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3 conselhos de especialistas em Data Science para gestores de marketing

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Não há como negar o grande potencial do Data Science aplicado ao Marketing Digital. Graças ao uso de dados, é possível tomar decisões mais assertivas e facilitar o planejamento de ações, estratégias, estabelecer metas e prever resultados. 

Um grande volume de informação é gerado no meio digital. De acordo com a pesquisa da International Data Corporation (IDC) serão produzidos, até 2025, 175 bilhões de terabytes de dados no mundo!

Diante de tantos números, cabe ao gestor de marketing entender o que, de fato, vale a pena analisar dentro da realidade de seus projetos, o que nem sempre é simples. 

Pensando nisso, reunimos dicas de 3 especialistas em dados para quem almeja uma gestão de marketing data-driven.

Entenda, a seguir, como esta área de conhecimento pode te ajudar a identificar boas oportunidades e conquistar excelentes resultados!

O que é Data Science? 

Data Science é uma área de conhecimento que busca coletar, analisar e criar insights a partir de grandes quantidades de informação. Esta ciência procura relacionar diferentes disciplinas como matemática, estatística e programação para a avaliação e processamento de dados.

Além disso, o Data Science aplicado ao Marketing Digital tem a capacidade de reunir, selecionar e tratar amplos volumes de dados que serão posteriormente interpretados com o intuito de gerar valor estratégico aos negócios. 

Embora algumas organizações ainda não adotem a cultura Data Driven para a tomada de decisões, segundo o estudo Global State of Enterprise Analytics, no Brasil, 60% das empresas utilizam a análise de dados para conduzir suas estratégias de negócio. 

Tipos de Análise de Dados

4 tipos de análise possíveis para serem executadas com Data Science e que podem ser aplicados ao Marketing Digital. São elas:

Análise Descritiva: este tipo de abordagem resgata dados do passado e os relaciona com o momento atual para compreender “o que aconteceu?”. O objetivo é descrever o que as informações revelam sobre o processo vivido na empresa;

Análise Diagnóstica: também coleta os dados do passado, mas procura descrever os porquês, a fim de entender “por que isso aconteceu?”;

Análise Preditiva: aqui, os dados do passado auxiliam na previsão do que deve ocorrer no futuro. A finalidade é responder “o que vai acontecer?”;

Análise Prescritiva: a partir das previsões, esse tipo de análise vai indicar as ações que devem ser tomadas dentro de uma organização. O propósito é responder a seguinte pergunta: “o que faremos?”.

Benefícios da ciência de dados 

Muitas vezes, as tomadas de decisões dentro das organizações precisam ser ágeis e o Data Science oferece as melhores condições para fazer escolhas importantes em curtos períodos de tempo. Isso porque a técnica oferece uma visão completa sobre a situação do empreendimento e auxilia na escolha de novos caminhos e próximos passos

No Marketing Digital, o Data Science é uma técnica que otimiza a execução de tarefas graças à análise de dados

Leia a seguir 4 benefícios do Data Science aplicado ao marketing:

Retenção de clientes 

O Data Science aplicado ao Marketing Digital pode ser um grande aliado para fidelizar clientes. Com essa tática, é possível selecionar dados do público-alvo, identificar as necessidades e entender o comportamento dos potenciais consumidores

Previsão de demandas 

Preveja demandas e organize as tarefas da sua empresa a partir de análise de grandes volumes de dados. Com o Data Science, sua organização será capaz de trabalhar com cenários futuros. Dessa maneira, os recursos poderão ser melhor investidos.

Maior segurança 

Identifique possíveis falhas utilizando Big Data. Por meio dos dados, é possível analisar os padrões de comportamento no sistema da empresa e verificar fragilidades. Dessa forma, é possível evitar fraudes e ameaças

Tomadas de decisão mais assertivas

A principal vantagem de aplicar a ciência de dados nos processos de decisão é poder contar com ações planejadas e assertivas. No Marketing, a análise de informações possibilita a criação de metas precisas e atividades mais adequadas às demandas. 

Como o Data Science pode impulsionar o setor de Marketing? 

A aplicação do Data Science ao Marketing vai dar suporte ao planejamento do setor, auxiliando na criação de metas eficientes. Isso porque os conhecimentos gerados a partir da base de dados são projetados para guiar cada ação na área. 

Além de observar o comportamento do cliente nos canais de seu negócio, a ciência de dados também busca perceber as mudanças nos hábitos de consumo para desenvolver ações que estejam de acordo com as tendências do mercado. 

A partir do estudo de dados, é possível saber como captar a atenção do público com campanhas que entregam valor e posicionar estrategicamente sua marca de acordo com o comportamento dos consumidores, visto que o Data Science procura evidenciar o perfil do consumidor por meio de dados sobre interação das pessoas em suas jornadas de compra. 

3 conselhos de especialistas em dados

Você já deve ter compreendido como funciona o Data Science na teoria, mas e o que  dizem os profissionais que trabalham na área sobre usar essa estratégia no Marketing Digital? 

