Vantagens dos Dados Estruturados na Retenção de Clientes

Bom, se você tem uma empresa, sabe bem que a jornada do consumidor não termina após ele concluir a venda. Na verdade, um dos principais objetivos e desafios é fidelizar aquele cliente. Mas e se nós dissermos que, nessa missão de retenção, os dados estruturados podem ser seus grandes aliados?

Aqui vai um detalhe importante: neste post, “dados estruturados” significa informações organizadas em tabelas/CRM para análise e tomada de decisão. Isso é diferente da marcação de dados estruturados no Google, que é um código (schema) usado para ajudar buscadores a entenderem páginas — um tema mais ligado a SEO do que a retenção.

Se você conhece o universo do Inbound Marketing, já deve ter ouvido falar a respeito da análise de dados. Afinal, sejam quais forem os produtos e serviços,toda empresa recebe uma enxurrada de dados continuamente. Mas cá entre nós, o importante mesmo é o que você tem feito com esses dados.

Na hora de organizar essas informações, aqui, na Mkt4Edu, apostamos nas melhores tecnologias para uma análise precisa e eficiente, principalmente em se tratando de campos como Data Science, Big Data e inteligência analítica, que podem ajudar a sua empresa a utilizar os seus dados da melhor forma possível. 

Caso a retenção de clientes também seja um dos seus objetivos, essas informações são essenciais para uma estratégia mais assertiva. Mas antes de chegarmos nesse assunto, primeiro, é importante que você entenda o que são os dados estruturados e qual a sua maior diferença entre o não estruturado.

Dados estruturados na retenção de clientes: como aplicar no dia a dia

Dados estruturados, aqui, são informações organizadas em tabelas e CRMs para análise e tomada de decisão — não a marcação de código (schema) usada por buscadores. Na prática, são dados com campos padronizados (nome, tipo e formato) que facilitam armazenar, consultar e comparar informações com rapidez. Quando conectados a dados semiestruturados (como eventos do site, logs e integrações em JSON/XML), eles ajudam a entender comportamento, identificar risco de churn e criar oportunidades de reengajamento. Com isso, sua estratégia sai do “achismo”, ganha consistência e melhora a retenção com decisões baseadas em sinais reais, métricas e KPIs.

• • Padroniza campos e registros para leitura e consulta rápidas.

  • Facilita controle, pesquisa e delimitação de informações do público.

  • Ajuda a entender hábitos, perfil, resistências e histórico do cliente.

  • Sustenta decisões estratégicas com dados sólidos e consistentes.

  • Apoia correções e melhorias contínuas com métricas e KPIs.

O que você vai ver no conteúdo de hoje

• O que são dados estruturados (neste contexto) e como eles funcionam na prática.

• A diferença entre dados estruturados, não estruturados e semiestruturados.

• Exemplos comuns: CRM, planilhas, bancos relacionais, documentos e redes sociais.

• Como o “schema” (campos e tipos) ajuda a armazenar e consultar dados com rapidez.

• Como dados de comportamento e integrações (JSON/XML) se conectam ao CRM para retenção.

• As 3 principais vantagens na retenção: conhecer o cliente, decidir melhor e ser mais assertivo.

• Como métricas e KPIs ajudam a corrigir rotas e gerar novos insights.

• Por que confiança, transparência e segurança (LGPD) impactam a experiência e a retenção.

Continue a leitura desse post e descubra, agora, como o processo de análise de dados pode contribuir para suas estratégias de marketing.

Dados estruturados: o que é e como funciona na prática?

Se você é um leitor assíduo do nosso blog, já deve ter lido por aqui sobre análise de dados. Esse é um processo fundamental nas estratégias tanto de captação como de retenção. Mas apesar de ser uma tática tão importante, há quem não saiba, exatamente, como funciona o dado estruturado na prática, logo, hoje, estamos aqui para explicar de forma descomplicada.

Em resumo, os dados estruturados são aquelas informações que estão em um formato claramente estabelecido. Geralmente, esses dados já têm um padrão predefinido e uma fácil leitura. 

Na prática, dados estruturados vs dados não estruturados se diferenciam pelo esquema: no estruturado, cada campo tem nome e tipo (texto, número, data etc.) e os registros seguem esse padrão. Um CRM, por exemplo, pode guardar “Nome”, “E-mail”, “Curso de interesse” e “Status do lead” em colunas — e isso continua sendo estruturado porque respeita o schema.

