O marketing digital trabalha, invariavelmente, com dados de clientes. 

O problema é que muitas estratégias, especialmente as menos maduras, não têm muitos pontos de angariação desses dados. 

A partir disso, um ciclo se forma: a marca começa a produzir conteúdo Topo de Funil para angariar leads e dados, têm relativo sucesso, e repete essas estratégias ad-infinitum. 

Dados de clientes são gerados a todo momento, e de várias fontes diferentes. Algumas delas nem são relacionadas com o marketing digital. Sua experiência como gestor, vendedor ou diretor também geram dados — mesmo que indiretos. 

Hoje vamos conversar sobre a maioria das formas de gerar, armazenar e ativar dados de clientes. Sempre com ética e responsabilidade acima de tudo. 

Vamos lá? 

Entendendo as diferentes fontes de dados de clientes — primários, secundários e terciários

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É importante entender que os dados de clientes não vêm já empacotados e tagueados. Esse tratamento precisa ser feito pela marca. 

Dados gerados por formulários do Google Ads, por exemplo, só vão vir tagueados se as tags de eventos forem cadastradas corretamente dentro do Search Console. 

Da mesma forma, os dados que os SDR geram nas suas diferentes formas de abordagens com leads e clientes também precisam ser cadastrados no CRM de acordo com as normas de compliance da empresa. 

Dados são gerados por regras escritas por pessoas. A maior parte dos problemas de dados não cadastrados corretamente acontece quando essas regras são ignoradas ou nem sequer existem. 

Ao longo do texto — no próximo tópico, especificamente — vamos conversar sobre como fazer essa classificação e quais softwares usar para essa finalidade. 

Mas, por enquanto, vamos focar nos tipos de dados de clientes que podem ser gerados por uma marca — os primários, secundários e terciários. 

Acompanhe: 

Dados primários

São dados gerados pela própria marca através de ações que ela mesmo conduz.

Uma forma interessante de pensar nos dados primários é entender que eles são fornecidos diretamente para a marca pelos leads, ou coletados a partir de interações diretas entre o lead e a marca, sem espaço para dúvidas. 

Ou seja, essas interações acontecem em ambientes controlados pela própria empresa, com base legal e expectativa clara de uso por parte do lead ou prospect.

É como se a marca dissesse: essa ação busca angariar dados, você está ciente e concorda em fornecê-los para nós? 

Esse consentimento muitas vezes está nas entrelinhas, mas há clara intencionalidade da marca em adquiri-los e usá-los. 

Se alguém responde algo nas redes sociais da marca, por exemplo, a pessoa está consentindo que a sua resposta é um sinal observável e que a marca vai realizar essa observação de acordo com as políticas de uso da plataforma. 

Da mesma forma, ações mais diretas também são muito comuns: alguém que deixa os dados diretamente em formulários para baixar um lead magnet, por exemplo. 

Geralmente, os dados primários são coletados por essas vias: 

• Formulários proprietários (cadastro, demo, download, inscrição);
  
  
• Comportamento em site, app ou produto (eventos, navegação, uso de funcionalidades);
  
  
• Histórico de compras e transações;
  
  
• Interações de CRM, vendas e pós-venda;
  
  
• E-mail marketing e automações (aberturas, cliques, respostas);
  
  
• Chatbots, atendimento e suporte;
  
  
• Pesquisas próprias, NPS e feedbacks declarados.

Como você pode ver, os dados primários são iniciados, na maioria das vezes, pela própria marca. 

Essa é uma boa regra para essa categorização. É importante manter esses dados categorizados e organizados porque eles dizem bastante sobre a intencionalidade do lead. 

Os dados primários costumam indicar leads mais qualificados, e normalmente indicam ações posteriores — como a necessidade de nutrir esse lead. 

Agora vamos conversar sobre dados secundários, que também são úteis, mas que não vêm necessariamente com essa carga extra.

Acompanhe: 

Dados secundários 

Os dados secundários são o primeiro nível de intermediação de dados de clientes dentro de uma estratégia de marketing. 

Eles não são gerados pela própria marca diretamente, mas têm alguma relação com ela ou com o segmento em que ela está inserida. 

Vamos para a lista para ficar mais claro: 

• Dados compartilhados por parceiros estratégicos;
• Bases de co-marketing e campanhas conjuntas;
• Dados de marketplaces e plataformas integradas;
• Enriquecimento via ferramentas que cruzam dados próprios com bases externas;
• Informações transacionais ou comportamentais obtidas via acordos comerciais.

A intermediação aqui pode ocorrer de diversas formas. Demos o exemplo no início do texto das opiniões de um SDR sobre determinado cliente após uma visita. 

Vamos supor que o SDR chega para uma reunião de negócios com um lead, e percebe que há 50 pessoas trabalhando no departamento. O lead não havia informado previamente a quantidade de funcionários na empresa. 

