A KERV orgulha-se de ter contribuído para o guia «Melhores Práticas de Vídeo Orientado por Dados» do IAB (Interactive Advertising Bureau) , juntamente com empresas como a ABC, a Adobe, a CBS, a Google, a Hulu, a NBC, a SpotX, a Sony, a Verizon e outras. Este guia para profissionais de marketing constitui um recurso valioso do setor, que permite aos profissionais conhecerem a atualidade do vídeo orientado por dados, bem como os seus benefícios, melhores práticas, dicas, etc.
Consulte este importante documento do setor e veja os três exemplos de campanhas em destaque da KERV para a Carhartt, o eBay e a Fisher & Paykel. As informações que se seguem foram retiradas do site IAB.com. Clique no botão abaixo para ver o PDF completo.
Visão geral do projeto
À medida que os dados alimentam o ecossistema da publicidade digital e o consumo de vídeo continua a aumentar, o vídeo orientado por dados está a emergir como uma tática e estratégia de marketing poderosa, que permite às marcas apresentar narrativas inovadoras. O objetivo deste documento sobre melhores práticas é ilustrar como os profissionais de marketing podem utilizar os dados para orientar não só os esforços de segmentação, mas também os próprios recursos de vídeo e as mensagens criativas. Este documento destaca a atual situação do vídeo orientado por dados, os benefícios para os profissionais de marketing, dicas sobre como começar, melhores práticas e muito mais.
A IAB compilouestudos de caso sobre vídeo baseados em dadospara ilustrar como estes podem ser utilizados para orientar a própria criação do vídeo. Estesestudos de casoapresentam uma variedade de táticas e abrangem diversos setores de atividade.Clique aquipara ver os recursos de vídeo e conhecer os objetivos da campanha, os conjuntos de dados utilizados e os resultados.
Visão geral do vídeo baseado em dados
O vídeo orientado por dados (DDV) é simultaneamente uma estratégia e uma tática que permite aos profissionais de marketing utilizar os dados disponíveis para apresentar publicidade personalizada, através de uma segmentação precisa do público-alvo e de criativos de vídeo personalizados que permitem variações com base em sinais relativos ao público ou a outros fatores externos. Na base desta estratégia estão duas questões fundamentais: a quem se pretende mostrar este anúncio e que mensagem levará essa pessoa a dar um passo no sentido da próxima melhor ação?
(Fonte: Flashtalking)
Crescimento do vídeo baseado em dados
Benefícios
- Os consumidores apreciam a personalização: de acordo com um estudo da Epsilon, 80 % dos inquiridos indicaram que estão mais propensos a fazer negócios com uma empresa se esta oferecer experiências personalizadas e 90 % indicaram que consideram a personalização apelativa (Fonte: Epsilon, «The power of me: The impact of personalization on marketing performance», 2018)
- O vídeo personalizado pode resultar num planeamento de meios mais eficiente: ao exibirem anúncios mais relevantes, os profissionais de marketing poderão apresentar menos impressões, mas com maior impacto.
- O vídeo orientado por dados impulsiona o envolvimento: de acordo com a Innovid, verificou-se um aumento de 78% na taxa de envolvimento nas campanhas de vídeo orientado por dados (DDV), em comparação com os anúncios de vídeo pré-roll tradicionais (Fonte: Innovid, 2018 Global Video Benchmarks).
- Os profissionais de marketing apostam na DDV para impulsionar as vendas e o valor ao longo do ciclo de vida do cliente: de acordo com um inquérito da Verndale, a personalização é o fator mais importante para aumentar as vendas e melhorar a satisfação e a retenção dos clientes (Fonte: Verndale, janeiro de 2018). Além disso, um estudo da SundaySky revelou que as experiências de vídeo personalizadas podem melhorar o Net Promoter Score — que mede a lealdade dos clientes a uma marca — em 48 pontos ou mais (Fonte: SundaySky, «A Study of Personalized Videos Deployed by F500 Brands», fevereiro de 2019).
