Modelos de implementação de Automação de Marketing

Como se conclui, são vários os critérios que precisam ser cumpridos para que a implementação de automação de marketing tenha resultados positivos. Impõe-se, portanto, a sistematização de um modelo que permita potenciar os benefícios destes sistemas no menor espaço de tempo possível, reduzindo ao máximo os riscos associados.

Implementar um Software de Automação de Marketing

São vários os autores que têm proposto e executado modelos de implementação de sistemas automação de marketing, como por exemplo, Mariana Romero-Palma (2021), que sintetiza o seu modelo em cinco fases, a partir de um caso prático de implementação do software Marketo.

Pela análise da tabela acima, percebe-se que a abordagem de Mariana Romero-Palma Klaus é detalhada e muito centrada nos elementos de configuração técnica da plataforma. Sendo incontornável a execução de tais tarefas num qualquer projeto de automação, este modelo acaba por ser redutor no que diz respeito à visão alargada que tem vindo a ser exposta neste documento e que faz da automação de marketing um elemento determinante para a estratégia de negócio, marketing, pessoas, processos e ações.

Em alternativa, Klaus (2021) propõe um modelo que responde a esta visão holística da automação e cuja abrangência é muito maior, através de um processo de implementação em seis etapas.

Na primeira fase, é importante determinar a equipa e funções, todas as fontes de dados de clientes, respetivos processos de tratamento, bem como a sua qualidade.

Na fase de arranque, marketing e vendas têm que definir objetivos partilhados em termos de receitas e valor de oportunidades em pipeline, tem que ser escolhidos os casos de uso com maior probabilidade de provocar melhorias de performance a curto prazo, definidos os segmentos-alvo e feita uma auditoria ao funnel management (funil de marketing e vendas) para determinar o estado atual dos indicadores de volume, qualidade, velocidade (tempo entre criação de uma lead e fecho de um negócio) e balanceamento (equilíbrio das quantidades de leads em cada fase, tendo em conta as taxas de conversão) das leads.

A terceira fase implica a determinação clara de todos os pontos de dados que vão permitir identificar cada contacto em função da sua target audience, perfil de persona, papel na tomada de decisão (buying center) e fase da jornada.

Um trabalho determinante e que muitas vezes escapa às equipas de marketing é o de mapeamento e otimização de processos. Klaus (2021), salienta que na quarta fase da implementação, devem-se mapear com detalhe os processos de aquisição e conversão de leads e fecho de negócios. É aqui que são estabelecidos os critérios de triagem e captura de dados de leads, nutrição, scoring, routing, status da lead (ou taxonomia de lifecycle) e service level agreement (tempos de processamento de leads) entre equipas de marketing e vendas para cada um desses estados da lead (MQL, SAL, SQO, WIN). A quarta fase também implica o estabelecimento de KPI para medir os resultados, bem como todos os restantes elementos para construção de relatórios e dashboards.

A quinta fase marca o arranque do setup técnico com atividades de extração, transformação e preparação de dados para importação ou integração com o sistema de automação. É também aqui que se carregam todos os materiais de marketing e conteúdos e se fazem os setups dos fluxos de nutrição.

Na fase final de execução, Klaus (2021) recomenda que todas as pessoas envolvidas no projeto estejam disponíveis e presentes no lançamento, que se conduzam pré-testes com bases de dados mais pequenas, que sejam monitorizados diariamente indicadores como CTR, bounce, visitantes no website, subscrições, bem como que se recolha o feedback qualitativo das equipas de vendas e suporte ao cliente.

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Referências

Artigo escrito por:

Tiago J. C. Sousa
Managing Partner