INSPER INSTITUTO DE ENSINO E PESQUISA GRADUAÇÃO EM CIÊNCIAS ECONÔMICAS Matheus Bonifácio de Vivo A UTILIZAÇÃO DO TRÁFEGO PAGO PARA GERAÇÃO DE DEMANDA COMO ESTRATÉGIA DE MARKETING DIGITAL: UM ESTUDO DE CASO Trabalho de Clonclusão do Curso SÃO PAULO 2023 Matheus Bonifácio de Vivo A UTILIZAÇÃO DO TRÁFEGO PAGO PARA A GERAÇÃO DE DEMANDA COMO ESTRATÉGIA DE MARKETING DIGITAL: UM ESTUDO DE CASO Trabalho de Conclusão de Curso apresentado ao Programa de Graduação em Economia, do INSPER, Instituto de Ensino e Pesquisa, como parte dos requisitos necessários à obtenção do título de bacharel em economia. Orientador: Prof. Me. Dario de Barros Vedana SÃO PAULO 2023 Matheus Bonifácio de Vivo A utilização de inteligência artificial e técnicas de machine learning para o aumento da eficiência do marketing digital / Matheus Bonifácio de Vivo. – SÃO PAULO, 2023- Orientador: Prof. Me. Dario de Barro Vedana Trabalho de conclusão do curso – INSPER INSTITUTO DE ENSINO E PESQUISA GRADUAÇÃO EM CIÊNCIAS ECONÔMICAS , 2023. Resumo As possibilidades de coleta e uso de dados de comportamento, interesses e ações gerados pelos consumidores revolucionou os processos de marketing das empresas. A partir da análise dos algoritmos formados com os dados coletados, como o machine learning, pode identificar padrões e fazer previsões sobre a jornada dos consumidores, permitindo que as empresas possam otimizar seus esforços de marketing em tempo real, aprimorando a estratégia de produto, de vendas, aumentando assim, a taxa de conversão do cliente, a partir da utilização da personalização de conteúdo, previsão de comportamento do cliente e campanhas publicitárias personalizadas e automatizadas. Por isso, este estudo buscou entender o impacto dessa mudança na estratégia de marketing das empresas para atingir seu público- alvo. Com objetivo de entender como as empresas utilizaram a estratégia de marketing para maximizar seu lucro e retorno sobre investimento, foram utilizados indicadores para verificar a eficiência no resultado do marketing digital, como: Taxa de conversão, Taxa de cliques, Engajamento nas mídias sociais, e Feedback dos consumidores. Palavras-chave: estratégia, inovação, análise de dados, machine learning, marketing digital. Abstract The possibilities of collecting and using data on behavior, interests and actions generated by consumers has revolutionized companies' marketing processes. From the analysis of algorithms formed with the collected data, such as machine learning, it can identify patterns and make predictions about the journey of consumers, allowing companies to optimize their marketing efforts in real time, improving the product strategy, from sales, thus increasing the customer's conversion rate, based on the use of content personalization, customer behavior forecast and personalized and automated advertising campaigns. Therefore, this study sought to understand the impact of this change on the marketing strategy of companies to reach their target audience. In order to understand how companies used the marketing strategy to maximize their profit and return on investment,. Indicators were used to verify the efficiency of the digital marketing result, such as: Conversion rate, Click-through rate, Social media engagement and Consumer feedback. Keywords: data, machine learning, marketing. Lista de ilustrações Figura 1 – Relatório semestral . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18 Figura 2 – Dashboard do gerenciador de anúncios do Meta Ads . . . . . . . . 19 Figura 3 – Biblioteca de Anúncios do Facebook . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22 Figura 4 – Resultado semestral geral . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23 Figura 5 – Resultado por indicadores . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24 Figura 6 – Segmentação de público . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25 Figura 7 – Campanha moto + overboard . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27 Figura 8 – Campanha produtos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28 Figura 9 – Campanha dia das m ães . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29 Figura 9 – Campanha dia das mulheres . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30 Sumário 1 INTRODUÇÃO ........................................................................................................................................................................ 8 2 REVISÃO DE LITERATURA .................................................................................................................................................. 9 2.1 MARKETING .................................................................................................................................................................... 10 2.2 CANAIS DE VENDAS ....................................................................................................................................................... 12 2.3 MARKETING DIGITAL .................................................................................................................................................... 13 2.4 INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL E MACHINE LEARNING ................................................................................................ 