{"id":19176,"date":"2021-08-05T12:19:15","date_gmt":"2021-08-05T15:19:15","guid":{"rendered":"https:\/\/coregroup.com.br\/pt-br\/?p=19176"},"modified":"2021-09-21T18:25:09","modified_gmt":"2021-09-21T21:25:09","slug":"data-science-entenda-sua-importancia-no-marketing-para-empresas","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/coregroup.com.br\/pt-br\/data-science-entenda-sua-importancia-no-marketing-para-empresas\/","title":{"rendered":"Data science: entenda sua import\u00e2ncia no marketing para empresas"},"content":{"rendered":"<div id=\"dslc-theme-content\"><div id=\"dslc-theme-content-inner\"><p>&nbsp;<\/p>\n<p><img fetchpriority=\"high\" decoding=\"async\" class=\"alignnone wp-image-19341 size-full\" src=\"https:\/\/coregroup.com.br\/pt-br\/wp-content\/uploads\/2021\/08\/Analise-de-dados-min-1-scaled.jpg\" alt=\"\" width=\"2560\" height=\"1707\" \/><\/p>\n<p>O papel da <strong>data science<\/strong> para a tomada de decis\u00f5es a n\u00edvel estrat\u00e9gico est\u00e1 para o papel do engenheiro na constru\u00e7\u00e3o de uma ponte. O termo, longe de ser pura moda, \u00e9 designado para abranger as novas profiss\u00f5es que lidam diretamente com a manipula\u00e7\u00e3o de dados.<\/p>\n<p>O tratamento de dados se tornou alvo da especializa\u00e7\u00e3o do trabalho com o crescimento de ferramentas para coleta de informa\u00e7\u00f5es e capacidades de armazenamento cada vez maiores. O caso \u00e9 resultante de uma sobrecarga de informa\u00e7\u00f5es no mercado.<\/p>\n<p>Profissionais das \u00e1reas de marketing e administra\u00e7\u00e3o que n\u00e3o estavam habituados ao processamento massivo de dados se encontraram em uma situa\u00e7\u00e3o desastrosa, onde haviam muitas informa\u00e7\u00f5es, por\u00e9m, pouco potencial de explora\u00e7\u00e3o.<\/p>\n<p>Abarcando \u00e1reas da matem\u00e1tica aplicada, ci\u00eancia da computa\u00e7\u00e3o e estat\u00edstica, a data science ou em portugu\u00eas, ci\u00eancia de dados, surge no mercado de diversos segmentos como uma solu\u00e7\u00e3o para o boom informacional.<\/p>\n<p>Desdobramento dos estudos com intelig\u00eancia artificial, a ci\u00eancia de dados compreende a aplica\u00e7\u00e3o de t\u00e9cnicas corretas para coleta de informa\u00e7\u00f5es em larga escala, a limpeza, integra\u00e7\u00e3o e manipula\u00e7\u00e3o desses dados em interfaces de programa\u00e7\u00e3o avan\u00e7ada.<\/p>\n<p>Essencial para a sobreviv\u00eancia dos neg\u00f3cios, o trabalho com dados \u00e9 o divisor de \u00e1guas que separa as empresas que est\u00e3o preparadas para enfrentar um novo ciclo no mercado globalizado daquelas que n\u00e3o est\u00e3o.<\/p>\n<p>A \u00e1rea tem se tornado um item indispens\u00e1vel desde a administra\u00e7\u00e3o at\u00e9 a medicina, presente em todos os n\u00edveis de tomada de decis\u00e3o. A ado\u00e7\u00e3o de tecnologias que conectam qualquer objeto ou equipamento \u00e0 internet intensifica esta transi\u00e7\u00e3o.<\/p>\n<p>O marketing atua com base no conhecimento de seus usu\u00e1rios 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 p\u00fablico-alvo cresce exponencialmente.<\/p>\n<h2>Tra\u00e7os da an\u00e1lise de dados: entenda mais sobre o tema<\/h2>\n<p>A an\u00e1lise de dados \u00e9 a ocupa\u00e7\u00e3o de data science de n\u00edvel elementar, representando a maior parte do trabalho realizado por profissionais da \u00e1rea. O processo \u00e9 formado pelas fases de pesquisa e tratamento, segmentado por dados internos e externos.<\/p>\n<p>Um <a href=\"https:\/\/www.alessandrocaldonazo.com.br\/advogado-especialista-direito-do-consumidor\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><strong>advogado especialista em direito do consumidor<\/strong><\/a> pode utilizar a an\u00e1lise de dados para aprimorar seus processos e cortar etapas no atendimento e produ\u00e7\u00e3o de conte\u00fado para marketing contando com os n\u00edveis:<\/p>\n<ul>\n<li>An\u00e1lise descritiva;<\/li>\n<li>An\u00e1lise preditiva;<\/li>\n<li>An\u00e1lise prescritiva;<\/li>\n<li>An\u00e1lise diagn\u00f3stica.