Você já parou para pensar na quantidade de e-mails e mensagens instantâneas trocadas a cada minuto pelo mundo? Estima-se que sejam cerca de 200 milhões a cada 60 segundos. Isso para não falarmos dos conteúdos em vídeos, imagens e áudios publicados em plataformas online.

O cenário do Big Data traz também novas tecnologias para lidarmos com grandes volumes de dados. Mas como agregar valor a essas informações, gerando negócios de relevância? A resposta pode estar no uso do Data Science no marketing.

Quer entender como transformar suas estratégias de marketing com a análise de dados? Confira o que preparamos para você!

Quais são os benefícios do Data Science?

O Data Science é um estudo metódico dos dados e informações referentes a um negócio, abrangendo diversas perspectivas sobre um determinado assunto. A área já existe há 30 anos, mas ganhou destaque nos últimos tempos por causa do Big Data.

Os dados podem ser provenientes de diferentes lugares: rastreadores de pesquisa, fóruns, grupos no Facebook, redes sociais, assistente pessoal eletrônico, newsletters, gadgets capazes de acumular informações sobre os nossos rastros etc. Todas essas plataformas contêm informações que ajudam na busca por padrões, daí a importância de investir no armazenamento de dados. É preciso saber como coletar, analisar e gerar ideias.

Em geral, quem se responsabiliza pela extração de dados e a formulação de insights é o cientista de dados, mas profissionais de marketing já estão percebendo a importância de entender métodos básicos de ciência de dados para se comunicar com as equipes de análise e avaliar as oportunidades. Tanto que a revista Wired apontou o Data Science como uma carreira mais lucrativa que a Medicina.

Quais são as contribuições do Data Science no marketing?

O Marketing passou por grandes mudanças nos últimos anos, especialmente por causa de avanços tecnológicos como a inteligência artificial e o machine learning, que transformaram as estratégias de atração e relacionamento com clientes.

A utilização do Data Science no marketing permite aprimorar processos, obter insights preciosos para analisar grandes volumes de dados e fazer decisões estratégicas. Entenda como!

Aumento do ROI

O uso do Data Science no marketing permite a obtenção de um ROI (retorno sobre investimento) maior porque, por meio dele, é possível obter informações mais precisas sobre a situação da sua empresa no mercado e no coração dos consumidores.

Por meio desses dados, você pode customizar campanhas, construir sistemas de recomendação e encurtar o ciclo de vendas, entre outras estratégias. A otimização de processos, por consequência, melhora o retorno sobre os investimentos, como você verá no exemplo da Amazon que descreveremos.

Fidelização de clientes

A fidelização de clientes ainda proporciona desafios para as empresas. Organizações focadas no encantamento ganham uma série de porta-vozes da marca. Mais engajados, esses consumidores atraem novos compradores, colaborando com a boa imagem da empresa.

A fidelização, vale lembrar, é bem diferente de promover a satisfação do cliente. Em um mercado tão concorrido, é preciso ir além das necessidades do consumidor. Encantar o cliente é um trabalho de médio a longo prazo, capaz de estimular um vínculo afetivo entre o consumidor e sua marca. Daí a importância de informações bem apuradas.

Aliado ao Big Data, o Data Science pode auxiliar no estudo do comportamento do cliente da base, ajudando no desenvolvimento de soluções de produto, em melhorias no atendimento, bem como na busca por pontos de insatisfações. Direcione seus esforços para os clientes certos e procure entender o que eles estão buscando!

Melhorias na experiência do público-alvo

Relatórios de tendências são importantes, mas cada empresa tem sua própria realidade. Com a análise de dados, é possível descobrir e antecipar as demandas dos seus clientes, bem como identificar comportamentos que geram engajamentos. Coletar informações para criar ou aprimorar produtos e serviços de acordo com as demandas do seu público (real e potencial) gera diferenciais competitivos.

A Amazon é um exemplo clássico de uso de dados para aprimoramento da experiência do usuário. As recomendações personalizadas do site são feitas por meio de uma análise comportamental dos clientes.

A empresa também patenteou um modelo de transporte antecipado, que prevê em quais regiões um produto tem mais saída, de modo que os estoques recebam maiores quantidades de uma certa mercadoria.

Aumento na produtividade

A análise e a sistematização de dados fazem com que as decisões sejam conduzidas por projeções bem fundamentadas. Isso evita refações e perda de tempo com estratégias pouco eficazes, tornando suas operações mais produtivas.

Segurança

O uso preventivo de dados também auxilia na segurança da empresa. O Data Science permite o estudo de padrões de comportamento recorrentes e a identificação de vulnerabilidades. Fraudes e vazamentos de dados podem ser evitados com as ferramentas certas.

Aumento da retenção de clientes

Entender qual é o número de clientes que entram e a quantidade que saem é essencial para uma empresa. Com o Data Science, é possível estudar os comportamentos dos clientes, de modo a prever possíveis saídas. Isso permite a elaboração de uma estratégia de engajamento, melhorando a retenção na companhia.

O caso do Airbnb

O Airbnb transformou a indústria hoteleira ao conectar turistas e pessoas dispostas a oferecerem a própria casa com hospitalidade. A empresa também trouxe inovações no uso de Data Science no marketing, usando dados para oferecer novos produtos e aprimorar seus serviços.

Segundo o chefe de Data Science do Airbnb, Riley Newman, a empresa procura nos dados a voz do consumidor, e entende as informações encontradas como uma interpretação dessa voz. Os cientistas de dados da companhia trabalham junto de engenheiros, designers, gerentes de produtos e outros times valiosos para a criação e divulgação de produtos.

Os dados são utilizados nas contratações, proporcionando maior diversidade na companhia. A análise de dados também é aplicada para que os candidatos a anfitriões do sistema sejam culturalmente compatíveis com a empresa, de modo que a experiência Airbnb seja coerente com os valores da marca. Além das entrevistas pessoais, também são feitas apresentações e desafios.

A principal atração do site Airbnb é a barra de buscas, desenhada para que os usuários se encantassem com cada etapa da pesquisa. Inicialmente, a empresa não sabia que tipo de dados apresentar aos usuários.

À medida que as pessoas acessavam a plataforma, a companhia coletava informações oferecidas por anfitriões e hóspedes, criando um modelo de probabilidade de acordo com a palavra-chave utilizada. Assim, se alguém procurasse por São Francisco, encontraria acomodações localizadas em bairros onde as pessoas que procuraram pelo mesmo termo geralmente fechavam negócio.

A empresa também utiliza os dados para entender o que afeta as decisões dos usuários. Recentemente, ela desenvolveu uma ferramenta open source para detectar padrões e entender os preços cobrados.

Como você viu nos exemplos apresentados, a aplicação do Data Science no marketing exige uma abordagem multidisciplinar para gerar valor, requerendo conhecimentos de negócios, estatística, matemática, marketing e, até mesmo, aprendizado de máquina. Não adianta, portanto, ter uma grande quantidade de dados em mãos: é necessário usá-los com objetivos e metas!

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