MODERN MARKETING DATA STACK

Como os profissionais de marketing baseados em dados unificam, analisam e ativam os dados visando aumentar a receita

Modern Marketing Data Stack 2023

O conjunto de tecnologia certo é essencial para se alcançar a excelência em marketing à medida que os profissionais da área se adaptam às tendências mais importantes, como a chegada da inteligência artificial (IA) generativa e dos grandes modelos de linguagem (large language models, LLMs), a convergência entre AdTech (tecnologia publicitária) e MarTech (tecnologia de marketing), além de maior atenção às questões de privacidade.

A Snowflake analisou os recursos utilizados com mais frequência por seus clientes para aprimorar a análise de dados de marketing e medir o desempenho e o retorno do investimento (ROI) com mais precisão.

Nosso relatório, Modern Marketing Data Stack 2023, identifica os líderes e as empresas de maior potencial, que devemos observar, nos dez recursos que compõem o data stack de marketing atual. O relatório também aborda as necessidades estratégicas que influenciam o modo como os profissionais unificam, analisam e ativam os dados para ajudar a aumentar a receita.

 

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OS FATORES QUE DETERMINAM A ESTRATÉGIA DE MARKETING
E O INVESTIMENTO EM TECNOLOGIA

Um ano após a publicação do primeiro relatório, o Modern Marketing Data Stack evoluiu, refletindo o ritmo constante de mudanças.

O relatório examina as principais tecnologias usadas por mais de 8.100 clientes no Snowflake Data Cloud para alimentar suas estruturas de marketing. No relatório deste ano, analisamos as tecnologias fundamentais de dados (incluindo IA) relativas às ferramentas específicas de marketing. Nossas descobertas refletem tendências, como a rápida convergência entre AdTech (tecnologia publicitária) e MarTech (tecnologia de marketing) (ver abaixo), a destacada importância da medição de dados (e da ativação), os desafios relativos à privacidade e muito mais. 

 

INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL E APRENDIZADO DE MÁQUINA:
O SURGIMENTO DOS LLMS

Para dizer o mínimo, o impacto dos LLMs será generalizado e o efeito mais visível no marketing será na produtividade. Conforme o relatório deste ano, a adoção de ferramentas de IA e ML pelos clientes da Snowflake aumentou 15,5%. Isso é apenas o começo.

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CONVERGÊNCIA ENTRE ADTECH E MARTECH:
QUATRO FATORES DETERMINANTES

A princípio, as tecnologias que dão suporte à publicidade e ao marketing se estabeleceram de maneira independente. No entanto, a eliminação dos silos de dados deu início à aproximação das ferramentas de AdTech e MarTech. De maneira geral, essa união representa o movimento em direção a uma estratégia de marketing e publicidade mais integrada e baseada em dados. Quatro realidades incentivam fortemente essa mudança:

1. O cenário de mídia é frenético e fragmentado.

2. O mesmo vale para as soluções tecnológicas, destinadas a ajudar os profissionais de marketing a navegar nesse cenário.

3. A ineficiência custa caro.

4. Os líderes de negócios estão ansiosos para cortar despesas.

PRIVACIDADE DE DADOS:
SUPERAÇÃO DE DESAFIOS

Os profissionais de marketing querem unificar dados de várias fontes para ter uma visão completa de seus clientes e adotar uma estratégia de vendas eficaz durante toda a jornada do cliente. No entanto, o aumento das preocupações dos clientes e das regras e normas governamentais em relação à privacidade exigem uma estratégia responsável.

Estão surgindo novas técnicas e tecnologias, principalmente o uso de data clean rooms, que permitem o compartilhamento de dados de maneira segura, preservam a privacidade e aplicam simultaneamente políticas de governança que levam em consideração permissões de consentimento e acesso.

  • Metodologia

    O objetivo dessa pesquisa foi identificar as tecnologias que desenvolveram uma base de clientes ativa e significativa no Snowflake. A análise durou 12 meses, de 4 de abril de 2022 a 3 de abril de 2023. Foram analisados mais de 8.100 clientes da Snowflake. O processo seguiu estas etapas:

    Identificar todas as tecnologias de marketing data stack.

