Data Science: o que é e como nos ajuda no Marketing Digital

Já falamos sobre isso mais de uma vez.

A capacidade de ter milhões de dados de informações do usuário à nossa disposição mudou a maneira como entendemos o marketing.

E, em grande parte por causa disso, surgiu o que hoje é conhecido como marketing digital.

Os dados nos ajudam a tomar decisões estratégicas com base em critérios objetivos.

Em outras palavras: não fazemos isso com base em nossos instintos e experiência pessoal.

E você conhece uma das máximas do marketing digital: medir, medir e medir.

Dessa forma, diferentemente do marketing tradicional, podemos realizar nossas ações tendo mais certeza se elas estão realmente impactando o alvo que queremos.

Em suma, os dados são essenciais no marketing e queremos mostrar alguns dos aplicativos mais úteis que eles têm hoje.

No entanto, vamos começar do início porque… você realmente sabe o que é Data Science e como ela difere, por exemplo, de Big Data?

Vamos revelar tudo neste artigo.

Iniciado!

O que é Ciência de Dados

Como o termo sugere, a ciência de dados é a ciência que estuda os dados.

Mas essa explicação geral nos deixa com muitas dúvidas, o que exatamente isso significa?

Basicamente, ele se encarrega de extrair informações de grandes quantidades de dados e depois interpretá-los e aplicá-los, por exemplo, nas nossas ações de Marketing Digital.

O objetivo da Data Science é tomar decisões usando um conjunto de ferramentas que permitem extrair conhecimento dos dados .

O processamento de grandes dados não é alcançado apenas com o uso de métodos tradicionais de análise.

A Ciência de Dados envolve, portanto, habilidades de programação, mineração de dados, aprendizado de máquina, estatística, matemática e visualização de dados, além do conhecimento de negócios do setor em que está sendo aplicado.

É um mundo e tanto.

O que é Big Data

O conceito de Big Data é usado para descrever grandes volumes de dados.

Big Data inclui dados estruturados, dados semiestruturados e dados não estruturados.

Não entrar em pânico!

Nós dizemos-lhe quais são.

• Dados não estruturados: imagens digitais, arquivos de áudio ou vídeo, dados móveis, dados de sensores, páginas da web, redes sociais, e-mails, blogs, etc.
• Semiestruturados: arquivos XML, arquivos de log do sistema, arquivos de texto, etc.
• Dados estruturados: dados de transações, bancos de dados, etc.

Isso diferencia Big Data e Data Science

O Big Data e a Data Science, sem dúvida, transformaram a era digital e tecnológica de hoje.

Ambos os termos estão intimamente relacionados entre si.

Tanto que a principal diferença entre eles é que o conceito de Data Science se enquadra no conceito de Big Data.

A Data Science é conduzida no âmbito do Big Data para obter informações úteis por meio de análises preditivas, onde os resultados são usados ​​para tomar decisões inteligentes.

Vamos lá, sem Big Data não haveria o conceito de Data Science.

E sem Data Science, Big Data não teria valor.

3 Principais diferenças entre Big Data e Data Science

• Grandes volumes de dados (Big Data) são diferenciados por 3V: variedade, velocidade e volume.

A Data Science, por sua vez, fornece os métodos ou técnicas para analisá-los.

• Big Data se concentra em tecnologia (Hadoop, Java, Hive, etc.) e ferramentas e software de análise.
  
  Em vez disso, Data Science se concentra em estratégias de tomada de decisão e disseminação de dados usando matemática e estatística.

• O Big Data extrai informações de grandes volumes de dados, enquanto o Data Science usa algoritmos de aprendizado de máquina e métodos estatísticos para que os computadores possam obter previsões tão precisas quanto possível dos dados obtidos.

Como a ciência de dados ajuda no marketing

Os dados estão em toda parte e crescem incessantemente.

Mas eles não trazem valor em si mesmos.

É preciso assimilá -los e extrair informações úteis que facilitem a tomada de decisões dentro das empresas.

Especificamente, em Marketing ajuda a tomar decisões estratégicas.

Como os dados são interpretados

Os dados são obtidos através de diferentes canais:

• Dispositivos móveis
• Mídia social
• Lojas online
• Sites

E essas são apenas algumas das fontes utilizadas.

Nossos gostos, rotinas ou movimentos geram dados de grande valor para empresas que desejam conhecer detalhadamente seus clientes .

No entanto, a interpretação de dados não estruturados não agrega valor às empresas.

Para interpretação de dados, Data Science inclui:

• Limpeza e reestruturação de dados
• Análise de dados
• Definindo as questões de negócios certas para atender aos objetivos da empresa e podem ser tratadas analiticamente
• Visualização de dados com gráficos para extrair inteligência deles.
• Apresentação de insights e recomendações de negócios
• Criação de produtos centrados em dados para empresas que usam analytics para gerar novas soluções tecnológicas.

A Data Science requer (além da capacidade analítica) conhecimento e visão de negócios para extrair e transmitir recomendações sob medida para as necessidades da empresa.

