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O que é Data Science e como aplicar na sua estratégia de Marketing Digital

Conheça o papel do Data Science, ou ciência de dados, na estratégia de Marketing Digital de uma empresa e saiba como isso pode melhorar seus resultados

Podemos definir o termo Data Science – que pode ser traduzido como “ciência de dados” – como o trabalho que utiliza modelos estatísticos e métodos científicos sobre os dados para resolver problemas interdisciplinares, focando no resultado que isso vai gerar para a empresa em questão.


Quando falamos da diferença do Marketing Digital para o Marketing Tradicional, um ponto que sempre temos que destacar são os dados. Afinal, no meio digital é possível mensurar os resultados de cada ação realizada. Mas você já parou para pensar como Data Science – ou ciência de dados – pode apoiar essa área?

Hoje existem diversas perguntas que a área de Marketing precisa responder, como por exemplo:

  • Quais as plataformas mais eficientes para investir?
  • Como segmentar minha base de Leads para ter melhores resultados nas campanhas de Email Marketing?
  • De que maneira executar testes em tempo real?
  • Como fornecer uma experiência única para nossos Leads e clientes?
  • Qual material recomendar para o público que converteu em outros materiais?

E sim, aplicando o processo de Data Science torna-se possível utilizar os dados disponíveis para encontrar essas e outras respostas que vão facilitar sua rotina na área.

Quando começamos a observar os dados, temos uma visão mais estruturada do funcionamento do Marketing Digital. E essa visão é fundamental para que possamos planejar a estratégia ideal para nosso público.

Mas afinal, o que realmente é Data Science? E esse assunto tem mesmo relação com o trabalho de Marketing? É isso que vamos detalhar a partir de agora! Mas já é importante saber que utilizar esse campo de estudo na sua área de Marketing pode produzir insights para trabalhar suas campanhas com mais qualidade e com menor custo.

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O que é Data Science?

Pensando no conceito, podemos definir o termo Data Science – que pode ser traduzido como “ciência de dados” – como o trabalho que utiliza modelos estatísticos e métodos científicos sobre os dados para resolver problemas interdisciplinares, focando no resultado que isso vai gerar para o negócio.

Pode parecer algo complexo no início, mas quando paramos para entender o método científico fica mais fácil perceber que nós já o utilizamos em nosso dia a dia. Sua base é formada por uma série de 5 etapas básicas:

  1. Fazer uma observação;
  2. Gerar hipóteses a partir das observações;
  3. Realizar um experimento;
  4. Analisar os dados gerados com o experimento;
  5. Compartilhar os resultados.

Novas maneiras de aplicar ciência de dados e análises no Marketing surgem todos os dias. Com o grande número de empresas realizando a migração do seu modelo de venda para o ambiente digital – 47,6% segundo os dados do estudo Panorama PMEs – fica ainda mais claro que usar Data Science é essencial para desenvolver um trabalho centrado em dados.

Em resumo, Data Science é a base do trabalho de aplicação desse método nos dados existentes, que crescem a cada dia em qualquer tipo de operação e comprovam o avanço do Big Data. Falando desse novo termo, o Gartner define Big Data dessa forma:

São os ativos de informação de alto volume, alta velocidade e/ou alta variedade que demandam formas de processamento de informação inovadoras e econômicas que permitem insights avançados, tomada de decisão e automação de processos.”

Entender esses conceitos é importante para mostrar a ligação direta de cada um deles com a área de Marketing, principalmente quando falamos de Marketing Digital. O trabalho nos canais digitais gera um alto volume de dados. Por isso, só com um processo bem estruturado é possível analisar e extrair informações concretas.

Tipos de análise com Data Science

Com as características e ferramentas disponíveis atualmente para o trabalho de Data Science, é possível fazer diferentes tipos de análises que permitem não só olhar para os dados da operação e dizer o que eles significam, mas também prever o que vai acontecer no futuro com base no que já existiu no passado.