Sinais de dados utilizados para orientar a segmentação e o conteúdo criativo
- Contextual: conteúdo ao nível da página através de análise semântica (ou seja, títulos, conteúdo dos artigos) ou conteúdo ao nível do vídeo
- Dados demográficos (idade/sexo)
- Dados relativos ao dispositivo (marca/modelo do dispositivo, navegador, sistema operativo)
- Dados próprios (CRM, feeds de produtos, etc.)
- Dados de localização
- Exposição prévia ao anúncio (permite a transmissão sequencial de mensagens)
- Psicografia
- Histórico de compras
- Dados em tempo real (resultados desportivos, cotações da bolsa, previsão meteorológica, etc.)
- Comportamento no site (histórico de navegação, informações do carrinho)
- Comportamento dos espectadores (interações, envolvimento, tempo passado com elementos interativos)
- Informações sobre o espectador (nome próprio, data de nascimento)
- E muito mais
Considerações para a implementação de uma estratégia de vídeo baseada em dados
As funcionalidades variam consoante o canal e a plataforma
Melhores práticas
- Os dados orientam tanto o público como a criação:utilize os dados para identificar diferentes públicos e aplicar abordagens criativas significativas a cada segmento de público.
- Tenha sempre em conta onde o seu anúncio será visto:pense em como o anúncio em vídeo se irá integrar no ecossistema multiecrã, tire partido dos pontos fortes de cada ecrã e considere a tecnologia que pode utilizar para personalizar o seu vídeo.
- Pense no percurso do consumidor: as mensagensdevem adaptar-se ao longo desse percurso. Destaque a próxima melhor ação para o utilizador, com base no seu envolvimento com a marca.
- Assegure-se de que a estratégia de dados está em conformidade com a regulamentação em matéria de privacidade (ou seja, RGPD, CCPA):os dados de primeira mão serão os mais afetados pela regulamentação em matéria de privacidade, pelo que os profissionais de marketing devem desenvolver uma estratégia que não dependa a 100 % desses dados. Uma sugestão é criar uma lógica em cascata para a sua estratégia de dados. Por exemplo, os dados de primeira mão podem constituir o conjunto de dados prioritário, mas, caso o profissional de marketing não os possa utilizar, pode então recorrer a outro tipo de dados, como os contextuais.
Desafios
- Gestão de dados:Manter os dados próprios organizados e determinar como segmentar os seus próprios públicos-alvo pode ser um desafio.
- Qualidade dos dados:É necessário analisar minuciosamente os conjuntos de dados de terceiros para garantir que os métodos de segmentação e modelação do fornecedor são fiáveis e que os dados estão atualizados. Para mais informações, visite datalabel.org.
- Falta de recursos:De acordo com um inquérito da Sailthru a profissionais de marketing do Reino Unido e dos EUA, mais de 4 em cada 10 inquiridos afirmaram que a falta de tempo, de pessoal e de dinheiro tem dificultado os seus esforços de personalização(Fonte: Sailthru, outubro de 2017). Nota: Os fornecedores que oferecem serviços geridos podem atenuar os desafios relacionados com os recursos e ajudar a pôr em prática programas de personalização.
- Questões regulamentares:Por muito que os profissionais de marketing se concentrem em alcançar o público certo, é importante ter também em conta a necessidade de evitar o público errado (ou seja, cumprir a regulamentação COPPA e a idade mínima legal para consumo de álcool (LDA))
Considerações sobre a veiculação de anúncios
VAST: O VAST 4.x (ou seja, o VAST 4.0 e versões posteriores) introduz os conceitos de «Pedidos de Anúncios» e «Modelos Interativos VAST» – ambos podendo ser utilizados para suportar algum nível de conteúdo dinâmico.
VPAID (Nota: a especificação para anúncios interativos passará do VPAID para o SIMID): O VPAID permite níveis mais complexos de interação para vídeos orientados por dados. Por exemplo, os blocos de anúncios VPAID podem alterar-se em resposta à interação do utilizador.
