas de dados que não contribuem diretamente para os objetivos de negócios podem consumir tempo e orçamento valiosos sem proporcionar benefícios tangíveis.

Por exemplo, uma empresa pode alocar recursos significativos para recolher e analisar dados de redes sociais para melhorar as métricas de notoriedade da marca, mas se o objetivo comercial atual for aumentar as conversões de vendas através de campanhas de e-mail direcionadas, esta iniciativa de dados pode não contribuir diretamente para atingir esse objetivo. Como resultado, o esforço e o orçamento gastos na análise das redes sociais podem não proporcionar benefícios tangíveis relacionados com o objetivo principal do negócio, levando ao desperdício de recursos.

Envolva as principais partes interessadas no processo de planejamento da estratégia de dados desde o início. Isso inclui executivos, chefes de departamento e outros tomadores de decisão que entendem os principais objetivos e prioridades do negócio. Revise e ajuste regularmente as iniciativas de dados para garantir que apoiem os objetivos de negócios.

Garantindo disponibilidade de dados em tempo real

Muitas decisões de negócios exigem disponibilidade de dados em tempo real, mas garantir que os dados sejam continuamente atualizados e acessíveis pode ser um desafio técnico. Um número significativo de empresas ainda depende da otimização pós-campanha porque não consegue agregar e mapear dados com rapidez suficiente para fazer ajustes oportunos durante a campanha. Este atraso no processamento e disponibilidade de dados pode levar à perda de oportunidades, uma vez que as decisões são tomadas com base em informações desatualizadas, resultando potencialmente num desempenho de campanha abaixo do ideal e no desperdício de recursos.

Ferramentas automatizadas de processamento de dados adaptadas a casos de uso específicos, como o Improvado, podem melhorar significativamente a disponibilidade de dados em tempo real. O Improvado é uma plataforma de análise de marketing com conectores de dados nativos para mais de 500 plataformas de marketing e vendas, juntamente com modelos de dados pré-construídos que mapeiam e transformam dados de forma eficiente. Isso permite a apresentação de dados prontos para análise quase em tempo real. A configuração de painéis e alertas em tempo real com essas ferramentas pode fornecer visibilidade imediata das principais métricas e problemas, permitindo uma tomada de decisão mais ágil e informada.

O que DaaP significa para o futuro da sua marca

A adoção de uma abordagem de dados como produto representa uma mudança transformadora na forma como as organizações gerenciam e aproveitam seus dados. Ao tratar os dados com o mesmo rigor e importância estratégica que qualquer outro produto, as empresas podem criar uma função de marketing mais ágil e responsiva, capaz de se adaptar a insights em tempo real e às condições de mercado em rápida mudança.

A adoção de uma abordagem de dados como produto posiciona as empresas para serem mais proativas em vez de reativas. Com insights de dados em tempo real, as empresas podem antecipar tendências de mercado, identificar oportunidades emergentes e tomar decisões informadas rapidamente. Esta capacidade voltada para o futuro pode proporcionar às organizações uma vantagem competitiva, permitindo-lhes permanecer à frente num cenário de mercado dinâmico e em ritmo acelerado.

perguntas frequentes

O que são dados como produto (DaaP)?

Dados como produto (DaaP) é uma abordagem em que conjuntos de dados são tratados como produtos independentes, com foco na qualidade, usabilidade e satisfação do usuário durante todo o seu ciclo de vida. Ele aplica princípios de gerenciamento de produtos para tornar os dados acessíveis e acionáveis para usuários finais, como analistas de negócios, profissionais de marketing e gerenciamento sênior.

Como o DaaP difere dos produtos de dados tradicionais?

Ao contrário dos produtos de dados tradicionais, como painéis ou relatórios, projetados para abordar problemas específicos ou fornecer insights, o DaaP adota uma abordagem holística para gerenciar dados em todo o seu ciclo de vida. O objetivo é tornar os dados facilmente acessíveis e úteis em toda a organização, aumentando o valor estratégico e a integração dos dados nas operações diárias.

Quais são os princípios básicos dos dados como produto?

Os princípios básicos incluem design centrado no usuário, qualidade e confiabilidade, gerenciamento do ciclo de vida, escalabilidade e fortes medidas de segurança e governança. Esses princípios garantem que os produtos de dados sejam eficazes, seguros e atendam consistentemente às necessidades do usuário.

Que desafios as organizações podem enfrentar ao implementar o DaaP?

Os desafios incluem a gestão da complexidade da integração de várias fontes de dados, a garantia da privacidade e segurança dos dados e a adaptação da cultura organizacional a uma abordagem centrada nos dados. As soluções envolvem planejamento estratégico, investimento em tecnologia e promoção de uma cultura que adote a tomada de decisões baseada em dados.