Data science é um conjunto de técnicas, análises e parâmetros de observação que auxiliam no gerenciamento de dados
O data science é uma tecnologia fundamental para as empresas que operam com um grande volume de dados, permitindo a análise, organização e gerenciamento dessas informações, para a tomada de decisão mais assertiva e embasada. Atualmente, o conceito vem sendo empregado em inúmeras estratégias de marketing digital, uma vez que é possível compreender mais sobre o público, o comportamento do consumidor e os interesses de cada cliente, através da avaliação de dados.
Nesse artigo, saiba o que é data science e como aplicá-lo no marketing digital, para alcançar ótimos resultados. Acompanhe a leitura!
O que é data science?
O data science consiste em um conjunto de técnicas, teorias, análises e parâmetros de observação, que ajudam no trabalho de gerenciamento de dados. Atualmente, essa estratégia é encontrada em vários algoritmos, empregados em softwares de análise de informações.
A proposta principal do data science é utilizar o grande volume de dados para observar comportamentos específicos, seja do consumidor, do mercado, das novas tendências, entre outros. Dessa forma, é possível tomar decisões estratégicas e com base em algo real.
Mas o trabalho do data science vai além de uma mera análise estatística – por meio de suas técnicas, é possível estimar futuros movimentos e, assim, ter uma perspectiva do que poderá ocorrer no mercado. Portanto, a estratégia é capaz de prever comportamentos e acontecimentos.
Diante disso, uma imobiliária, por exemplo, pode usar o data science para fazer uma avaliação de imóveis e predizer tendências, observando se o mercado estará próspero para a venda nos próximos anos.
Quais tipos de análise são feitas com o data science?
O data science trabalha com algoritmos previamente programados, que dão suporte à ciência dos dados, sendo possível lidar com diversas informações e verificar comportamentos. No entanto, a análise das informações deve ser contínua, pois só assim é possível conduzir o negócio para a tomada de decisões estratégicas.
Afinal de contas, de nada adianta uma empresa de impermeabilização de caixa d’água, por exemplo, aplicar o data science apenas em uma única campanha e, posteriormente, esquecer da estratégia.
A seguir, separamos os principais tipos de análise que são feitas com a ciência de dados.
Análise descritiva
A análise descritiva consiste na observação do passado e do presente, descrevendo os acontecimentos que já ocorreram na empresa. O principal objetivo é responder o que houve e o porquê, verificando os dados dessas ocorrências.
Por exemplo, a análise descritiva pode ser usada para acompanhar o desempenho de equipamentos para construção civil, percebendo se as máquinas, de fato, estão funcionando bem e realizando um bom trabalho.
Análise diagnóstica
Em geral, a análise diagnóstica é aplicada em conjunto com a descritiva, pois ela visa responder os porquês e justificar os acontecimentos. No exemplo acima, podemos supor que os equipamentos estão falhando durante a operação e, durante uma avaliação diagnóstica, percebe-se que isso é por conta da falta de manutenção das máquinas.
Análise preditiva
Também chamada de análise causativa preditiva é uma observação que permite formular um modelo de prevenção dos possíveis acontecimentos futuros. Desse modo, um evento é apontado como uma possibilidade e, com isso, a empresa pode se preparar.
Esse tipo de análise é muito usado em empresas de contabilidade, principalmente para prever as possíveis inadimplências de clientes. Assim, caso isso ocorra, tem-se uma avaliação do futuro e o negócio já pode implementar ações para evitar esses problemas.
Análise prescritiva
A análise prescritiva também tem como intenção prever um acontecimento futuro, mas o foco é planejar soluções diante do que é observado. Ou seja, a partir da leitura dos algoritmos e avaliação dos dados, é possível ter insights sobre as melhores decisões que devem ser tomadas para evitar problemas e, dessa forma, otimizar as estratégias da empresa.
Como o data science impacta no marketing digital?
O data science propõe a verificação dos dados para ajudar todos os departamentos de uma empresa, promovendo iniciativas mais estratégias e com chances de bons resultados. Diante disso, o departamento de marketing também pode fazer uso dessas informações.
Até porque, se uma empresa de limpeza terceirizada deseja promover uma campanha na rede social, é importante que ela tenha em mãos alguns dados a respeito do público-alvo, para elaborar um anúncio segmentado e direcionado. Além disso, o data science fornece conteúdos valiosos para os insights de marketing, colaborando para a elaboração de ações, conforme as preferências e hábitos de consumo.
Abaixo, conheça algumas iniciativas em que é possível aplicar o data science no marketing digital e alcançar ótimos resultados.
