Compartilhar

Mulheres do Digital – Representatividade e evoluções nas segmentações

Mulheres do Digital – Representatividade e evoluções nas segmentações

Em uma realidade de marketing (e, por que não, de sociedade) em que muitas vezes o gênero exerceu uma função representativa de determinadas características para um grupo específico de indivíduos, não há como negar que dados demográficos (como gênero ou idade) ainda direcionam muito as estratégias de marketing existentes em pleno 2021.

Assim, ainda que a forma como olhamos e consideramos identidade de gênero esteja mudando e evoluindo, seja como comunidade ou como marca/anunciante, na prática essa transformação não acontece de uma hora pra outra. Isso se reflete em diferentes aspectos no mercado de marketing: em posicionamento de marca, cultura interna, publicidade, definição de target e segmentação, e tantos outros fatores. 

Falando por exemplo de anúncios publicitários, em uma pesquisa realizada pelo Google em parceria com o Instituto Geena Davis, desde 2017 e analisando mais de 2,7 milhões de anúncios veiculados no YouTube em 51 países diferentes, foi constatado que personagens homens foram ouvidos 1,5 mais vezes do que as mulheres.

Além disso, elas têm menos diálogos nas categorias de Educação & Governamental (26%), Automotiva (24%) e Comércio & Indústria (21%), enquanto possuem mais espaço de fala nas categorias de Varejo (54%), Bens de Consumo Não Duráveis (52%) e Saúde (49%). E aí surgem as questões do porquê existe um espaço de fala maior para algumas categorias que acabam simplesmente reforçando um estereótipo. Por que uma mulher fala menos em anúncios de carros do que de produtos de limpeza ou supermercados?

Indo além, pegando como exemplo o Super Bowl – um dos maiores eventos esportivos mundiais, conhecido por ser o jogo final do campeonato da NFL (National Football League), principal liga de futebol americano dos Estados Unidos -, existe grande relevância e alcance do ponto de vista publicitário para as marcas e, majoritariamente, marcas que querem se comunicar com o público masculino. Mas de acordo com uma pesquisa realizada pela Nielsen, as mulheres representavam cerca de 46% a 47% da audiência do Super Bowl, de 2014 a 2018.

Ainda assim, os anunciantes demoraram e demoram a ultrapassar a pré-concepção de quem eles entendem como a audiência do evento e se preocupar, de fato, com a representatividade. É importante ressaltar que, além disso simplesmente ser a coisa certa a ser feita, de acordo com a pesquisa do Google em parceria com o Instituto Geena Davis, essa representatividade também traz melhores resultados para o negócio – no YouTube, anúncios com um número proporcional de personagens homens e mulheres renderam 30% mais visualizações do que outros vídeos predominantemente com personagens masculinos.

Falando mais especificamente de ações online, aqui cabe discutir além da própria peça publicitária ou do criativo. O olhar é válido pelo menos sob dois pontos de vista: a segmentação (por parte do anunciante) e a entrega (por parte do veículo ou da ferramenta).

Começando pela segmentação, em um cenário em que a disponibilidade e visibilidade em relação a uma maior variedade de dados (de comportamento, navegação, interesses, interações, tipo de dispositivo utilizado, histórico de compras, momento da jornada etc.) é cada vez mais presente, o conjunto dessas características com certeza pode dizer muito mais sobre a probabilidade de uma pessoa converter, engajar, interagir ou fidelizar com uma marca do que o fato dela se identificar como mulher, por exemplo.

Plataformas como CDPs (Customer Data Platform) ou mesmo soluções de data lake construídas integrando fontes de dados de analytics, CRM, mídia, vendas etc. conseguem trazer maior enriquecimento de audiências através de uma complexidade maior e de um conjunto de fatores a serem cruzados para construir segmentos que, de fato, conversem com o momento de compra de determinada marca ou produto.

