Marketing Digital Stanley Loh.

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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 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 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

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: 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 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 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 Robôs
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 Comprador
1,7% 5% 33% Comprador Visitante Cadastrado 10 páginas, 5 min 30 segundos/página. 50 páginas, 30 min.

33 Análise de Dados dados hard  Data Mining dados soft  Text 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 20% outros

38 Categorias de maior interesse
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

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)

51 Técnicas recomendar objetos mais bem rankeados por um grupo ou indivíduo implícito ou explícito ratings ou estatística Exemplos: livros mais vendidos (implícito + estatística) melhores CDs, analisando notas dadas por compradores (explícito + ratings)

52 Técnicas recomendar objetos similares a objetos relacionados ao usuário exemplos: filmes do mesmo gênero que o assistido outros CD’s dos artistas já adquiridos documentos citados ou que citam documento baixado produtos complementares aos adquiridos (DVD player  home theater)

53 Técnicas recomendar objetos relacionados a pessoas com características semelhantes ao usuário (atributos, preferências, hábitos ou comportamento)

54 Técnicas hierarquia de marcas, produtos e seções Revenda de Usados
Renault GM Renault GM

55 Técnicas hierarquia de marcas, produtos e seções

56 Técnicas

57 Apresentação solicitada ou espontânea
interromper ou não ? quando (online ou offline) ? recomendar tudo ou selecionar por limiar o que é novo ? explicações da escolha informar origem ou recomendação anônima temporal relevance: seasonal, age, growth serendipity (fora do contexto)

58 Exemplos de Sistemas Phoaks: extrai Web pages de msg’s no Usenet e combina citações + uso + ratings Tapestry: taxar msg’s (good/bad) ou anotar texto (comentário) Weblog: anotar textos nos links Google: analisa apontadores (social) Donath et al.: achar conversas (em chats e newsgroups) com certa propriedades (ex: número de participações)

59 Exemplos de Sistemas Referral Web: analisa Web docs para co-ocorrência de nomes (extrair redes sociais e expertise de pessoas) GroupLens: opiniões + informações pessoais Fab System: similaridade entre itens acessados ou taxados bem para achar pessoas similares ou definir perfis Latent Semantic Indexing: não precisa itens comuns

60 Exemplos de Sistemas Amazon: livros mais comprados por pessoas que compraram livro X, autores comprados por pessoas que compraram livro do autor X, customers rate, notificação por mail de novos itens, sugestões do editor, customers comments (pode taxar comentário: ajudou ou não), círculos de compras (top 10 por região, companhia, governo, etc) CDNow: artistas similares (roots ou influências), sugestões diretas do artista, lista de desejos Drugstore.com: sintomas indicados + idade para achar produto, test drives com voluntários

61 Personalização agir como na quitanda da esquina
personalização em massa com sistemas automáticos Jeff Bezos, CEO da Amazon.com: “se eu tenho 3 milhões de clientes na Web, eu deveria ter 3 milhões de lojas na Web” existem ferramentas para personalização em massa, mas nem todas são adequadas

62 Assistentes Virtuais Fornecer informações Fazer ofertas Entreter

63 Assistentes Virtuais Exemplo: Tetê

64 Assistentes + Análise Estatísticas de uso Mais informações em
número de acessos tempo de conversação temas mais procurados nas perguntas Mais informações em

65 O que está impulsionando o Marketing Digital
popularização da Web diversificaçao do público (idade, classes sociais, objetivos) avanço das tecnologias linguagens de programação bancos de dados Web Services, XML, etc. Software Livre

66 Mobile Marketing Celulares e Palms

67 Desafios

68 Dicas para Marketing Digital

69 Comunidades Virtuais (CV)
gera um público cativo e fiel agregado e conhecido entender os clientes permite traçar melhores estratégias para conquistar novos, manter os atuais ou retomar os inativos

70 Como criar uma CV newsletters e fóruns  cadastro
estimular a participação dos usuários concursos, promoções, álbum de fotos, comentários ex: receitas demonstrar que ele é importante 15 minutos de fama – Andy Warhol

71 Não fique só na Web utilize vários pontos de contato (touch-points)
mas procure levar o cliente para a Web tendência para “low touch, high tech”