Os 4 principais tipos de análise possíveis de realizar com Data Science são:

  1. Análise Descritiva: tipo de análise que olha para o passado e para o momento atual no intuito de descrever o que já existiu. Ela se concentra em responder a pergunta “o que aconteceu?”.
  2. Análise Diagnóstica: também olha para o passado e para o momento atual, mas busca descrever os porquês. Responde a pergunta “por que isso aconteceu?”.
  3. Análise Preditiva: olha para os dados do passado buscando prever o futuro, descrevendo o que vai existir com base nesse histórico. O foco é responder “o que vai acontecer?”.
  4. Análise Prescritiva: com base nas previsões, essa análise é capaz de recomendar uma ação, ajudando no processo de tomada de decisão. Responde a pergunta “o que vou fazer?”.

Entendendo melhor essas possibilidades através dos tipos de análises, podemos olhar agora para como o Data Science se relaciona com o Marketing.

Como Data Science pode apoiar o trabalho de Marketing?

Data Science para Marketing Digital é um nicho importante dentro de qualquer empresa. O papel do profissional que atua nessa área é se concentrar exclusivamente em melhorar a eficácia dos resultados de Marketing dentro da organização.

Esses profissionais de Marketing analisam conjuntos de dados internos e externos e usam o conhecimento para informar sua organização sobre o comportamento do cliente e para aconselhar sobre modificações ou melhorias nas estratégias de Marketing. Outro impacto importante está na metodologia de projeção de metas.

Aplicando a metodologia na prática, é possível produzir insights preditivos e prescritivos confiáveis ​​com base em modelagens estatísticas avançadas.

Outro grande papel da ciência de dados dentro do Marketing é comunicar análises complexas em termos simples, para que a equipe de gerenciamento possa entender o trabalho que realiza e quais as oportunidades de melhoria que pode aplicar.

Aplicação prática do ciclo de Data Science nas ações de Marketing

Para transformar esse entendimento que vimos até então em passos práticos, existe um ciclo de etapas para executar o trabalho de Data Science, como podemos ver na imagem abaixo:

Ciência de Dados - Data Science

Imagem do post “Como se desenvolve um projeto de Data Science?”, de Pollyanna Gonçalves

Essas etapas formam um ciclo contínuo que volta para o início sempre que surgir um novo problema para resolver. Para ficar claro, cada etapa pode ser representada por uma característica marcante:

  1. Entendendo o problema: o que você precisa resolver? Só entendendo bem os detalhes do problema é possível definir quais os dados que podem ser utilizados para resolvê-lo;
  2. Coleta de dados: onde estão os dados necessários para resolver o problema? A etapa passa por mapear essas fontes e fazer a coleta;
  3. Processamento de dados: na parte estrutural, como você vai armazenar os dados para iniciar a fase de análises? Esse trabalho, além da organização básica desses dados, é feita na etapa de processamento;
  4. Exploração dos dados: aqui é de fato a parte de análise dos dados para gerar os insights. Também pode envolver o trabalho de limpeza, identificando quais dados são relevantes e quais podem ser descartados;
  5. Comunicação dos resultados: dashboard e gráficos são os meios mais eficientes para compartilhar os resultados encontrados. Esse trabalho precisa ser feito de forma simples e com muita clareza para todos possam compreender;
  6. Feedback: os resultados apresentados resolvem mesmo o problema proposto? Há algum dado adicional que poderia complementar as análises? O feedback pode ajudar a fortalecer a área com novos insights e apoiar nos próximos ciclos.

Quer um exemplo para ficar mais claro? Então vamos definir o problema. Podemos partir de um ponto comum dentro do trabalho de Marketing Digital: queremos descobrir quantos pedidos de orçamento foram gerados no mês passado a partir dos materiais ricos de Topo, Meio e Fundo de funil.