Ou seja, isso só reforça novamente que, quando a estratégia de mídia deixa de ser simplificada e reduzida à identificação de gênero e pré-concepções, por exemplo, além da companhia simplesmente cumprir seu papel  como marca e como sociedade, ela também consegue obter melhores resultados. De acordo com a Olay, marca norte-americana de produtos dermocosméticos pertencente à Procter & Gamble (P&G), desde que há dois anos eles passaram a buscar potenciais usuários de algo ao invés de “mulheres de 25 a 54 anos”, eles gastaram 10% menos e atingiram um crescimento de vendas 20% maior.

Agora quando olhamos sob o aspecto da entrega dos anúncios, aqui entram outras questões que envolvem algoritmos e não necessariamente uma escolha consciente do anunciante. Claro que a segmentação da audiência escolhida é levada em consideração, mas a partir daí também existe uma conciliação com os mecanismos de entrega da própria ferramenta ou veículo que direciona as comunicações ao público, e que prioriza os anúncios que possam ser mais relevantes para cada pessoa. Mas a questão que surge é: como essa relevância é realmente identificada? 

Não é novidade surgirem estudos e casos apontando comportamentos enviesados de entregas de anúncios e comunicações, inclusive de grandes veículos e ferramentas. Mas o que é importante ressaltar aqui é que esses algoritmos simplesmente reproduzem comportamentos que são ensinados a eles, regidos por regras que também foram passadas por uma ou mais pessoas. Isso significa que o que deve ser discutido é se quem é responsável por criar essas regras, escolher as amostras, coletar esses dados e as variáveis, selecionar o modelo mais adequado, fazer correlações e todas as outras atividades envolvidas, é capaz também de ensinar esses algoritmos a buscar a diversidade.  

Letícia Pozza, cientista de dados, explica: “Imaginem que a gente precise criar um algoritmo para selecionar os melhores CEOs do mundo. Se fizermos esse estudo nos EUA, onde mais de 80% dos CEOs são homens brancos, dificilmente o algoritmo vai selecionar uma mulher ou um negro. Quando elaboramos regras baseadas no histórico que temos, o algoritmo perpetua esse histórico desigual”. E ainda podemos ir além: “Segundo estudo da Universidade de Washington, apenas 11% das fotografias do gigantesco acervo do Google relacionam a busca pela palavra-chave “CEO” empresárias. Por outro lado, mulheres são maioria nas ilustrações de enfermeiras (86%) e atendentes de telemarketing (64%).”

Assim, isso só reforça a importância de aprimorar não só os algoritmos para que eles deixem de reproduzir estereótipos, como também uma preocupação que essas discussões e debates em prol da diversidade aconteçam cada vez mais e de forma ativa – isso passa inclusive por maior representatividade também na formação das próprias equipes e lideranças encarregadas em atuar diretamente na construção e visão dessas tecnologias. Aqui não estamos falando somente de responsabilidade corporativa, mas também e principalmente do aspecto social e humano.

Em resumo, o uso dos dados e das tecnologias para marketing precisa, urgentemente, acompanhar e ter responsabilidade ao abordar e incentivar a inclusão, representatividade e diversidade que muitas vezes na própria sociedade ainda caminha a passos mais lentos do que o desejado. Seja fazendo um uso mais inteligente e consciente da riqueza de dados para alcançar as audiências que façam sentido e melhorar os resultados, construindo equipes mais diversas e representativas que tragam essas discussões e pensamentos inicialmente na cultura, mas também refletindo na atuação e posicionamento das companhias, ou até mesmo revendo os conceitos e estereótipos ultrapassados desde o momento de planejamento de uma campanha, até a criação, configuração, identificação de público e monitoramento dos resultados.

O que mais você e cada anunciante, publisher, agência, plataforma e todos nós podemos fazer para contribuir para uma realidade mais inclusiva, diversa e verdadeiramente representativa?

Autora: Mônica Fukumoto, Business Analytics Manager na DP6 e vice-presidente do Comitê de Gestão de Dados e Audiências do IAB Brasil