Para isso, combina estat\u00edstica, machine learning<\/a> e t\u00e9cnicas de an\u00e1lise que s\u00e3o aplicadas de forma autom\u00e1tica ou semiautom\u00e1tica.<\/p>\n\n S\u00e3o conceitos que muitas vezes s\u00e3o confundidos.<\/p>\n\n O big data<\/a> se refere a conjuntos de dados enormes e variados, que exigem tecnologias especiais para serem processados. O data mining \u00e9 uma forma de extrair valor deles. Mas tamb\u00e9m se aplica a bancos de dados muito menores.<\/p>\n\n A an\u00e1lise de dados tradicional costuma responder a perguntas concretas: quantos cliques teve a \u00faltima campanha? A minera\u00e7\u00e3o de dados, por outro lado, busca respostas para perguntas que voc\u00ea ainda n\u00e3o tinha feito.<\/p>\n\n Quer se aprofundar nas fases do processo e em casos de sucesso? Explicamos tudo em detalhes no nosso guia sobre o que \u00e9 data mining<\/a>.<\/p>\n\n Existem muitas t\u00e9cnicas, mas quase todas se encaixam em uma destas fam\u00edlias:<\/p>\n\n Hoje, muitas dessas t\u00e9cnicas v\u00eam integradas em ferramentas de marketing, ent\u00e3o nem sempre voc\u00ea precisa de uma equipe de cientistas de dados para aproveit\u00e1-las.<\/p>\n\n A sua plataforma de envio acumula uma quantidade enorme de informa\u00e7\u00f5es. Bem analisadas, elas ajudam voc\u00ea a enviar melhor e a vender mais.<\/p>\n\n Segmentar com mais precis\u00e3o.<\/strong> O clustering permite descobrir grupos de assinantes que voc\u00ea n\u00e3o tinha definido. Por exemplo, contatos que s\u00f3 abrem nos fins de semana ou que s\u00f3 compram com desconto. Com isso, a sua segmenta\u00e7\u00e3o<\/a> deixa de se basear em suposi\u00e7\u00f5es.<\/p>\n\n Identificar seus melhores clientes.<\/strong> Uma an\u00e1lise RFM<\/a> classifica os contatos de acordo com quando compraram pela \u00faltima vez, com que frequ\u00eancia e quanto gastam. \u00c9 uma forma simples de minera\u00e7\u00e3o de dados que qualquer neg\u00f3cio pode aplicar.<\/p>\n\n Antecipar-se aos cancelamentos.<\/strong> Os modelos de classifica\u00e7\u00e3o detectam sinais pr\u00e9vios ao abandono, como uma queda progressiva nas aberturas. Assim voc\u00ea pode agir antes, com uma campanha de reativa\u00e7\u00e3o, e reduzir o seu churn rate<\/a>.<\/p>\n\n Recomendar produtos.<\/strong> As regras de associa\u00e7\u00e3o dizem quais artigos costumam ser comprados juntos. Com essa informa\u00e7\u00e3o, seus emails podem sugerir produtos complementares e impulsionar a venda cruzada<\/a>.<\/p>\n\n Escolher o melhor momento de envio.<\/strong> Analisando o hist\u00f3rico de aberturas de cada contato, voc\u00ea pode enviar quando \u00e9 mais prov\u00e1vel que ele leia seus emails.<\/p>\n\n Voc\u00ea n\u00e3o precisa de fontes complicadas para come\u00e7ar. Voc\u00ea tem \u00e0 m\u00e3o:<\/p>\n\n Os dados de comportamento nas suas campanhas: aberturas, cliques, cancelamentos e reclama\u00e7\u00f5es. Eles ajudam voc\u00ea a entender as m\u00e9tricas de email marketing<\/a> al\u00e9m da m\u00e9dia.<\/p>\n\n Os dados de compra da sua loja ou do seu CRM<\/a>: pedidos, valores, produtos e frequ\u00eancia.