O ganho do estruturado é ter um padrão claro para armazenar e consultar dados com rapidez. Se surgir a necessidade de coletar um novo tipo de informação, o caminho é ajustar o conceito de schema (por exemplo, criando um novo campo “Motivo de cancelamento” como texto), em vez de misturar valores fora do tipo definido.

Planilhas e bancos de dados relacionais (como os usados em CRM) são exemplos clássicos de dados estruturados. Já formatos como XML e JSON costumam aparecer como dados semiestruturados: eles trazem marcações e padrões, mas com mais flexibilidade de campos e hierarquia — algo bem comum em integrações e eventos de produto.

Com essas informações bem organizadas por meio dos dados estruturados, você terá uma maior praticidade para controlar, pesquisar informações ou, até mesmo, delimitar os dados. Além disso, com a estrutura desses dados predefinidos, ainda é possível analisar as respostas do seu público-alvo de forma prática.

Imagem: Relatórios e gráficos ajudam a transformar dados estruturados em decisões para aumentar a retenção de clientes.

Dados estruturados e não estruturados: qual a diferença?

A principal diferença entre ambas as classificações de dados está na sua formatação. Se, por um lado, os dados estruturados têm uma ordem estabelecida, por outro, nos dados não estruturados, a sua empresa pode não conseguir identificar uma organização clara.

Como o próprio nome diz, esse tipo de dado não possui uma estrutura bem definida e também não é limitado a planilhas ou tabelas. Ou seja, os dados estruturados e não estruturados são completamente opostos; enquanto um tem um padrão, o outro não. 

Lembra do exemplo que apresentamos no tópico anterior? Nele, você não pode adicionar nenhum caractere diferente, certo? Já nos dados não estruturados, isso não é um problema, dá para mesclar números e textos sem complicações, pois as informações são dinâmicas e, até mesmo, flexíveis.

Um exemplo dos dados não estruturados são os documentos do Word, as apresentações no Powerpoint ou mesmo as nossas redes sociais.

No dia a dia da retenção, você também vai encontrar dados semiestruturados: eventos do site (cliques, páginas visitadas), logs de uso de produto e integrações via API (JSON/XML). Eles são valiosos porque mostram comportamento — e, quando conectados ao CRM, ajudam a prever risco de churn e oportunidades de reengajamento.

Agora que você entendeu a principal diferença e como funciona na prática ambas as classificações, vamos ao que interessa. Você está aqui para saber como eles podem contribuir para sua retenção, certo? E esse é o tema do nosso próximo tópico.

Veja também:

• Data Analysis: Conheça realmente seu cliente e erre menos
• Business Intelligence, Data Science e Marketing: qual a relação
• O que é data science e como se aplica no Marketing

3 vantagens dos dados estruturados nas suas estratégias de retenção 

Ok, nesse ponto, você deve estar se perguntando qual é a finalidade da análise de dados estruturados na sua retenção, certo? Para responder a sua dúvida, separamos as três principais vantagens de agregá-los à sua estratégia de Marketing. Vamos lá?

1. Ajuda a conhecer de fato o seu cliente 

Você conhece o seu cliente? Mesmo que a sua resposta tenha sido "sim", nós sabemos que o comportamento do consumidor não é algo imutável, pelo contrário, muda a todo momento. Mas como criar estratégias assertivas com esse comportamento em constante mudança?

É nesse ponto que a análise de dados é uma grande aliada! Para obter a satisfação do cliente e manter sua empresa sempre atualizada, a análise de dados estruturados ajuda você a armazenar e organizar as informações sobre o comportamento do seu consumidor e utilizá-las de maneira eficaz. 

Com os dados estruturados, a sua empresa tem em mãos informações preciosas sobre hábitos de consumo, demográficos, perfil, motivos para resistência e, até mesmo, o tempo de negociação. E é claro que tudo isso ajuda a sua marca não só a conhecer o seu consumidor como, de fato, entender a fundo as suas ações e obter clientes satisfeitos.

2. Auxilia na tomada de decisões estratégicas  

Imagine só criar as suas táticas somente com fatos subjetivos e "achismos". É como dar um tiro no escuro, e poderia ser um prejuízo financeiro e tanto, afinal, você não estaria utilizando nenhum dado real sobre o seu cliente na sua estratégia. 

Mas calma: com tecnologias que usamos para integrar CRM, atendimento e dados de comportamento (ex.: acessos, engajamento e histórico), dá para sair do “achismo” e decidir com base em sinais reais. Quanto mais consistente for o padrão de cadastro e atualização dessas informações, mais confiáveis ficam as análises para retenção.

