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Estudo de caso personas

Estudo de caso: como e por que validar as personas idealizadas na fase da estratégia

As personas são ferramentas essenciais na estruturação de um plano de marketing. Pois, a estereotipação de faixas-padrão de usuários nos permite ir além dos dados demográficos. Elas se debruçam também no entendimento do modelo mental das pessoas para as quais aquele produto/serviço são destinados. Conceitos, expectativas, experiências, comportamentos esperados e angústias são bastante trabalhados nessa estruturação. Por isso, além de criar é interessante validar essas personas a partir do momento que interagimos com essas pessoas e coletamos dados confiáveis sobre essa interação. Entenda melhor isso no vídeo abaixo:

 

 

No entanto, o ponto crítico está em como validar as personas confrontando-as com os dados e interações registrados. Em uma tentativa de mudar esse quadro, criei um framework de um passo a passo para a validação de personas e os expliquei no post “Como fazer validação de persona em apenas 6 passos” e no vídeo acima. Mas hoje, quero mostrar como esses estágios podem ser aplicados por meio de um estudo de caso.

O processo de validar personas aplicado: um estudo de caso

Para demonstrar o uso desse modelo de 6 passos, fiz um experimento para validar as personas criadas para esse site (JulioMontex). Em 2015, quando comecei a utilizar o software de marketing digital RD Station e a criar uma base de dados das pessoas que deixaram voluntariamente seus dados para baixar os conteúdos, vi que poderia comparar essa base com aquelas pessoas que eu tinha idealizado e, assim, entender melhor meu público. Conheça as personas idealizadas antes dessa validação:

 

personas-(2)

 

 

Na etapa 2, chamada de Interação, começou-se o processo de divulgação de diferentes conteúdos para onde os usuários poderiam interagir com os conteúdos (entende se por interação neste caso: clicar, visualizar e/ou baixar conteúdos). Foram utilizados diferentes canais: como Facebook, Twitter, e-mails etc.

Aferição e cruzamento de dados

Após meses de coleta de dados, exportei e higienizei a base de leads do software de marketing digital, e tive como resultado 325 indivíduos.

 

Para possibilitar uma análise de padrões consistentes foram determinadas as seguintes variáveis: ID; cargo; formação; nº de conversões; origem da 1ª conversão; e o download de oito conteúdos distintos. Os primeiros resultados fornecidos pela análise já permitiram a percepção de alguns pontos interessantes nas personas idealizadas no início do processo.

 

Também foi realizada uma análise de clusters, ou seja, do agrupamento desses usuários de acordo com características ou comportamentos semelhantes. Para isso, foi utilizada a ferramenta Vortx. Nove clusters foram determinados com um bom índice de acurácia (Sharpness: 27,88%). Para essa análise de clusters foram aplicados dois tipos de processamento: Discoverer e Organizer.

 

A primeira etapa utilizou o processamento do tipo Discoverer. Nesse tipo, a ferramenta identificou os agrupamentos relacionando o cargo assinalado nos formulários das Landing Pages e o(s) evento(s) nos quais o indivíduo converteu (Conteúdo A, B, C, D, E, F, G, H).

 

Estudo de caso personas

 

Alguns resultados puderam ser visualizados com essa metodologia. Por exemplo: dentre os indivíduos do Cluster 1, 98,37% fizeram o seu primeiro download na plataforma do Conteúdo A ou Conteúdo B. Ou seja, foram atraídos por ofertas de conteúdos relacionados à gestão de projetos e fluxos visuais de informação para aplicação em projeto. Além disso, quanto ao formato, vale destacar que ambos conteúdos são mais ilustrados e sintéticos – uma apresentação de slides e um fluxograma, respectivamente.

 

Já na segunda análise, a Organizer, não foram apresentadas com bom grau de confiabilidade informações além das que já foram comentadas na etapa Discoverer.

Ajustes apontados após o processo de validar as personas

O processo de aferição e cruzamento de dados ofereceu insights interessantes sobre o desenvolvimento do projeto e a relevância das personas que foram idealizadas logo na primeira etapa. Por exemplo, a persona 3 (Marcelo, coordenador de especialização, 38 anos) correspondeu apenas a 1% da base – ou seja, nem era representativo numericamente. Já o perfil mais representativo em meio à base não havia sido sequer cogitado: o Profissional do Mercado.

 

Quanto aos canais, o Facebook se mostrou o melhor no quesito atração. Pouco mais da metade dos leads (50,78%) teve a origem da primeira conversão neste canal. Já o Twitter, que havia sido apontado como uma rede social importante, não teve nenhuma conversão atribuída a ele. Por isso, a ferramenta terá de ser repensada no andamento das estratégias de marketing.

 

Já em relação aos conteúdos que interessavam cada cargo ou profissão, ainda não foi possível identificar preferências. Apenas percebeu-se que professores universitários têm média de downloads maior do que a verificada em outras profissões. Eles baixaram 2,14 materiais por usuário enquanto a média geral era de 1,69.

 

Além disso, alguns dos conteúdos idealizados não despertaram interesse da forma como havia-se imaginado. Por exemplo, professores universitários não demostraram entusiasmo por artigos científicos e materiais específicos para eles.

 

Todas essas avaliações e a determinação de peso para cada um dos perfis foram importantes para a definição de quais conteúdos deveriam ser mais trabalhados, em quais formatos, e quais não possuíam retorno. Esses dados também serão utilizados para outras tomadas de decisão.

 

Achou complicado de implementar? Veja a seguir o case que o meu aluno Luiz Fernando Otto fez aplicando o que é proposto aqui na empresa em que ele trabalha.

 

A validação foi implementada a partir do que foi apresentado em aula, do case apresentado neste post, do passo a passo e do artigo científico. O case é resultado de uma atividade prática de uma das aulas que ministrei na disciplina de E-commerce, cujo o tema era: validação de personas a partir de base de dados de vendas online, e o conteúdo foi lecionado na Pós-Graduação em Marketing Criativo da Univali (Balneário Camboriú – SC).

 

 

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