Para encontrar essa resposta, você precisa unir dados de fontes diferentes. Então responda: quais os dados necessários para resolver esse problema? Certamente vamos precisar para este exemplo:

  • Lista de materiais ricos da empresa;
  • Divisão dos materiais pela classificação de Topo, Meio e Fundo de funil;
  • Volume de conversões geradas a partir de cada material;
  • Número de pedidos de orçamento gerados a partir de cada material.

Com esses dados em mão, é possível fazer os cruzamentos necessários – processamento e exploração – para encontrar a resposta do problema inicial. :)

O que a aplicação de Data Science permite fazer na prática?

Indo além desse exemplo, de que outras formas podemos aplicar Data Science no trabalho de Marketing? Vamos apresentar 3 maneiras diferentes de como essa metodologia pode apoiar sua empresa, como já ajuda aqui nos times da Resultados Digitais.

1. Previsão de geração de Leads e de vendas

A definição de metas para as áreas de Marketing e Vendas são essenciais para nortear todas as ações das equipes. E sim, utilizar os conceitos de Data Science é essencial para desenvolver o Business Forecasting (previsões do negócio), que é o processo de usar os dados para fazer previsões, gerar insights e responder a várias perguntas.

Mas se engana quem pensa que investir nessas análises vai resultar apenas em números que no fim vão ou não ser alcançados. Essas previsões são fundamentais para o trabalho da gestão e dos times!

É isso que conta Ben-hur Rocha, Coordenador da área de Marketing e Sales Operations da Resultados Digitais, time responsável por trabalhar com a base de dados de ambas as áreas para criar o forecasting mensal e direcionar as metas das equipes:

“Existe um comportamento por trás dos dados que é super importante. Quando falamos de forecast como ciência de dados, também existe um comportamento no time. Se o gestor chega e mostra que a previsão do mês é alcançar 84% da meta prevista, mas que o time vai se comprometer a fazer 90%, colocando em prática o plano X, ele empodera o time e traz um senso de comprometimento e urgência muito grande. Quando ele diz que a previsão inicial era 84%, caiu para 80% e eles devem buscar só os 80%, o time já desanima sabendo que vai ficar longe da meta. A gente sai do número e da ferramenta e parte para um nível de gestão e de negócio.”

Entender o volume de Leads e vendas geradas até então para traçar previsões realistas ajuda toda a operação a desenvolver a estrutura necessárias e os passos que vão levar até o cumprimento dessas metas.

2. Criação de ferramentas

Dentro do Marketing Digital, há diversos tipos de ofertas que as empresas podem desenvolver para fazer o trabalho de geração de Leads – como é o caso de Ebooks e Webinars. Mas uma das formas que traz ótimos resultados é a criação de ferramentas.

Na maioria dos casos, disponibilizar uma solução prática gera muito valor para o público que utiliza. E boa parte dessas ferramentas podem ser desenvolvidas utilizando como Data Science como base.

De uma calculadora até uma planilha que gera previsões, existem diversas formas de colocar suas ideias em prática.

Aqui na Resultados Digitais, já trabalhamos com o desenvolvimento de algumas ferramentas que trabalham com a coleta de dados para entregar no final um resultado importante para a rotina do público. Alguns exemplos são:

  • Calcule o Retorno do seu investimento em Marketing Digital (ROI): calculadora de ROI que permite saber com precisão a eficiência dos seus investimentos em Marketing Digital. Com o resultado entregue após o preenchimento de algumas informações, você consegue ajustar a rota e planejar metas baseadas em resultados tangíveis;

Calculadora de ROI para Marketing Digital

Exemplo de resultado gerado ao utilizar a “Calculadora de ROI para Marketing Digital”

Nível de maturidade em Marketing Digital e Vendas

Exemplo de dados e do resultado gerado ao utilizar a ferramenta “Nível de maturidade em Marketing Digital e Vendas”

3. Prever o cancelamento de clientes

Já imaginou poder prever quais são os clientes que vão solicitar cancelamento para a sua empresa no próximo mês? Utilizando Data Science e analisando os dados de cada um, isso já é possível, de acordo com os comportamentos e características dos perfis que costumam cancelar.