14 2.5 IMPLEMENTAÇÃO DE INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL E TÉCNICAS DE MACHINE LEARNING NO MARKETING DIGITAL ....................................................................................................................................................................................... 15 3 METODOLOGIA ................................................................................................................................................................... 16 3.1 CLASSIFICAÇÃO DA PESQUISA .................................................................................................................................... 17 3.2 COLETA DE DADOS ........................................................................................................................................................ 18 3.3 ETAPAS DO TRABALHO ................................................................................................................................................. 20 4 ESTUDO DE CASO ............................................................................................................................................................... 21 4.1 OVERVIEW DO RESULTADO SEMESTRAL DA CAMPANHA .................................................................................... 22 4.2 ANÁLISE DO RESULTADO SEMESTRAL DA CAMPANHA ........................................................................................ 24 4.3 ANÁLISE DO RESULTADO POR ANÚNCIO .............................................................................................................. 25 5 Considerações finais............................................................................................................................................................ 31 Referências ............................................................................................................................................................................. 32 1 INTRODUÇÃO O comércio digital tem apresentado um crescimento expressivo tanto no mundo quanto no Brasil nos últimos anos, com o avanço da tecnologia e a popularização da internet cada vez mais consumidores estão buscando realizar compras online de forma conveniente e segura.Segundo dados da consultoria eMarketer (2022), no mundo, as vendas globais de comércio eletrônico no varejo atingiram US$ 5,7 bilhões em 2022, representando 19,7% do varejo total e um aumento de 9,7% em relação a 2021. No Brasil, segundo análise feita pela Associação Brasileira de Comércio Eletrônico (ABComm), o e-commerce em 2023 irá atingir R$ 185,7 bilhões, com expectativa de crescimento expressivo para os próximos 5 anos, tornando o país um dos maiores players do mercado. Ademais, a pandemia de Covid-19 também foi um propulsor do comércio digital, a partir da mudança de comportamento de que muitos consumidores passaram a evitar lojas físicas, buscando alternativas online para fazer compras. Essa mudança de hábito impulsionou o crescimento do e-commerce contribuiu para acelerar a digitalização do comércio em todo o mundo. Diante desse cenário, as empresas precisam estar atentas às inovações e às oportunidades do comércio digital para investir em estratégias eficientes aproveitando esse potencial de crescimento. Uma grande inovação tecnológica que vem revolucionando o mercado de comércio eletrônico de maneira significativa nos últimos anos é a utilização de inteligência artificial em conjunto com técnicas de machine learning na aplicação das estratégias de marketing digital das empresas, proporcionando uma maior eficácia para atingir seu público- alvo. Nesse contexto, este trabalho de conclusão de curso busca explorar a divulgação de produtos e promoção de marca através da utilização de tráfego pago nas mídias sociais. Serão apresentados conceitos e aplicações dessas tecnologias no contexto do marketing digital, além de casos práticos de empresas que utilizaram essas ferramentas para alcançar resultados positivos em suas estratégias de marketing. O objetivo principal deste trabalho é analisar como a utilização de inteligência artificial e técnicas de machine learning aplicado ao tráfego pago podem contribuir para o sucesso das campanhas de marketing digital, trazendo insights relevantes para a tomada de decisões e otimizando o desempenho das ações de marketing. 2 REVISÃO DE LITERATURA Com o intuito de compreender o tema com mais profundidade e as próximas sessões deste trabalho, este capítulo apresenta definições dos principais conceitos acerca do tema e suas conexões, como aplicações das técnicas de tráfego pago utilizadas para estratégias de marketing digital, de acordo com os principais estudiosos. Além disso, serão revisados também, conceitos básicos utilizados na fundamentação teórica das estratégias de marketing, as quais serão essenciais para embasar e facilitar a compreensão do trabalho. Por ser um tema extremamente contemporâneo e relativamente complexo, a literatura a respeito das ferramentas implementadas nas plataformas de tráfego pago como técnicas de machine learning e uso de inteligência artificial voltadas para estratégias de marketing digital é limitada. 