Nunca presenteie alguém na China com um relógio e não deixe gorjetas para garçons ou outros funcionários no Japão. Insights sobre essas diferenças culturais podem atingir até campanhas efetivas de marketing; que definitivamente não devem incluir em mídias chinesas anúncios de relógios se você não quiser destruir sua marca. É o que explica o CEO da Eyeota, Kevin Tan, neste artigo.

A tecnologia de anúncios permite que marcas cheguem longe, lançando mão da tecnologia para atingir audiências desejadas em praticamente todos os países. É importante, contudo, levar em consideração o fator cultural na coleta e análise de dados de audiência, especialmente desafiador na Ásia.

Em um ecossistema programático, quanto mais dados você tiver, melhor. Contudo, a qualidade dos dados é importante também. O fator humano é relevante na compra programática porque a decisão de compra é feita por pessoas, mas nem todos os vendors pensam igual em termos de alcance, escala ou profundada.

Um elemento importante é a capacidade de considerar a cultura em data analytics.

O mundo é feito de diferentes indivíduos com backgrounds e culturas diferentes, com discursos em uma multiplicidade de línguas. Anunciantes podem alcançar o máximo ROI de seus investimentos em publicidade apenas quando fecham parcerias com um fornecedor de dados com a expertise necessária para colocar na equação o fator cultura e língua, e suas diferenças, na coleta de dados.

Por que isso é importante? Utilizar dados humanos pode ajudar marcas na entrega de mensagens direcionadas para o usuário correto, no tempo certo.

A abordagem ‘hiperlocal’

A cultura é significativa para o marketing online porque estabelece o palco para marketing estratégico direcionado. O comportamento do consumidor é tipicamente similar para certas geografias, por isso, a maior parte do investimento em anúncios nos Estados Unidos, por exemplo, é direcionado a uma audiência específica que fala uma ou duas línguas. É mais fácil construir um sistema que é escalável para atingir 350 milhões de pessoas e disseminar a mesma linguagem usando a mesma abordagem.

As coisas mudam dramaticamente quando você começa a desenhar um sistema em escala global para sete milhões de pessoas. É quando você precisa considerar a escala de um mercado global — bilhões de pessoas que falam centenas de línguas, milhares de sistemas de distribuição diferentes e milhões de canais de mídia e suas oportunidades.

A chave para fazer sentido disso tudo é usar uma abordagem hiperlocal. Como fornecedor de dados, Eyeota coleta e entende dados em uma base local. Para isso, precisamos ser sensíveis à cultura local e entender o comportamento do consumidor em um contexto local. Ao manter nossos pés em fatores culturais impactando cada mercado, nós visamos alcançar diversidade e adaptar ao ecossistema local, o que eu acredito que nos coloca em uma posição de fornecedor de dados third-party em um nível global.

Com a natureza fragmentada da Ásia e a complexidade das línguas locais, é desafiador coletar dados de qualidade em larga escala. Particularmente no sudeste asiático e partes da Europa, uma falta de audiência local impede o planejamento de targeting de campanhas em escala. Até agora.

Se você olhar is melhores anunciantes do mundo, que administram marcas como Coca Cola, Procter & Gamble, General Motors, Volkswagen e Unilever, eles são semelhantes na maneira específica em que adaptam suas estratégias de marketing para diferentes países. Do momento em que eles decidem entrar em novos mercados, até ao analisar como as pessoas são influenciadas nas decisões de compra, até o ponto final de compra em si.

Marcas internacionais precisam adotar uma abordagem hiperlocal quando coletam dados para cada novo mercado, e entender nuances dos hábitos de compra do consumidor. Uma abordagem única para todos não funciona; especialmente quando você tenta levar uma estratégia de coleta de dados dos Estados Unidos para, vamos dizer, Japão ou China.

Pegue por exemplo o setor automotivo, no qual anunciantes são propensos a usar dados de audiência — especialmente no segmento de intenção de compra — para encontrar sentido no processo de compra de um carro novo.

O cenário de compra de um automóvel é muito diferente de uma pessoa nos Estados Unidos, onde carros têm preço moderado, comparado com Cingapura, onde você precisa considerar o Certificado de Elegibilidade (COE, na sigla em inglês), adicionando uma quantia considerável no preço de um carro. Com essas diferenças econômicas em mente, a estratégia de coletar e analisar dados é muito diferente de um mercado para outro.

A região Ásia-Pacífico, por si só, é uma das mais diversas do mundo, com muitos usuários proficientes em diversos idiomas. A multitude de linguagem na região torna ainda mais importante levar em consideração essas diferenças no processo de coleta de dados.

O que isso significa é que anunciantes precisam saber as línguas do seu mercado algo a fim de atingir o usuário certo com a peça correta.

É apenas quando a localização é parte de uma estratégia que a coleta de dados pode operar com base em idiomas, normas e metáforas usadas por toda uma comunidade. O processo de localização precisa também capturar as variações no uso de uma linguagem. Anunciantes estão mais propensos a adquirir um snapshot de sua audiência desejada com dados aprofundados que levam essas diversidades em consideração.

A melhor maneira para fornecedores de dados coletarem dados de audiência com base local é por meio de parcerias locais relevantes com publishers e proprietários de dados. Fizemos isso globalmente na Europa e nas Américas, e na Ásia-Pacífico temos parcerias com veículos na Austrália, Nova Zelândia, Taiwan, Hong Kong, Japão e Sudeste Asiático. Dados se tornam mais ligados ao comportamento de consumidores ao termos em mente as nuances de culturas e idiomas em cada mercado em todo o processo de coleta de dados.

O mundo é feito de bilhões de indivíduos, mas uma coisa em comum é o desejo de ser atingido no nível individual. Com os dados corretos, marcas podem continuar relevantes e se engajar com os consumidores globalmente.Diferenças culturais precisam ser consideradas na análise de dados

Texto originalmente publicado no ExchangeWire UK.