Esse trabalho é fundamental para a área de Marketing, já que é a partir disso que o time pode elaborar estratégias de comunicação focadas no perfil de cliente mais propenso a buscar esse cancelamento.

Assim o time já consegue se antecipar e reduzir o percentual de churn rate, métrica que representa justamente a perda de receita gerada por esses cancelamentos.

Como uma cultura orientada a dados impacta nas formas de comunicação?

Todo o relacionamento, em cada etapa do funil do Marketing, ocorre por meio de uma comunicação da sua empresa como os possíveis clientes. Essa comunicação pode ser  feita pelo seu site, através de campanhas, anúncios, posts no blog e materiais ricos.

O problema é que não temos conhecimento suficiente para planejar todas essas ações da melhor forma possível sem olhar para os dados. Somos todos enviesados pelo nosso próprio contexto social, nossa faixa etária, localização, sexo ou formação acadêmica. Todos esses fatores influenciam e moldam a forma que projetamos essa comunicação.

Por isso, a melhor forma de definir como devemos interagir com esse público é tirar conclusões a partir de fatos concretos e da análise de dados. Não é raro melhorarmos uma taxa de conversão ou de aproveitamento em 50% com uma simples mudança de texto quando realizamos testes que indicam essa possibilidade.

E nesse ponto, o Marketing Digital nos oferece uma grande vantagem, pois podemos monitorar precisamente o comportamento do público, coletando dados como:

  • Cliques nos links e CTAs;
  • Volume de visitas;
  • Movimentação do cursor;
  • Tempo na página;
  • Curtidas em redes sociais;
  • Compartilhamentos de conteúdos.

E é aqui que surge o grande benefício de uma cultura orientada a dados, para organizar toda essa informação e utilizar a favor da sua empresa.

Como otimizar seus resultados com bases nos seus dados atuais?

A seguir vamos listar como atingimos os principais objetivos da ciência de dados, otimizando resultados de Marketing Digital.

Experimento de otimização nas taxas de conversão

A melhor forma de saber como o público reage à sua comunicação é testando. Por meio de experimentos, pesquisamos hipóteses com objetivos de aumentar taxa de cliques por visita, taxa de abertura por email e taxa de clique em anúncio. Cada etapa tem a possibilidade do visitante ou Lead não avançar, por isso ela pode e deve ser otimizada.

Nesses experimentos, coletamos dados controlados que irão comprovar uma determinada hipótese a respeito desse comportamento.

Você pode saber mais sobre esses experimentos no eBook “Como a RD faz: Growth Hacking”, disponível para download.

Otimizações de SEO

Um dos principais canais de aquisição é por ferramentas de busca. Nessa área, as possibilidades de otimização são quase infinitas.

Analisando diversas fontes de informação, priorizamos quais keywords devem ser otimizadas, olhando para o volume de busca, posições atuais, dificuldade de ranqueamento e a relevância dessas keywords em relação à nossa jornada de compra.

Aqui damos suporte matemático para modelar como cada fator influencia desse cálculo e direcionamos as ações em SEO.

Envio de oportunidades para Vendas

Trabalhamos com um processo de identificar os potenciais clientes com base nos dados que coletamos por meio dos formulários. Baseado em nosso histórico de vendas e performance dos clientes, é acordado com o time de Vendas alguns critérios para envio de oportunidades.

Apoiado nesses critérios de passagem de oportunidades para Vendas, oferecemos feedback ao time de Conteúdo para direcionar melhor nossas ações com o objetivo de atingir os públicos mais propensos a fechar uma compra.

Redução de custos

Muitas das ações de Marketing afetam o custo da operação. Nesse caso, as otimizações de taxas de conversão automaticamente reduzem o custo, e o acompanhamento dos dados gerados a partir dos experimentos são fundamentais para isso.

