Público lookalike

Público por Similaridade 23 de Abr de 2024

Encontre com mais precisão o público lookalike com Big Data

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Nos dias atuais, a segmentação precisa do público é fundamental para o sucesso de qualquer campanha de marketing. A publicidade tradicional passou a ser coisa do passado. As empresas que desejam prosperar precisam de ferramentas digitais, mais sofisticadas e práticas, para alcançar os clientes certos com a mensagem certa no momento certo.

Para ter um grupo de prospects maior e com algum grau de qualificação, o mercado de marketing digital passou a trabalhar com o público lookalike. Essa poderosa técnica de segmentação permite que as empresas identifiquem novos clientes com base em um público existente.

Imagine ter acesso a um grupo de pessoas com características e comportamentos semelhantes aos seus melhores clientes! Essa é a promessa do público lookalike.

O que é Público Lookalike?

Um público lookalike é um conjunto de novos usuários que possuem características e comportamentos semelhantes a um público-alvo já definido. A criação de um público lookalike é feita através de Big Data estruturado e de algoritmos avançados que analisam dados de diversas fontes, como:

Dados Demográficos:

  • Gênero: Homens, mulheres ou ambos.
  • Idade: Faixas etárias específicas, como 18-35 anos ou 50+.
  • Localização: Cidades, estados, países ou regiões específicas.
  • Escolaridade: Nível de ensino fundamental, médio ou superior.
  • Estado civil: Solteiro, casado, viúvo ou divorciado.
  • Renda familiar: Renda familiar mensal dentro de uma faixa específica.

Dados de Comportamento:

  • Histórico de compras: Produtos ou serviços que o público já comprou.
  • Navegação na web: Sites que o público já visitou.
  • Interações nas redes sociais: Páginas que o público curtiu, posts que o público compartilhou etc.
  • Interesses e hobbies: Atividades que o público gosta de fazer em seu tempo livre.
Conheça o DataAffinity PH3A, mais público qualificado por similaridade
A ampliação do público desejado pelo critério de modelos de afinidade é uma forma eficaz de aumentar a base de clientes ou personas que a empresa já possui. Assim, o DataAffinity agrega mais precisão à análise de dados, já que extrai dados do Big Data da PH3A, um dos mais atualizados do Brasil.

Importância do Big Data Estruturado

O sucesso da criação de públicos lookalike depende da qualidade, da organização e do grau de atualização da base de dados utilizada. O Big Data estruturado é fundamental para fornecer ao algoritmo as informações precisas e relevantes para a identificação de novos clientes potenciais.

Benefícios do Público Lookalike

  • Alcance Preciso: Aumenta a chance de alcançar clientes com maior propensão a se interessar pelos seus produtos ou serviços.
  • Retorno sobre Investimento (ROI) Aprimorado: Maximiza o ROI das campanhas de marketing, direcionando anúncios para o público certo.
  • Eficiência Aumentada: Otimiza o tempo e recursos, evitando o desperdício com campanhas ineficazes.
  • Descoberta de Novos Clientes: Permite alcançar novos clientes que ainda não conhecem sua marca.
  • Escalabilidade: Possibilita a criação de públicos lookalike personalizados para diferentes segmentos de clientes.

Criando um Público Lookalike

O processo de criação de um público lookalike é extremamente importante e pode ser dividido em algumas etapas:

1. Definição do Público-Alvo: Selecione a sua base de informações que serão fornecidas para a criação do lookalike. Esse público pode ser composto por seus clientes atuais, visitantes do seu site, seguidores nas redes sociais etc. Quanto maior a riqueza de segmentação e de informações, melhor.

2. Escolha da Plataforma: A Internet possui algumas plataformas de dados que formam os grupos lookalike, todas elas fazem segmentações de suas próprias bases e não informam quais são os membros dos públicos encontrados.

3. Considere alternativa de empresa de tecnologia de dados Big Data: As empresas que estruturaram grandes bases de dados são ótimas alternativas para obter bases lookalike, porém com o fornecimento de dados individualizados, que são preciosos para campanhas futuras.

4. Seleção dos Critérios: Defina os critérios mais importantes para a segmentação, como gênero, idade, escolaridade, renda, localização, interesses etc.

5. Tamanho do Público: Determine o tamanho do público lookalike que deseja criar. Quanto maior for o público, mais difícil que ele seja bem qualificado. Plataformas diferentes podem ter restrições quanto ao tamanho mínimo e máximo do público.

6. Monitoramento e Ajustes: Monitore o desempenho do público lookalike e faça ajustes conforme necessário. É importante analisar o engajamento com seus anúncios, as taxas de conversão e o ROI das campanhas.