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Tais procedimentos podem ser realizados com apoio de ferramentas de inspe\u00e7\u00e3o estat\u00edstica e desenvolvimento de plataformas de intera\u00e7\u00e3o, por onde \u00e9 iniciado o trabalho de data science, reduzindo ou aumentando o n\u00edvel de complexidade da tarefa.<\/p>\n<h3>An\u00e1lise descritiva<\/h3>\n<p>A an\u00e1lise descritiva \u00e9 a etapa inicial, que inclui a coleta e segmenta\u00e7\u00e3o dos dados. Os componentes que se tornam informa\u00e7\u00f5es a serem utilizadas pelo planejamento dependem do tipo de amostra e qual a maneira mais eficiente de alcan\u00e7\u00e1-la.<\/p>\n<p>Uma <a href=\"https:\/\/www.jmedina.com.br\/empresa-taxi-executivo\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><strong>empresa de transporte executivo<\/strong><\/a> pode construir uma pesquisa para avaliar o grau de satisfa\u00e7\u00e3o de seus clientes e relacion\u00e1-lo aos resultados de sua concorr\u00eancia, visando desenvolver melhorias em seus servi\u00e7os. Para tal, o ve\u00edculo de coleta s\u00e3o fichas.<\/p>\n<p>Essas fichas est\u00e3o dispon\u00edveis por um endere\u00e7o web que permite a formata\u00e7\u00e3o de formul\u00e1rios. Como parte do trabalho de marketing, as vari\u00e1veis da pesquisa s\u00e3o definidas de acordo com caracter\u00edsticas que definem os grupos de clientes avaliados.<\/p>\n<p>Esse trabalho \u00e9 executado dividindo vari\u00e1veis em quantitativas e qualitativas, ambas essenciais para encontrar o tipo de informa\u00e7\u00e3o que se est\u00e1 procurando.<\/p>\n<p>Nisso consiste a principal vantagem da Data Science frente a outras \u00e1reas: a capacidade de encontrar exatamente o que se busca. Considerado o novo petr\u00f3leo, dominar e interpretar dados \u00e9 valioso para o marketing e outras \u00e1reas como <a href=\"https:\/\/www.audinaka.com.br\/empresas-contabilidade-sp\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><strong>empresas de contabilidade<\/strong><\/a>.<\/p>\n<p>As vari\u00e1veis quantitativas dizem respeito aos valores medidos em escala, portanto, n\u00fameros que fazem sentido em um esquema de encadeamento. Tais categorias podem ser subdivididas em vari\u00e1veis cont\u00ednuas e discretas.<\/p>\n<p>As vari\u00e1veis cont\u00ednuas s\u00e3o valores num\u00e9ricos introduzidos em reta real, onde os valores decimais est\u00e3o ordenados de acordo com as regras dos conjuntos num\u00e9ricos. Um exemplo de vari\u00e1vel cont\u00ednua \u00e9 a idade, um conjunto num\u00e9rico de 0 a 120.<\/p>\n<p>Para ser cont\u00ednua e quantitativa, o dado precisa ser verific\u00e1vel atrav\u00e9s de alguma medida de medi\u00e7\u00e3o como metro, litro ou unidade. A diferen\u00e7a entre essa e as vari\u00e1veis discretas \u00e9 a aceita\u00e7\u00e3o de valores n\u00e3o-inteiros na primeira categoria, mas n\u00e3o na segunda.<\/p>\n<p>Uma <a href=\"https:\/\/www.polares.com.br\/distribuidora-produtos-limpeza-piracicaba\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><strong>distribuidora de produtos de limpeza<\/strong><\/a> pode incluir como vari\u00e1vel quantitativa o volume de subst\u00e2ncias utilizadas para cuidados com a casa por semana. Esses dados podem ser elucidados em litros ou unidades de garrafas.<\/p>\n<p>Uma vari\u00e1vel qualitativa serve como um crit\u00e9rio de classifica\u00e7\u00e3o da amostra, usualmente usado para segmenta\u00e7\u00e3o demogr\u00e1fica. N\u00e3o possui valores quantitativos por estar destacada da linha real, ou seja, n\u00e3o se caracteriza como um n\u00famero cont\u00e1vel, quando h\u00e1.