2.1 MARKETING Ao longo dos anos, o conceito de Marketing vem se tornando cada vez mais abrangente não só pela evolução teórica dos estudos acerca do assunto, mas também pelos resultados alcançados na prática pela aplicação desse conceito. Para Kotler (1967), o marketing é "é a atividade humana dirigida para satisfazer as necessidades e desejos através de um processo de troca", até tal definição, o conceito passou por cinco principais fases de evolução, sendo a primeira, a Fase da Orientação para a Produção, em que as empresas estavam focadas na produção em massa de produtos a um baixo custo, com o objetivo de vender produtos acessíveis à maior quantidade de pessoas possível. A segunda fase ele denominou de Fase de cando inovação e qualidade para se diferenciar dos concorrentes. Na terceira fase, as empresas notaram a necessidade da orientação de vendas, ampliando suas estratégias em publicidade e promoção, estimulando a demanda pelo público. Enfim, na quarta fase, o marketing passou a ser visto como uma estratégia essencial para o sucesso de uma empresa, assim, passaram a investir em pesquisas de mercado, segmentação de clientes e estratégia de marketing integrado. Já na quinta fase, da Orientação do Marketing Holístico, foi adotada uma visão mais ampla do conceito, integrando todas as áreas das companhias, desde o design do produto até a entrega para o cliente, assim, focando na criação de valor para o cliente a partir da satisfação de suas necessidades, com o intuito de desenvolver relacionamentos de longo prazo. Para melhor compreensão da estratégia do marketing integrado por todas as áreas das companhias Jerome McCarthy (1960) estruturou o acrônimo dos “4Ps” que são Produto, Preço, Distribuição (Praça), e Promoção, de forma que as diferentes áreas das companhias pudessem trabalhar conjuntamente com o foco de entregar uma experiência completa para o cliente e atender suas respectivas necessidades. Esse conceito do “Mix de Marketing” – Neil Borden (1964) foi expandido diversas vezes desde a teoria inicial, o próprio Kotler propôs a expansão do conceito para “7Ps” inserindo os elementos Pessoas, Processos e Prova Física, permitindo o desenvolvimento de estratégias de marketing mais completas e eficazes para alcançar os objetivos do negócio. Mais recentemente, o conceito de “Marketing Save” foi introduzido na Harvard Business Review (ETTENSON et al, 2013) por autores que propuseram repensar o processo tradicional de marketing, onde era focado no tático para as ações de venda de produtos e serviços, tal conceito propõe a utilização do marketing desde a estratégia de uma campanhia, antes até da criação do produto ou serviço, assim, acompanhando toda a cadeia de criação e comunicação. Dessa forma, esse marketing estratégico deve orientar todo o processo da experiência do cliente, desde a idealização do produto, até o relacionamento pós venda com o consumidor. Para isso, utiliza-se a estratégia "SAVE" (solução, acesso, valor e engajamento), capaz de salvar empresas já consolidadas em tempos de incerteza e mudanças, a partir de uma visão mais inovadora. 2.2 CANAIS DE VENDAS Michel Porter (1980) diferenciou os três tipos de canais de venda em seu livro “Estratégia Competitiva”, os quais são: os Canais diretos, em que o produto ou serviço é vendido diretamente ao cliente final, sem a necessidade de intermediários; os Canais Indiretos, em que o produto ou serviço é vendido por meio de intermediários, como exemplo: distribuidores, atacadistas e revendedores; e Canais integrados, em que há combinação dos canais diretos e indiretos, onde a empresa utiliza ambas modalidades para alcançar o cliente. Para Porter, a internet foi fundamental para a criação de novos canais de vendas, permitindo às companhias expandirem sua presença para mercados que anteriormente não eram acessíveis, até vendendo diretamente para o consumidor final, garantindo um aumento da margem de lucro. Além disso, a internet beneficiou também os canais indiretos, possibilitando a criação de novos modelos de negócios, como os marketplaces, que são utilizados por empresas que buscam expandir sua presença online e alcançar novos clientes, através da grande capilaridade dessas parcerias com plataformas que atuam como facilitadores na venda dos produtos e serviços. Ademais, a internet não possibilitou só a criação de novos canais de venda, mas também fenômenos facilitadores que popularizaram ainda mais esses novos canais, dentre eles, os mais importantes são: a globalização, aumentando a competição entre as empresas e incentivando a busca por um público maior; a mudança no comportamento do consumidor, pela busca de maior comodidade e segurança em suas compras; e novas formas de pagamento, facilitando as compras onlines e abrindo novas oportunidades para os canais de vendas. 