Data science: entenda sua importância no marketing para empresas

O papel da data science para a tomada de decisões a nível estratégico está para o papel do engenheiro na construção de uma ponte. O termo, longe de ser pura moda, é designado para abranger as novas profissões que lidam diretamente com a manipulação de dados.

O tratamento de dados se tornou alvo da especialização do trabalho com o crescimento de ferramentas para coleta de informações e capacidades de armazenamento cada vez maiores. O caso é resultante de uma sobrecarga de informações no mercado.

Profissionais das áreas de marketing e administração que não estavam habituados ao processamento massivo de dados se encontraram em uma situação desastrosa, onde haviam muitas informações, porém, pouco potencial de exploração.

Abarcando áreas da matemática aplicada, ciência da computação e estatística, a data science ou em português, ciência de dados, surge no mercado de diversos segmentos como uma solução para o boom informacional.

Desdobramento dos estudos com inteligência artificial, a ciência de dados compreende a aplicação de técnicas corretas para coleta de informações em larga escala, a limpeza, integração e manipulação desses dados em interfaces de programação avançada.

Essencial para a sobrevivência dos negócios, o trabalho com dados é o divisor de águas que separa as empresas que estão preparadas para enfrentar um novo ciclo no mercado globalizado daquelas que não estão.

A área tem se tornado um item indispensável desde a administração até a medicina, presente em todos os níveis de tomada de decisão. A adoção de tecnologias que conectam qualquer objeto ou equipamento à internet intensifica esta transição.

O marketing atua com base no conhecimento de seus usuários e os mecanismos que motivam o consumidor a adquirir um artigo. Uma vez que uma empresa regional integra um mercado mundial, o volume de dados de seu público-alvo cresce exponencialmente.

Traços da análise de dados: entenda mais sobre o tema

A análise de dados é a ocupação de data science de nível elementar, representando a maior parte do trabalho realizado por profissionais da área. O processo é formado pelas fases de pesquisa e tratamento, segmentado por dados internos e externos.

Um advogado especialista em direito do consumidor pode utilizar a análise de dados para aprimorar seus processos e cortar etapas no atendimento e produção de conteúdo para marketing contando com os níveis:

• Análise descritiva;
• Análise preditiva;
• Análise prescritiva;
• Análise diagnóstica.

Tais procedimentos podem ser realizados com apoio de ferramentas de inspeção estatística e desenvolvimento de plataformas de interação, por onde é iniciado o trabalho de data science, reduzindo ou aumentando o nível de complexidade da tarefa.

Análise descritiva

A análise descritiva é a etapa inicial, que inclui a coleta e segmentação dos dados. Os componentes que se tornam informações a serem utilizadas pelo planejamento dependem do tipo de amostra e qual a maneira mais eficiente de alcançá-la.

Uma empresa de transporte executivo pode construir uma pesquisa para avaliar o grau de satisfação de seus clientes e relacioná-lo aos resultados de sua concorrência, visando desenvolver melhorias em seus serviços. Para tal, o veículo de coleta são fichas.

Essas fichas estão disponíveis por um endereço web que permite a formatação de formulários. Como parte do trabalho de marketing, as variáveis da pesquisa são definidas de acordo com características que definem os grupos de clientes avaliados.

Esse trabalho é executado dividindo variáveis em quantitativas e qualitativas, ambas essenciais para encontrar o tipo de informação que se está procurando.

Nisso consiste a principal vantagem da Data Science frente a outras áreas: a capacidade de encontrar exatamente o que se busca. Considerado o novo petróleo, dominar e interpretar dados é valioso para o marketing e outras áreas como empresas de contabilidade.

As variáveis quantitativas dizem respeito aos valores medidos em escala, portanto, números que fazem sentido em um esquema de encadeamento. Tais categorias podem ser subdivididas em variáveis contínuas e discretas.

As variáveis contínuas são valores numéricos introduzidos em reta real, onde os valores decimais estão ordenados de acordo com as regras dos conjuntos numéricos. Um exemplo de variável contínua é a idade, um conjunto numérico de 0 a 120.

Para ser contínua e quantitativa, o dado precisa ser verificável através de alguma medida de medição como metro, litro ou unidade. A diferença entre essa e as variáveis discretas é a aceitação de valores não-inteiros na primeira categoria, mas não na segunda.

Uma distribuidora de produtos de limpeza pode incluir como variável quantitativa o volume de substâncias utilizadas para cuidados com a casa por semana. Esses dados podem ser elucidados em litros ou unidades de garrafas.

Uma variável qualitativa serve como um critério de classificação da amostra, usualmente usado para segmentação demográfica. Não possui valores quantitativos por estar destacada da linha real, ou seja, não se caracteriza como um número contável, quando há.