Medição
- Vá além do clique:os KPIs tradicionais, como a taxa de visualização completa de vídeos e os cliques, devem ser ponderados em relação a indicadores mais precisos de sucesso, como as conversões, no caso de campanhas baseadas no desempenho, e o tempo de permanência, no caso de campanhas de branding e de notoriedade.
- Estabelecer valores de referência:Os profissionais de marketing podem criar valores de referência através da realização de testes A/B. Por exemplo, exiba primeiro uma versão genérica do vídeo para estabelecer um valor de referência para as taxas de abandono e de conversão. Em seguida, exiba o vídeo otimizado para compreender o seu desempenho em comparação com esse valor de referência.
- Testar e iterar:Verifique o desempenho da campanha semanalmente ou de duas em duas semanas e ajuste a sua estratégia com base nesse desempenho. Os testes podem ser tão simples como um teste A/B ou tão sofisticados como um teste multivariável.
Estudos de caso sobre vídeo baseados em dados
Os seguintes estudos de caso em vídeo interativos são exemplos da KERV Interactive. Clique aqui para ver a lista completa de estudos de caso.
1. Carhartt + KERV Interactive
- Objetivo da campanha:Direcionar tráfego para o site da Carhartt através de funcionalidades interativas, com o objetivo de impulsionar as vendas e aumentar a notoriedade da marca
- Dados:Comportamento dos espectadores. Foram obtidas informações sobre quais peças de vestuário específicas da Carhartt os consumidores estavam a interagir no vídeo original da Carhartt. Foi apresentado ao espectador um anúncio sequencial com base na peça da Carhartt com a qual este interagiu. O exemplo de vídeo personalizado apresentado foi exibido a alguém que interagiu com o casaco da Carhartt no vídeo original.
- Resultados: CTR: 2 % de CTR no vídeo personalizado contra 1 % no recurso original. Taxa de interação: 7 % no vídeo personalizado contra 5 % no recurso original. Tempo médio de interação com o vídeo: 45 segundos no vídeo personalizado contra 30 segundos no recurso original. Tempo médio de interação com os objetos: 127 segundos.
- Definição de «Taxa de interação»: Soma de todas as interações com a marca no vídeo (em relação às impressões). As interações incluem o guardamento de cenas, a seleção de fotogramas, o destaque de objetos (com um temporizador específico), links para objetos e cliques em botões.
- Definição de «tempo médio de interação com o vídeo»: é a diferença entre o primeiro registo temporal de interação e o último registo temporal de atividade no leitor. Os exemplos começam normalmente com a função «Guardar Cena» ou «Selecionar Fotograma», e o último registo temporal corresponde a uma conclusão, a um salto ou a uma saída através de um link externo.
- Definição de «tempo médio gasto a interagir com objetos»: O primeiro registo temporal é ativado quando um utilizador clica ou toca no objeto dentro do fotograma em pausa; quando o utilizador sai da caixa de texto ou retira o cursor, é registado um registo temporal de saída para este cálculo. A KERV Interactive calcula então as diferenças entre estes registos temporais, por objeto, para determinar o tempo médio gasto ao nível do objeto ou o tempo gasto a interagir com um objeto específico.
2. Fisher & Paykel
- Objetivo da campanha:cliques qualificados no site e tempo de permanência no site.
- Dados:Comportamento dos espectadores. A KERV Interactive direcionou a sua abordagem a grupos específicos de utilizadores interativos e excluiu os utilizadores que já tinham saído do vídeo.
- Resultados: 2,61 % de CTR no vídeo personalizado, contra 0,14 % no recurso original. 20 % de taxa de interação, contra 0,62 % no recurso original.
- Definição de «Taxa de interação»: Soma de todas as interações com a marca no vídeo (em relação às impressões). As interações incluem o guardamento de cenas, a seleção de fotogramas, o destaque de objetos (com um temporizador específico), links para objetos e cliques em botões.