2.3 MARKETING DIGITAL Segundo Martha Gabriel (2010) o marketing digital é uma evolução do marketing tradicional, adaptado para as tecnologias e canais digitais, possibilitando a construção de relacionamentos perenes com os clientes, por meio da geração de leads, aumento da visibilidade e reputação da empresa, e consequentemente, aumento das vendas. As principais ferramentas de marketing digital são o site, o e-mail marketing, as redes sociais, o SEO (search engine optimization), o SEM (search engine marketing), o marketing de conteúdo, de influência e o mobile marketing. Dessa forma, permitindo que as empresas alcancem os clientes de forma personalizada e interativa, além de gerar um maior controle e mensuração dos resultados das campanhas, possibilitando aumento da eficiência. Conrado Adolpho Vaz (2011) desenvolveu o método dos 8Ps para planejar, executar e mensurar as campanhas de marketing digital, esse método consiste em 8 elementos que são essenciais para o sucesso do marketing digital de uma empresa. O primeiro P se refere à pesquisa de mercado e análise de dados, ajudando a entender as dores e desejos dos consumidores; o segundo passo é o planejamento do objetivo e das estratégias utilizadas no uso da campanha; o terceiro faz ênfase à produção de conteúdo de qualidade; o quarto é a a publicação, sendo importante definir os canais digitais que serão utilizados para atingir seu público-alvo; o quinto P é a promoção do conteúdo produzido, utilizando técnicas de publicidade online, SEO, marketing de influência, entre outros; o sexto P consiste na propagação, para alcançar a maior quantidade de pessoas possível, através da ação e compartilhamento de outros usuários; o sétimo P diz sobre a personalização da comunicação com o consumidor, atendendo suas dores de maneira mais eficaz; e finalmente o oitavo P que é sobre a precisão, ou seja, a mensuração e análise dos resultados da campanha em tempo real, para aprimorar continuamente as estratégias de marketing digital. 2.4 INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL E MACHINE LEARNING Segundo Russel & Norvig (2013) definiram inteligência artificial como a ciência que projeta e constrói agentes inteligentes, ou seja, entidades que analisam seu ambiente, raciocinam e agem com o propósito de atingir com sucesso seu objetivo. Os autores dividiram grande parte da inteligência artificial em 6 disciplinas, são elas: representação de conhecimento; processamento da linguagem natural; aprendizado de máquina; raciocínio automatizado; robótica; e visão computacional. Já para Leite & Neves (2019) a inteligência artificial é uma área da computação que visa a criar sistemas que possam realizar tarefas que normalmente exigem inteligência humana, incluindo a capacidade de reconhecer padrões em dados, resolver problemas complexos, tomar decisões baseadas em dados e aprender a partir de experiências passadas. Os autores ressaltam que a IA é uma área multidisciplinar, combinando técnicas e conceitos de ciência da computação, matemática, estatística, psicologia, entre outras. 2.5 IMPLEMENTAÇÃO DE INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL E TÉCNICAS DE MACHINE LEARNING NO MARKETING DIGITAL Para Neal Patel (2016) a evolução da IA e das técnicas de ML tornou o uso de tais ferramentas fundamentais para a estratégia de marketing digital, permitindo a automação de tarefas repetitivas, personalização de experiências de marketing em escala, análise avançada de dados, otimização contínua de campanhas com base de dados em tempo real e feedback dos clientes, podendo-se utilizar algoritmos para ajustar automaticamente elementos da campanha, maximizando os resultados e minimizando o desperdício de recursos. Embora Seth Godin (2018) reconheça o potencial dessas tecnologias, ele enfatiza a importância de utilizá-las de forma ética e focada na geração de valor para o cliente, de outra forma, tais ferramentas podem afetar a privacidade dos usuários, por conta da coleta de dados e uso não-autorizado, implícito e/ou não-declarado dos dados coletados cria-se a possibilidade de identificação do usuário com base em informações aparentemente anônimas, podendo expor informações confidenciais das pessoas. Outra barreira da implementação de IA e técnicas de ML no marketing digital das empresas, são as limitações quanto a dependência da qualidade dos dados, a necessidade de profissionais técnicos especializados e falta de objetividade nas metas a serem atingidas por meio da implementação de tais ferramentas, assim, não tornando-as tão simples quanto parecem. 3 METODOLOGIA O presente trabalho a ser elaborado foi realizado com o uso de metodologia de pesquisa qualitativa descritiva e estudo de caso. A revisão bibliográfica do trabalho contribuiu para embasar e definir os critérios para análise do estudo de caso a ser apresentado. O objetivo foi investigar e estudar o tema proposto com base em um caso real relacionado aos achados bibliográficos. De forma geral, a metodologia contribuiu para descobrir respostas para problemas por meio do emprego de procedimentos científicos. Quanto à abordagem, a pesquisa caracteriza-se pelo aprofundamento da compreensão do tema escolhido a partir da análise e o relacionamento de informações obtidas pela pesquisa bibliográfica e pelos dados laboratoriais obtidos. Este método tem como objetivo evidenciar os motivos de determinadas afirmações, não se preocupando em expor dados matemáticos para comprovar sua teoria, mas sim, analisá-la de forma ampla. O objetivo deste tipo de pesquisa é fornecer informações aprofundadas, permitindo que sejam produzidas novas informações a partir destas (GERHARDT; SILVEIRA, 2009). O trabalho é descritivo e de acordo com Oliveira (2011) trata-se de uma pesquisa com finalidade de descrever características de determinada população ou fenômeno, podendo estabelecer relação entre diversas variáveis. Assim, a principal característica do estudo descritivo é apresentar uma descrição detalhada do fenômeno, explorando as características da situação, e ainda estabelecer e discutir as relações existentes entre os eventos. A pesquisa descritiva foca em expor as características, e nãoem explicá-las. Segundo Oliveira (2011), a pesquisa conta com a realização de um estudo de caso, que se define por um estudo profundo de determinado fato ou fenômeno, o que permite uma investigação mais minuciosa da realidade apresentada. Trata-se de uma investigação empírica, que apresenta o fenômeno em seu contexto da vida real, permitindo que haja uma relação entre bibliografia e situação real. No presente trabalho, a empresa utilizada para o estudo atua na área do marketing. Para este caso, será discutida a relação entre o uso de tráfego pago para o aumento da eficácia do marketing digital. 