72 Crie Relacionamentos procure conhecer cada cliente
seu nome, preferências e histórico colete o máximo de informações sobre cada um dos seus clientes (na Web ou na loja real) lembre que 75% dos domínios são revisitados e quem compra uma vez repete lembre que as pessoas tendem a visitar áreas específicas do site (revisistas por atalhos)

73 Pequenos Negócios para concorrer com as grandes marcas, criar um diferencial regional (fortalecer a marca regionalmente) algo que não possa ser feito pelos grandes porque não conhecem a região (geografia, clima, cultura, entidades, lugares preferenciais, ou pessoas pelo nome de família) ex: um portal de veículos pode vender qualquer carro para qualquer pessoa em qualquer lugar do Brasil, mas não saberá dizer qual o melhor carro para as ruelas e estradas secundárias de um município, por não saber se são de asfalto, pedras, areia ou barro

74 Medo…!!!! se Kotler e outros estiverem certo: “de cada dez empresas, apenas uma sobreviverá”, “num futuro próximo, existirão apenas 3 ou 4 empresas em cada ramo” seja parceiro de uma destas grandes empresas oferecendo ponto de vendas e serviços locais (atacado-varejo) oferecendo serviços agregados (entrega e consultoria em pontos distantes)

75 Seja Regional não adianta colocar propaganda em eventos nacionais
é melhor patrocinar o campeonato inter-escolar da cidade imagine seu site contendo os jogos e resultados, com fotos das equipes e pequenas resenhas sobre as partidas

76 Diferencial em Tijolo-e-Cimento
o diferencial pode vir na forma de serviços e ações em tijolo-e-cimento coisa mais fácil para pequenos que estão próximos do cliente ex: uma floricultura.com, pode ter parceiros para entregar flores em qualquer casa do Brasil, mas não poderá deslocar um especialista para analisar e dar sugestões sobre jardins

77 Web X Loja de Tijolo-Cimento
49% das pessoas pesquisam informações na Web mas compram na loja de tijolo-cimento

78 Marca é importante marca é (Ibope) importante – 42,7%
muito importante – 32,7% importante – 42,7% indiferente – 19,1% pouco importante – 2,7% irrelevante – 2,1% quem compra com freqüência é quem mais valoriza conhecer a loja marca é um dos motivos de compra na Web ou como as pessoas chegam no site

79 Então fortaleça sua marca
crie nome e competência crie uma marca forte tanto na Web quanto em tijolo-e-cimento conecte os dois mundos (serviços agregados) nome do domínio = marca + endereço o que faz, fácil de memorizar, de ouvir, de entender, marketing viral SUAMARCA.COM.BR

80 Ser encontrado 13% das vendas originadas por
banners e links de afiliados (1999) previsão para 2002 = 25% links de afiliados dão mais credibilidade esteja nos sites de busca

81 Ser encontrado (ainda)
muitas pessoas navegam sem objetivo lembre-se que 70% dos endereços são encontrados na própria Web

82 Cuidados do E-Commerce
quem quer conquistar clientes e marca = online; quem quer lucros = offline vendas online exigem grandes mudanças organizacionais parcerios geradores de demanda: portais, consultoria de marketing viabilizadores: fornecedores de tecnologia, captação de recursos parceiros de proposição de valor só vender na Web produtos a)      para público sofisticado e que entende de tecnologia b)      para amplo segmento geográfico c)      especializados, que não tenham no mundo real d)      por vendas mais baratas ou mais convenientes

83 Atenção para compra online é o assunto menos interessante e o mais rejeitado atividades mais freqüentes: mail, interesse profissional, interesse pessoal, notícias, acadêmicas, jornais, home banking, revistas, música, chat, download, serviços públicos, compras (conclusão: busca de informações) maior atividade nos domingos e segundas hábitos de mídia: internauta ganha de não-internauta: jornal, TV paga, revistas, cinema, VCR empate técnico: TV aberta, rádio de 96 para 99: mais mulheres: 17 x 37% aumento de compradores: 18 x 32%

84 Novos tipos de Publicidade

85 Privacidade Spam Venda de e-mails Medo de fornecer dados
Análise de comportamento do cliente (o que compra, por onde navega) sem este saber Recomendação; ex: oferecer flores porque já comprou

86 FIM