Com a análise das informações, é possível tomar decisões de forma facilitada, racional e segura, baseadas em dados sólidos sobre o seu cliente. Além disso, é possível analisar o processo da jornada do consumidor até o presente momento e demonstrar, na hora de atender ao cliente, mais autoridade e confiança.

3. Contribui para estratégias mais assertivas 

E já que estamos falando de retenção, você sabe bem que na missão de fidelização, as estratégias de marketing têm um papel fundamental e podem influenciar na permanência do seu cliente. 

Mas para criar táticas mais assertivas, sabemos que é essencial conhecer as dificuldades e necessidades do seu cliente. Nesse ponto, já deu para notar como os dados estruturados podem ajudar bastante, não é? 

Com as informações que citamos anteriormente, a sua equipe de marketing consegue compreender as ações do seu cliente, criar estratégias e alcançar o objetivo principal: a fidelização. Mas calma que não termina por aí! Com a utilização das métricas e KPIs, a sua equipe ainda pode descobrir dados que produzem novos insights. 

Bom, se você não sabe o que são KPIs, não precisa se preocupar que vamos lhe explicar, combinado?! KPI é uma espécie de ferramenta para medir o desempenho de determinado processo, sabe? Em um breve resumo, KPI ou key performance indicator é um indicador-chave de desempenho.

Ou seja, com os dados bem estruturados e somados aos indicadores de desempenho, é possível fazer certas correções necessárias e impulsionar a sua equipe a elaborar estratégias de retenção mais certeiras.

Vamos combinar que utilizar os dados estruturados têm sido só vantagem até agora, não é? Afinal, além de direcionar a sua equipe, a análise dessas informações contribui diretamente para um marketing de conteúdo mais assertivo.

Se conhecer o seu público pode contribuir para a sua tática de retenção, não conhecê-lo pode fazer com que você o perca para a concorrência. Para evitar isso, é hora de começar a implementar softwares na sua empresa e utilizar essas informações a seu favor dentro das suas táticas de Inbound.

Só que retenção também passa por confiança: ao coletar e ativar dados, garanta base legal, transparência e segurança conforme a Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais (LGPD). Além de reduzir risco, isso melhora a experiência — porque o cliente entende por que você está pedindo dados e como eles vão gerar valor no relacionamento. 

E já que estamos falando das suas estratégias de marketing e novas tecnologias, não deixe de conferir o nosso site e descobrir como o time de especialistas aqui da Mkt4Edu pode transformar o seu processo de retenção de clientes.

erguntas frequentes sobre dados estruturados e retenção de clientes

O que são dados estruturados neste contexto e por que isso importa para retenção?

Dados estruturados, aqui, são informações organizadas em tabelas e CRMs para análise e tomada de decisão. Isso importa para retenção porque cria um padrão claro de armazenamento e consulta, permitindo acessar rapidamente histórico, perfil, hábitos e sinais do comportamento do cliente. Com dados padronizados, a empresa consegue controlar e pesquisar informações com mais praticidade, além de analisar respostas e interações do público-alvo com mais eficiência. Na retenção, essa organização ajuda a sair do “achismo” e trabalhar com sinais reais, apoiando ações mais consistentes para fidelização e reengajamento.

Qual a diferença entre “dados estruturados” (tabelas/CRM) e a marcação de dados estruturados do Google?

Neste conteúdo, “dados estruturados” significa informações organizadas em tabelas/CRM para análise e decisões, usadas para entender cliente e apoiar retenção. Já a marcação de dados estruturados do Google é um código (schema) aplicado em páginas para ajudar buscadores a compreenderem o conteúdo — um tema mais ligado a SEO do que à retenção. Apesar de compartilharem o nome, são usos diferentes: um é sobre organização interna de dados para gestão e inteligência; o outro é sobre sinalização de informações em páginas para mecanismos de busca.

Como dados estruturados funcionam na prática e o que é “schema” nesse cenário?

Na prática, dados estruturados têm um formato claramente estabelecido, com padrão predefinido e leitura fácil. A diferença central está no esquema: cada campo tem nome e tipo (texto, número, data etc.), e os registros seguem esse padrão. Em um CRM, por exemplo, campos como “Nome”, “E-mail”, “Curso de interesse” e “Status do lead” ficam em colunas, respeitando o mesmo modelo. Se surgir a necessidade de coletar um novo tipo de informação, o caminho é ajustar o schema (como criar um campo “Motivo de cancelamento”), em vez de misturar valores fora do tipo definido.

