Sabemos que o marketing é um grupo de estratégias que são implementadas para otimizar a comercialização de produtos. Mas hoje em dia, o acesso a inúmeras quantidades de dados sobre utilizadores e potenciais clientes, alterou substancialmente a forma como o marketing é realizado, não só no presente, mas também no futuro, tornando necessária a análise destes dados para garantir o sucesso.
O marketing digital desempenha um papel fundamental e inevitável na comercialização no século XXI e o Big Data Science são ferramentas que não podem faltar em nenhuma estratégia se se pretende prosperar.
Mas o Big Data é o mesmo que Data Science? Não é a mesma coisa, mas são indispensáveis entre eles e também para o marketing digital.
Neste post vamos dar-lhe uma introdução elementar e, em simultâneo, útil à ciência dos dados e às utilidades que esta tem para a sua estratégia de marketing digital.
O que é o Data Science e em que é que difere do Big Data?
Antes de mais, falemos de Big Data, a primeira ligação no mundo interessante e complexo dos dados.
Big Data, como o nome sugere, é um grande volume de dados que podem ser imagens, áudios, vídeos, redes sociais, e-mails, websites, transações, registos, análises de tráfego web ou ficheiros XML, entre outros.
Este grupo de dados pode surgir de diferentes ações realizadas por utilizadores digitais, tais como entrar numa página web, seguir uma rede social, descarregar ficheiros, ouvir podcasts, preencher um formulário, entre muitas outras coisas que deixam um registo no ambiente digital e são armazenadas.
Mas, claro, estes dados em bruto, tal como fornecidos pela Big Data, não nos seriam de grande utilidade. É aqui que entra a Data Science para analisar, processar e acrescentar valor a estes dados.
Data Science é uma ciência multidisciplinar que utiliza diferentes recursos de estatística, a computação, matemática e marketing, para analisar, interpretar e dar prioridade aos dados obtidos. A partir desta análise, o objetivo é gerar estratégias de marketing digital eficientes e bem sucedidas, baseadas em dados objetivos e modelos preditivos.
Os espertos em Data Science tiram conclusões de todo este trabalho e, através da previsão do comportamento dos utilizadores, fornecem ferramentas e soluções às empresas para tomarem as decisões corretas, obtendo mais benefícios e reduzindo os custos.
Assim, compreendemos que a Data Science surge e faz parte do Big Data, mas o Big Data sem Data Science não fariam sentido.
9 aplicações da Data Science no marketing digital
Podemos então dizer que a ciência dos dados pode ser muito útil para o marketing digital, mas vejamos concretamente como poderia ajudar-nos na nossa estratégia de marketing.
SEO
Consegue analisar e compreender algoritmos de posicionamento através da deteção de padrões de publicação.
Publicidade
Ajuda a estruturar as publicidades e a definir precisamente onde anunciar e a que audiência dirigir a nossa publicidade. Isto é feito analisando o público alvo que realmente vê e interage com certos tipos de publicidade.
Desta forma podemos também, por exemplo, estruturar diferentes tipos de publicidade para os nossos produtos dependendo do público alvo que visualiza cada canal onde publicamos, o que irá otimizar o resultado esperado.
Email Marketing
Serve para diferenciar e priorizar o público-alvo do nosso e-mail, para que cada pessoa possa receber conteúdos relevantes no momento certo. Por exemplo, deteta as interações dos clientes com os produtos num website e envia-lhes publicidade relacionada com os produtos com que interagiram. Também deteta padrões de consumo de interações ao longo do tempo, oferecendo os produtos necessários no momento adequado.
Podemos também definir com que frequência os e-mails devem ser enviados e a que horas do dia. A partir daí, seremos capazes de otimizar as nossas campanhas de marketing por correio eletrónico.
Marketing de conteúdos
Ajudar-nos-á a detetar que conteúdo é apropriado para investir o nosso tempo corretamente, dependendo do público que estamos a visar. Por exemplo, através da análise das pesquisas dos utilizadores podemos definir palavras-chave, que devemos utilizar no nosso conteúdo, de modo a atrair o nosso público-alvo e alcançar um compromisso da sua parte com a nossa marca.
Preços dinâmicos
Fatores que sempre foram analisados para definir preços, tais como o custo do produto, as margens esperadas, o custo da concorrência, a oferta e a procura, entre outros, são complementados com outros dados mais específicos, tais como o comportamento do cliente, o posicionamento da marca que procuramos e o comportamento do mercado em tempo real, a fim de melhorar a nossa estimativa de preços e adaptá-la ao contexto. Desta forma, maximizaremos o nosso lucro, pois temos em conta fatores que estão a mudar no mercado e a forma como afetam os preços, permitindo-nos adaptar a nossa estratégia tanto quanto possível, de modo a não perder nenhuma oportunidade.
Qualificação de leads
Analisa fatores tais como quantidade e qualidade das interações dos utilizadores com os nossos conteúdos publicados, interação com as nossas redes sociais e comportamentos com os nossos conteúdos. A partir disto, define algoritmos de previsão que nos permitem pontuar os nossos leads, dependendo da probabilidade ou não de se tornarem os nossos clientes.
Isto nos ajudará a definir quantos recursos podemos gastar em função do lead que estamos a visar, dando prioridade aos leads mais rentáveis.
Perfis de Buyer
Podemos construir perfis de utilizadores e criar diferentes tipos de buyer pessoa dependendo do comportamento dos utilizadores em cada canal em que interagem e do momento em que interatuam. Desta forma, podemos gerar diferentes grupos de pessoas ideais que partilham certas qualidades no momento do consumo.
Orçamento
Gera modelos preditivos baseados em padrões de gastos a fim de otimizar o seu orçamento. Estes modelos permitir-lhe-ão definir melhor a distribuição do seu orçamento em função da rentabilidade, por exemplo, de um determinado canal de difusão ou de uma determinada campanha de marketing.
Melhorar a experiência dos clientes
Ao analisar o comportamento dos clientes em resposta a certos estímulos de marketing digital, é possível definir as preferências do cliente. Por exemplo, determinar se uma campanha de email marketing com determinadas características é o tipo certo de campanha para esse cliente ou se seria melhor contactá-los através das redes sociais. Isto permitirá ao cliente ter uma melhor experiência com a nossa marca e isto será ótimo para a conversão de leads, bem como para gerar o compromisso do cliente com a nossa marca, o que não só irá construir a fidelidade do cliente, mas também conduzirá a possíveis recomendações futuras.
Conclusão
Vimos então que, se procurarmos otimizar os resultados da nossa estratégia de marketing digital, é essencial incluir a Data Science nos nossos planos. Em termos gerais, a análise de dados pode ser utilizada para alcançar o seguinte:
Detetar as tendências do mercado;
Tomar decisões com base em critérios objetivos, conhecendo os padrões de impacto
dessas decisões;
Desenvolver estratégias de marketing digital ao longo do tempo, personalizadas para cada tipo de cliente e contexto;
Evitar oportunidades perdidas e otimizar o lucro;
Modificar a nossa oferta no futuro com base na análise dos padrões de mercado, adaptando-a às diversas necessidades dos clientes.
Embora o seu início remonte a alguns anos atrás, é evidente que a Data Science é o presente e o futuro do marketing digital.
Se ainda não o fez, de que está à espera para otimizar a sua estratégia de marketing digital através da implementação da Data Science?
Sobre a autora
Luciana Sánchez
Membro da equipa de Habitium.pt e Materialesdefabrica.com.