<\/p>\n<h3>An\u00e1lise diagn\u00f3stica<\/h3>\n<p>A an\u00e1lise diagn\u00f3stica consiste na interpreta\u00e7\u00e3o dos resultados da an\u00e1lise preditiva, por onde \u00e9 poss\u00edvel encontrar as causas para um problema que a empresa esteja vasculhando. Dessa forma, \u00e9 poss\u00edvel detectar onde a equipe de marketing errou em uma m\u00e1 campanha.<\/p>\n<p>Esses diagn\u00f3sticos fazem parte do constante processo de avalia\u00e7\u00e3o, no qual os empreendimentos de todo tipo se submetem para diminuir a dimens\u00e3o de suas fraquezas e alcan\u00e7ar melhores posi\u00e7\u00f5es no mercado.<\/p>\n<p>A ci\u00eancia de dados pode auxiliar o marketing a partir do momento em que implementa medidas que transformam informa\u00e7\u00e3o difusa e intang\u00edvel em n\u00fameros e porcentagens, solidificando a vis\u00e3o do empreendedor para o que acontece ao seu redor.<\/p>\n<p>Uma <a href=\"https:\/\/www.artcleanservicos.com.br\/empresa-terceirizacao-servicos-limpeza\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><strong>empresa de terceiriza\u00e7\u00e3o<\/strong><\/a> identifica, atrav\u00e9s da an\u00e1lise diagn\u00f3stica, o motivo de sua queda de vendas e convers\u00f5es em campanhas nas redes sociais e websites, falhas no funcionamento de canais de atendimento e outras quest\u00f5es que tocam o marketing.<\/p>\n<h3>An\u00e1lise preditiva<\/h3>\n<p>Enquanto os dados da an\u00e1lise descritiva est\u00e3o fundamentados no presente, a an\u00e1lise preditiva lan\u00e7a olhares ao futuro. Parcela de um n\u00edvel mais avan\u00e7ado do estudo estat\u00edstico, a an\u00e1lise preditiva projeta os cen\u00e1rios mais prov\u00e1veis.<\/p>\n<p>Presente em relat\u00f3rios do planejamento estrat\u00e9gico, a an\u00e1lise preditiva funciona como uma b\u00fassola que aponta para quais passos devem ser executados em seguida. Um profissional de ci\u00eancia de dados pode combinar an\u00e1lise com o aprendizado de m\u00e1quina.<\/p>\n<p>A \u00e1rea de data science permite uma avalia\u00e7\u00e3o 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.<\/p>\n<p>Uma <a href=\"http:\/\/luxcontrol.com.br\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><strong>empresa de automa\u00e7\u00e3o residencial<\/strong><\/a> pode enxergar no modelo uma demanda futura por fun\u00e7\u00e3o ainda n\u00e3o dispon\u00edvel em seu mercado. Seus resultados s\u00e3o cruzados \u00e0 an\u00e1lise diagn\u00f3stica, desdobrando-se na an\u00e1lise prescritiva, fase \u00faltima deste processo.<\/p>\n<h3>An\u00e1lise prescritiva<\/h3>\n<p>A an\u00e1lise prescritiva aplica o diagn\u00f3stico das demais fases de investiga\u00e7\u00e3o em um cen\u00e1rio real, diminuindo as chances de uma abordagem cara, invi\u00e1vel ou de baixa penetra\u00e7\u00e3o em seu mercado. Sendo assim uma fase indispens\u00e1vel para o sucesso da t\u00e9cnica.<\/p>\n<p>O uso de softwares para an\u00e1lise de dados \u00e9 difundido especialmente em grandes <a href=\"https:\/\/www.a2dps.com.br\/empresas-seguranca-privada\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><strong>empresas de seguran\u00e7a privada<\/strong><\/a>, por exemplo. No entanto, um problema enfrentado \u00e9 o baixo aproveitamento das informa\u00e7\u00f5es retidas e tratadas por estes bancos.<\/p>\n<p>Esses problemas acontecem pela m\u00e1 compreens\u00e3o do papel da data science no planejamento estrat\u00e9gico, causada pelo afastamento dos gestores das \u00e1reas que atuam com trabalho de m\u00e1quina.<\/p>\n<p>As m\u00e1quinas n\u00e3o devem ser vistas como substituto humano, sendo esta necess\u00e1ria quando se trata de avaliar o comportamento de grupos de pessoas. O profissional deve aproveitar ao m\u00e1ximo as facilidades da automa\u00e7\u00e3o ao passo que mant\u00e9m sua independ\u00eancia.