{"id":18753,"date":"2020-10-12T21:22:15","date_gmt":"2020-10-13T00:22:15","guid":{"rendered":"https:\/\/coregroup.com.br\/pt-br\/?p=18753"},"modified":"2020-10-12T21:22:15","modified_gmt":"2020-10-13T00:22:15","slug":"como-aplicar-o-data-science-no-marketing-digital","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/coregroup.com.br\/pt-br\/como-aplicar-o-data-science-no-marketing-digital\/","title":{"rendered":"Como aplicar o data science no marketing digital"},"content":{"rendered":"
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Data science \u00e9 um conjunto de t\u00e9cnicas, an\u00e1lises e par\u00e2metros de observa\u00e7\u00e3o que auxiliam no gerenciamento de dados<\/em><\/p><\/div>\n

O data science<\/strong> \u00e9 uma tecnologia fundamental para as empresas que operam com um grande volume de dados, permitindo a an\u00e1lise, organiza\u00e7\u00e3o e gerenciamento dessas informa\u00e7\u00f5es, para a tomada de decis\u00e3o mais assertiva e embasada. Atualmente, o conceito vem sendo empregado em in\u00fameras estrat\u00e9gias de marketing digital, uma vez que \u00e9 poss\u00edvel compreender mais sobre o p\u00fablico, o comportamento do consumidor e os interesses de cada cliente, atrav\u00e9s da avalia\u00e7\u00e3o de dados.<\/p>\n

Nesse artigo, saiba o que \u00e9 data science e como aplic\u00e1-lo no marketing digital, para alcan\u00e7ar \u00f3timos resultados. Acompanhe a leitura!<\/p>\n

O que \u00e9 data science?<\/strong><\/h2>\n

O data science consiste em um conjunto de t\u00e9cnicas, teorias, an\u00e1lises e par\u00e2metros de observa\u00e7\u00e3o, que ajudam no trabalho de gerenciamento de dados. Atualmente, essa estrat\u00e9gia \u00e9 encontrada em v\u00e1rios algoritmos, empregados em softwares de an\u00e1lise de informa\u00e7\u00f5es.<\/p>\n

A proposta principal do data science \u00e9 utilizar o grande volume de dados para observar comportamentos espec\u00edficos, seja do consumidor, do mercado, das novas tend\u00eancias, entre outros. Dessa forma, \u00e9 poss\u00edvel tomar decis\u00f5es estrat\u00e9gicas e com base em algo real.<\/p>\n

Mas o trabalho do data science vai al\u00e9m de uma mera an\u00e1lise estat\u00edstica - por meio de suas t\u00e9cnicas, \u00e9 poss\u00edvel estimar futuros movimentos e, assim, ter uma perspectiva do que poder\u00e1 ocorrer no mercado. Portanto, a estrat\u00e9gia \u00e9 capaz de prever comportamentos e acontecimentos.<\/p>\n

Diante disso, uma imobili\u00e1ria, por exemplo, pode usar o data science para fazer uma avalia\u00e7\u00e3o de im\u00f3veis<\/strong><\/a>\u00a0 e predizer tend\u00eancias, observando se o mercado estar\u00e1 pr\u00f3spero para a venda nos pr\u00f3ximos anos.<\/p>\n

Quais tipos de an\u00e1lise s\u00e3o feitas com o data science?<\/strong><\/h2>\n

O data science trabalha com algoritmos previamente programados, que d\u00e3o suporte \u00e0 ci\u00eancia dos dados, sendo poss\u00edvel lidar com diversas informa\u00e7\u00f5es e verificar comportamentos. No entanto, a an\u00e1lise das informa\u00e7\u00f5es deve ser cont\u00ednua, pois s\u00f3 assim \u00e9 poss\u00edvel conduzir o neg\u00f3cio para a tomada de decis\u00f5es estrat\u00e9gicas.<\/p>\n

Afinal de contas, de nada adianta uma empresa de impermeabiliza\u00e7\u00e3o de caixa d\u2019\u00e1gua<\/strong><\/a>, por exemplo, aplicar o data science apenas em uma \u00fanica campanha e, posteriormente, esquecer da estrat\u00e9gia.<\/p>\n

A seguir, separamos os principais tipos de an\u00e1lise que s\u00e3o feitas com a ci\u00eancia de dados.<\/p>\n

An\u00e1lise descritiva<\/strong><\/h3>\n

A an\u00e1lise descritiva consiste na observa\u00e7\u00e3o do passado e do presente, descrevendo os acontecimentos que j\u00e1 ocorreram na empresa. O principal objetivo \u00e9 responder o que houve e o porqu\u00ea, verificando os dados dessas ocorr\u00eancias.<\/p>\n

Por exemplo, a an\u00e1lise descritiva pode ser usada para acompanhar o desempenho de equipamentos para constru\u00e7\u00e3o civil<\/strong><\/a>, percebendo se as m\u00e1quinas, de fato, est\u00e3o funcionando bem e realizando um bom trabalho.<\/p>\n

