Data Science: indispensável para o marketing digital

Vivemos conectados 24 horas por dia. Ao usar aplicativos e websites, deixamos um rastro de informações valiosas.

Esses dados ficam disponíveis para serem analisados e ajudam a identificar padrões de comportamento para cada perfil de consumidor. Assim, o marketing passou a ser mais certeiro, visto que a ciência de dados auxilia na compreensão dos fatos, se tornando uma das grandes aliadas das áreas de comunicação.

Mais que isso, nos últimos anos, data science vem se tornando parte essencial no trabalho de agências de marketing, ocasionando o surgimento de softwares e outras plataformas que capturam, estruturam e criam visualizações de dados de maneira precisa e inteligível. Isso faz com que as empresas possam trabalhar de maneira estratégica e assertiva com seus clientes.

Entenda o que é data science ou, em português, a ciência de dados.

O que é data science?

Você já deve ter ouvido o termo, mesmo sendo algo relativamente recente dentro das estratégias de marketing digital.

A ciência de dados pode ser definida como a junção de técnicas, suposições, análises e observações de dados que serão usados para apontar comportamentos futuros do seu público usando os dados e históricos devidamente coletados e estruturados. Dessa maneira é possível prever acontecimentos e indicar tendências.

Quem trabalha com inbound sempre quer que os usuários percorram o funil, mas para que eles cheguem no fundo e decidam adquirir o produto, é necessário passar por outras etapas que nem sempre estão bem mapeadas. Imagine se você pudesse identificar com precisão esse caminho e facilitar a jornada do seu lead tendo mais informações, fazendo com que ele avance mais rápido para a compra? Esse é um dos objetivos da data science.

Tipos de análise utilizadas na data science

Coletar uma grande quantidade de dados não basta. É preciso organizá-los e analisá-los para entender o que eles dizem sobre determinado tipo de comportamento e, assim, fazer testes e previsão de tendências.

Aqui, um resumo sobro os 4 principais tipos de análise:

1- Análise Descritiva

Como o próprio nome indica, essa análise descreve os principais acontecimentos dos dados coletados, olhando para trás e para o momento atual buscando entender o que levou a esse resultado e responder a pergunta “o que aconteceu?”.

2- Análise Diagnóstica

Faz uma análise do passado e do momento atual, mas diferente da análise descritiva, ela tenta descrever os motivos que levaram aquilo a acontecer e busca responder a pergunta “por que isso aconteceu?”.

3- Análise Preditiva

Essa análise possui o objetivo de ir além de saber o que aconteceu, buscando uma melhor avaliação para saber o que poderá acontecer no futuro. Ela utiliza os dados do passado, analisando-os e prevendo o que poderá existir com base no histórico. O foco aqui é responder “o que poderá acontecer?”.

4- Análise Prescritiva

É responsável por buscar uma solução entre uma infinita variedade de opções. Essa análise sugere uma ação com base nas previsões, auxiliando na tomada de decisões e respondendo a pergunta “o que vou fazer?”.

Os benefícios de aplicar a ciência dos dados

Você já deve ter percebido que o uso da ciência de dados pode trazer um ótimo retorno para seu negócio, correto? Nesse tópico vamos abordar os principais benefícios que ela pode trazer para a empresa.

• Planejamento agilizado de campanhas

O benefício número um é a agilidade. Os dados que foram coletados pelo seu site em campanha anteriores servem de base para o planejamento das futuras. Quais métricas foram boas? Quais podem melhorar? Quais canais, segmentações, criativos e formatos performaram melhor? Ter esses dados claros torna o planejamento mais rápido e preciso.

Assim, você fornecerá o conteúdo ideal na hora certa, aumentando as chances do lead avançar nas demais etapas do funil.

• Otimização de orçamento

Geralmente as empresas possuem diferentes canais de comunicação, como redes sociais, e-mails, blogs e sites. Com a análise de dados é possível entender o sucesso e os problemas de cada canal e comparar os indicadores de performance que mais interessam para cada negócio.

Dessa forma, é possível ter um parâmetro geral de quais canais trazem mais ou menos retorno, otimizando gastos e criando campanhas mais assertivas e personalizadas com base nos dados coletados.

• Fidelização de clientes

Fidelizar clientes é um dos maiores desafios para grande parte das empresas, sendo necessário investir na redução de churn. A ciência de dados pode ser uma boa aliada nesse momento.

Ela auxilia a leitura de informações dos clientes da sua base, fazendo com que você possa oferecer recursos, sejam eles em forma de atendimento ou serviço, para aqueles que começaram a dar sinais de insatisfação com a marca.