<\/p>\n<h2>Aprendizado de m\u00e1quina para o marketing<\/h2>\n<p>O aprendizado de m\u00e1quina, mais conhecido como machine learning, \u00e9 o procedimento em que o profissional de ci\u00eancia de dados automatiza a constru\u00e7\u00e3o da an\u00e1lise de dados. Alvo de alto investimento por parte de empresas vision\u00e1rias, essa \u00e9 a nova fase do marketing.<\/p>\n<p>O marketing \u00e9 composto por uma s\u00e9rie de sub\u00e1reas que lidam com quase todas as etapas de constru\u00e7\u00e3o, transporte e venda de um produto. Ela trabalha com a cadeia produtiva, o gerenciamento log\u00edstico, a gest\u00e3o de pessoas e o atendimento ao cliente.<\/p>\n<p>Todos os departamentos supracitados s\u00e3o alvos de iniciativas de machine learning para simplificar e aprimorar suas tarefas. Uma <a href=\"https:\/\/www.worksengenharia.com.br\/empresas-automacao-industrial-sao-paulo\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><strong>empresa de automa\u00e7\u00e3o industrial<\/strong><\/a> encontra um vasto campo de atua\u00e7\u00e3o no mercado, construindo softwares para qualquer servi\u00e7o.<\/p>\n<p>Por essa raz\u00e3o, o profissional de marketing n\u00e3o pode ignorar a ci\u00eancia de dados, sob o risco de se tornar obsoleto diante dos cen\u00e1rios que se desenham no futuro pr\u00f3ximo. A identifica\u00e7\u00e3o de padr\u00f5es por algoritmos \u00e9 maior com as t\u00e9cnicas de aprendizado profundo.<\/p>\n<h2>Simplificando data science<\/h2>\n<p>A rela\u00e7\u00e3o entre ci\u00eancia de dados e Big Data \u00e9 t\u00e3o \u00edntima que os termos se confundem, tomados por sin\u00f4nimos. Big Data \u00e9 designado para o imenso volume de dados n\u00e3o tratados que circula pela internet e cresce a cada nova postagem ou intera\u00e7\u00e3o online.<\/p>\n<p>Nessa gigantesca engrenagem de milh\u00f5es de bancos de dados em cada website e aplicativo vinculados \u00e0 rede mundial de computadores, s\u00e3o acumulados nomes, senhas, n\u00fameros, coordenadas geogr\u00e1ficas, interesses e muitos outros.<\/p>\n<p>Plataformas de marketing digital processam e tratam alguns destes dados e disponibilizam para usu\u00e1rios em cadastros gratuitos, como o caso do Google Analytics e Social Analytics.<\/p>\n<p>O Google Analytics utiliza seus algoritmos para rastrear e analisar o tr\u00e1fego em sites, blogs, an\u00fancios em formato de links ou v\u00eddeos, apresentando resultados em um painel de controle segmentado por data, regi\u00e3o, aparelho usado, n\u00famero total de acessos e coment\u00e1rios.<\/p>\n<p>O Social Analytics se difere por sua \u00eanfase no tr\u00e1fego das redes sociais e aplicativos de intera\u00e7\u00e3o, disponibilizando um trabalho anteriormente restringido aos desenvolvedores. Essas ferramentas s\u00e3o usadas para o marketing de qualquer empreendimento.<\/p>\n<p><strong><em>Esse texto foi originalmente desenvolvido pela equipe do blog <\/em><a href=\"https:\/\/www.guiadeinvestimento.com.br\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><em>Guia de Investimento<\/em><\/a><em>, onde voc\u00ea pode encontrar centenas de conte\u00fados informativos sobre diversos segmentos.<\/em><\/strong><\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<\/div><\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>&nbsp; O papel da data science para a tomada de decis\u00f5es a n\u00edvel estrat\u00e9gico est\u00e1 para o papel do engenheiro na constru\u00e7\u00e3o de uma ponte. O termo, longe de ser pura moda, \u00e9 designado para abranger as novas profiss\u00f5es que lidam diretamente com a manipula\u00e7\u00e3o de dados. 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