Marketing Digital

1. Marketing Digital Stanley Loh

2. Por que a Web é um bom negócio • quanto custa um comercial na TV ? • quantos assistem ? • que tal ter um comercial para 7 milhões de pessoas ? • e que tal um comercial interativo, com respostas imediatas a dúvidas de clientes ? • que tal um comercial diferente para cada cliente ? • e que tal aproveitar o comercial e vender diretamente ao cliente sem intermediários ?

3. Por que a Web é um bom negócio Reduz custos Ex: uma transação bancária custa (em dólares) • na agência = 1,07 • pelo telefone = 0,54 • no caixa eletrônico = 0,27 • pela Internet = 0,10

4. Por que a Web é um bom negócio • CEF: economia de 6,2 milhões de reais em 12 meses com clientes online • aumento no número de clientes não gera grandes demandas (ex: bancos  agências de tijolo-e-cimento)

5. Por que a Web é um bom negócio • ajuda a estabelecer imagem da empresa e promover marca • permite oferecer grandes quantidades de informações (cotações, descrições de produtos, entretenimento, pesquisas) • permite pesquisa de mercado (mais conhecimento do mercado e dos concorrentes) • aumenta contato com clientes (melhora relacionamento; ex: “fale conosco”)

6. Vantagens da Web Novos negócios e canais de comunicação: • permite negócios e estratégias que não poderiam existir no mundo real (físico); Exemplos: • Amazon.com é uma livraria sem livros • Magazine Luiza vende roupas para qualquer parte do Brasil • ajuda a estabelecer imagem da empresa e promover marca • permite oferecer grandes quantidades de informações (cotações, descrições de produtos, entretenimento, pesquisas) • permite pesquisa de mercado (mais contato com clientes, mais conhecimento do mercado e dos concorrentes)

7. Vantagens da Web Vendas: • diminui espaço de tempo entre desejo/necessidade e satisfação (reduz-se a zero pelo auto-serviço) • permite vendas para regiões distantes • constatação americana: produtos que mais crescem em vendas são “large” (geladeiras, fogões), porque tem entrega sempre

8. Vantagens da Web Produtividade interna e eficiência no atendimento: • melhora comunicação entre partes da Organização • permite suporte ao cliente, em qualquer hora e local: FAQ’s, “minha conta”, respostas por mail, chats para dúvidas, viva-voz, assistentes digitais

9. Por que a Web é um bom negócio • crescimento de page views é exponencial (pessoas acessando mais) • média de page views dobra por usuário a cada 30 meses • crescimento de sessões: 1,4% por mês; com esta taxa, número de sessões dobrará em 4 anos • hosts visitados por sessão: 14 (julho 97), 25 (dez 99) • revisita de domínio: 75%

10. Laboratório de Marketing Supermercado descobre associação entre batedeiras e liquidificadores

11. comércio eletrônico no Brasil (em bilhões de dólares) 1999 2003 (estimativa) Entre empresas B2B 0,13 2 Direto ao consumidor B2C 0,07 0,7 Total 0,2 2,7 Números da Web • América do Sul: 8 milhões de internautas • Brasil: 6,8 milhões, 4% da população (10o lugar), EUA = 106 milhões • 14% dos internautas compram pela rede (????) • quem comprou uma vez repete mais de uma vez a dose

12. Tipos de Negócios • Institucional (brochureware) • Informações (ex: CNN, clickRBS) • Vendas e Comércio Eletrônico (B2B, B2C) • Serviços (consultoria, transações bancárias) • Intermediação (leilões, market place, cartões) • Entretenimento (ex: Globo.com) • Mecanismos de Busca (ex: AltaVista, Google) • Portal Vertical (temático; ex: www.direito.com.br) • Portal Horizontal (ex: Terra) • Portal Corporativo (Intranet + Extranet)

13. Público da Web • Idade entre 15 e 50 anos • Renda entre 3 e 9 mil • Culto e informado • Gosta de novidades tecnológicas (gadgets)

14. A Seguir • Vamos examinar algumas técnicas para Marketing Digital

15. Mkt de Massa na Internet • o que é Mkt de Massa • publicidade para milhões • sites próprios (brochureware) • banners • sites de busca • mail-marketing • não é spam • é marketing de permissão