Lançamento da PH3A, DataAffinity entrega públicos lookalike com precisão

A precisão do público lookalike pode fazer toda a diferença nas campanhas de marketing futuras. Afinal, quanto mais preciso for o grupo dentro dos critérios selecionados, mais qualificação terá este grupo.

Com um dos maiores e mais atualizados Big Datas do Brasil, a PH3A Tecnologia de Dados desenvolveu o DataAffinity, uma das ferramentas mais inteligentes para obter públicos lookalike. O DataAffinity segmenta públicos por similaridade e sua inteligência está voltada exatamente para obter precisão nos grupos encontrados.

Uma das grandes vantagens é a precisão do grupo lookalike que se obtém diante do grupo indicado pelo cliente. O DataAffinity consegue definir grupos muito similares, segundo critérios previamente definidos.

Entenda os seus dados de audiência na Internet
Milhares de empresas utilizam dados de audiência para melhorar a suas estratégias de marketing e vendas. Os dados de audiência na Internet são informações importantes que mostram as preferências dos visitantes, os seus hábitos de consumo, as suas jornadas de compra e muito mais.

Diferenciais de um grupo lookalike de empresa de tecnologia

Os grupos lookalike não serão os mesmos vindos de fontes diferentes. As empresas de tecnologia de dados costumam ter muitos critérios para segmentar os grupos que desejam.

O DataAffinity, por exemplo, trabalha com modelos de afinidade de perfil. Além dos critérios comuns, ainda pode segmentar por outros critérios mais específicos, que mostram características ainda mais detalhadas do perfil dos membros do grupo.

Ou seja, dessa forma, é possível fazer outras segmentações ainda maiores e mais específicas, montando grupos com maior grau de precisão e qualificação para campanhas de marketing.

Exemplos Ilustrativos de Públicos Lookalike

Exemplo 1

Uma empresa de cosméticos possui um público fiel de mulheres entre 30 e 45 anos, com renda familiar alta e que residem em grandes cidades. A empresa deseja expandir sua base de clientes e alcançar mulheres com características semelhantes.

Utilizando a estratégia de abordagem ao público lookalike, a companhia cria um novo grupo similar com base em seu público-alvo existente. A empresa define os seguintes critérios:

  • Gênero: Feminino.
  • Idade: 30-45 anos.
  • Escolaridade: Ensino superior completo.
  • Faixa de renda: Acima de R$ 10.000,00.
  • Localização: Grandes cidades

Exemplo 2

Uma loja online de artigos esportivos possui uma base de dados com informações sobre seus clientes, incluindo histórico de compras e engajamento nas redes sociais. A empresa deseja direcionar campanhas específicas para corredores iniciantes e maratonistas experientes.

A empresa opta por criar dois públicos lookalike distintos:

  • Corredores Iniciantes: Baseado em clientes que compraram tênis de corrida básicos, roupas leves e aplicativos de corrida. O público lookalike será composto por novos usuários com interesse em corrida, mas que ainda não possuem equipamentos avançados.
  • Maratonistas Experientes: Baseado em clientes que compraram calçados de alta performance, roupas térmicas e suplementos alimentares. O público lookalike será composto por novos usuários que participam de maratonas e praticam corrida em um nível mais avançado.

Acompanhamento permanente qualifica ainda mais o funil de vendas

O grupo lookalike sempre servirá de referência para começar um processo de funil de vendas. Com um público qualificado, este processo terá mais fluidez.

Naturalmente, será necessário que os gestores de marketing acompanhem os grupos de lookalike para terem a certeza de que têm realmente mais qualificação.

Além disso, não será possível fazer abordagem individualizada, visto que não há o consentimento prévio do usuário, de forma a respeitar a legislação de dados, LGPD.

Para tanto, será necessário trabalhar a abordagem geral, como de publicidade comum, destinada ao público em geral, e não de forma individualizada.

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O público lookalike é uma ferramenta poderosa de segmentação que permite às empresas alcançar novos clientes com alta propensão a se interessarem por seus produtos ou serviços. Ao utilizar Big Data estruturado e dados de diversas fontes, as empresas podem criar públicos lookalike altamente personalizados e maximizar a eficiência de suas campanhas de marketing.

O sucesso da estratégia de lookalike depende de um planejamento cuidadoso, da seleção dos critérios corretos e do monitoramento constante do desempenho das campanhas.

Ao investir em Big Data e na utilização de dados para a segmentação de público, as empresas podem alcançar um nível de precisão na hora de direcionar suas mensagens e conquistar novos clientes.

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Adriano Cortês

Jornalista, designer e produtor de conteúdo, atua no segmento de tecnologia de dados e empreendedorismo digital.

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