Para responder essa questão, a Gummy convidou três especialistas para trazerem dicas de como aplicar o estudo dos dados ao Marketing. 

1ª conselho: Primeiros passos para aplicar o Data Science no marketing

Convidamos o CEO e Fundador da Data-Driven Marketing, Consultoria e Assessoria, Ícaro Iasbeck, para falar sobre os primeiros passos para começar a aplicar o Data Science no Marketing Digital.  

“O principal ponto que um gestor de marketing ou um especialista de marketing deve fazer é definir junto com sua equipe, ou junto com a empresa que atende, qual a expectativa da empresa e do setor comercial.”

Além disso, Ícaro aponta que alguns questionamentos devem ser feitos, como: Qual a expectativa do crescimento da empresa por meio do marketing? 

Segundo ele: “A principal dica é definir qual tipo de dado é preciso olhar para contribuir na estratégia. Quais são as métricas que vão potencializar  o planejamento de ações? É muito fácil se perder olhando para um grande volume de planilhas, ou para uma base de dados imensa. E isso só ocorre se você não tiver clareza do caminho que quer seguir”.  

2ª Conselho: Identificando os dados qualitativos com Data Science

A seguir, leia o conselho da pesquisadora digital, comunicóloga de formação e estrategista cultural, Ana Talavera. A profissional está há 10 anos na indústria da comunicação em grande parte em agências de publicidade, acumulando experiência entre as áreas de negócios, estratégia e inteligência de dados.

Sobre a importância de identificar os dados qualitativos, Ana Talavera explica que: 

“Sabemos que em um mundo, hoje, super globalizado, ignorar os dados qualitativos é dar um tiro no próprio pé. Quando você tem estratégias bem direcionadas, personalizadas e quando você une métodos de pesquisa quantitativa e qualitativa, você começa a compreender um pouco mais a sua audiência. Artefatos simbólicos, regionalismos, a maneira que o público fala são elementos mais direcionais que vão produzir uma comunicação mais assertiva. Se na sua empresa as pessoas tomam decisões pautadas em dados, a informação não ficará somente no time especialista. A informação vai rodar por toda a empresa”. 

3º Conselho:  Mindset Data-driven e porque é importante aplicar

Confira abaixo o conselho de Guilherme Tavares, Executivo C-level Sênior e palestrante internacional com MBA Executivo em Gestão Empresarial, pós-graduação em Marketing e Geoprocessamento e graduação em Publicidade e Propaganda. 

O especialista destaca que a aplicação de um mindset data-driven é fundamental para que ocorram ações sempre alinhadas à análise de dados com o objetivo de aplicar ao marketing.

Para ele: “Criar uma cultura corporativa focada em dados vai além de tracionar um manifesto ou repaginar a visão, missão e valores das empresas. O primeiro passo para criar esta cultura é ser exemplo do que deseja. Este exemplo precisa vir do time Executivo, mas o processo é acelerado se as empresas conseguem referências desta cultura nas mid-layers. O passo seguinte, é basear todas as perguntas nos dados e responder todas as hipóteses através das informações que os dados geram.”

Para Guilherme, mais difícil do que criar uma cultura data-driven, é a sua manutenção

“Vivemos em uma era em que as academias educacionais não educam as pessoas a analisar dados, desta forma, quaisquer turnover, substituição ou ampliação de HeadCounts podem colocar a sua cultura avenida a baixo. Para manter a cultura, vejo a importância das empresas ‘alfabetizarem’ seus colaboradores em dados”. 

Aplicação do ciclo Data Science nas ações de Marketing

Aproveite as valiosas dicas dos especialistas para colocar a mão na massa. Abaixo, confira um passo a passo que vai te ajudar a aplicar o Data Science no Marketing Digital.

O primeiro passo é saber quais são as questões que precisam ser respondidas para direcionar, com precisão, as ações da sua empresa. Sem ele, é grande a probabilidade de se perder em um mar de informações.

Levante questões como: em quais ferramentas investir? Como oferecer uma experiência singular para os usuários? Qual conteúdo indicar para quem converteu em outros materiais que foram ofertados?

Após esta etapa, vem o momento de coletar os dados. No Marketing Digital, diversas são as maneiras para captar informações. O importante é acessar fontes onde estão os dados necessários para responder as perguntas feitas na etapa anterior.

Busque maneiras eficientes de armazenar e organizar os materiais coletados. Este é o momento de processar os dados para ter uma base estruturada a fim de facilitar a leitura de informações.

É hora de gerar insights! A exploração dos dados consiste em identificar os conteúdos relevantes para resolver os problemas e analisar esses materiais selecionados.

Ainda, comunique os resultados de forma simples e utilize recursos virtuais para isso. 

Por último, mas não menos importante, identifique se os resultados resolveram as questões anteriormente trazidas. O feedback é necessário para aprimorar os próximos ciclos de aplicação da ciência de dados. 

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