16. Banners • muitas pessoas desistem da página porque não conseguem baixá-la • páginas com menos de 50Kbits • 4x mais retorno com anúncios simples (6 elementos ou menos) que complexos (16 elementos ou +) • “pessoas não entram na Web porque acham que não há comerciais suficientes na TV”

17. Banners ainda • esgotamento de banner (banner burnout): usuário já sabe onde fica e presume o que tem probabilidade de clique num anúncio visto + de 3x < 1% e em queda

18. Banners ainda • resposta de banners = 0,3 a 0,5% (resposta de mala direta = 0,1 %) • serve para fortalecer marca (memorizar): marca vista mais de 4x gera mais confiança • rich media (pirotecnia) nos banners pode alcançar taxa de conversão de 30% • banners com interação podem conseguir 5 minutos do usuário • rich media pode chamar a atenção e marketing viral

19. ialsjefl liefjasli sfeiljfas asfeas flseifjaslfeijaas s lsifa lsaiefj lasef asliefj asfleaslif as lisjafslejfalsief lijialsijfelifjlieje Banners: alternativas • banners móveis • links de texto têm mais efeito que banners: geram mais clickthroughs; maior credibilidade (como endosso e não propaganda) ialsjefl liefjasli sfeiljfas asfeas flseifjaslfeijaas s lsifa lsaiefj lasef asliefj asfleaslif as lisjafslejfalsief lijialsijfelifjlieje

20. Janelas Pop-Ups • Só incomoda • Usuários fecham antes mesmo de ver o conteúdo • Janelas por baixo • Poluição visual

21. Banners Móveis

22. Aparecer nas Search Engines • Entender o funcionamento • Existem punições

23. Curiosidades das Search Engines • Número de páginas indexadas • Estimativa em 1997 (Bharat & Broder, 1998): • 200 milhões de páginas • 160 milhões indexadas (80%) • Estimativa em 1998 (Lawrence & Gilles) • 320 milhões de páginas indexadas • Google diz indexar 10 bilhões de páginas • Número de palavras do índice: 15 bilhões

24. Como funcionam • Catálogos X Robôs ou Full Text • Catálogos • Indexação manual (publicador ou especialista) • Deve-se submeter página • Yahoo, Cadê • Robôs • Indexação com robôs (software) • Páginas podem ser “encontradas” pelos robôs • AltaVista, Google

25. Esquema do AltaVista • Número de vezes que a palavra aparece • Tags invisíveis: keywords/subject • Palavras em maiúsculas e negrito • Palavras nos títulos

26. Tentativas de Burlar AltaVista • repetir a mesma palavra • palavras invisíveis (mesma cor de fundo)

27. Esquema do Google • Analise de apontadores/links entre as páginas que contêm a palavra-chave • Análise social) Hub ou survey Autoridade

28. Tentativas de Burlar Google • Criar páginas com apontadores para si • Crackear páginas alheias • inserir clandestinamente links invisíveis • Pagar banners nas páginas top

29. Mas … patrocinadores em cima • Empresas “compram” palavras-chave

30. Análise de termos usados para buscas 50.Lycos.com 1 Hurricane Isabel 2 KaZa 3 Apollo 11 4 NFL 5 Britney Spears 6 Halloween 7 Brooke Burke 8 NOAA ( Weather Service) • John Ritter • Bennifer Breakup • 11 Costumes (Halloween ) • 12 Clay Aiken (American Idol) • 13 Dragonball (desenho) • 14 Pamela Anderson • 15 Las Vegas • 16 Christmas • 17 WWE • 18 Christina Aguilera • College Football • Hilary Duff (teen queen)

31. Estatísticas • De onde vêm os visitantes • O que querem • Quando visitam (dias, horários) • Campanhas reais aumentam visitas virtuais?

32. Web Mining • Conhecer clientes e comportamentos na Web 1,7% 5% 33% Comprador Visitante Cadastrado 50 páginas, 30 min. 10 páginas, 5 min 30 segundos/página.