Há muitas formas de pensar nas otimizações focando no ponto de vista do custo. Uma delas é personalização da comunicação para cada canal, alterando a forma que propomos os conteúdos para cada origem – como Landing Pages diferentes para quando o visitante vem de um email, de um anúncio do Google ou de um anúncio no Instagram, por exemplo.

Para a área de Marketing, armazenar e analisar dados de uma maneira econômica também é uma habilidade obrigatória pensando na redução de custos.

3 ferramentas básicas para acompanhar os dados da área de Marketing

Falamos muito sobre os dados, como podemos fazer as análises e a importância desse trabalho. Mas como o time de Marketing pode coletá-los? Quais as ferramentas mais utilizadas para gerar esses indicadores que serão analisados?

1. Google Analytics

Ferramenta gratuita disponibilizada pelo Google, o Analytics possibilita que as empresas tenham acesso a diversos dados diferentes se tratando das ações de Marketing, do volume de usuários acessando o site em tempo real até o tempo médio que cada visitante passa nas suas páginas.

Conectando essa ferramenta com o Google Search Console, você ainda consegue obter os dados relacionados a SEO, como o volume de impressões de cada conteúdo e o volume de acesso para cada palavra-chave utilizada nas pesquisas.

2. RD Station Marketing

Um dos principais diferenciais do RD Station Marketing é a possibilidade de acessar em tempo real os seus principais resultados nas ações de Marketing Digital.

Só com o dashboard, que tem o objetivo de apresentar métricas, indicadores e relatórios, você já consegue acompanhar dados como:

  • Resultado do funil de vendas, comparando com a meta e com o mês anterior;
  • Últimas conversões de Leads;
  • Resultado da última Landing Page;
  • Resultados da última campanha de Email;
  • Páginas mais acessadas do mês.

Dashboard-RD-Station-Marketing

Dashboard principal do RD Station Marketing

Tudo isso gera insights rápidos para a operação, permitindo que você faça um aprofundamento em cada um desses resultados. Lembrando que você ainda pode planejar sua estratégia, gerenciar seus Leads e continuar o relacionamento com cada um deles utilizando uma única ferramenta.

RD Station Marketing trial

3. Insights das redes sociais

Outra fonte poderosa de dados para o Marketing está nas ferramentas de insights das diversas redes sociais. Facebook, Twitter, LinkedIn e Instagram fornecem estatísticas de impressões, cliques e até mesmo do perfil do público que acompanha sua empresa em cada rede.

Esses dados podem ser cruzados com a sua base de Leads para gerar informações relevantes nas próximas campanhas, identificando o melhor público para trabalhar nas campanhas de distribuição.

No Instagram, por exemplo, é possível acessar um dashboard completo que mostra também o alcance das publicações, mais dados sobre cada conteúdo e sobre o público, como a distribuição por gênero e a cidade.

instagram

Área de insights do Instagram (Fonte: Blog Postgrain)

Conclusão

Não podemos negar que o trabalho para estruturar todos esses dados é bem grande. Muitas vezes ficamos mais tempo atuando e estudando as formas de coletar as informações necessários do que nas análises em si.

Mas não podemos esquecer que além de oferecer insights valiosos para a operação. O trabalho de Data Science também gera boas oportunidades para o time de Vendas, municiando os vendedores com o máximo de informações sobre as oportunidades para que eles possam se preparar da forma mais adequada antes de cada abordagem, atuando de forma mais inteligente.

A tendência do mercado é trabalhar com esse enriquecimento de dados para facilitar as tomadas de decisões. Esperamos que este conteúdo tenha ajudado você a entender um pouco mais desse trabalho e estimulado o desenvolvimento desse lado mais analítico no Marketing Digital.

Para dar o primeiro passo, você pode acessar agora o Kit de Acompanhamento de Métricas de Marketing. Basta preencher o formulário abaixo, é gratuito!

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Post originalmente publicado em maio de 2016 e atualizado em julho de 2020.

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