Antes de ativar fluxos, integrar APIs ou personalizar jornadas, é preciso falar a língua do Martech. Se a criatividade segue no centro do Marketing, a infraestrutura tecnológica passou a ser o motor que permite que ela escale. Esse glossário apresenta os principais termos que estruturam esse universo, organizados em blocos temáticos para facilitar a consulta e mostrar como cada peça se conecta na construção de estratégias mais inteligentes, eficientes e orientadas por dados.
1. Dados e Arquitetura
First-party data: em portugues, podem ser entendidos como 'dados próprios' ou 'dados coletados diretamente pela empresa'. Elas são as informações captadas pela marca por meio de interações reais do usuário, como navegação, compras, preenchimento de formulários ou no momento de atendimento. Inclusive, eles se tornaram essenciais diante do fim dos cookies de terceiros;
Data Lake: um 'lago de dados' (em tradução literal), é um repositório que armazena grandes volumes de dados em seu formato bruto ? sejam eles estruturados ou não. Desse modo, eles permitem processamento flexível e análises avançadas;
Data Warehouse: é um banco de dados estruturado, com informações organizadas para consultas rápidas, relatórios e análises de negócio. Por ser um repositório analítico, o 'armazém de dados' é mais rígido que o Data Lake, porém ideal para a tomada de decisões estratégicas;
Customer Data Platform (CDP): a Plataforma de Dados do Cliente (em tradução literal) unifica informações de diferentes fontes e cria perfis individuais e persistentes dos consumidores. Desse modo, é fundamental para personalização, segmentação e orquestração de jornada;
ETL/ELT: são os processos que movem dados de um sistema para o outro. O Extract, Transform, Load (ETL) trata-se do movimento de extrair, transformar e depois carregar essas informações no novo local. Já o Extract, Load, Transform (ELT) envolve extrair, carregar e fazer a transformação apenas dentro do destino, prática que costuma ser mais ágil.
2. Automação e Integrações
Automação de Marketing: uso de plataformas para executar, agendar e personalizar ações automaticamente, como envios de e-mail, nutrição de leads e segmentações;
Triggers: os 'gatilhos' (em tradução literal) são os responsáveis por disparar as ações automáticas citadas anteriormente. Um exemplo é o envio de um e-mail quando o usuário abandona o carrinho ou entra em uma página específica;
Workflow: sequência de processos e etapas organizadas em uma tarefa, o 'fluxo de trabalho' (em tradução literal), define uma ordem de ações com base no comportamento do usuário, nas condições e nas regras de negócio;
Application Programming Interface (API): as 'Interfaces de Programação de Aplicações' (em tradução literal) servem como uma ponte para conectar diferentes softwares, permitindo que eles troquem dados e funcionalidades de maneira padronizada, segura e eficiente. Elas são a base das integrações modernas e das superautomações;
Webhook: trata-se de uma forma de integração baseada em eventos. Sendo assim, quando algo acontece em um sistema, ele envia automaticamente uma notificação para outro sistema.
3. Inteligência Artificial
IA generativa: tipo de Inteligência Artificial capaz de criar textos, imagens, áudio, códigos e outros conteúdos a partir de comandos. Exemplos populares são ChatGPT, Midjourney e Claude;
Large Language Model (LLM): os 'Modelos de Linguagem de Grande Escala' são um tipo avançado de IA, treinado em vastas quantidades de dados de texto para compreender e gerar linguagem natural de forma semelhante à humana. O ChatGPT também se enquadra como um LLM;
Small Language Model (SLM): os 'Modelos de Linguagem Pequenos' também são um tipo de IA avançada, que consegue compreender e gerar linguagem natural. O que os diferencia dos LLMs é a quantidade menor de dados que acessam, sendo utilizados para tarefas mais específicas;
Fine-tuning: o 'ajuste fino' (em tradução literal), é o processo de ajustar um modelo de IA já treinado a partir de dados específicos da empresa, tornando-o mais especializado em determinado domínio;
Modelos híbridos: é a combinação entre modelos abertos (como o ChatGPT) e modelos proprietários internos, o que garante mais segurança, precisão e personalização.
4. Publicidade e Mídia
Data Management Platform (DMP): as 'Plataformas de Gerenciamento de Dados' (em tradução literal) são geralmente voltadas à Publicidade Programática. Elas são utilizadas para gerenciar e segmentar audiências com base em dados anônimos;
Adtech: conjunto de tecnologias aplicadas à Publicidade Digital que otimizam a compra, a venda, a segmentação e a análise de anúncios digitais;
Publicidade Programática: é a compra automatizada de mídia digital usando algoritmos que analisam comportamento e contexto em tempo real;
Demand Side Platform (DSP): em tradução literal, pode ser chamada de 'Plataforma do Lado da Demanda', mas nada mais é do que uma plataforma para compra automatizada de mídia. É uma ferramenta usada por anunciantes para adquirir inventários de anúncios de forma automatizada e inteligente.
5. Personalização e Jornada
Segmentação dinâmica: são grupos de usuários atualizados em tempo real com base em comportamento, atributos e interações recentes;
Hiperpersonalização: é o uso de dados e IA para criar comunicações e ofertas altamente customizadas. O objetivo é que sejam praticamente únicas para cada indivíduo;
Orquestração de jornada: coordenação entre múltiplos pontos de contato com o consumidor para entregar a mensagem certa, no momento certo e no canal adequado.
6. Infraestrutura Martech
Stack Martech: é o conjunto de ferramentas, plataformas e integrações que formam a arquitetura tecnológica de uma operação de Marketing;
Omnichannel: a estratégia omnicanal integra múltiplos canais, sejam eles on-line ou off-line, para oferecer uma experiência contínua e coerente ao usuário;
Edge Computing: a 'computação de borda' é uma estrutura que processa dados de forma local, em vez de enviá-los para um data center centralizado na nuvem. Isso reduz a latência, melhora o desempenho, aumenta a eficiência e permite o processamento de dados em tempo real;
Low-code/No-code: a primeira se refere a 'pouco código' enquanto a segunda trata-se de 'sem código'. São termos usados para definir ferramentas que permitem criar aplicações, fluxos e automações sem conhecimento avançado de programação, democratizando a tecnologia dentro dos times de Marketing.
Alavancar essas tecnologias é fundamental para otimizar operações e potencializar o crescimento de negócios a longo prazo. Por isso, o cenário de tecnologia para Marketing conta com um espaço dedicado neste portal. Acompanhe na editoria ColetivaTech.