    • Analisamos o uso de tecnologias de marketing pelos clientes ativos da Snowflake durante o período da pesquisa. Os clientes ativos foram definidos como:
      • Um cliente com um recurso ou contrato de serviço sob demanda/autoatendimento, com término ainda não vencido.
      • Um cliente que tenha gerado receita para a Snowflake no último ano.
    • Os criadores das tecnologias consideradas como parte das quatro categorias de ferramentas fundamentais de data stack devem ser membros ativos da Snowflake Partner Network (SPN) ou ter um contrato equivalente em vigor com a Snowflake. Os criadores das tecnologias incluídas nas dez categorias de ferramentas e plataformas específicas de domínio de marketing e publicidade devem ser membros ativos da SPN ou parceiros do Snowflake Marketplace que aceitaram os Termos e condições do Marketplace.
    • Os números de crescimento incluíram todos os clientes ativos de recursos e autoatendimento em 4 de abril de 2022, com receita positiva da Snowflake durante o ano encerrado em 3 de abril de 2023. Os percentuais refletem o quanto os clientes aumentaram o uso das respectivas ferramentas em cada categoria em abril de 2023, em comparação ao uso dessas mesmas ferramentas em abril de 2022.

    Dividir as tecnologias com base nos respectivos tipos de uso do Snowflake. As diversas cargas de trabalho existentes, aliadas à possibilidade de escolha entre diferentes modelos de implementação de aplicativos disponíveis no Snowflake, significam que os fornecedores se integram ao Data Cloud de maneiras diferentes e para finalidades distintas. Para avaliar com precisão a liderança no mercado e os níveis de adoção, foram usadas métricas específicas para os fornecedores, com base no tipo de uso do Snowflake. A análise consistiu na divisão dos fornecedores de tecnologia em duas categorias separadas: as tecnologias que usam cargas de trabalho do Snowflake para integração, transformação e análise de dados e tecnologias que usam a carga de trabalho de colaboração do Snowflake. A sobreposição de ferramentas que trabalham em ambos os lados foi menor do que 0,5%.

    Identificar as métricas mais importantes, necessárias para medir o sucesso de diferentes ferramentas de marketing para cada categoria.

    • As métricas para as tecnologias que usam as principais cargas de trabalho do Snowflake para integração, análise e transformação de dados foram:
      • O número total de clientes ativos que usam a tecnologia no Snowflake.
      • O consumo total de créditos que a tecnologia usa no Snowflake.
    • Para tecnologias que usam recursos de colaboração do Snowflake:
      • Número total de bordas estáveis que empregam a tecnologia. As bordas estáveis são as relações contínuas entre fornecedores e consumidores de dados. Define-se uma borda estável como um compartilhamento de dados que produziu pelo menos 20 transações com o consumo de recursos computacionais que resultaram em receita de produto conhecida durante dois períodos sucessivos de três semanas (com pelo menos 20 transações em cada período).
      • Consumo total de créditos gerado pelo compartilhamento de dados que a tecnologia está usando no Snowflake.
      • O gasto total no Snowflake, como consumo em dólares, na forma de créditos em ferramentas e aplicativos gerenciados que estão atendendo os clientes, mesmo sem compartilhamento de dados.

    Gerar uma classificação baseada no tipo de uso do Snowflake, mostrando o nível de receptividade que foi alcançado pela tecnologia no mercado e complementar isso com o nível desse uso. O cálculo se baseia nos seguintes critérios ponderados:

    • Tecnologias que usam as principais cargas de trabalho do Snowflake para integração, análise e transformação de dados:
      • Amplitude (50%): número de clientes ativos
      • Profundidade (50%): consumo total de créditos
    • Tecnologias que usam recursos de colaboração do Snowflake:
      • Amplitude (40%): número de bordas estáveis
      • Profundidade (40%): consumo total de créditos de compartilhamentos
      • Gasto (20%): consumo em dólares, como um indicador da amplitude de adoção de aplicativos gerenciados, além do uso do compartilhamento de dados 
    • Categoria de enriquecimento de dados:
      • Amplitude (100%): número de bordas estáveis, para priorizar a medição da colaboração para fins de enriquecimento, em vez do tamanho dos conjuntos de dados de diferentes organizações.

    Classificar/selecionar as tecnologias de marketing de 1 a N, onde o número menor (classificação) é mais favorável. Combinar a lista completa de tecnologias em ambos os grupos e normalizar essa classificação de 0 a 100. (Uma pontuação de 100 seria a tecnologia classificada em primeiro lugar em todas as métricas.)

    • Os líderes representam as principais tecnologias com o índice mais alto em cada categoria.
    • A categoria das empresas “Para observar” não seguiu necessariamente a posição dos líderes, mas foi selecionada com base em vários fatores. Por exemplo, forte impulso ocorrido no mercado recentemente, tecnologia ou abordagem inovadora com o Snowflake ou empresas que demonstraram sólidos recursos de cliente ultimamente.

Modern Marketing
Data Stack 2023

Para saber quem são as empresas líderes nos dez recursos que compõem o Marketing Data Stack, bem como as tendências a serem observadas nas futuras edições do MMDS, faça download do relatório: Modern Marketing Data Stack 2023, como os profissionais de marketing baseados em dados estão redefinindo estratégias para unificar, analisar e ativar dados visando aumentar a receita.

 

 

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