Ciência de dados em marketing digital

No mundo do marketing digital de hoje, temos grandes quantidades de informações que podemos extrair através de vários canais:

• Dados obtidos pela instalação de aplicativos
• Lojas virtuais e sites
• Sistemas de CRM
• Bancos de dados de clientes
• Plataformas de publicidade
• Mídia social
• Ferramentas analíticas de tráfego da web, como o Google Analytics

Esses são apenas alguns dos canais de onde podemos extrair informações para nossas estratégias de Marketing Digital e Inbound Marketing.

Mas os dados são recebidos em grandes volumes e em um ritmo cada vez mais rápido, então se não se sabe interpretá-los de forma eficaz e no momento certo, eles perdem todo o seu valor para a tomada de decisão certa e só geram uma coisa:

Caos.

Com uma boa implementação de Data Science, é possível obter informações cruciais e atingir níveis de segmentação de marketing e interação com o usuário que até recentemente não podíamos ter.

Ciência de dados em marketing digital

Aplicações de ciência de dados em SEO

Anos atrás, o posicionamento nos mecanismos de busca era o equivalente a dar palpites cegos.

Tratava-se, em grande parte, de testes e erros quando os algoritmos responsáveis ​​pelo posicionamento de um site eram desconhecidos.

Hoje, graças à Data Science, somos muito mais precisos em determinar o que funciona e o que não funciona.

No caso de SEO, Data Science ajuda muito graças às funções de machine learning.

Por exemplo:

• Detecta padrões. O Google e outros mecanismos de pesquisa usam aprendizado de máquina para detectar conteúdo publicado e spam.

• Ajuda a interpretar imagens. os dados de Big Data não estruturados que discutimos antes.

Como usar a ciência de dados em anúncios

A Data Science facilitou muito a vida dos profissionais de marketing responsáveis ​​pela publicidade online.

Acima de tudo, na publicidade gráfica,

E hoje, graças aos dados, podemos definir onde queremos que nossos anúncios sejam exibidos e para quem queremos que eles sejam exibidos.

Certa vez, no mundo off-line, você colocava seu anúncio em uma rua movimentada de Barcelona, ​​por exemplo, e tinha certeza de que muitas pessoas o veriam.

Mas você não poderia determinar quantos impactos em seu público-alvo você faria.

Ou exatamente que tipo de público veria e agiria mais tarde.

Graças à Ciência de Dados, você pode:

• Escolha com muito mais precisão o local onde queremos que nossos anúncios gráficos sejam exibidos página por página.
  
• Considere o tipo de anúncio que queremos exibir com base no local em que ele é exibido.
  
  Por exemplo, podemos ter duas versões de um anúncio para o mesmo produto.
  
  Um mais voltado para um público jovem milenar e outro para um público de 30 anos.
  
  Nos anúncios apenas a cópia foi adaptada atacando alguns pontos problemáticos ou outros.
  
  Graças aos dados, eles nos dirão em qual página colocar um anúncio ou outra com base no conteúdo da página, no tipo de tráfego que você possui etc.
  
  Em outras palavras: poderemos otimizar mais os resultados, pois estaremos segmentando a publicidade de forma mais eficaz com base nos interesses do usuário.

Aplicações de ciência de dados em e-mail marketing

Claro, uma área em que a Data Science foi recebida como água de maio é o Email Marketing.

Sem a análise e uso dos dados, seria impossível fazermos o envio em massa de e-mails que realizamos todos os dias.

Algumas aplicações de Data Science para Email Markeitng são:

• A capacidade de fazer recomendações de produtos que são realmente relevantes para o cliente.
  
  Usando análises preditivas, e-mails personalizados são preparados para cada usuário na lista.
  
  Desta forma, cada pessoa recebe ofertas de produtos que lhe são mais interessantes, seja porque interagiu anteriormente com um desses produtos na web, ou porque são semelhantes a um que já comprou.
  
• Aumente a recompra. A ciência de dados ajuda a determinar quando um cliente pode estar prestes a ficar exausto para enviar um lembrete de compra.
  
  Por exemplo: imagine que você é responsável pelo marketing de uma empresa de cosméticos online.
  
  Já faz um mês desde que um cliente comprou um de seus xampus.
  
  Como você sabe que seus xampus geralmente duram um mês, esse cliente pode estar prestes a acabar.
  
  A ciência de dados já o terá detectado e gerará um e-mail automático que será enviado a esse cliente para motivá-lo a repetir a compra.

Já está usando o poder da Data Science em suas ações de Marketing Digital?

Dependendo de cada empresa, as necessidades de análise são diferentes e você pode encontrar usos muito variados para os dados.

Em qualquer caso, é essencial estabelecer claramente os objetivos para definir os dados que mais interessa conhecer.

As empresas de marketing digital e publicidade online de hoje exigem profissionais de setores mais científicos e com perfil empresarial e analítico, que também possuam o conhecimento necessário para a aplicação das ferramentas de Data Science para alavancar os dados obtidos e tomar decisões de negócios eficazes.

Se você deseja que sua estratégia de marketing tenha os melhores resultados, é imperativo que seu parceiro digital domine Data Science.

E recomendamos que você dê uma olhada no conteúdo do nosso blog para saber mais sobre Data Science, Big Data e Marketing Digital.