Diferença entre estimativa e parâmetro. Como eles afetam seu marketing?

anunciamos aqui que estratégias de marketing aliadas a análise de dados são uma tendência que vem forte para 2018, então, como prometido, seguimos hoje nossa série de posts sobre marketing e estatística. No último post, descrevemos os conceitos de população, censo e amostra. Você deve ter notado que, quando falamos em amostra, nos referimos à estimativa, e, quando falamos em censo, citamos parâmetro, você sabe qual é a diferença entre estimativa e parâmetro?

Pois hoje iremos falar sobre estes estimativa e parâmetro essenciais para gerar resultados ainda mais específicos sobre o comportamento dos usuários de sua marca: parâmetro e estimativa! Vamos lá?

Atenção: ao final deste post, você receberá um presente especial: nossa Calculadora de Estatística Básica. Acredite, ela irá facilitar muito a sua vida e as de seus colaboradores!

Afinal de contas, o que é parâmetro?

Parâmetro é uma medida numérica que descreve uma característica da população. Esse valor é obtido somente através do censo.

E o que é estimativa?

É uma medida numérica que descreve uma característica da amostra. Essa medida é obtida através de um estimador, uma regra utilizada para calcular uma estimativa.

Exemplos práticos de parâmetro e estimativa

Calma aí, está muito confuso? Estes conceitos, estimativa e parâmetro, jogados assim, fora de contexto, podem parecer complicados. Que tal um exemplo para melhorar a compreensão? A princípio, você não vai precisar de tanta matemática assim!

Situação:

O site do banco fictício BRBR lançou uma campanha online para obtenção de novos leads com duração de 30 dias. Na tabela 1 é possível ver o número de leads capturados por dia com a campanha.

1-mar: 2/ 2-mar: 21/ 3-mar: 55/ 4-mar: 46/ 5-mar: 110/ 6-mar: 98/ 7-mar: 86/ 8-mar: 94/ 9-mar: 75/ 10-mar: 83/ 11-mar: 108/ 12-mar: 177/ 13-mar: 141/ 14-mar: 93/ 15-mar: 96/ 16-mar: 82/ 17-mar: 54/ 18-mar: 91/ 19-mar: 138/ 20-mar: 126/ 21-mar: 82/ 22-mar: 115/ 23-mar: 73/ 24-mar: 80/ 25-mar: 83/ 26-mar: 111/ 27-mar: 94/ 28-mar: 55/ 29-mar: 49/ 30-mar: 48

Exemplo 1: parâmetro

O diretor da área responsável ficou interessado em saber se o número médio de leads capturados por dia superava a quantidade alcançada pelos bancos físicos.

Como as equipes de marketing e analytics devem proceder?

População: Leads capturados

Variável de Estudo: Número de Leads capturados.

Tipo de Variável: Quantitativa Contínua.

Objetivo: Descobrir o número médio de Leads capturados por dia com a campanha – o parâmetro.

Para calcular a média populacional é necessário usar a seguinte regra de cálculo:
 μ=a verdadeira média populacional (parâmetro), o valor que queremos descobrir

Com base no que foi apresentado, vamos as explicações:

Para descobrir a média necessitaremos de:

o somatório da quantidade de leads obtidos nos trinta dias

N=o número de dias da campanha

Dessa forma, os valores serão:

N=30

Sendo assim, o cálculo da média populacional será:

Ou seja, o número médio de leads capturados por dia foi 85,53.

Exemplo 2: estimativa – lidando com situações inesperadas

Já entendemos o cálculo do senso, que tal um exemplo de estimativa?

Suponhamos agora que, por conta de um problema no código de acompanhamento do Google Analytics, a primeira semana em que a campanha esteve on-line não pode ser capturada e o número de leads foi perdido. Mesmo assim, o diretor da área quer saber o número médio de leads capturados por dia.

Como não temos mais todos os dados referentes à campanha, não é possível calcular o parâmetro, somente uma estimativa para o número médio de leads capturados por dia. O estimador, a regra utilizada para calcular uma estimativa, será o seguinte:

X = estimativa para o número de leads capturados por dia

Para descobrir a estimativa necessitaremos de:

= o somatório da quantidade de leads obtidos no período

n = o tamanho da amostra obtida

Note que há pouca diferença entre a regra de cálculo para média populacional do parâmetro e da estimativa da amostra. A diferença ocorre entre N e n. Apesar de simples na fórmula, diferença faz toda a diferença no resultado obtido e na compreensão do fenômeno.

Dessa forma, os valores serão:

Ou seja, a estimativa para a média de leads capturados por dia será:

Este foi um exemplo prático de como usar o estimativa e parâmetro para definir dados ricos à equipe de marketing. Que tal arregaçar as mangas, juntar as equipes de marketing e ciência de dados e projetar as melhores iniciativas com base em evidências numéricas? Nós garantimos, o sucesso é questão de tempo.

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