O SDR então faz uma qualificação secundária — ela não foi obtida via formulário próprio, mas com seus próprios olhos ele percebeu que o cliente é fit. 

Na prática, dados secundários costumam complementar os dados primários, ampliando visão de mercado, perfil ou comportamento, porém com menor carga de intencionalidade e menor precisão na leitura individual do lead.

Agora vamos passar para os dados terciários, que apresentam uma intermediação bem maior: 

Dados terciários 

Os dados de clientes de origem terciária são os que já não são gerados ou intermediados de forma alguma pela marca original. 

Ou seja: o único ponto de contato entre a marca e esses dados terciários é através da própria intermediação. 

Vamos para a lista que logo no primeiro item já trouxemos o exemplo perfeito de dados terciários: 

• Cookies de terceiros e dados de ad networks;
• Dados de data brokers e bases compradas;
• Relatórios de mercado e estudos setoriais;
• Pesquisas públicas e bases estatísticas abertas;
• Dados agregados, anônimos ou modelados por terceiros.

Os cookies de terceiros são ótimos exemplos de dados terciários acionáveis. Eles são usados no Google Ads, por exemplo, para ampliar o alcance de anúncios. 

Porém, o único ponto de contato entre o dado e a marca é o próprio Google Ads. Não é possível entrar em contato direto com esses dados, que são mediados pelo Google. 

Você não vai conseguir fazer uma campanha para “pessoas que acessaram o site do meu concorrente”, por exemplo. 

Porém, é possível construir uma segmentação de pessoas que se interessam pelo conteúdo que o seu site e que os seus concorrentes produzem, produtos que vendem, etc.

A marca não acessa o cookie, o identificador ou o histórico. Ela acessa interfaces de segmentação e modelagem dentro do ecossistema do Google. 

Tirando essa funcionalidade mais específica dentro do Google Ads, dados terciários geralmente operam dentro de uma realidade de análise de mercado, ajudando a marca a entender melhor seu público. 

Porém, o uso indiscriminado, sem autorização e antiético de dados terciários pode ser entendido até como black hat. 

Cold e-mailing em bases compradas pode acarretar banimentos no Gmail, e mesmo que não acarrete, ainda gera menos retornos e pode “sujar” um domínio, que tem mais chances de cair em caixas de spam mesmo quando realizar disparo para bases quentes. 

Como normalmente a organização de dados de clientes é feita? 

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Existem alguns níveis diferentes de organização de dados de clientes, mas é sempre interessante aderir a uma política “todas as estradas levam à Roma”. 

A centralização dos dados possibilita que os dados de clientes captados das mais variadas fontes realmente trabalham a favor da marca. E nesse sentido, sempre vamos recomendar o CRM como centralizador oficial. 

A principal questão que gera dúvidas tanto em iniciantes quanto em marcas mais maduras é justamente como esse transporte é feito. 

Como os dados convergem em direção ao CRM? Quais são as configurações em diferentes plataformas que são feitas para privilegiar essa convergência, ou até possibilitá-la? 

A forma que vamos conversar sobre essa caminhada dos dados aqui é bem simples de entender. Indo do nível menos complexo para o mais: 

• Integrações nativas e API abertas: quando os dados chegam ao CRM automaticamente ou com integrações mínimas via API aberta;
  
  
• Integrações com tagueamento prévio e APIs fechadas: é necessário configurar e taguear os dados previamente, e em alguns casos solicitar a API da plataforma ou realizar a integração com apoio do suporte técnico das duas plataformas;
  
  
• Input manual: processo assíncrono e dependente de pessoas operando o sistema para funcionar; 

Vamos conversar sobre os caminhos que vão até o CRM nos itens logo abaixo. Acompanhe: 

Importante: o CRM não é a única forma de integrar os dados de clientes a uma operação. Continue a leitura que, no próximo tópico, vamos pensar em alternativas tanto mais simples quanto mais complexas. 

Integrações nativas, APIs abertas e automações de marketing

A integração nativa ocorre quando esses ingredientes estão funcionando juntos:

• A API já existe,
• A autenticação já está abstraída,
• O mapeamento de campos já está pré-definido,
• A manutenção não é responsabilidade do usuário.

Os três primeiros pontos são técnicos, e resultam no quarto ponto: o usuário final — o gestor, a diretora, o SDR — não precisam realizar a integração manualmente, via códigos, criação de tokens, configuração de endpoints, etc. 

Em poucas palavras: a integração é considerada nativa porque a complexidade técnica — APIs, autenticação e mapeamento — já está abstraída pelas próprias plataformas.

Um exemplo clássico é a plataforma de marketing que já é integrada ao CRM, ou faz parte do mesmo ecossistema que o CRM. 

