As 5 aplicações da Ciência de Dados que todo profissional de marketing precisa conhecer

Entenda como o emprego de estratégias voltadas para dados podem ser cruciais para o marketing de seu negócio

 

À medida em que a Ciência de Dados segue se expandindo e atingindo novas indústrias, não são poucos os setores em que ela encontra um espaço considerável para ser aplicada. Esse desenvolvimento vai de encontro com a nossa capacidade atual de produção de dados: a DOMO, empresa de Business Intelligence, estima que já temos 6 bilhões de aparelhos conectados à internet, capazes de gerar 2.5 milhões de terabytes de dados diariamente.

Para profissionais do marketing e da comunicação, esse manancial de informações é extremamente valioso — hoje, muito mais reveladores do que meros dados demográficos. Porém, como discutimos aqui por outras vezes, apenas coletar e monitorar dados sem que haja um propósito bem definido para eles e sem saber o que extrair deles não basta. Portanto, apresentamos 5 aplicações da Ciência de Dados que todo profissional de marketing precisa conhecer.

Otimização de gastos e planejamento orçamentário

Dispondo de poucos recursos e sob a pressão da expectativa de resultados satisfatórios para a empresa, profissionais do marketing costumam seguir com cuidado redobrado na hora da elaboração de qualquer estratégia. Alcançar um melhor ROI — sigla para Return Over Investment, ou retorno sobre investimento, em tradução livre, métrica que trabalha com o dinheiro ganho em relação ao aplicado em determinada empreitada — em situações adversas pode ser desafiador, mas é aqui que entra o trabalho do cientista de dados.

Ao analisar o quanto está disponível para o setor de marketing gastar, ele pode criar modelos que auxiliam na alocação de recursos. Nada o escapa: todos os canais, meios e campanhas são minuciosamente analisados para se definir quais serão priorizados em detrimento de outros. Além de o resultado final ser mais confiável, o tempo também é otimizado, e pode ser aproveitado em tarefas que demandem mais atenção, uma vez que parte das etapas é realizada de maneira automatizada.

Segmentação de mercado

Talvez o item mais conhecido da lista, e também o mais procurado, ele surge para resolver velhos problemas do campo da propaganda e do marketing. Em tempos de explosão de identidades e do surgimento de nichos com anseios cada vez mais únicos, é fato que não há mais produto ou solução que consiga atingir todo um mercado de forma homogênea — e talvez nunca tenha havido, mas hoje temos as ferramentas que permitem melhor enxergar e remediar isso.

Análises estatísticas permitem que profissionais de marketing dividam cada vez mais os diferentes grupos de consumidores segundo suas mais diversas características. Cada ação importa: uma curtida dada em uma foto ou uma página, perfis seguidos por uma pessoas e suas compras passadas são alguns dos padrões mais reveladores sobre seus hábitos de consumo. Estas informações estão acessíveis em diferentes sites e aplicativos e são facilmente monitoráveis.

Análises preditivas

As análises preditivas consistem em rodar diferentes modelos estatísticos e algoritmos de aprendizado de máquina de acordo com os dados à disposição da empresa para prever eventos futuros. Dados podem não dar 100% de certeza do que vai acontecer, mas, quando analisados e utilizados da maneira correta, melhores decisões são tomadas sabendo o que pode vir.

É seguro esperar certos comportamentos de clientes e do próprio mercado conforme situações atravessadas por ambos no passado, tanto adversas quanto favoráveis. A partir das análises preditivas, ainda, é possível prever o comportamento do consumidor diante de produtos já finalizados e prontos para serem lançados, bem como também se pode aplicá-las nas etapas embrionárias de seu desenvolvimento.

Análises de sentimentos

Na Ciência de Dados, a análise de sentimentos é uma maneira de se interpretar e classificar textos por meio do processamento de linguagem natural — um modo de tornar a comunicação humana inteligível para uma máquina por meio da Inteligência Artificial. Com isso, o algoritmo é capaz de identificar determinado conteúdo e classificá-lo como positivo, negativo ou neutro, assim como reconhecer outras nuances, como uma fala sarcástica ou irônica.

O feedback a uma marca e a seus serviços e produtos, graças às redes sociais, está mais descentralizado do que nunca. O cliente não mais se dirige à empresa apenas através de seus canais oficiais e institucionais, mas passa a encher seus perfis online com suas impressões sobre aquilo que está consumindo e tendo contato.

Conseguir analisar todas essas opiniões e comentários, enquanto humanamente impossível, pode ser feito com um esforço reduzido se empregadas análises de sentimentos. Os custos financeiros e reputacionais são muito menores quando a marca tem a capacidade de responder a quaisquer problemas — mesmo aqueles que não viralizaram nas diferentes mídias — de modo quase imediato.

Qualidade de dados

Mesmo que já tenhamos abordado o tema da qualidade de dados em outros textos de nosso blog, no campo do marketing ela ganha outros contornos. Uma pesquisa da Nielsen, empresa especializada em análises de dados e com atuação global, realizada com funcionários de marketing de mais de 360 agências espalhadas pelo mundo, mostrou que apenas 28% deles têm a qualidade de dados como uma prioridade máxima de sua organização.

É impensável fazer qualquer uma das etapas citadas até aqui e nenhum resultado de sucesso pode ser alcançado utilizando bases desorganizadas e sujas. O quanto mais específica for sua campanha, mais qualificados devem ser os dados em que ela se baseia. Não só isso pode acarretar em uma decisão mal tomada, como seu negócio pode acabar direcionando suas propagandas para clientes que não querem ouvi-las e que, consequentemente, irão se distanciar futuramente.

 

É preciso ir além e compreender que uma boa estratégia voltada a dados não é simplesmente marcar presença nas redes sociais e coletar dados de seus clientes, sem saber o que fazer com eles. Empresas que já reconheceram isso têm um público mais engajado e que adere mais fielmente a aquilo que ela apresenta.

Se você quiser conhecer melhor as ferramentas da Twist para monitoramAcho muito foda

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