No âmbito do marketing, a capacidade de transformar dados em estratégias eficazes é um diferencial competitivo essencial. Com as técnicas certas, é possível não só interpretar dados de soluções de martech e negócio, como também antecipar tendências e identificar oportunidades de mercado que, de outra forma, poderiam passar despercebidas. Neste artigo, descubra o que é Data Science e confira como transformar dados em resultados a partir do desenvolvimento de ações usando esse conceito. Se interessou? Continue lendo!
O que é Data Science?
A ciência de dados, ou Data Science, é um campo multidisciplinar que combina estatística, matemática, programação e inteligência artificial para extrair valor de grandes volumes de dados. Ela possibilita que dados estruturados e não estruturados sejam analisados em busca de padrões, que implicam na realização de previsões e tomadas de decisões informadas. Para transformar dados brutos em insights estratégicos, são utilizadas diversas técnicas, ferramentas e algoritmos, geralmente aplicados pelos chamados cientistas de dados.
Para que serve Data Science?
Dada a grande quantidade de dados coletados, é imprescindível que as empresas armazenem, analisem e transformem tais dados em informações que serão usadas para a tomada de decisão. Nesse processo, a inteligência artificial se torna uma enorme aliada, auxiliando as corporações a solucionar problemas, detectar padrões de comportamento dos consumidores e eventuais anormalidades. E pensando no campo do marketing, estas análises se tornam extremamente ricas, com possibilidades como: entender comportamento de consumo, prever demandas, descobrir tendências, etc.
Portanto, analisar a repetição de padrões e mudanças repentinas no comportamento dos clientes é crucial para que empresas possam tomar decisões de extrema importância. Uma anormalidade no comportamento de um cliente ao fazer compras pode ser determinante para que um banco identifique uma suposta fraude, dado que serve de material para que essa empresa tome a decisão de realizar o cancelamento do cartão de crédito clonado, por exemplo.
Qual é a diferença entre Data Science e Data Analytics?
Enquanto Data Science é uma disciplina abrangente que envolve a criação de algoritmos, modelos preditivos e a exploração de grandes volumes de dados para descobrir padrões e gerar insights, Data Analytics vem como um tradutor destes resultados. A análise de dados foca na aplicação desses modelos e algoritmos em problemas específicos.
De forma simples, a ciência de dados para marketing cria as ferramentas e a análise as utiliza para interpretar dados no contexto de diferentes necessidades empresariais.
Qual é a importância da Data Science no marketing B2B?
Empresas B2B (business to business), que vendem produtos e serviços para outras empresas, enfrentam desafios característicos de um mercado cada vez mais competitivo, como ciclos de venda mais longos e a necessidade de demonstrar valor agregado de maneira clara, por exemplo. Neste cenário, a Data Science é um caminho possível para desenvolver campanhas personalizadas que ressoam com o público-alvo, aumentando a eficiência e a taxa de conversão desses negócios.
Como transformar o seu negócio com Data Science e Data Analytics?
Iniciar uma transformação digital baseada em dados exige uma abordagem estratégica e a implementação de infraestrutura e processos adequados. Para que essa transição seja bem-sucedida, separamos 6 passos para ajudar o seu negócio. Confira!
- Coleta de dados qualificados: a qualidade dos dados é o alicerce de qualquer estratégia. Utilize fontes confiáveis, como ferramentas de Martech, plataformas de automação de marketing e redes sociais, como Salesforce, Google Analytics, HubSpot, RD Station, Hootsuite, etc. Dados desatualizados ou irrelevantes podem comprometer toda a estratégia.
- Análise avançada e segmentação: o próximo passo é processar e analisar os dados para identificar tendências e segmentar o público-alvo. Ferramentas que utilizam aprendizado de máquina (machine learning) ajudam a categorizar clientes potenciais (os chamados leads) de acordo com suas necessidades, interesses e comportamentos.
- Modelagem preditiva: com o uso de algoritmos preditivos, é possível antecipar o comportamento do cliente e planejar ações específicas para cada estágio da jornada de compra.
- Personalização de experiência: baseando-se nos insights gerados, você terá o necessário para desenvolver campanhas personalizadas, desde e-mails segmentados até conteúdos específicos para cada perfil de cliente. Essa abordagem aumenta a relevância e o engajamento do seu negócio.
Lembre-se que o processo não termina na execução. É importante realizar um trabalho de mensuração e otimização contínua, acompanhando métricas como taxa de conversão, ROI (o Retorno Sobre o Investimento) e engajamento para ajustar as estratégias conforme necessário.
Empresas que adotam Data Science têm uma visão mais clara de suas oportunidades e desafios. Isso permite alocar recursos de maneira mais inteligente e construir relacionamentos duradouros com clientes a partir de estratégias mais eficazes.
Se a sua empresa ainda não explora todo o potencial dos dados, é hora de repensar sua abordagem. A M.Martech é uma consultoria especializada em tecnologias aplicadas ao marketing que pode ajudá-lo a aprimorar sua estratégia e conquistar melhores resultados no seu negócio. Entre em contato conosco e conheça nossos serviços!