Suporte de planejamento
O planejamento de marketing é fundamental para toda a empresa. Com ele, define-se as metas, objetivos, caminhos e ações com detalhes, o que é importante para toda a construção de campanhas.
Através da ciência de dados, tem-se em mãos as informações necessárias para definir o planejamento de marketing em prol do desenvolvimento do negócio. Por exemplo, uma empresa que trabalha com serviço de tradução pode consultar os dados a respeito das preferências dos usuários e, desse modo, orientar todo o planejamento de marketing.
Ou seja, com o data science, as ações se tornam ainda mais voltadas para o que a empresa realmente deseja desenvolver, melhorar ou evitar.
Hábitos de consumo da persona
Pense por um instante: quem é o cliente ideal de uma empresa de gerenciamento de resíduos? É provável que esta pessoa tenha características bem específicas e singulares, que a fazem ter interesse no serviço citado anteriormente.
A mesma situação vale para todo e qualquer negócio. Hoje em dia, as campanhas de marketing se tornaram altamente segmentadas e os consumidores estão cada vez mais atentos aos conteúdos personalizados.
Com o data science, é possível coletar dados a respeito do público-alvo e construir uma persona, isto é, um personagem semi-fictício do cliente ideal. Entre as principais informações do consumidor, destacam-se:
- Faixa etária;
- Gênero;
- Estado civil;
- Escolaridade;
- Nível socioeconômico;
- Localidade;
- Entre outros.
Vale dizer que a persona também envolve uma história de vida, para entender o porquê da preferência por determinado produto ou serviço. Com essas informações, é possível não só desenvolver campanhas mais assertivas, mas também posicionar estrategicamente a empresa diante do consumidor. Ou seja, as práticas e atividades do negócio são adequadas a um perfil específico, o que aumenta as chances de conversão e vendas.
Desenvolvimento de campanhas estratégicas
O marketing digital conta com várias ferramentas, como a divulgação em blogs, redes sociais, sites, entre outros. Desse modo, as marcas possuem uma grande variedade de canais para se comunicar com o público e se fazer presente.
Mas nem sempre investir em todas as plataformas é a melhor estratégia. Afinal de contas, o cliente interessado em montagem industrial, por exemplo, costuma usar certos tipos de mídias, portanto, é bem mais eficaz direcionar as campanhas.
Com o data science, é possível construir iniciativas de qualidade, que geram valor ao público, levando a mensagem de maneira clara, objetiva e com a linguagem certa. Todos esses detalhes levam à excelência das ações de marketing e, consequentemente, aos bons resultados para a empresa.
Quais são as ferramentas mais usadas no marketing digital?
Atualmente, com o desenvolvimento e aprimoramento tecnológico, é possível encontrar diversas ferramentas para a implementação da ciência de dados. No entanto, há algumas que são mais recorrentes, devido à alta qualidade no gerenciamento das informações. São elas:
1 – Google Analytics
O Google Analytics é uma ferramenta gratuita disponibilizada pelo próprio Google, que permite o acesso à diversas informações de campanhas de marketing, como o volume de usuários acessando o seu site em tempo real, bem como o tempo médio que cada usuário passa na sua página.
Recomenda-se conectar o Analytics com o Google Search Console, para obter dados relacionados à otimização para os mecanismos de busca (SEO), para análise do volume de impressões de cada conteúdo e a quantidade de acessos de acordo com as palavras-chave.
2 – RD Station Marketing
O RD Station Marketing é uma das ferramentas mais completas para gerenciamento e análise de dados. A dashboard do programa apresenta relatórios precisos, com métricas e indicadores, sendo possível acompanhar os resultados de cada campanha.
Dessa forma, é possível ter uma ideia de quais conteúdos despertam o interesse dos usuários e quais são as páginas mais acessadas pelo público-alvo da empresa.
3 – Insight das redes sociais
Hoje em dia, a maioria das redes sociais oferece relatórios detalhados a respeito das campanhas de marketing e do perfil dos consumidores. A grande vantagem dessas ferramentas é que elas são muito intuitivas e gratuitas, basta apenas ter um perfil comercial para começar a usá-las.
Conclusão
A internet é um mar de informações. Por esse motivo, é preciso saber lidar com esses dados e fazer bom uso deles, especialmente quando nos referimos às campanhas de marketing digital.
Esse artigo trouxe algumas dicas de como trabalhar com o data science em suas estratégias e, dessa forma, conquistar ótimos resultados com suas iniciativas de divulgação e promoção.
Esse texto foi originalmente desenvolvido pela equipe do blog Guia de Investimento, onde você pode encontrar centenas de conteúdos informativos sobre diversos segmentos.