An\u00e1lise diagn\u00f3stica<\/strong><\/h3>\n

Em geral, a an\u00e1lise diagn\u00f3stica \u00e9 aplicada em conjunto com a descritiva, pois ela visa responder os porqu\u00eas e justificar os acontecimentos. No exemplo acima, podemos supor que os equipamentos est\u00e3o falhando durante a opera\u00e7\u00e3o e, durante uma avalia\u00e7\u00e3o diagn\u00f3stica, percebe-se que isso \u00e9 por conta da falta de manuten\u00e7\u00e3o das m\u00e1quinas.<\/p>\n

An\u00e1lise preditiva<\/strong><\/h3>\n

Tamb\u00e9m chamada de an\u00e1lise causativa preditiva \u00e9 uma observa\u00e7\u00e3o que permite formular um modelo de preven\u00e7\u00e3o dos poss\u00edveis acontecimentos futuros. Desse modo, um evento \u00e9 apontado como uma possibilidade e, com isso, a empresa pode se preparar.<\/p>\n

Esse tipo de an\u00e1lise \u00e9 muito usado em empresas de contabilidade<\/strong><\/a>, principalmente para prever as poss\u00edveis inadimpl\u00eancias de clientes. Assim, caso isso ocorra, tem-se uma avalia\u00e7\u00e3o do futuro e o neg\u00f3cio j\u00e1 pode implementar a\u00e7\u00f5es para evitar esses problemas.<\/p>\n

An\u00e1lise prescritiva<\/strong><\/h3>\n

A an\u00e1lise prescritiva tamb\u00e9m tem como inten\u00e7\u00e3o prever um acontecimento futuro, mas o foco \u00e9 planejar solu\u00e7\u00f5es diante do que \u00e9 observado. Ou seja, a partir da leitura dos algoritmos e avalia\u00e7\u00e3o dos dados, \u00e9 poss\u00edvel ter insights<\/em> sobre as melhores decis\u00f5es que devem ser tomadas para evitar problemas e, dessa forma, otimizar as estrat\u00e9gias da empresa.<\/p>\n

Como o data science impacta no marketing digital?<\/strong><\/h2>\n

O data science prop\u00f5e a verifica\u00e7\u00e3o dos dados para ajudar todos os departamentos de uma empresa, promovendo iniciativas mais estrat\u00e9gias e com chances de bons resultados. Diante disso, o departamento de marketing tamb\u00e9m pode fazer uso dessas informa\u00e7\u00f5es.<\/p>\n

At\u00e9 porque, se uma empresa de limpeza terceirizada<\/strong><\/a> deseja promover uma campanha na rede social, \u00e9 importante que ela tenha em m\u00e3os alguns dados a respeito do p\u00fablico-alvo, para elaborar um an\u00fancio segmentado e direcionado. Al\u00e9m disso, o data science fornece conte\u00fados valiosos para os insights <\/em>de marketing, colaborando para a elabora\u00e7\u00e3o de a\u00e7\u00f5es, conforme as prefer\u00eancias e h\u00e1bitos de consumo.<\/p>\n

Abaixo, conhe\u00e7a algumas iniciativas em que \u00e9 poss\u00edvel aplicar o data science no marketing digital e alcan\u00e7ar \u00f3timos resultados.<\/p>\n

Suporte de planejamento<\/strong><\/h3>\n

O planejamento de marketing \u00e9 fundamental para toda a empresa. Com ele, define-se as metas, objetivos, caminhos e a\u00e7\u00f5es com detalhes, o que \u00e9 importante para toda a constru\u00e7\u00e3o de campanhas.<\/p>\n

Atrav\u00e9s da ci\u00eancia de dados, tem-se em m\u00e3os as informa\u00e7\u00f5es necess\u00e1rias para definir o planejamento de marketing em prol do desenvolvimento do neg\u00f3cio. Por exemplo, uma empresa que trabalha com servi\u00e7o de tradu\u00e7\u00e3o<\/strong><\/a> pode consultar os dados a respeito das prefer\u00eancias dos usu\u00e1rios e, desse modo, orientar todo o planejamento de marketing.<\/p>\n

Ou seja, com o data science, as a\u00e7\u00f5es se tornam ainda mais voltadas para o que a empresa realmente deseja desenvolver, melhorar ou evitar.<\/p>\n

H\u00e1bitos de consumo da persona<\/strong><\/h3>\n

Pense por um instante: quem \u00e9 o cliente ideal de uma empresa de gerenciamento de res\u00edduos<\/strong><\/a>? \u00c9 prov\u00e1vel que esta pessoa tenha caracter\u00edsticas bem espec\u00edficas e singulares, que a fazem ter interesse no servi\u00e7o citado anteriormente.<\/p>\n

A mesma situa\u00e7\u00e3o vale para todo e qualquer neg\u00f3cio. Hoje em dia, as campanhas de marketing se tornaram altamente segmentadas e os consumidores est\u00e3o cada vez mais atentos aos conte\u00fados personalizados.<\/p>\n

Com o data science, \u00e9 poss\u00edvel coletar dados a respeito do p\u00fablico-alvo e construir uma persona, isto \u00e9, um personagem semi-fict\u00edcio do cliente ideal. Entre as principais informa\u00e7\u00f5es do consumidor, destacam-se:<\/p>\n