3.1 CLASSIFICAÇÃO DA PESQUISA A essência de um estudo de caso é compreender e analisar uma decisão ou conjunto de decisões. De acordo com Gil (2002, p. 138), os estudos de caso podem ter um caráter exploratório, descritivo ou explicativo. Para este estudo em particular, a abordagem descritiva é a mais adequada. Conforme Gil (2002), a pesquisa descritiva visa identificar as características e variáveis relacionadas a um fenômeno, com base na teoria previamente descrita. Portanto, o objetivo deste estudo é compreender "como?" e "porquê?" as estratégias e ações de marketing digital aplicadas no tráfego pago influenciaram o desempenho da empresa que está sendo analisada, bem como examinar a influência de cada variável e estratégia para alcançar uma comunicação bem-sucedida para a promoção dos produtos da loja do estudo. 3.2 COLETA DE DADOS Para garantir a validade e a confiabilidade de um estudo de caso, segundo Robert Yin (2003), a coleta de dados deve ser abrangente e baseada em métodos e algumas das técnicas sugeridas são: observação do fenômeno em estudo, análise de documentos relevantes e entrevistas com participantes do processo com o intuito de obter informações detalhadas. Os dados a serem analisados a respeito dos resultados das campanhas de publicidade serão retirados do relatório semestral de resultados de campanha disponibilizados pela empresa Zara Marketing localizada em Americana, interior de São Paulo, também foram utilizados dados do gerenciador de anúncios da plataforma da Meta Ads, e relatórios obtidos a partir de entrevistas com os funcionários da própria empresa para a análise qualitativa da campanha analisada. Os dados retirados do gerenciador de anúncios da plataforma Meta Ads referem-se ao relatório semestral dos resultados do plano estratégico desenvolvido para campanhas mensais e sazonais visando à divulgação de produtos e promoções. Figura 1 Fonte: Facebook 2023, disponível em www.business.facebook.com/adsmanager O gerenciador de anúncios da Meta Ads é uma ferramenta altamente eficaz e personalizável para fornecer serviços de publicidade no Facebook e Instagram. Essa plataforma permite que os usuários criem campanhas publicitárias com opções de segmentação de público e posicionamento estratégico. Durante o período de veiculação dessas campanhas, os profissionais de marketing têm acesso a uma ampla gama de métricas para monitorar e analisar o desempenho de suas campanhas. Ao utilizar o gerenciador de anúncios da Meta Ads, é possível rastrear métricas como alcance, impressões, custo por impressão, custo por clique, tempo de exibição de vídeo e custo por compra. Essas métricas fornecem insights valiosos sobre o desempenho das campanhas, permitindo que os profissionais de marketing avaliem a eficácia de suas estratégias e tomem decisões informadas para otimizar o retorno sobre o investimento. Além disso, o gerenciador de anúncios da Meta Ads utiliza inteligência artificial e técnicas de machine learning para oferecer recursos avançados de segmentação de público, permitindo que os anúncios sejam direcionados para pessoas com interesses específicos, comportamentos de compra ou demografia selecionada. Isso ajuda a maximizar a relevância dos anúncios e a alcançar o público certo no momento certo. Figura 2 Fonte: Facebook 2023, disponível em www.business.facebook.com/adsmanager 3.3 ETAPAS DO TRABALHO Esse trabalho analisou criticamente o plano estratégico de campanhas desenvolvido pela Zara Marketing com o intuito de impulsionar as vendas de uma loja de veículos elétricos por meio de anúncios online, dessa forma, avaliando os objetivos das campanhas criadas, a criatividade da mensagem da campanha, as estratégias de canais de veiculação e as métricas e resultados; para assim, identificar aprendizados na área e propor ações corretivas para as estratégias futuras. Anteriormente neste trabalho, foi realizado o capítulo de revisão de literatura, fornecendo uma visão abrangente e atualizada de como a internet foi essencial para a criação de novos canais de venda, possibilitando o impulsionamento de vendas nos canais digitais através da adoção de estratégias de marketing digital, que hoje utilizam ferramentas de inteligência artificial e técnicas de machine learning, assim, ampliando o alcance e aumentando a eficácia das campanhas de publicitárias por meio de tráfego pago. Nesta primeira etapa, será apresentada a empresa de marketing a qual elaborou o plano estratégico das campanhas que serão analisadas e contará com a descrição do negócio que contratou a agência com o objetivo de impulsionar as vendas por meio de anúncios online. Além disso, serão incorporadas