<\/p>\n\n E os dados que o pr\u00f3prio cliente fornece voluntariamente, como suas prefer\u00eancias ou interesses. S\u00e3o os chamados zero-party data<\/a> e costumam ser os mais confi\u00e1veis.<\/p>\n\n Trabalhar com dados pessoais implica responsabilidades. Na Europa, o GDPR<\/a> e a LOPD<\/a> exigem informar para que voc\u00ea usa as informa\u00e7\u00f5es. E voc\u00ea precisa de uma base legal para trat\u00e1-las.<\/p>\n\n Mas o cumprimento legal \u00e9 apenas uma parte. Tamb\u00e9m conv\u00e9m coletar somente os dados que voc\u00ea realmente vai usar e proteg\u00ea-los bem. E verificar se os modelos n\u00e3o levam a decis\u00f5es injustas ou discriminat\u00f3rias.<\/p>\n\n Uma \u00faltima dica: a qualidade importa mais que a quantidade. Um banco de dados com endere\u00e7os inv\u00e1lidos, duplicados ou informa\u00e7\u00f5es desatualizadas dar\u00e1 resultados pouco confi\u00e1veis, por mais sofisticada que seja a t\u00e9cnica.<\/p>\n\n No Mailrelay, facilitamos para voc\u00ea aproveitar os dados das suas campanhas. Voc\u00ea pode consultar estat\u00edsticas detalhadas de aberturas e cliques e segmentar a sua lista de acordo com o comportamento de cada contato. Tamb\u00e9m pode criar automa\u00e7\u00f5es que reagem ao que os seus assinantes fazem.<\/p>\n\n Tudo isso em um plano gratuito de at\u00e9 80.000 emails por m\u00eas e 20.000 contatos. Se quiser testar, voc\u00ea pode criar sua conta no Mailrelay<\/a> hoje mesmo.<\/p>\n\n Qual \u00e9 a diferen\u00e7a entre data mining e minera\u00e7\u00e3o de dados?<\/strong> Nenhuma. S\u00e3o o termo em ingl\u00eas e a sua tradu\u00e7\u00e3o para o portugu\u00eas; tamb\u00e9m se usa \u00abgarimpo de dados\u00bb.<\/p>\n\n Preciso programar para fazer data mining?<\/strong> Nem sempre. Muitas ferramentas de marketing incluem fun\u00e7\u00f5es de segmenta\u00e7\u00e3o e an\u00e1lise que aplicam essas t\u00e9cnicas de forma simples.<\/p>\n\n O data mining tem algo a ver com criptomoedas?<\/strong> N\u00e3o. A \u00abminera\u00e7\u00e3o\u00bb de criptomoedas \u00e9 um processo diferente, relacionado \u00e0 valida\u00e7\u00e3o de transa\u00e7\u00f5es em redes como o Bitcoin<\/a>.<\/p>\n\n O data mining ajuda voc\u00ea a encontrar respostas escondidas nos seus dados. Quais clientes valem mais, quem est\u00e1 prestes a ir embora ou quais produtos s\u00e3o vendidos juntos.<\/p>\n\n E n\u00e3o \u00e9 preciso ser uma grande empresa para aproveit\u00e1-lo. Com os dados que as suas campanhas j\u00e1 geram e uma boa ferramenta, voc\u00ea pode tomar decis\u00f5es com muito mais informa\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\nData mining, big data e an\u00e1lise de dados<\/h2>\n\n
Principais t\u00e9cnicas<\/h2>\n\n
\n
Como aplic\u00e1-lo ao email marketing<\/h2>\n\n
![\"Infográfico](\"https:\/\/mailrelay.com\/wp-content\/uploads\/2022\/10\/data-mining-datos-a-decisiones-1024x576.png\")
<\/figure>\n\nQuais dados voc\u00ea pode aproveitar<\/h2>\n\n
Privacidade e boas pr\u00e1ticas<\/h2>\n\n
Como o Mailrelay ajuda voc\u00ea<\/h2>\n\n
Perguntas frequentes sobre data mining<\/h2>\n\n
Conclus\u00e3o<\/h2>\n\n
Artigos relacionados<\/h2>\n\n