Data science e marketing andam cada vez mais juntos e esse time pode ser um dos primeiros a entrar na cultura data driven em uma empresa.

Para companhias vivendo a revolução digital, é muito comum que praticamente todas as suas áreas estejam produzindo dados. Muitas adotam pesquisas como o NPS e o ENPS, ou formas de medir o desempenho dos times com OKR, sprints e kamban.

A definição dessas pesquisas, metas e métricas faz com que o trabalho do estatístico seja muito mais simples na hora de buscar os dados, já que é possível avaliar o desempenho de cada time, podemos também entender onde é possível melhorar e o que corrigir.

Mesmo assim, uma das áreas que mais se beneficia das técnicas de ciência de dados é o marketing. Tarefas como a definição do público, campanhas de publicidade online, qualificação de leads, recomendações de venda e a medição dos resultados são completamente possíveis usando dados.

Isso porque muitas das ações de marketing acontecem no ambiente virtual: os anúncios pagos nos buscadores, publicidade em redes sociais, produção de conteúdo e compras direto no e-commerce são facilmente medidas e servem de insumo para o time de ciência de dados.  

No artigo de hoje vamos falar mais sobre a ciência de dados no marketing, como eles podem ser aliados, alguns cases de sucesso dessa parceria e como você pode começar aí na sua empresa. Continue lendo para saber mais!

A ciência de dados no marketing

Plataformas como o google ads, analytics e a maioria das redes sociais produzem relatórios automáticos com informações descritivas de cada conta comercial e fornecem uma enorme quantidade de dados. Com eles é possível ter um resumo do que aconteceu com as suas campanhas além de dar uma ideia dos comportamentos dos clientes. Mas, e depois de receber esses relatórios? O que podemos fazer?

Já falamos aqui no blog sobre análise descritiva e esses relatórios seriam um bom exemplo desse tipo de análise. É uma descritiva que mostra o que aconteceu no passado com precisão e que pode ajudar a entender o futuro.

Mas, para prever os cenários possíveis e agir diante deles, é preciso da aplicação da ciência de dados aliada aos gestores que tomam decisões na empresa. As análises preditivas e prescritivas serão usadas para gerar os melhores resultados a partir dos dados. 

O objetivo do marketing é entender o comportamento do cliente, prever seus próximos passos e tentar oferecer a melhor solução, levando ele até o momento da compra, quando fecha com o setor de vendas.

Empresas com marketing data driven

Varejistas como Walmart e Amazon já utilizam ciência de dados para realizar diversas ações de marketing. Desde prever o comportamento dos clientes até pensar em promoções específicas para diferentes eventos. Os dados utilizados para as ações podem ser tanto os dados internos da empresa, como o histórico de vendas por exemplo, quanto dados externos.

Com esses dados eles entendem o perfil de compra dos consumidores, os dias e horários das compras e, com a ajuda do big data, conseguem ter uma ideia do cliente como um todo e do que acontece com ele. Essas empresas conseguem prever, por exemplo, quais produtos vão vender mais depois de uma tempestade muito forte, ou como as pessoas se preparam para diferentes momentos da vida como a velhice ou a gravidez. 

Entender o cliente de forma tão profunda assim ajuda a empresa a ter sempre os produtos necessários em estoque, sem faltas e excessos, ajuda a estipular um preço ótimo e a estimar as vendas. Assim, começando pelo marketing, a empresa vai aos poucos se tornando mais data driven. 

Usos de data science no marketing

Muitas das ações de marketing digital são facilmente rastreadas e medidas. Isso dá insumo para o cientista de dados trabalhar gerando insights valiosos para o time e orientando a tomada de decisão. Alguns dos usos mais comuns e que geram resultado para a empresa são os seguintes.

Segmentação de clientes

Pensar em uma maneira única de anunciar para todos os clientes de uma vez só não é mais uma prática utilizada no marketing. Hoje existe o reconhecimento de que cada pessoa, ou pequeno grupo de pessoas, é diferente e precisa de uma comunicação específica que vai atender melhor suas expectativas como cliente. 

Daí nasce a ideia da segmentação de clientes, para que a empresa possa conversar com cada grupo específico ao invés de usar uma estratégia mais generalista. Por isso, a segmentação dos clientes é tão importante para o marketing hoje. E a estatística pode ajudar a definir e entender esses grupos. 

Eles são definidos de acordo com alguns pontos em comum no comportamento e essas características podem nos dizer como eles se relacionam com os produtos, conteúdos e outras ações de marketing. Um exemplo recorrente é a forma como aquela pessoa entrou em contato com a sua empresa ou quais conteúdos consumiu.

A segmentação é importante para entender o público e pensar em campanhas diferentes para pessoas diferentes, além de permitir o funcionamento de sistemas de recomendação de acordo com o perfil de cada pessoa. 

Sistemas de recomendação

Depois de segmentar e entender bem o público é possível recomendar o que ele provavelmente mais gostaria de consumir, seja um produto ou um conteúdo no blog. Partindo do que outras pessoas com um perfil parecido fizeram, é possível estimar, com algum grau de confiança, o que os novos clientes farão e recomendar um caminho parecido. 

Os sistemas de recomendação ficaram famosos e passaram a ser muito comentados porque são as principais ferramentas de empresas como Netflix e YouTube. Esses sistemas fazem com que as plataformas não sejam apenas um repositório de vídeos, filmes e séries, mas um lugar em que os clientes conseguem ter uma experiência mais interessante entrando em contato com os conteúdos que mais se relacionam com eles e que têm mais chance de serem assistidos. 

Apesar deste ser o uso mais famoso, ele não é o único. As recomendações podem ser feitas para qualquer tipo de conteúdo ou produto, e se adapta conforme as necessidades da empresa. 

Otimização das campanhas

Os canais e conteúdos de uma campanha de marketing podem ser os mais diversos possíveis e por isso mesmo a escolha estratégica das campanhas é fundamental. A ciência de dados consegue testar e descobrir quais os canais de campanha que fazem mais sucesso entre os clientes e atingem o público ideal, além de trazer informações sobre como conversar com esse público e  determinar se é melhor priorizar artigos, vídeos, posts em redes sociais ou outros tipos de conteúdo.  

Aplicando data science no marketing é possível rodar testes A/B mais rápidos e automáticos para otimizar as campanhas. Também é possível definir os objetivos dela, alocando o orçamento nos canais que fazem mais sentido para a empresa e determinando qual cliente deve receber cada campanha. 

E aí, você já usa a ciência de dados para auxiliar a tomada de decisão no time de marketing? Conta pra gente aqui nos comentários, nós sempre respondemos a todos! 

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