33. Análise de Dados • dados hard  Data Mining • ex. = compras feitas • dados soft  Text Mining • ex. = avaliações, reclamações

34. Estatísticas da Web • Ibope • ID • E-ratings

35. Por que as pessoas compram na Internet • receber em casa – 67% • comprar a qualquer momento – 63% • economizar tempo – 60 • fácil encontrar produtos e serviços – 56 • fácil comparar preços – 44 • preços convenientes – 42 • bons negócios ou descontos – 36 • comprar produtos estrangeiros – 35 • encontrar coisas diferentes do comércio tradicional – 31 • pagamento prático e seguro – 29 • costume – 24 • outros – 11

36. Por que não compram • gostar de examinar e provar produtos – 51% • pagamentos não seguros – 50 • somente para buscar informações – 45 • encontra tudo no comércio tradicional – 42 • não acostumado, não conhecer sistema – 40 • entregas não seguras ou perdas – 20 • não receber imediatamente - 16 • outros – 12 • não dá para comparar preços – 11 • não tem a forma de pagamento – 10 • preços não convenientes – 9 • não economiza tempo – 9 • não ter bons negócios ou descontos – 8 • não é fácil encontrar produtos desejados – 6

37. De onde vem os compradores 47% conheciam a loja previamente 12% anúncio offline (revista, jornal, rádio) 11% banner ou informação de site 10% recomendação de uma pessoa 4% por site de busca 3% por shopping virtual 2% promoção via e-mail 20% outros

38. Categorias reach (ativos) tempo médio sites de busca/portais 91% 6m03 telecom/internet 56% 4m48 comunidade online 51% 9m39 entretenimento 41% 9m17 pessoal/business elec. e SW 29% 4m18 finanças/seguros/investimentos 26% 13m compras 25% 6m19 sexo 14% 3m23 notícias/informação 12% 6m22 governo/sem fins lucrativos 9% 4m28 Categorias de maior interesse

39. Web Archive • web.archive.org • histórico da Web desde 1995 • entra com URL e ele mostra as páginas como estavam na época (cada ano) • 10 bilhões de páginas; 100 terabytes • 200 consultas por segundo • cluster de 400 PC’s com Solaris, Linux e FreeBSD • Crawlers em C e Perl

40. Entretenimento • Jogos, brincadeiras, piadas, filmezinhos • Serve para BRANDING • Divulgar marca (chamariz eletrônico, como outdoor) • marketing viral (barato e confiança) • Fortalecer marca • marca sendo vista constantemente • marca vista = marca lembrada = confiança • Aproveitar para apresentar produtos e serviços

41. Entretenimento • o lazer desarma os escudos psicológicos contra a publicidade (faz as pessoas relaxarem) • as pessoas compram por impulso quando estão de bem com a vida. • os consumidores prestam mais atenção nas mensagens quando estão alegres • espaços de lazer nas próprias lojas • aumentar o fluxo e o tempo de permanência dos clientes diante dos produtos

42. Marketing One-to-one • O que é Mkt 1-to-1 • Ofertas personalizadas: 1 para cada pessoa • promoções em supermercados • comerciais de TV

43. Recomendações • Oferecer algo de forma precisa • Marketing Direto ou de Precisão • Segmentação de clientes (agrupamento em classes) • Seleção de itens para cada grupo

44. Objetivo • auxiliar no processo social de indicar ou receber indicação • indicações podem ser referentes a • livros, • artigos científicos, • discos, • restaurantes • informações • etc.

45. Vantagens • quando universo de escolhas é grande e desconhecido (exemplo: que alternativas existem ?) • quando há registro de comportamento de outras pessoas

46. Sistemas baseados em • perfil de usuários • que geram recomendações • que recebem recomendações • informações de comportamento de outras pessoas

47. Origem das Recomendações • indivíduos: • especialista certificado • autoridade por fama • heavy user • hubs X autoridades • pessoas próximas ou semelhantes • com mesma função • de mesma área científica ou área demográfica • mesma experiência • mesmas características ou comportamento

48. Origem das Recomendações • grupo de pessoas: • moderadores • auto-organização • comunidades • empresas • por estatística (ex: livros mais vendidos)

49. Como coletar informações • explicitamente: • crítica ou rating • keywords usadas • atributos escolhidos • implicitamente: • comportamento (navegação, objetos comprados, vistos, baixados, clicados, rejeitados) • por inferência: • aprender o perfil ou comportamento do usuário

50. Técnicas • recomendar objetos classificados no perfil do usuário: uso de taxonomia (thesaurus ou ontologia)