algumas métricas utilizadas com o intuito de analisar os resultados das campanhas, como indicadores de marketing digital. A segunda etapa mostra os resultados brutos do relatório semestral, assim, contará com uma menor quantidade de especificações, analisando puramente os números resultantes da soma de campanhas durante esses 6 meses, dessa forma, introduzindo os dados do relatório semestral para a criação de uma visão mais abrangente da estratégia. A terceira, foca em cada uma das campanhas criadas pela agência, a partir de uma análise crítica sobre o objetivo, a criatividade, as estratégias e o resultado, assim, identificar aprendizados sobre as campanhas e implementar melhorias para as futuras campanhas Tal análise será qualitativa quanto a qualidade do anúncio criado e quantitativa quanto aos resultados gerados da campanha com base na observação dos indicadores estabelecidos. Por fim, após destrinchar e analisar o resultado de cada uma das campanhas, será feita uma análise crítica do projeto estratégico de marketing realizado pela empresa Zara Marketing, com o intuito de verificar inconsistências e propor melhorias para o melhor atendimento de futuros clientes com base no Estado da Arte do marketing atual. 4 ESTUDO DE CASO O caso a ser estudado é um dos projetos estratégicos de marketing desenvolvido pela agência Zara Marketing localizada na cidade de Americana/SP. Este projeto foi desenvolvido para uma loja de scooters elétricos, com o intuito de aumentar as vendas da loja por meio de anúncios online. A loja, que não pode ser identificada devido ao seu contrato de confidencialidade com a agência, é uma das pioneiras no Brasil no quesito de mobilidade elétrica, atendendo todo o território nacional. Com mais de 4 mil motos vendidas a empresa conta com uma equipe de mais de 15 colaboradores distribuídos nas 4 lojas localizadas dentro do estado de São Paulo. A empresa se destaca pelo atendimento diferenciado e pela equipe especializada, com conhecimento técnico no segmento. O plano estratégico estabelecido pela Zara MKT foi pensado em conjunto com a equipe de vendas da loja, com base no lançamento de campanhas mensais e sazonais, visando promover os produtos e promoções. A estratégia consiste em veicular anúncios no Instagram e no Facebook com o foco de incentivar leads a entrarem em contato através de mensagens diretas (inbox), para que assim, a equipe responsável de vendas da loja assuma o atendimento dessas mensagens, fornecendo informações detalhadas sobre os veículos elétricos e conduzindo o processo até a venda ser concretizada. Dessa forma, a métrica de sucesso da agência não é aumentar a conversão em vendas, mas sim a conversão de impressões às postagens em conversas por mensagens iniciadas, então a responsabilidade de concretização da venda é de responsabilidade da equipe de vendas da loja. A principal finalidade dessa campanhas de marketing é direcionar o tráfego de mensagens para a equipe de vendas, com o intuito de gerar leads qualificados e aumentar as chances de conversão em vendas efetivas. A alocação da verba disponibilizada pela loja para essas ações de marketing é de R$1.200 mensais e foi feita de forma estratégica, considerando as diferentes campanhas e canais de divulgação. 4.1 OVERVIEW DO RESULTADO SEMESTRAL DA CAMPANHA O relatório semestral disponibilizado pela plataforma da Meta Ads possui uma gama diversificada dos dados de resultado dos anúncios de tráfego pago, com informações em diferentes níveis de profundidade. O relatório utilizado para essa análise contêm as informações das campanhas do período de dezembro de 2022 a maio de 2023, durante esse período, foi investido R$7.408,75 em tráfego pago, sendo desses R$7.071,9 investido no Instagram e R$336,85 investido no Facebook. Tais valores resultaram nos seguintes números: Figura 3 Fonte: Facebook 2023, disponível em www.business.facebook.com/adsmanager Para melhor analisar esses números são utilizadas métricas que nada mais são do que indicadores de marketing que medem o desempenho de campanhas publicitárias, assim, facilitando o entendimento do resultado obtido e estabelecendo uma escolha sob o padrão de mantimento da campanha, adaptação ou substituição. Alguns dos principais indicadores utilizados são: CTR (taxa de cliques) que é calculado dividindo o número total de cliques pelo número total de impressões, medindo a efetividade de um anúncio em gerar cliques; o CPM (custo por mil impressões) que para calcular divide-se o custo total da campanha pelo número total de mil visualizações, calculando o custo de exibição da campanha; o CPC (custo por clique), dividindo o custo total pelo número de cliques recebidos, medindo o desempenho e o custo efetivo de um anúncio; e a frequência, que se refere a quantidade de vezes que o anúncio é exibido para o mesmo usuário. Essas são as métricas automaticamente calculadas no relátorio da plataforma do Meta Ads. Figura 4 Fonte: Facebook 2023, disponível em www.business.facebook.com/adsmanager No relatório de resultados da camanha, a plataforma do Meta Ads também gera a segmentação das impressões e do alcance pelos diferentes públicos que o anúncio foi exibido, como sexo e idade, esse dado tem alta relevância para a seguimentação do público-alvo que a campanha está focada, para que possibilite a criação de leads que demonstram interesse