Data science e marketing digital na prática

Como vimos, a ciência de dados é uma grande aliada para o marketing digital de uma empresa, pois ela é responsável pela leitura de dados essenciais para encontrar insights e melhorar resultados, além de manter seus clientes atuais satisfeitos, atrair novos leads e gerar mais receita.

Outro aspecto positivo é poder transformar dados complexos em algo mais simples e de fácil entendimento, assim a equipe de gerenciamento consegue visualizar de forma mais intuitiva o que deve ser feito e onde devem aplicar as melhorias apontadas nos relatórios.

O profissional de dados

É importante ter alguém responsável pela área de dados dentro da sua empresa. O cientista de dados ficará focado exclusivamente na tarefa de buscar informações e maneiras de melhorar os resultados da sua marca, usando os dados coletados sempre como base.

Esse profissional é responsável por analisar todos os dados, sejam eles internos ou externos, fazendo com que eles se transformem em informações úteis sobre o comportamento do cliente diante do seu negócio.

Além disso, ele deve aconselhar a equipe de marketing sobre mudanças e melhorias da estratégia que vem sendo adotada, apontando insights preditivos e prescritivos.

Implementação da data science nas empresas

Implementar a data science em sua empresa pode ser complicado, por isso trouxemos um passo a passo com seis pontos principais para uma implementação efetiva:

1- Conheça a capacidade da sua empresa

É essencial compreender os objetivos e ter uma visão macro da empresa, analisando quais atividades são mais importantes para atingir as metas que serão estabelecidas.

Outro fator importante é fazer um levantamento que mostre a capacidade do seu negócio na geração, captação e processamento de dados. Para isso responda às seguintes perguntas: Quais ferramentas estão à disposição? Como os dados serão reunidos? Onde eles serão armazenados? Eles poderão ser compartilhados?

Tendo todas essas perguntas respondidas, o próximo passo é buscar profissionais adequados para seu negócio e que possam preencher os requisitos necessários.

2- Contrate um cientista de dados

A ciência de dados não existe em uma empresa sem que alguém qualificado seja responsável por essa área, e no caso da data science esse profissional é o cientista de dados.

Ele é o profissional correto para atuar nessa área pois possui capacidade analítica, habilidade de minerar dados e a experiência com algoritmos e códigos que deixam o trabalho ainda mais assertivo.

Caso a empresa não tenha verba disponível para contratar alguém diretamente, no mercado existem profissionais que prestam serviços terceirizados ou até mesmo consultorias especializadas nesse tipo de serviço.

3- Monte uma área de data science

Com o cientista de dados contratado, é hora de montar um time de data science. Ele poderá ser composto por profissionais de TI, de vendas, de marketing e outros especialistas em análise de dados. Sua empresa terá uma equipe completa e competente para traçar novas estratégias, sempre usando como base os dados trazidos pela data science.

4- Defina tópicos de interesse da empresa

Com o setor já estruturado, vem o momento de definir quais são os pontos de interesse da empresa, sejam eles os problemas da marca ou objetivos que ela pretende atingir. Tendo esses critérios definidos, é hora de começar a coleta e análise de dados.

5- Coletar e Analisar os Dados Necessários

Os dados podem ser coletados em inúmeras fontes, como base de cadastros de clientes, formulários, landing pages, comportamentos de compra e interações. Ao coletar essas informações, o cientista de dados deverá fazer uma análise profunda e apontar os insights que deverão ser usados nas próximas estratégias de campanha e planejamentos da empresa.

6- Trabalhe a Cultura de Dados

Trabalhar a cultura da ciência de dados é a última etapa, mas você pode considerá-la uma das mais importantes para atingir os objetivos da marca.

As tomadas de decisão dos seus leads podem mudar de uma hora para a outra ou eles podem repetir comportamentos passados e a data science será a responsável por analisar esses dados e compreender a razão pela qual o lead vem se comportando de tal maneira.

Ao utilizar o conhecimento adquirido dessa análise, é possível prever quais os próximos passos e tendências de consumo dos leads, fazendo com que você tenha uma prévia do comportamento que será adotado por ele com base no seu histórico.

Como vimos, as empresas, em especial as que atuam na área do marketing digital, só têm a se beneficiar investindo na adoção da ciência de dados em seus processos. Com isto, conseguimos prever de maneira mais assertiva o comportamento dos consumidores, podendo agilizar o planejamento de campanhas, otimizar orçamentos e fidelizar clientes.

Assim, é importante saber como realizar a análise de dados e como aplicar os insights obtidos através das informações extraídas. Contratar um profissional ou uma empresa especializada em data science também é crucial, fazendo com que o investimento tenha maiores chances de retorno.