Como identificar novos públicos para sua marca com dados
Descubra como usar dados e lookalike audience para identificar novos públicos e expandir sua marca com as soluções de segmentação da Serasa Experian.
Identificar novos públicos com dados significa cruzar o histórico da sua base de clientes com informações de mercado para localizar audiências lookalike: perfis com alta afinidade e propensão de conversão que ainda não foram impactados pela sua comunicação.
A Serasa Experian faz essa combinação com soluções como Insights Hub, Clone Express e Audiências Digitais, unindo dados próprios de CRM ao maior ecossistema de big data da América Latina para entregar clusters qualificados, com menor custo de aquisição e ativação direta nos gerenciadores de mídia.
Por que isso importa agora
Campanhas de alcance amplo e bases genéricas tendem a gerar desperdício de verba e leads pouco qualificados, pressionando o custo de aquisição em um cenário de mídia cada vez mais competitivo.
Como a primeira e maior Datatech do país, a Serasa Experian reúne dados cadastrais, de crédito e comportamentais de pessoas físicas e jurídicas que permitem qualificar audiências antes de qualquer veiculação, reduzindo o risco de investir em públicos com baixa propensão de conversão.
Segmentar clientes x descobrir novos públicos: qual é a diferença?
São dois movimentos complementares, mas distintos, de qualquer estratégia de mídia orientada por dados.
Segmentação de clientes
Consiste em analisar, organizar e classificar consumidores que já fazem parte da base: pessoas ou empresas que já interagem, compram ou demonstram interesse recorrente pela marca. É a etapa que sustenta relacionamento, nutrição de leads e aumento do lifetime value.
Descoberta de novos públicos
Tem outro foco: identificar perfis ainda não impactados pela comunicação, mas com alta afinidade com os produtos ou serviços da marca. O objetivo é localizar potenciais clientes com grande probabilidade de conversão, ampliando o alcance sem desperdiçar orçamento com audiências pouco qualificadas.
A Serasa Experian potencializa esse processo cruzando dados próprios da base de clientes com o seu ecossistema de dados, por meio de soluções como o Insights Hub, para mapear e recomendar clusters ideais para a expansão de audiência.
Como funciona o cruzamento de base de clientes com dados de mercado
O processo começa avaliando variáveis da base atual, como comportamento de compra, dados demográficos, localização, histórico de engajamento e preferências declaradas. Em seguida, modelos estatísticos e de inteligência analítica cruzam essas informações internas com o ecossistema de dados da Serasa Experian para localizar novos clusters com padrões de consumo semelhantes.
É nesse ponto que entra o Clone Express: a partir de uma listagem de clientes, a solução gera uma audiência lookalike customizada, com perfil semelhante aos melhores clientes já existentes, ampliando de forma inteligente o público-alvo da marca. O resultado é uma comunicação direcionada a pessoas ou empresas com real potencial de conversão, com custo de aquisição reduzido.
Riscos e cenários quando a descoberta de público é feita sem dados qualificados
• Investimento em audiências amplas com baixa propensão de conversão, elevando o CAC.
• Uso de fontes de dados desatualizadas ou pouco confiáveis, distorcendo os clusters gerados.
• Ausência de critérios de governança e consentimento, gerando exposição em relação à LGPD.
• Modelos de lookalike construídos sobre bases pequenas ou pouco representativas, reduzindo a precisão da expansão.
Os 4 tipos de segmentação que alimentam a descoberta de públicos
O processo de segmentação de audiência pode ser dividido em quatro tipos essenciais, cujo cruzamento é o que revela perfis emergentes e oportunidades de crescimento:
• Geográfica: localização, região, clima e outros fatores espaciais.
• Demográfica: idade, gênero, renda, escolaridade e profissão.
• Psicográfica: valores, atitudes, estilo de vida e interesses.
• Comportamental: padrões de compra, engajamento, uso de produtos e canais.
A Serasa Experian aplica essa lógica no Mosaic, que classifica a população brasileira em 12 grupos e 40 segmentos a partir de mais de 400 variáveis de comportamento e estilo de vida, e no Mosaic Business, que mapeia empresas brasileiras em 7 grupos e 54 segmentos. Já os Modelos de Afinidade agrupam indivíduos com maior propensão à compra de produtos ou serviços específicos.
Critérios para escolher um parceiro de dados para descoberta de públicos
Critério | Pergunta a fazer | Por que importa |
Origem e qualidade dos dados | As fontes são próprias, atualizadas e auditáveis? | Modelos de lookalike só são confiáveis se a base de referência for robusta. |
Conformidade e ética | Como o consentimento e a LGPD são tratados no cruzamento de bases? | Reduz risco jurídico e reputacional na ativação de mídia. |
Precisão dos modelos | Como a propensão de conversão é validada antes da ativação? | Evita desperdício de verba em públicos pouco qualificados. |
Integração com mídia | O cluster gerado é ativável diretamente nas plataformas de mídia? | Determina a velocidade de execução da campanha. |
Suporte analítico | Há relatórios e recomendações contínuas, não apenas entrega pontual? | Sustenta testes de hipótese e refinamento contínuo dos públicos. |
Como a Serasa Experian resolve
A Serasa Experian oferece um portfólio de Marketing Services que vai do estudo de audiências à ativação digital.
O Insights Hub permite segmentações avançadas de público e análise de risco combinando dados cadastrais e de crédito; o Clone Express gera uma audiência lookalike customizada a partir da sua própria base de clientes; e a solução de Audiências Digitais combina big data e inteligência analítica para segmentar as audiências mais propícias à conversão e entregá-las diretamente nos gerenciadores de anúncio.
Também é possível combinar o Mosaic, o Mosaic Business e os Modelos de Afinidade para aprofundar o perfil comportamental e a propensão de compra do público.
Como a primeira e maior Datatech do país e um dos maiores ecossistemas de big data da América Latina, a Serasa Experian sustenta esses modelos com escala e dados atualizados de pessoas físicas e jurídicas, reduzindo riscos operacionais e elevando a precisão da segmentação frente a bases genéricas de mercado.
Validando a descoberta de públicos: como testar as hipóteses
Modelar novos públicos é apenas parte do trabalho, validar hipóteses é o que garante resultados consistentes.
• Rodar campanhas-piloto com a audiência recém-identificada, acompanhando a conversão em tempo real.
• Comparar públicos tradicionais e novos clusters por meio de testes A/B.
• Monitorar o desempenho em dashboards dinâmicos que permitam ajustes rápidos.
• Aplicar controles estatísticos para refinar continuamente os modelos de lookalike.
O que é uma audiência lookalike?
É um público criado a partir de características semelhantes às dos clientes mais engajados e lucrativos de uma marca. Na Serasa Experian, essa audiência é gerada pelo Clone Express, um lookalike customizado a partir de uma listagem de clientes fornecida pela empresa.
Descoberta de novos públicos substitui a segmentação de clientes atuais?
Não. São processos complementares: a segmentação sustenta o relacionamento com a base atual, enquanto a descoberta de públicos amplia o alcance para perfis com afinidade ainda não impactados pela marca.
Quais dados são usados para construir um público lookalike?
Variáveis geográficas, demográficas, psicográficas e comportamentais da base de clientes, cruzadas com o ecossistema de dados da Serasa Experian, incluindo modelos como Mosaic, Mosaic Business e Modelos de Afinidade, para localizar clusters com padrões de consumo semelhantes.
Como saber se um novo público está performando bem?
Por meio de campanhas-piloto, testes A/B contra públicos tradicionais e acompanhamento de métricas de conversão em dashboards, ajustando o modelo continuamente.
Fonte: Serasa Experian
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