Análise diagnóstica

A análise diagnóstica consiste na interpretação dos resultados da análise preditiva, por onde é possível encontrar as causas para um problema que a empresa esteja vasculhando. Dessa forma, é possível detectar onde a equipe de marketing errou em uma má campanha.

Esses diagnósticos fazem parte do constante processo de avaliação, no qual os empreendimentos de todo tipo se submetem para diminuir a dimensão de suas fraquezas e alcançar melhores posições no mercado.

A ciência de dados pode auxiliar o marketing a partir do momento em que implementa medidas que transformam informação difusa e intangível em números e porcentagens, solidificando a visão do empreendedor para o que acontece ao seu redor.

Uma empresa de terceirização identifica, através da análise diagnóstica, o motivo de sua queda de vendas e conversões em campanhas nas redes sociais e websites, falhas no funcionamento de canais de atendimento e outras questões que tocam o marketing.

Análise preditiva

Enquanto os dados da análise descritiva estão fundamentados no presente, a análise preditiva lança olhares ao futuro. Parcela de um nível mais avançado do estudo estatístico, a análise preditiva projeta os cenários mais prováveis.

Presente em relatórios do planejamento estratégico, a análise preditiva funciona como uma bússola que aponta para quais passos devem ser executados em seguida. Um profissional de ciência de dados pode combinar análise com o aprendizado de máquina.

A área de data science permite uma avaliação profunda sobre o que acontece em torno e uma oportunidade de aproveitar as oportunidades futuras, fornecendo uma ampla gama de ferramentas para conquistar tais objetivos.

Uma empresa de automação residencial pode enxergar no modelo uma demanda futura por função ainda não disponível em seu mercado. Seus resultados são cruzados à análise diagnóstica, desdobrando-se na análise prescritiva, fase última deste processo.

Análise prescritiva

A análise prescritiva aplica o diagnóstico das demais fases de investigação em um cenário real, diminuindo as chances de uma abordagem cara, inviável ou de baixa penetração em seu mercado. Sendo assim uma fase indispensável para o sucesso da técnica.

O uso de softwares para análise de dados é difundido especialmente em grandes empresas de segurança privada, por exemplo. No entanto, um problema enfrentado é o baixo aproveitamento das informações retidas e tratadas por estes bancos.

Esses problemas acontecem pela má compreensão do papel da data science no planejamento estratégico, causada pelo afastamento dos gestores das áreas que atuam com trabalho de máquina.

As máquinas não devem ser vistas como substituto humano, sendo esta necessária quando se trata de avaliar o comportamento de grupos de pessoas. O profissional deve aproveitar ao máximo as facilidades da automação ao passo que mantém sua independência.

Aprendizado de máquina para o marketing

O aprendizado de máquina, mais conhecido como machine learning, é o procedimento em que o profissional de ciência de dados automatiza a construção da análise de dados. Alvo de alto investimento por parte de empresas visionárias, essa é a nova fase do marketing.

O marketing é composto por uma série de subáreas que lidam com quase todas as etapas de construção, transporte e venda de um produto. Ela trabalha com a cadeia produtiva, o gerenciamento logístico, a gestão de pessoas e o atendimento ao cliente.

Todos os departamentos supracitados são alvos de iniciativas de machine learning para simplificar e aprimorar suas tarefas. Uma empresa de automação industrial encontra um vasto campo de atuação no mercado, construindo softwares para qualquer serviço.

Por essa razão, o profissional de marketing não pode ignorar a ciência de dados, sob o risco de se tornar obsoleto diante dos cenários que se desenham no futuro próximo. A identificação de padrões por algoritmos é maior com as técnicas de aprendizado profundo.

Simplificando data science

A relação entre ciência de dados e Big Data é tão íntima que os termos se confundem, tomados por sinônimos. Big Data é designado para o imenso volume de dados não tratados que circula pela internet e cresce a cada nova postagem ou interação online.

Nessa gigantesca engrenagem de milhões de bancos de dados em cada website e aplicativo vinculados à rede mundial de computadores, são acumulados nomes, senhas, números, coordenadas geográficas, interesses e muitos outros.

Plataformas de marketing digital processam e tratam alguns destes dados e disponibilizam para usuários em cadastros gratuitos, como o caso do Google Analytics e Social Analytics.

O Google Analytics utiliza seus algoritmos para rastrear e analisar o tráfego em sites, blogs, anúncios em formato de links ou vídeos, apresentando resultados em um painel de controle segmentado por data, região, aparelho usado, número total de acessos e comentários.

O Social Analytics se difere por sua ênfase no tráfego das redes sociais e aplicativos de interação, disponibilizando um trabalho anteriormente restringido aos desenvolvedores. Essas ferramentas são usadas para o marketing de qualquer empreendimento.

Esse texto foi originalmente desenvolvido pela equipe do blog Guia de Investimento, onde você pode encontrar centenas de conteúdos informativos sobre diversos segmentos.