Para citar uma marca brasileira: a RD Station, plataforma de marketing, tem conexão nativa com a RD Station CRM. 

Veja alguns outros exemplos logo abaixo: 

• Formulários de landing pages que enviam leads diretamente para o CRM (nome, e-mail, telefone, empresa);
  
  
• Chatbots integrados ao CRM que criam ou atualizam contatos automaticamente a cada conversa iniciada;
  
  
• Ferramentas de automação de marketing que registram eventos básicos, como abertura de e-mails e cliques, já associados ao contato;
  
  
• Plataformas de anúncios que sincronizam conversões com as plataformas de marketing, que enviam para os CRMs; (ex.: lead ads);

Nem sempre essas integrações são automáticas. O último exemplo, de Leads Ads, requer um software intermediário, como as plataformas de marketing. 

Porém, a integração por essas vias é mais simples e padronizada. A autenticação é simples, feita diretamente dentro das plataformas, e alguém com conhecimento intermediário consegue realizá-la em poucas horas. 

É o caso, por exemplo, da configuração de campanhas de remarketing. Nesse cenário, o pixel da Meta atua como um coletor de eventos comportamentais que alimenta as plataformas de anúncios. 

A associação desses eventos aos contatos no CRM acontece por meio de integrações complementares — como APIs, UTMs, identificadores de clique etc. da ferramenta de automação de marketing — que permitem estruturar e transportar os dados corretamente.

O usuário final não precisa criar tokens, fluxos personalizados ou configurar endpoints. 

Geralmente, os próprios CRMs criam trilhas de treinamento para explicar essas automações, que são feitas por interfaces simples de drag n’ drop ou copiando e colando identificadores em páginas específicas, acessadas no próprio browser. 

Integrações com tagueamento prévio e APIs fechadas

Aqui, temos dados que não nascem nas estruturas pré-definidas de plataformas de marketing ou outras ferramentas que se comunicam de forma mais simples — ou até direta — com os CRMs. 

Vamos para os exemplos e depois continuamos a conversa: 

• Eventos de uso do produto enviados para o CRM a partir de um backend próprio ou ferramenta de product analytics;
  
  
• Dados enriquecidos por ferramentas externas (dados firmográficos, score de crédito, tamanho da empresa) que entram via integrações customizadas;
  
  
• Leads originados em sistemas de terceiros (marketplaces, parceiros, plataformas proprietárias) que precisam de mapeamento de campos;
  
  
• Atualização de status, scores ou atributos baseada em regras mais complexas, fora das automações padrão.

Vamos pensar em um exemplo de e-commerces. Suponha que você tenha um e-commerce próprio e use uma dashboard fora do padrão comercial para organizar todos eles. 

Por exemplo: você não usa o Magento para criar a dashboard, mas sim um sistema com backend próprio criado por uma desenvolvedora, usando tecnologia proprietária. 

Os dados gerados no seu e-commerce e marketplace passam diretamente para a dashboard, que tem configurações específicas para capturar esses dados. 

Como a tecnologia da dashboard é proprietária, não é possível integrá-la diretamente e out of the box com sistemas CRM padrão. É necessário contatar a desenvolvedora para que ela faça o plug via API com esses sistemas. 

Mesmo que os dados sejam primários — o comportamento de compra de um determinado usuário, por exemplo — a integração com o CRM não é feita em um ambiente mais simples, e nem pode ser conduzida pelo usuário final sem instruções da desenvolvedora. 

A maioria dos sistemas CRM também não se responsabiliza pelo suporte nesses casos, não sendo possível entrar em contato com eles solicitando um treinamento ou um boarding guiado. 

Input manual 

Aqui estamos falando de casos onde o input no CRM é feito por pessoas manualmente. 

É o caso de dados secundários gerados por SDRs em reuniões que mencionamos anteriormente, mas não apenas. 

Imagine o seguinte cenário: uma empresa de segurança patrimonial com SDRs próprios que fazem visitas técnicas a leads Fundo de Funil como parte do esforço de vendas ABM. 

O SDR vai em uma das 5 reuniões marcadas para o dia. Consultando o CRM antes de chegar via app mobile, ele percebe que faltam algumas informações: 

• Não há informações sobre a diretoria de compras da empresa; 
• Não há informações sobre a quantidade de filiais; 
• Não há informações sobre a quantidade de câmeras na empresa. 

O último ponto é importantíssimo, já que a empresa trabalha com segurança patrimonial e vende, dentre outras soluções, câmeras de segurança. 

Quando o SDR chega para a reunião, os dois primeiros pontos ficam evidentes. Mas como ele é bem observador, percebe também que todas as câmeras da empresa estão ou desligadas ou precisando de manutenção. 

Após sair da reunião, ele é a única pessoa que tem acesso a essa informação. Se ele não inseri-la manualmente no CRM, ninguém mais da empresa vai ter acesso a ela. 

