Sabemos que o marketing é um conjunto de estratégias implementadas para otimizar a comercialização de produtos. Mas atualmente, o acesso a uma quantidade incontável de dados sobre usuários e potenciais clientes mudou substancialmente a forma de fazer marketing, não só no presente, mas também de cara ao futuro, tornando necessária a análise desses dados para garantir o sucesso.
O marketing digital desempenha um papel fundamental e inevitável na comercialização no século XXI, e o Big Data e o Data Science são ferramentas que não podem faltar em nenhuma estratégia que busque prosperar.
Mas, Big Data e Data Science são a mesma coisa? Não são a mesma coisa, mas são indispensáveis um para o outro e também para o marketing digital.
Neste post da Mailrelay vamos te dar uma introdução elementar e ao mesmo tempo útil à ciência de dados e às utilidades que ela tem para a sua estratégia de marketing digital.
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O que é o Data Science e em que ele se diferencia do Big Data?
Para começar, vamos falar sobre o Big Data, que é o primeiro elo nesse interessante e complexo mundo dos dados.
O Big Data, como o próprio nome sugere, é um grande volume de dados que podem ser imagens, áudios, vídeos, redes sociais, e-mails, sites, transações, registros, análises de tráfego web ou arquivos XML, entre outros.
Esse conjunto de dados pode surgir de diferentes ações realizadas pelos usuários digitais, como acessar uma página web, seguir uma rede social, baixar arquivos, ouvir podcasts, preencher um formulário, entre muitas outras coisas que deixam um registro no ambiente digital e que fica armazenado.
Mas é claro que esses dados brutos, tal como o Big Data nos fornece, não nos serviriam de muito. É aqui que entra o Data Science ou Ciência de Dados para analisar, processar esses dados e dar valor a eles.
O Data Science é uma ciência multidisciplinar que se vale de diferentes recursos da estatística, da computação, da matemática e do marketing para analisar, interpretar e hierarquizar os dados obtidos. A partir dessa análise, busca-se gerar estratégias eficientes e bem-sucedidas de marketing digital, baseadas em dados objetivos e em modelos preditivos.
Os especialistas em Data Science tiram conclusões de todo esse trabalho e, por meio da previsão do comportamento dos usuários, oferecem ferramentas e soluções para as empresas tomarem decisões corretas, obtendo mais benefícios e reduzindo custos.
Entendemos então, a partir disso, que o Data Science surge e é parte do Big Data, mas o Big Data sem o Data Science não teria sentido algum.
9 aplicações do Data Science no marketing digital
Podemos afirmar então que a ciência de dados pode ser muito útil para o marketing digital, mas vejamos concretamente em que ela pode nos ajudar na nossa estratégia de marketing.
SEO
Consegue analisar e compreender os algoritmos de posicionamento detectando padrões de publicação.
Publicidade
Ajudam a estruturar os anúncios e a definir com precisão onde anunciar e para qual público direcionar nossa publicidade. Isso é feito analisando o público-alvo que realmente visualiza e interage com determinado tipo de publicidade.
Dessa forma, poderemos também, por exemplo, estruturar diferentes tipos de publicidade dos nossos produtos dependendo do público que visualiza cada canal em que publicamos, o que otimizará o resultado esperado.
Email Marketing
Serve para diferenciar e hierarquizar o público-alvo do nosso e-mail, para que cada pessoa possa receber conteúdo relevante no momento certo.
Por exemplo, detecta as interações do cliente com os produtos de um site e envia a ele publicidade relacionada a esses produtos com os quais interagiu. Também detecta padrões de consumo a partir de interações ao longo do tempo, oferecendo os produtos necessários no momento certo.
Também podemos definir a frequência com que os e-mails devem ser enviados e em que momento do dia.
A partir disso, conseguiremos otimizar nossas campanhas de email marketing.
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Marketing de conteúdo
Vai nos ajudar a detectar qual conteúdo é o mais adequado para investirmos nosso tempo corretamente, dependendo do público para o qual estamos nos direcionando.
Por exemplo, por meio da análise das buscas dos usuários, definem-se palavras-chave que devemos usar em nosso conteúdo, com o objetivo de atrair nosso público-alvo e conseguir o engajamento dele com nossa marca.
Preços dinâmicos
Fatores que sempre foram analisados para definir preços, como o custo do produto, as margens esperadas, o custo da concorrência, a oferta e a demanda, entre outros, se complementam com outros dados mais específicos, como o comportamento dos clientes, o posicionamento de marca que buscamos e o comportamento do mercado em tempo real, para melhorar nossa estimativa de preços e adaptá-la ao contexto.
Dessa forma, maximizaremos nosso ganho, já que levamos em conta fatores que vão mudando no mercado e como eles afetam os preços, o que nos permite adaptar ao máximo nossa estratégia para não perder nenhuma oportunidade.
Qualificação de leads
Analisa fatores como quantidade e qualidade das interações dos usuários com nosso conteúdo publicado, interação com nossas redes sociais e comportamentos anteriores com nosso conteúdo. A partir disso, define algoritmos preditivos que permitem pontuar nossos leads dependendo da possibilidade que eles têm de se converterem ou não em clientes nossos.
Isso vai nos ajudar a definir quantos recursos podemos gastar dependendo do lead para o qual estamos direcionando nossa ação, priorizando os leads mais rentáveis.
Perfis de Buyer
Poderemos construir perfis de usuários e criar diferentes tipos de buyer persona dependendo do comportamento dos usuários em cada canal em que interagem e do momento em que interagem.
Dessa forma, podem ser gerados diferentes grupos de pessoas ideais que compartilham certas qualidades no momento de consumir.
Orçamento
Gera modelos preditivos a partir de padrões de gastos para poder otimizar ao máximo nosso orçamento.
Esses modelos vão te permitir definir melhor a distribuição do seu orçamento dependendo da rentabilidade que tem, por exemplo, determinado canal de divulgação ou determinada campanha de marketing.
Melhorar a experiência dos clientes
A partir das análises do comportamento dos clientes diante de certos estímulos de marketing digital, poderemos definir as preferências dos clientes. Por exemplo, determinar se uma campanha de email marketing com certas características é o tipo de campanha adequado para esse cliente ou se seria melhor contatá-lo pelas redes sociais.
Isso permitirá que o cliente tenha uma experiência melhor com nossa marca, o que será ótimo para a conversão de leads, além de gerar um engajamento do cliente com nossa marca, o que não só vai fidelizá-lo, mas também vai dar espaço a possíveis recomendações no futuro.
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Conclusão
Vimos então que, se buscamos otimizar os resultados da nossa estratégia de marketing digital, é fundamental incluir o Data Science em nossos planos.
De modo geral, a partir da análise de dados é possível conseguir:
● Detectar tendências do mercado.
● Tomar decisões baseadas em critérios objetivos, conhecendo padrões de como essas decisões vão impactar.
● Elaborar estratégias de marketing digital ao longo do tempo, personalizadas para cada tipo de cliente e contexto.
● Evitar a perda de oportunidades e otimizar o ganho.
● Modificar nossa oferta no futuro a partir da análise de padrões do mercado, adaptando-a às variadas necessidades dos clientes.
Embora seus primórdios remontem a poucos anos atrás, está claro que o Data Science é o presente e o futuro do marketing digital.
Se ainda não fez isso, o que está esperando para otimizar sua estratégia de marketing digital implementando o Data Science?
Essas técnicas estão muito relacionadas ao Data Mining, e ambas se beneficiam de uma boa integração de dados de marketing (IDM) antes de analisá-los.