em adquirir o produto, assim, aumentando a eficácia da campanha e o número de vendas concretizadas. Na imagem abaixo segue o perfil do principal público-alvo da campanha analisada: Figura 5 Fonte: Facebook 2022, disponível em www.business.facebook.com/adsmanager 4.2 ANÁLISE DO RESULTADO SEMESTRAL DA CAMPANHA Para analisar os números do resultado da campanha é essencial levar em consideração o alto ticket médio de R$12.000 da aquisição de um scooter elétrico, desse modo, não se pode comparar com as métricas padrões de marketing almejadas pelo varejo onde o ticket médio é bem menor. Então, quando levamos em consideração que o gasto total da campanha é bem inferior a venda de apenas um produtos, podemos afirmar que os indicadores analisados estão realmente satisfatórios e que o custo por mil impressões, e o custo por clique são irrelevantes comparados ao ticket médio de uma venda da loja, e apesar do CTR de 0,91% estar bem abaixo dos 3% almejados pelo setor de varejo, esse valor é totalmente compreensível se levarmos em consideração a receita média do brasileiro. Porém, o indicador de frequência maior que 2 é um sinal vermelho, representando que se gasta exibindo o anúncio 2 vezes para o mesmo usuário. Separando os resultados da campanha entre as mídias sociais utilizadas, Instagram e Facebook, é possível inferir diferentes eficácias na propagação do mesmo anúncio, calculando o CTR individual de cada umas delas, é para o Instagram de 1,64% e 2,19% para o Facebook, o CPM é de R$6,65 e R$13,16 respectivamente e o CPC é de R$0,4 para o Instagram e R$0,6 para o Facebook. Apesar do Instagram possuir um menor custo por impressão e por clique, o Facebook apresenta uma maior quantidade de cliques pelo total de impressões. Outro dado de grande valia é o perfil do público-alvo do produto, que em sua grande maioria são homens entre 18 e 55 anos. 4.3 ANÁLISE DO RESULTADO POR ANÚNCIO Nesta seção do trabalho será analisado individualmente cada anúncio utilizado na campanha durante o semestre relatado e os resultados alcançados por cada um deles, para isso, será levado em consideração o objetivo do anúncio, a criatividade da arte, os canais veiculados, e os resultados das métricas de marketing atingidas pela campanha. Antes do aprofundamento das análises de maneira individual é imprescindível examinar conjuntamente os dados de resultado de cada anúncio para compreender que as diferenças estratégicas geram respostas totalmente distintas em eficiência. Figura 6 Fonte: Facebook 2022, disponível em www.business.facebook.com/adsmanager Desse modo, é importante destacar a diferença entre o objetivo dos primeiros dois anúncios, “Campanha moto + overboard” e “Campanha produtos”, que são utilizados para promover a loja e gerar novos leads para o público em geral, sendo o primeiro anúncio mais apelativo, divulgando o bônus de um Overboard a partir da compra de um Scooter Elétrico, já o segundo é puramente focado na divulgação, indicando o segmento de vendas da loja e a localização de 2 lojas físicas. Já os anúncios “Campanha café da manhã” e Campanha dia das mulheres” foram campanhas utilizadas em datas específicas e públicos específicos, que foram o dia das mães e o dia das mulheres respectivamente, sendo a primeira o oferecimento de uma refeição para os filhos que levassem as mães para conhecer a loja em uma data comemorativa, assim, atraindo leads para a loja física, o anúncio de dia das mulheres foi projetado para comunicar a disponibilidade de condições especiais na compra de Scooters Elétricos, assim, incentivando a criação de leads dentro do público feminino, que possui menos impressões e é menos alcançados. Outro dado a ser destacado é a diferença do “Valor investido” nos anúncios, o primeiro “Campanha moto + overboard” teve um investimento de RS6.541,4, sendo aproximadamente 16 vezes maior que o investimento de tráfego pago para “Campanha produtos” e 32x maior do que o investimento recebido pelos outros dois últimos anúncios. Dessa forma, grandes diferenças de investimento geraram diferentes níveis de alcance e impressões, por isso, são utilizadas as métricas de marketing destacadas na seção anterior desse trabalho para medir a eficiência das campanhas, independentemente dos diferentes valores investidos em tráfego pago. 4.3.1Análise “Campanha moto + Overboard” Figura 7 Fonte: Criado por Zara MKT O anúncio oferece uma promoção interessante, na qual os clientes que comprarem o scooter elétrico K22X recebem um overboard gratuitamente, assim, apresentando uma estratégia atrativa, combinando um brinde interessante com o produto principal. A arte está bem alinhada com a promoção, destacando de início o scooter e posteriormente a escrita da promoção “GANHE UM HOVERBOARD”. Analisando as métricas obtidas com a campanha, o CPM de R$6,41 e o “Custo por conversas iniciadas por mensagem” de R$1,75 estão baixos, indicando a eficácia da campanha, destacando o intuito de tal que é gerar conversas iniciadas, para que o time de vendas atenda o lead para a concretização da venda, porém um número a ser melhorado é a frequência de quase 2, indicando que está se pagando para o anúncio ser exibido para o mesmo usuário 2 vezes. . 