A imputação manual dessas informações é padronizada em várias empresas que lidam com vendas de forma madura. 

Call centers, por exemplo, têm regras de governança e compliance específicas para isso, exigindo responsabilidades do agente de atendimento na adição das informações, além da checagem pelos seus supervisores diretos. 

E isso nos leva ao próximo e último ponto do texto: e se alguém não tiver um CRM? Como fica a captação de dados de clientes e sua organização? 

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Como organizar dados de clientes sem um sistema CRM? 

O sistema CRM é o passo natural que empresas maduras nas vendas dão em direção a ainda mais maturidade e performance. 

Porém, o que acontece com marcas que não usam um CRM, seja por limitação de orçamento, pessoal ou até de conhecimento?

Muitas empresas menores estão sentadas sobre verdadeiras minas de ouro. Dados de clientes em cadastros de lojas de bairro, por exemplo. Se a loja os trata apenas como segurança jurídica ou ativação no caso de inadimplência, ela perde performance. 

E essa perda é completamente em vão. Apesar dos CRMs serem de extrema importância para a organização dos dados e sua ativação em campanhas de marketing, não trabalhá-los só porque não há CRM é prejuízo. 

Não o prejuízo direto, mas aquele que é gerado quando você não atua no máximo das suas capacidades. 

Logo abaixo vamos pensar juntos em algumas formas de organizar os dados de clientes que você já tem mesmo sem um CRM. Acompanhe: 

1 - Defina uma identificação mínima + contexto de interação com a marca

Se você já está captando dados de clientes, esse é o momento de rever suas práticas e se perguntar — eu estou captando dados relevantes? 

Se você ainda nem pensou em captar esses dados, se pergunte — quais informações são relevantes para a minha marca, caso eu decida usar esses dados?

Geralmente, a identificação mínima dos clientes contém: 

• Identificação pessoal; 
• Endereço; 
• Informações de contato; 
• Histórico de compras. 

Essa é uma identificação mínima funcional aplicada na maioria das empresas que exigem pelo menos algum tipo de cadastro. 

Você pode expandir esses critérios e exigir mais pontos, mas compensa avaliar a disponibilidade dos seus clientes em oferecer tantas informações assim. 

2 - Escolha uma plataforma para organização dos dados do cliente 

O CRM pode ser substituído caso seja necessário, mas o seu conceito, ou o que ele representa, raramente pode ser ignorado. 

CRM é uma sigla para Customer Relationships Manager, ou seja, uma plataforma para gerenciar a forma com que você lida com seus clientes, inclusive com os dados dos seus clientes. 

A ideia do CRM é que você centralize seus dados para que fique mais fácil organizá-los e usá-los quando a necessidade surge. 

Você não precisa necessariamente de uma plataforma paga para lidar com isso, especialmente em empresas menores. 

Antes dos computadores existirem, isso era feito com papel e caneta. Hoje, você pode usar ferramentas como: 

• Google Forms; 
• Planilhas; 
• E-mails organizados por pastas; 
• Notion; 
• Airtable; 

Etc. O importante é ter três elementos principais: 

• Entrada de dados — aqui, o próprio Google Forms já resolve muito bem, especialmente se integrado com o Google Sheets. As informações já são adicionadas automaticamente na planilha. Veja como; 

• Organização dos dados — eles podem ser visualizados e editados, com permissões personalizáveis; 

• Exportação dos dados — é importante que seja possível exportar e imprimir, sempre que você precisar, a lista completa dos dados de clientes. 

E isso nos deixa com apenas um último passo para montar sua estrutura de CRM sem necessariamente contratar um CRM. Veja: 

3 - Determine regras de compliance para captar e tratar os dados de clientes

Importante: consulte a LGPD para entender os ordenamentos legais da captação de dados de clientes. 

O último ponto a se considerar é como criar uma disciplina de captura de dados dentro da sua empresa. Quando captá-los? Como abordar o cliente? 

A maioria das empresas opta por seguir um padrão simples: se vendeu, é necessário gerar um cadastro. 

Porém, você também pode criar regras relacionadas a captação de leads, usando o mesmo Google Forms + Google Sheets sugerido no tópico anterior. 

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O principal é entender que os dados de clientes são acionáveis para qualquer empresa, grande ou pequena. 

Se não é possível investir em um CRM agora, vale a pena trabalhar com o que é possível fazer — comece aos poucos, vá se desenvolvendo, crie heurísticas e regras próprias, mas não perca o foco. 

Isso é marketing data driven, mesmo em pequena escala. Acesse nosso material sobre o tema hoje para entender como ampliar sua estratégia ou iniciá-la do zero. 

E obrigado pela leitura! Deixe seu comentário para ajudar os próximos leitores. 

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