Quais são exemplos de dados estruturados, não estruturados e semiestruturados citados no texto?

Dados estruturados aparecem em planilhas e bancos de dados relacionais, como os usados em CRMs. Dados não estruturados são informações sem organização clara e sem estrutura bem definida — exemplos citados incluem documentos do Word, apresentações no PowerPoint e redes sociais. Já dados semiestruturados aparecem em formatos como XML e JSON, que têm marcações e padrões, mas com mais flexibilidade de campos e hierarquia. No dia a dia da retenção, o texto também cita eventos do site (cliques, páginas visitadas), logs de uso de produto e integrações via API como fontes valiosas de comportamento.

Por que o padrão dos dados estruturados facilita análise e consulta rápida?

O ganho do dado estruturado é ter um padrão claro para armazenar e consultar informações com rapidez. Como campos e tipos são definidos, fica mais simples controlar, pesquisar e delimitar dados, além de manter consistência ao longo do tempo. Isso também melhora a confiabilidade das análises: quanto mais consistente for o cadastro e a atualização dessas informações, mais confiáveis ficam os resultados para retenção. Em vez de depender de informações misturadas ou difíceis de comparar, a empresa consegue organizar os registros e extrair relatórios, métricas e insights de forma mais prática.

Como dados estruturados ajudam a conhecer melhor o cliente ao longo do tempo?

Mesmo quando você acha que conhece seu cliente, o comportamento muda, e isso exige acompanhamento contínuo. A análise de dados estruturados ajuda a armazenar e organizar informações sobre o comportamento do consumidor e utilizá-las de maneira eficaz. O texto cita que, com dados estruturados, a empresa pode reunir hábitos de consumo, dados demográficos, perfil, motivos de resistência e até o tempo de negociação. Esse conjunto oferece uma visão mais profunda das ações do cliente, apoiando iniciativas para satisfação, relacionamento e fidelização com base em informações concretas e organizadas.

Como eles apoiam a tomada de decisões estratégicas e reduzem “achismos”?

Sem dados reais, criar táticas baseadas em “achismos” vira um tiro no escuro e pode gerar prejuízo. Com dados estruturados e tecnologias de integração (CRM, atendimento e dados de comportamento como acessos, engajamento e histórico), a empresa passa a decidir com base em sinais reais. A consistência no cadastro e na atualização desses dados aumenta a confiabilidade das análises para retenção. Além disso, as informações ajudam a entender a jornada do consumidor até o momento atual, trazendo mais segurança para decisões e mais autoridade no atendimento, já que ações e argumentos se apoiam em evidências.

Como dados estruturados contribuem para estratégias de retenção mais assertivas?

Na fidelização, estratégias de marketing influenciam diretamente a permanência do cliente, e para torná-las mais assertivas é essencial entender necessidades e dificuldades. Com dados estruturados, a equipe de marketing consegue compreender ações do cliente e transformar isso em táticas alinhadas ao objetivo de retenção. O texto também aponta que, ao usar métricas e KPIs, é possível descobrir dados que geram novos insights e fazer correções necessárias ao longo do caminho. Assim, a empresa melhora a precisão das ações e aumenta a chance de manter o cliente engajado no relacionamento.

O que são KPIs e como eles se relacionam com dados estruturados na retenção?

KPI (key performance indicator) é um indicador-chave de desempenho usado para medir resultados de um processo. No contexto do texto, quando os dados estão bem estruturados e somados aos KPIs, a equipe consegue avaliar o desempenho das ações e identificar correções necessárias. Isso ajuda a impulsionar estratégias de retenção mais certeiras, porque decisões e ajustes passam a ser guiados por medições consistentes em vez de percepções subjetivas. Em outras palavras, dados estruturados dão base para acompanhar desempenho; KPIs ajudam a traduzir essa base em acompanhamento e melhoria contínua.

Por que LGPD, transparência e segurança também impactam a retenção?

O texto ressalta que retenção também passa por confiança. Ao coletar e ativar dados, é importante garantir base legal, transparência e segurança conforme a Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais (LGPD). Além de reduzir risco, isso melhora a experiência porque o cliente entende por que a empresa está pedindo dados e como essas informações vão gerar valor no relacionamento. Quando o uso de dados é claro e seguro, a tendência é fortalecer o vínculo com a marca, apoiar o engajamento e sustentar estratégias de retenção de forma mais responsável.