4.3.2 Análise “Campanha produtos” Figura 8 Fonte: Criado por Zara MKT Tal anúncio foca puramente na divulgação da loja, indicando o segmentao de atuação e a gama de produtos trabalhados, sendo destacados na arte. Com a análise dos indicadores é possível inferir o fraco desempenho de tal campanha, apresentando um CPM de R$14,41, sendo mais que o dobro do indicador da campanha passada e R$5,02 do custo por conversas inciadas por mensagem. Apesar do pior desempenho há de se destacar para a redução da frequência de tal campanha para o valor de 1,5, assim, é um ponto de destaque positivo para a campanha. 4.3.3 Análise “Campanha café da manhã” Figura 9 Fonte: Criado por Zara MKT O anúncio traz o benefício de um café da manhã na data comemorativa dos dias das mães, focando em um público menos expressivo segundo os dados do perfil médio dos resultados de impressões e alcance, apesar do benefício oferecido tal campanha foi altamente ineficaz, primeiramente por não atingir o objetivo final de gerar conversas por mensagens a partir da criação de leads, resultando em um custo por conversas iniciadas por mensagem de R$100. Grande culpa por parte do fracasso dessa campanha é não relacionar no anúncio em nenhum momento o segmento da loja ou oferecer um benefício relacionando aos produtos vendidos, assim, não criando motivação para a geração de leads. Apesar do grande fracasso dessa campanha, é importante evideciar que essa campanha teve a melhor taxa de frequência entre as campanhas analisadas, assim, para a métrica de frequência, pode-se utilizar os parâmetros utilizados para esse anúncio. 4.3.4 Análise “Campanha Dia das Mulheres” Figura 10 Fonte: Criado por Zara MKT Tal anúncio foi lançado em comemoração ao dia das mulheres, do mesmo modo que a camapanha passada, também focada em um público menos expressivo na compra de motos elétricas, apesar disso tal campanha apresentou resultados expressamente melhores. O anúncio divulga descontos na compra de um modelo de moto elétrica durante a semana do dia das mulheres. A campanha gerou um CPC de R$0,50 e um CPM de R$13,87, indicando um resultado posotivo a um custo relativamente baixo, o anúncio gerou 26 conversas iniciadas por mensagem, tendo um custo de R$7,69 por cada conversa inicada, evidenciando a grande queda de custo se relacionada a campanha de dia das mães. 5 Considerações finais Com o desenvolvimento do estudo de caso do plano estratégico semestral de campanhas promovidas por tráfego pago, criado para uma loja de scooter elétricos foi possível analisar os resultados alcançados pela ótica de uma agência de marketing. Como o plano de estratégias foi criado em conjunto com o time de vendas da loja, o parâmetro definido pela loja para mensurar o sucesso da campanha foi a capacidade de criar leads que iniciassem o contato através de conversas por mensagem, a partir disso, a loja que se responsabilizou pela condução das conversas, fornecendo informações detalhadas do produto até sua venda, por se tratar de um produto técnico. Dessa forma, a agência de marketing não possui acesso aos dados financeiros da loja, como número de vendas e receita, dificultando a mensuração da eficácia da campanha em critérios totalmente objetivos como a conversão em vendas, assim, se utilizou indicadores de marketing anteriormente introduzidos nesse trabalho para verificar o resultado semestral alcançado desse plano de marketing estabelecido. Além disso, também foram introduzidos no estudo o Estado da Arte dos principais conceitos relacionados ao tema como o desenvolvimento de ferramentas como a inteligência artificial e o machine learning, para otimizar o marketing digital, tais ferramentas são incorporadas nas campanhas através do investimento no tráfego pago, especificamente a Meta Ads nesse caso. Pela utilização de inteligência artificial e técnicas de machine learning, os anúncios veículados são otimizados através da segmentação avançada do público-alvo, analisando os dados da campanha em tempo real e ajustando automaticamente essas estratégias de segmentação; para isso, as plataformas de tráfego pago utilizam dados de navegação dos usuários como comportamentos de navegação, dados pessoais e características demográficas, direcionando os anúncios para seu público-alvo de forma mais precisa. Essas ferramentas também fornecem análises detalhadas de forma automática sobre o desempenho das campanhas, oferencendo métricas e insights valiosos , como as apresentadas nas capítulos anteriores do trabalho, como CPC, CPM, CTR e Frequência. Dessa forma, foi possível desenvolver um estudo sobre o plano estratégico estabelecido pela agência assim como avaliar de maneira objetiva, pela utilização de tais métricas, os resultados alcançados pelas campanhas promovidas, confirmando a efetividade do tráfego pago em gerar demanda a partir de um plano estruturado, contendo objetivo bem definido, análise do público-alvo, orçamento e cronograma e métricas. Para ganho de efetividade, a agência poderia fazer testes A/B antes do lançamento das campanhas , buscando identificar o que funciona melhor em termos de mensagem, criativo e segmentação de público e fazendo os ajustes para o lançamento. Referências Borden, N. H. (1964). O conceito de marketing mix. Revista Brasileira de Marketing, 13(2), 34- 43. Ettenson, B., Collier, D. A., & Verbeke, W. (2013). Accelerating the global expansion of multinational corporations. Harvard Business Review, 91(9), 52-59. Gabriel, M. (2010). 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